我國債務(wù)融資工具信用風(fēng)險度量研究——基于修正的KMV模型.pdf

1、近年來，我國債券市場飛速發(fā)展，債券的發(fā)行金額和數(shù)量都迅速增長，特別是公司債的發(fā)展尤為迅猛。債券市場的繁榮在給我國金融市場增強活力的同時，也帶來了一定的信用風(fēng)險，2016年二季度就發(fā)生了債券違約的熱潮。債券市場信用風(fēng)險管理不僅會影響債券市場的發(fā)展，更關(guān)系到金融市場的穩(wěn)定及金融體系的安全。在我國，信用評估體系正在不斷建設(shè)和完善當(dāng)中，信用評級是主要信用風(fēng)險度量手段。由于信用評級的精準(zhǔn)性和及時性不能完全滿足投資者的需要，信用評級的變動往往具有一

2、定時滯性，導(dǎo)致投資者無法做好充分的準(zhǔn)備去規(guī)避風(fēng)險。因此，需要在信用評級之外，尋求更有前瞻性的工具去管理和度量信用風(fēng)險。本文選擇KMV模型為理論基礎(chǔ)對債務(wù)融資工具的信用風(fēng)險進行實證分析，研究KMV模型度量信用風(fēng)險在我國的適用性。
　　本文引用了KMV模型作為理論基礎(chǔ)，然后針對我國債券市場的實際情況對KMV模型做出修正。本文選擇中國銀行間市場交易商協(xié)會注冊的債務(wù)融資工具為研究對象，收集了1008組債務(wù)融資工具的發(fā)行數(shù)據(jù)進行分析。根據(jù)我

3、國實際情況修正KMV模型的參數(shù)，對樣本數(shù)據(jù)做了實證研究。實證分析的基本框架為：首先計算資產(chǎn)價值及其波動率，其次計算違約距離，最后通過違約距離估計預(yù)期違約概率。通過對比不同信用評級月度平均違約距離，發(fā)現(xiàn)其與信用評級保持一致，即高信用評級的違約距離大于低信用評級的違約距離。但只能較好地區(qū)分AAA評級的企業(yè)，對于AA-、AA及AA+的企業(yè)區(qū)分尚不明確。根據(jù)研究結(jié)果得出如下結(jié)論：修正后的KMV模型能夠有效地衡量債務(wù)融資工具的違約風(fēng)險，但對于AA