基于KMV模型下的公司债券信用风险分析与度量.pdf

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1、基于KMV模型下的公司债券信用风险分析与度量学位类型：专业学位论文作者：张秀超学号：20141810249培养学院：国际经济贸易学院专业名称：金融硕士指导教师：唐丹副教授2016年5月万方数据CorporateBondCreditRiskAnalysisandMeasurementbasedontheKMVModel万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意

2、识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：年月日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：年月日导师签名：年月日万方数据摘

3、要伴随中国金融市场的迅速发展，近些年上市公司发行的债券在数量与规模层面上均出现了大幅度地提升。但是由于市场上的信用违约风险事件频发，投资者遭受的损失日益增多，因此准确捕捉和量化公司面临的信用风险成为投资者以及监管部门日益关注的问题，对金融市场的稳定运行亦有重要意义。在衡量公司债券面临的信用风险时有很多的可选模型，本文采用KMV模型进行衡量。本文从债券与信用风险的基本理论入手，比较了几种主要的风险度量模型，阐述了KMV模型的基本思路和方法。我们选取六家近期主体评级被下调或者已经实质上违约的公司，从股票市场上得到六家公司的相关财务数据以及股价运行数据，并将数据置于模型中进行实证分析。运用Mat

4、lab估算六家公司的违约距离、资产实际市场价值以及资产价值的波动率，并在此基础上估算其违约概率，从而得出定量分析信用风险的结论。更进一步的，我们分析并检验各个项目的大小与意义且与评级公司出具的评级报告相对比，说明KMV模型可以较早预测公司债信用风险。关键词：公司债，信用风险，KMV模型，违约距离，评级I万方数据AbstractAlongwiththerapiddevelopmentofChina'sfinancialmarkets,inrecentyears,thelistedcompany'sbondsonthequantityandscalelevelsaregreatlyimprov

5、ed.Butbecauseofthecreditdefaultriskeventsonthemarket,investors’lossesareincreasing,sotoaccuratelycaptureandquantifycreditriskfacedbycompanieshasbecomeaconcernoftheinvestorsandregulators,andhasanimportantsignificancetothestableoperationoffinancialmarkets.Therearesomanyoptionalmodelsonmeasuringthecr

6、editriskofthecorporatebond,thisarticleconsidersusingtheKMVmodeltomeasurethedefaultrisk.KMVmodelisderivedfromtheBSmodelwhichisderivedfromtheoptionsmarket.Thisarticlediscussesthebasictheoryofdebtandcreditrisk,comparestheseveralmainriskmeasurementmodels.ThispaperexpandsthebasicideasandmethodsoftheKMV

7、model.Weselectsixcompanywhoseratingsdowngradeorrecentsubjecthasessentiallydefault,findthestockmarketsharesrelevantfinancialdataandoperatingdataofthesixcompanies,andputsthedatainthemodelforempiricalanalysis.Atlast