中国上市公司信用风险研究:基于修正的KMV模型

摘要：

本文基于KMV模型对我国上市公司的信用风险进行度量与评估.本文介绍了KMV模型的推导过程并对Merton's KMV模型的违约点进行了修正,然后选取2006-2015年沪深两市ST处理与非ST处理各25家小型公司为样本进行实证分析.首先,采用GARCH模型对公司的股权收益波动率进行估测并运用最小二乘法估算公司资产价值及其波动率.然后,运用机器学习Random Searching对公司的特殊处理情况进行拟合优化,确定最优违约点,并计算违约距离与预期违约概率.最后,运用独立样本T检验对比Merton's模型与Moody's模型计算的违约距离.本文发现,这两种模型对判断公司是否会发生违约的预测均有效;但Merton's KMV模型计算的违约距离总体过大,即预期违约概率总体过小.

关键词：信用风险、KMV模型、违约点

分类号：F83;F42

资助基金：国家社会科学基金一般项目“子女家庭护理的经济学分析及社会支持政策研究”15BJL093;国家自然科学基金面上项目“信息优势或利益冲突:股东关系对基金投资行为的影响”71372030资助.作者感谢执行编辑及两位匿名审稿人提供的宝贵意见

在线出版日期：2016-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共25页

页码：37-61