商业银行视角下的上市公司信用风险度量研究

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1、图书分类号:U.D.C.:管理学硕士学位论文商业银行视角下的上市公司信用风险度量研究硕士研究生:导师:申请学位级别:学科、‘专业:所在单位:答辩日期:授予学位单位:杨欣佳华瑶教授管理学硕士企业管理经济管理学院2013年3月东北电力大学ClassifiedIndex:U.D.C.DissertationfortheMaster’SDegreeinManagementStudyontheCreditRiskMeasurementofListedCompaniesunderthePerspectiveofCommercialBanksCandidate:Supervisor:

2、AcademicDegreeAppliedfor:Speciality:Afhliation:Dateof0ralExamination:University:YangXinjiaProf.HuaYaoMasterofManagementEnterpriseManagementSchoolofEconomicsandManagementMar.2013NortheastDianliUniversity论文原创性声明本人声明,所呈交的学位论文系在导师指导下本人独立完成的研究成果。文中依法引用他人的成果,均已做出明确标注或得到许可。论文内容未包含法律意义上已属于他人的任何形

3、式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。本人如违反上述声明,愿意承担以下责任和后果:1.交回学校授予的学位证书;2.学校可在相关媒体上对作者本人的行为进行通报;3.本人按照学校规定的方式,对因不当取得学位给学校造成的名誉损害,进行公开道歉;4.木人负责因论文成果不实产生的法律纠纷。论文作者签名:彳盘窿】茎日期:_二坐生l_年土月j£日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属东北电力大学。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,

4、署名单位仍然为东北电力大学。论文作者签名:导师签名:日期:丛年』月』日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和《中国学位论文全文数据库》投稿声明研究生部:本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和《中国学位论文全文数据库》出版章程的内容,愿意将本人的学位论文委托研究生部向中国学术期刊(光盘版)电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和中国科技信息研究所的《中国学位论文全文数据库》投稿,希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和《中国学位论文全文数据库》给予出版,并同意在《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和CNKI系列数据库以及《中国学位论文全文数据库》中使用

5、,同意按章程规定享受相关权益。论文级别:作者签名:嘲士口博士作者联系地址(邮编):作者联系电话:指导教日期:摘要近年来,随着资本市场的迅速发展,信用风险评估已经不再仅仅局限于对企业财务报表的分析,而更开始注重资本市场中所反映出的信用风险信息。因此,我们有机会利用这个现成的、规模庞大的、潜能巨大的市场作为信用风险度量与管理的工具。国际金融机构开发的一系列成功的信用风险量化管理模型,为我国银行业的信用风险管理提供了重要参考。本文首先对当今学术界几种权威的信用风险度量模型的基本原理、假设条件和优缺点进行对比分析,发现商业银行运用KMV模型评价上市公司的信用风险更符合我国的国情

6、。通过对选取的30家沪市A股上市公司一年内的股市数据进行分析,运用KMV模型并借助MATLAB编程测算出资产价值及其波动率,最终计算出违约距离和预期违约概率。同时文章运用SPSSl7.0软件对不同类型上市公司的违约距离均值是否存在显著性差异进行统计检验,并运用Eviews6.0软件针对影响上市公司违约距离的相关因素进行了回归分析和模型检验,找出其内在联动性,为信用风险管理机构监测违约距离和违约概率提供了有力的依据。文中最终得出以下结论:(1)我国ST/*ST公司的违约距离明显小于非ST/*ST公司的违约距离,相应地ST/*ST公司的预期违约概率明显大于非ST/*ST公司

7、的预期违约概率。这表明KMV模型在我国具有良好的预测能力。(2)上市公司违约距离与公司净资产收益率正相关、与公司资产价值波动率负相关,即业绩好、资产价值波动率小的上市公司,违约距离相对较大,公司违约的可能性较小。这就为商业银行向企业发放贷款提供了有利的数据支持和参考建议。关键词:信用风险;KMV模型;违约距离;预期违约概率东北电力大学硕士学位论文AbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentofcapitalmarkets,creditriskassessmentisnolongerjustli

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