KMV模型的修正對上市公司信用風險度量和定價的作用研究.pdf

1、信用風險是金融市場上最為古老的一類風險,對于一直把信貸業(yè)務作為主要業(yè)務種類的商業(yè)銀行而言,信用風險更是其面臨的最重要的也是最復雜的風險,隨著金融衍生產(chǎn)品的不斷涌現(xiàn),具備領先的信用風險管理能力和水平,無疑將成為商業(yè)銀行最重要的核心競爭力。在我國信用體系建設嚴重滯后的背景下,如何管理好信用風險并對其有效定價一直都被當作整個金融行業(yè)的核心問題。在結(jié)合國內(nèi)外有關(guān)信用風險的度量模型檢驗有效性的基礎上,本文選擇了實證檢驗效果顯著又能突出體現(xiàn)我國股票

2、市場改革成果的KMV模型。通過結(jié)合我國實際,對其關(guān)鍵參數(shù)的估計方法進行修正的基礎上,實證檢驗出新的模型參數(shù)對評估我國上市公司信用風險的重要作用,并通過對其進行基于風險中性假設基礎上估計出樣本公司的違約概率,根據(jù)無風險套利交易原理,采用風險中性的定價方法,對我國上市公司的信用風險溢價進行了精確估計,并結(jié)合估計結(jié)果對這一定價方法在我國的適應性做了簡要分析。
　　本研究分為五個部分：第一部分為緒論,主要闡明了本文的選題意義、研究思路以及

3、國內(nèi)外就同一課題作研究的相關(guān)文獻進行簡要回顧;第二部分介紹了KMV模型的基本原理并結(jié)合我國現(xiàn)實對其進行了修正。具體有以下幾點:以全流通價格確定了其股權(quán)價值、以歷史數(shù)據(jù)進行回歸發(fā)展了其違約點(DP)的確定、以不同的波動率估計方法預測其未來的股權(quán)波動,在不違背Meton結(jié)構(gòu)化模型本質(zhì)的基礎上最大限度地改進了期權(quán)定價公式的參數(shù),比如考慮到我國上市公司退市機制的不完善,修正了違約的定義,以違約點DP代替期權(quán)定價公式中的總負債D;第三部分是修正后

4、模型的實證過程。本部分除了以具體實例表現(xiàn)了修正后模型估算上市公司信用風險的過程,更根據(jù)一致性的原理,分別采用簡單移動平均法和GARCH(1,1)模型法對股權(quán)價值的波動率進行了估計,給出了GARCH(1,1)模型的應用范圍;第四部分是對修正后的模型估計結(jié)果進行具體的應用及分析。通過實證檢驗,不僅證明了修正后的KMV模型在我國有著很好的適應性,驗證了信用風險遷移問題的存在,通過與風險中性定價理論的結(jié)合,更可以為我國信用風險溢價提供量化工具;

5、第五部分為結(jié)論?？偨Y(jié)了修正后的模型仍然存在的問題,提出了實務界在運用預期違約概率(EDF)進行信用風險評估和計量過程中需要注意的問題。
　　本研究表明：修正后的KMV模型能更好地評估上市公司的信用風險,同時盡管風險中性定價理論有著理論基礎雄厚、計算簡單等優(yōu)勢,但由于其所考慮到的定價因子有限,商業(yè)銀行在具體的應用中必須結(jié)合其它的因素,并提高對相關(guān)參數(shù)量化方面的研究技術(shù),才能對上市公司的信用風險有更準確的計量和定價。從實證過程來看,盡

6、管金融時間序列大都存在著“尖峰厚尾”﹑“杠桿效應”以及“波動叢集性”的特征,造成傳統(tǒng)的線性模型并不能很好的擬合現(xiàn)實數(shù)據(jù),非線性的ARCH和GARCH模型成為了模擬和預測股票市場波動性的主流思路,但并非所有的上市公司的收益率序列都適合利用GARCH(1,1)模型,對于ARCH-LM檢驗結(jié)果顯示不具有ARCH效應的上市公司,一概而論地利用ARCH簇模型來估計上市公司波動率是不符合實際的;同時由于KMV模型和期權(quán)定價公式在度量違約概率時所考慮