【摘要】： 在過去的十幾年時(shí)間里,我國資本市場發(fā)展迅速,越來越多的公司通過上市這一途徑募集資金以謀求發(fā)展。隨著上市公司的日益增多,市場累積的信用隱患也日益增大。上市公司一旦爆發(fā)信用危機(jī)將會使投資者蒙受巨大損失。如何準(zhǔn)確度量上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)并對其信用水平進(jìn)行判斷,對投資者來說具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 企業(yè)資信評級是以企業(yè)為對象的信用評價(jià)行為和評價(jià)過程。其作用在于揭示信用風(fēng)險(xiǎn),用簡單的符號代表被評企業(yè)或其所發(fā)行證券的信用狀況,使投資者快速、方便地得到客觀、簡明的信用信息,為其決策提供參考,并幫助投資者控制信用風(fēng)險(xiǎn)。基于以上優(yōu)點(diǎn),企業(yè)資信評級結(jié)果是投資者進(jìn)行投資決策時(shí)的有力參考。由于我國資信評級公司并不完全公開其資信評級結(jié)果,其具體的評級方法也大多作為商業(yè)秘密,因此投資者并不能很好的利用這一有效的信用風(fēng)險(xiǎn)控制工具。如果將這些資信評級結(jié)果看做是專家對企業(yè)信用水平的評分結(jié)果,那么我們可以嘗試用一種廣泛適應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型來模擬其評分結(jié)果。這樣一來就可實(shí)現(xiàn)資信評級方法的可操作性,并且使得評級結(jié)果容易獲得。 在選取模擬資信評級結(jié)果的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí),考慮到大多數(shù)資信評級公司的評級方法依賴于公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)反映的是公司的歷史情況,無法很好得反映公司的未來前景和潛在風(fēng)險(xiǎn)。KMV模型是一種基于股票市場數(shù)據(jù)的度量模型,對于公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的依賴較少,因而可以克服傳統(tǒng)信用評級方法的缺陷,并且根據(jù)股票市場數(shù)據(jù)度量信用風(fēng)險(xiǎn)具有動(dòng)態(tài)性和前瞻性。因此在本文中將KMV模型作為模擬資信評級結(jié)果的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。 根據(jù)基于股票市場數(shù)據(jù)度量模型的特點(diǎn),筆者將2007年新華遠(yuǎn)東對中國上市公司的公開資信評級結(jié)果與KMV模型的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法相結(jié)合,并對該評級結(jié)果中違約部分的樣本進(jìn)行了依據(jù)其資信評級方法的拓展,最終得到一個(gè)不依賴于原資信評級結(jié)果的違約距離等級區(qū)間,這個(gè)違約距離等級區(qū)間就是對資信評級結(jié)果進(jìn)行模擬所得到的擬合結(jié)果。在對違約距離等級區(qū)間的檢驗(yàn)中顯示,KMV模型與基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)資信評級結(jié)果相結(jié)合所得的違約距離等級區(qū)間在我國證券市場有很強(qiáng)的適用性,區(qū)間判斷的準(zhǔn)確率達(dá)到92.98%。投資者可以根據(jù)該區(qū)間對上市公司的信用等級進(jìn)行大致判斷。在其進(jìn)行股權(quán)投資或購買其企業(yè)債券時(shí),有一定的參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：F224;F832.5
【圖文】：

43很明顯，P=0.235>0.05，結(jié)果不顯著，故不拒絕原假設(shè)。因此該分布服從正態(tài)分布。見圖4.3：圖 4.3 總樣本違約距離分布直方圖為了進(jìn)一步將信用等級與違約距離之間的映射關(guān)系顯示得更加明確，以便于了解各個(gè)信用等級樣本公司的違約距離在總樣本違約距離區(qū)間上的位置，建立違約距離與信用等級的散點(diǎn)圖，見圖4.4：總樣本違約距離分布-0.500.000.501.001.502.002.503.003.500.00 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00各信用等級樣本個(gè)數(shù)約違離距AAABBBBBC圖 4.4 總樣本違約距離分布4.3.3 各信用等級違約距離等級區(qū)間的劃分在擬合各信用等級的違約距離區(qū)間之前，需要了解各個(gè)信用等級樣本分布及其特征。通過對這些特征判斷各信用等級樣本的分布規(guī)律，從而劃分出各個(gè)信用等級違約距離區(qū)間。分別對各樣本組做描述性統(tǒng)計(jì)，見表 4.7：

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 武震中;中國上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2009年

2 陸音;基于KMV模型的行業(yè)信用評價(jià)研究[D];北京交通大學(xué);2010年

本文編號：2721329