将净资产收益率引入KMV模型及其应用
文章以KMV模型和贷款五级分类理论为基础,通过将净资产收益率引入KMV模型的方法对KMV模型进行修正,并将2012年7月被ST和非ST的两组公司设为样本公司,通过对其2008年初至2011年末的季度净资产收益率样本进行模型验证,对修正后计算得到的样本公司违约距离进行检验.实证结果表明,修正后的模型能够有效区分ST和非ST公司的信用风险差异.由于净资产收益率指标数据相对于股权价值数据更容易获得,修正后的模型不仅可以用于上市公司的信用风险度量,还可以用于非上市公司的信用风险度量,扩展了KMV模型的使用范围.另外,由于净资产收益率与债务的年化利息率具有很好的可比性,因此修正后的KMV模型更加关注债务的内部结构,而非单纯的债务规模.由于净资产收益率是作为衡量公司盈利能力的重要指标,将其引入KMV模型可以提高模型对风险的预测能力,进而构建可以相对准确、全面度量信用风险的KMV模型.
净资产收益率、KMV模型、风险度量、贷款五级分类
F83;F27
黑龙江省哲学社科项目《黑龙江省新型农村金融机构有效支农研究》12D058
2014-02-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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