基于KMV模型的企业债信用风险度量优化

Journal: Economics DOI: 10.12238/ej.v7i9.1858

余捷飞

西南证券博士后科研工作站

Abstract

随着市场环境复杂化和金融产品多样化,传统信用风险度量方法显现出局限性。KMV模型结合市场数据和企业财务数据,通过计算企业资产价值与负债之间的距离,评估违约概率,能动态反映企业实时信用风险。研究结合现有评级主标尺,对KMV模型的违约距离计算方法进行了改进,验证不同分布假设下违约概率计算方法的准确性,选取最优分布函数以提升估算精度。实证分析结合上市公司实际财务数据,通过对违约距离分布进行拟合,提出动态调整违约率的方法,验证了优化模型在我国上市公司企业债信用风险度量中的有效性。

Keywords

信用风险管理;KMV模型;上市公司企业债;信用评级

References

[1] Bharath S T, Shumway T. Forecasting default with the KMV-Merton model[C]//AFA 2006 Boston Meetings Paper. 2004.
[2] Muhammad Hafidz Anuwar, M. Jaffar. (2017). Grading the probabilities of credit default risk for Malaysian listed companies by using the KMV-Merton model.2017AIP Conference Proceedings,5857.
[3] 王玉莹.我国上市公司信用债违约风险评估研究[D].曲阜师范大学,2023.
[4] 康俊杰.基于KMV-Logistic模型的上市地产企业债务违约风险度量分析[D].中国石油大学(北京),2023.
[5] Liu,T.,&Chen,X.(2020).Research on Credit Risk Measurement of China's Listed Companies with KMV Model.

Copyright © 2024 余捷飞

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License