基于KMV模型的融资租赁公司信用风险度量研究

发布时间：2017-10-16 02:15

  本文关键词：基于KMV模型的融资租赁公司信用风险度量研究

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【摘要】：随着金融方式的不断创新,融资租赁在现代金融业中成为继银行信贷之后的第二大融资渠道,其经济地位紧挨着银行、证券、保险、信托,所以融资租赁公司整体状况将直接影响到我国投资者的利益和国民经济的稳定。当前,信用风险也已逐渐成为当今金融机构所面临的最为重要的风险之一,其风险的表现形式也变得越来越复杂和多样化,其危险性也变得越来越大,故而对于融资租赁行业而言,能否有效度量和管理融资租赁公司信用风险,不仅关系到融资租赁公司自身的风险控制和监管,而且关系到整个社会经济的稳健运行。 随着我国融资租赁市场发展的需要,一般信用风险度量方法已不能够适应其变化需求,如何能够精确识别和度量其信用违约风险已成为必然需求,根据融资租赁行业的上市公司信用风险的特征,来预测和度量其信用风险的大小,这对于融资租赁行业而言具有其深远的意义。随着我国股权分置改革的不断深化和我国融资租赁业务也逐渐深入到国民经济中去,融资租赁公司的风险管理意识也逐渐变得越来越强烈,风险监管也变得尤其重要,但是度量融资租赁公司信用风险的实证研究并不多。这也就强烈要求我们对融资租赁公司的信用风险度量与管理进行深入的研究和分析,选择一种适宜的度量融资租赁公司信用违约风险方法,来降低信用风险,以使融资租赁公司得到更快更好的发展。KMV模型是一种将期权定价的方式应用于信用风险管理,并以此来度量公司信用风险的度量模型；若以KMV模型为基础构建模型被运用于我国融资租赁上市公司上来,则将可以尽可能的预测并规避其信用风险,以促进我国融资租赁行业经济健康稳定的发展。 本文将KMV模型引入到融资租赁市场上来,主要从理论和实证两大方向来分析我国融资租赁公司信用违约风险。理论方面,主要是通过第二、三章来分析融资租赁公司信用风险的特殊性、现状和存在问题以及度量模型,其核心在于以KMV模型为基础构建融资租赁公司信用风险度量模型,涉及到了模型的理论框架和构建过程以及模型所涉及公式的推导过程；实证方面,集中在第四章,主要针对我国融资租赁市场上市公司的特殊情况,文中花了大量篇幅首先来进行基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型各类参数的确定,接着甄选出一定数量的融资租赁行业上市公司以及ST公司、*ST公司样本做对比实证分析,在模型参数所确定的基础上,通过各种数据的收集、整理、处理和分析,再运用Excel的迭代计算和Matlab程序来运算参数变量,最终得算出违约距离DD和理论预期违约率EDF,通过模型最终输出变量(主要是通过风险度量指标违约距离和预期违约率)来度量融资租赁公司的信用风险。经过实证研究结果表明,针对于现实意义而言,基于KMV模型融资租赁公司信用风险的度量能够通过违约距离DD可以显著识别融资租赁公司、ST公司和*ST公司之间的风险差异,而理论预期违约率EDF可以作为度量其信用风险的一个参考指标。投资者、债权者及监管当局,甚至公司管理层都可以通过违约距离的变化来作出最利于自己的相应对策,从而尽可能避免经济损失的发生,违约距离数值的变化可以做到一个良好的预警效用和提示作用。
【关键词】：融资租赁信用风险 KMV模型 违约距离 预期违约率
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F832.49;F224
【目录】：

• 摘要5-8
• Abstract8-12
• 第1章 引言12-21
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.1.1 研究背景12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 研究内容、方法及创新之处13-17
• 1.2.1 研究内容13-16
• 1.2.2 研究方法16
• 1.2.3 主要创新之处16-17
• 1.3 文献综述17-21
• 1.3.1 国内外关于KMV模型的研究17-18
• 1.3.2 国内外关于融资租赁的研究18-21
• 第2章 融资租赁公司信用风险的现状分析及度量模型21-32
• 2.1 融资租赁的分类、特征及所面临的风险21-25
• 2.1.1 融资租赁的分类21-22
• 2.1.2 融资租赁的特征22-23
• 2.1.3 融资租赁公司所面临的风险23-25
• 2.2 融资租赁公司信用风险的现状、存在问题及度量模型25-32
• 2.2.1 融资租赁公司信用风险的定义及特征25-27
• 2.2.2 融资租赁公司信用风险的现状27-28
• 2.2.3 融资租赁公司信用风险存在的问题28-29
• 2.2.4 融资租赁公司信用风险的度量模型29-32
• 第3章 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型构建32-36
• 3.1 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型的理论框架32-33
• 3.1.1 基于KMV模型构建融资租赁公司信用风险度量模型的基本思路32
• 3.1.2 基于KMV模型构建融资租赁公司信用风险度量模型的假设条件32-33
• 3.2 基于KMV模型构建融资租赁公司信用风险度量模型33-36
• 3.2.1 融资租赁公司资产价值和资产价值波动率的估计33-34
• 3.2.2 融资租赁公司违约距离DD的计算34-35
• 3.2.3 基于融资租赁公司违约距离的预期违约率EDF的计算35-36
• 第4章 基于KMV模型融资租赁公司信用风险的实证分析36-50
• 4.1 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型的参数确定36-39
• 4.1.1 市场无风险利率r36-37
• 4.1.2 融资租赁公司股权价值VE37
• 4.1.3 融资租赁公司股权价值波动率σE37-38
• 4.1.4 融资租赁公司违约点DPT38
• 4.1.5 融资租赁公司债务期限T38-39
• 4.2 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型的样本选取和度量指标39-40
• 4.2.1 模型样本的选择依据及目的39
• 4.2.2 选择模型样本数据的具体操作39-40
• 4.2.3 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型的信用风险衡量指标40
• 4.3 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型的实证分析40-45
• 4.3.1 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型的运算40-42
• 4.3.2 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型的计算结果42-45
• 4.4 基于KMV模型融资租赁公司信用风险度量模型的结果分析45-50
• 4.4.1 违约距离DD的比较分析45-46
• 4.4.2 理论预期违约率EDF的比较分析46-48
• 4.4.3 实证分析的结论48-50
• 第5章 建议和总结50-53
• 5.1 加强我国融资租赁公司信用风险管理的建议50-51
• 5.2 研究工作的不足和后续方向51-53
• 参考文献53-55
• 附录55-58
• 攻读学位期间发表的学术论文58-59
• 致谢59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1040039