本文關(guān)鍵詞：基于KMV模型的融資租賃公司信用風(fēng)險度量研究

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【摘要】：隨著金融方式的不斷創(chuàng)新,融資租賃在現(xiàn)代金融業(yè)中成為繼銀行信貸之后的第二大融資渠道,其經(jīng)濟(jì)地位緊挨著銀行、證券、保險、信托,所以融資租賃公司整體狀況將直接影響到我國投資者的利益和國民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定。當(dāng)前,信用風(fēng)險也已逐漸成為當(dāng)今金融機(jī)構(gòu)所面臨的最為重要的風(fēng)險之一,其風(fēng)險的表現(xiàn)形式也變得越來越復(fù)雜和多樣化,其危險性也變得越來越大,故而對于融資租賃行業(yè)而言,能否有效度量和管理融資租賃公司信用風(fēng)險,不僅關(guān)系到融資租賃公司自身的風(fēng)險控制和監(jiān)管,而且關(guān)系到整個社會經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健運(yùn)行。 隨著我國融資租賃市場發(fā)展的需要,一般信用風(fēng)險度量方法已不能夠適應(yīng)其變化需求,如何能夠精確識別和度量其信用違約風(fēng)險已成為必然需求,根據(jù)融資租賃行業(yè)的上市公司信用風(fēng)險的特征,來預(yù)測和度量其信用風(fēng)險的大小,這對于融資租賃行業(yè)而言具有其深遠(yuǎn)的意義。隨著我國股權(quán)分置改革的不斷深化和我國融資租賃業(yè)務(wù)也逐漸深入到國民經(jīng)濟(jì)中去,融資租賃公司的風(fēng)險管理意識也逐漸變得越來越強(qiáng)烈,風(fēng)險監(jiān)管也變得尤其重要,但是度量融資租賃公司信用風(fēng)險的實(shí)證研究并不多。這也就強(qiáng)烈要求我們對融資租賃公司的信用風(fēng)險度量與管理進(jìn)行深入的研究和分析,選擇一種適宜的度量融資租賃公司信用違約風(fēng)險方法,來降低信用風(fēng)險,以使融資租賃公司得到更快更好的發(fā)展。KMV模型是一種將期權(quán)定價的方式應(yīng)用于信用風(fēng)險管理,并以此來度量公司信用風(fēng)險的度量模型；若以KMV模型為基礎(chǔ)構(gòu)建模型被運(yùn)用于我國融資租賃上市公司上來,則將可以盡可能的預(yù)測并規(guī)避其信用風(fēng)險,以促進(jìn)我國融資租賃行業(yè)經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定的發(fā)展。 本文將KMV模型引入到融資租賃市場上來,主要從理論和實(shí)證兩大方向來分析我國融資租賃公司信用違約風(fēng)險。理論方面,主要是通過第二、三章來分析融資租賃公司信用風(fēng)險的特殊性、現(xiàn)狀和存在問題以及度量模型,其核心在于以KMV模型為基礎(chǔ)構(gòu)建融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型,涉及到了模型的理論框架和構(gòu)建過程以及模型所涉及公式的推導(dǎo)過程；實(shí)證方面,集中在第四章,主要針對我國融資租賃市場上市公司的特殊情況,文中花了大量篇幅首先來進(jìn)行基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型各類參數(shù)的確定,接著甄選出一定數(shù)量的融資租賃行業(yè)上市公司以及ST公司、*ST公司樣本做對比實(shí)證分析,在模型參數(shù)所確定的基礎(chǔ)上,通過各種數(shù)據(jù)的收集、整理、處理和分析,再運(yùn)用Excel的迭代計算和Matlab程序來運(yùn)算參數(shù)變量,最終得算出違約距離DD和理論預(yù)期違約率EDF,通過模型最終輸出變量(主要是通過風(fēng)險度量指標(biāo)違約距離和預(yù)期違約率)來度量融資租賃公司的信用風(fēng)險。經(jīng)過實(shí)證研究結(jié)果表明,針對于現(xiàn)實(shí)意義而言,基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險的度量能夠通過違約距離DD可以顯著識別融資租賃公司、ST公司和*ST公司之間的風(fēng)險差異,而理論預(yù)期違約率EDF可以作為度量其信用風(fēng)險的一個參考指標(biāo)。投資者、債權(quán)者及監(jiān)管當(dāng)局,甚至公司管理層都可以通過違約距離的變化來作出最利于自己的相應(yīng)對策,從而盡可能避免經(jīng)濟(jì)損失的發(fā)生,違約距離數(shù)值的變化可以做到一個良好的預(yù)警效用和提示作用。
