隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的深入,打破“剛性兌付”的腳步加快,我國(guó)正在逐步邁入一個(gè)更加嚴(yán)格控制和統(tǒng)一監(jiān)管的時(shí)代,金融行業(yè)在經(jīng)濟(jì)全球化的背景下蓬勃發(fā)展。與此同時(shí),市場(chǎng)壯大過(guò)程中積累的矛盾也在日漸顯現(xiàn),從債券市場(chǎng)來(lái)看,部分民營(yíng)企業(yè)甚至國(guó)企自2014年起掀起無(wú)序的、間歇性的“違約潮”,這種由改革引發(fā)的必然性提示我們時(shí)刻對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的隱患保持警覺(jué),建立一套適合我國(guó)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量機(jī)制成為市場(chǎng)上一項(xiàng)重要的舉措。KMV模型度量信用風(fēng)險(xiǎn)以其模型的直觀性、數(shù)據(jù)可獲得性高、結(jié)果的優(yōu)良特性已被廣泛認(rèn)可和使用。原始的KMV模型是在橫跨美國(guó)市場(chǎng)上多個(gè)不同經(jīng)濟(jì)周期、多個(gè)產(chǎn)業(yè)的大量違約記錄的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的,尤其是其中違約系數(shù)的設(shè)定,反映了美市公司債務(wù)價(jià)值結(jié)構(gòu)對(duì)其發(fā)生危機(jī)時(shí)償還能力的影響。現(xiàn)今,我國(guó)違約市場(chǎng)數(shù)據(jù)并不充分,市場(chǎng)的發(fā)展相對(duì)滯后,這就使得以1和0.5為系數(shù)的違約水平得到的違約距離和違約概率與我國(guó)實(shí)際行情有較大差異,因而違約水平的確定是中國(guó)市場(chǎng)與美國(guó)市場(chǎng)建立KMV模型時(shí)需要重新考慮的因素。在KMV模型中,違約水平反映了債務(wù)人是否“行使期權(quán)”,是模型較為核心的參數(shù),因此從我國(guó)實(shí)際出發(fā)找出更適合的“執(zhí)行價(jià)格”,對(duì)于更準(zhǔn)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 論文研究背景及意義
    1.2 信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法的研究綜述
        1.2.1 信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法的發(fā)展歷程
        1.2.2 KMV模型的研究情況
    1.3 文章的主體思路及可能的創(chuàng)新之處
第二章 信用風(fēng)險(xiǎn)度量概述
    2.1 信用風(fēng)險(xiǎn)的含義
    2.2 個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型
        2.2.1 層次分析法
        2.2.2 信用評(píng)分卡模型
    2.3 機(jī)構(gòu)主體信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型
        2.3.1 Credit Metrics模型
        2.3.2 Credit Risk+模型
        2.3.3 Credit Portfolio View system
        2.3.4 KMV模型
第三章 KMV模型介紹及其發(fā)展
    3.1 Black-Scholes-Merton模型介紹
    3.2 KMV模型介紹
    3.3 參數(shù)估計(jì)
第四章 遺傳算法簡(jiǎn)介
    4.1 遺傳算法概述
    4.2 遺傳算法具體執(zhí)行過(guò)程及相關(guān)理論
    4.3 算法評(píng)價(jià)
第五章 模型改進(jìn)與實(shí)證分析
    5.1 GA-KMV最優(yōu)違約點(diǎn)的確定
    5.2 樣本數(shù)據(jù)選取
    5.3 實(shí)證結(jié)果分析
        5.3.1 傳統(tǒng)KMV模型運(yùn)行結(jié)果
        5.3.2 GA-KMV模型運(yùn)行結(jié)果
        5.3.3 結(jié)果分析與評(píng)價(jià)
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表



本文編號(hào)：3674373