【關(guān)鍵詞】：融資租賃信用風(fēng)險 KMV模型 違約距離 預(yù)期違約率
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F832.49;F224
【目錄】：

• 摘要5-8
• Abstract8-12
• 第1章 引言12-21
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.1.1 研究背景12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 研究內(nèi)容、方法及創(chuàng)新之處13-17
• 1.2.1 研究內(nèi)容13-16
• 1.2.2 研究方法16
• 1.2.3 主要創(chuàng)新之處16-17
• 1.3 文獻(xiàn)綜述17-21
• 1.3.1 國內(nèi)外關(guān)于KMV模型的研究17-18
• 1.3.2 國內(nèi)外關(guān)于融資租賃的研究18-21
• 第2章 融資租賃公司信用風(fēng)險的現(xiàn)狀分析及度量模型21-32
• 2.1 融資租賃的分類、特征及所面臨的風(fēng)險21-25
• 2.1.1 融資租賃的分類21-22
• 2.1.2 融資租賃的特征22-23
• 2.1.3 融資租賃公司所面臨的風(fēng)險23-25
• 2.2 融資租賃公司信用風(fēng)險的現(xiàn)狀、存在問題及度量模型25-32
• 2.2.1 融資租賃公司信用風(fēng)險的定義及特征25-27
• 2.2.2 融資租賃公司信用風(fēng)險的現(xiàn)狀27-28
• 2.2.3 融資租賃公司信用風(fēng)險存在的問題28-29
• 2.2.4 融資租賃公司信用風(fēng)險的度量模型29-32
• 第3章 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型構(gòu)建32-36
• 3.1 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的理論框架32-33
• 3.1.1 基于KMV模型構(gòu)建融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的基本思路32
• 3.1.2 基于KMV模型構(gòu)建融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的假設(shè)條件32-33
• 3.2 基于KMV模型構(gòu)建融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型33-36
• 3.2.1 融資租賃公司資產(chǎn)價值和資產(chǎn)價值波動率的估計33-34
• 3.2.2 融資租賃公司違約距離DD的計算34-35
• 3.2.3 基于融資租賃公司違約距離的預(yù)期違約率EDF的計算35-36
• 第4章 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險的實(shí)證分析36-50
• 4.1 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的參數(shù)確定36-39
• 4.1.1 市場無風(fēng)險利率r36-37
• 4.1.2 融資租賃公司股權(quán)價值VE37
• 4.1.3 融資租賃公司股權(quán)價值波動率σE37-38
• 4.1.4 融資租賃公司違約點(diǎn)DPT38
• 4.1.5 融資租賃公司債務(wù)期限T38-39
• 4.2 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的樣本選取和度量指標(biāo)39-40
• 4.2.1 模型樣本的選擇依據(jù)及目的39
• 4.2.2 選擇模型樣本數(shù)據(jù)的具體操作39-40
• 4.2.3 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的信用風(fēng)險衡量指標(biāo)40
• 4.3 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的實(shí)證分析40-45
• 4.3.1 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的運(yùn)算40-42
• 4.3.2 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的計算結(jié)果42-45
• 4.4 基于KMV模型融資租賃公司信用風(fēng)險度量模型的結(jié)果分析45-50
• 4.4.1 違約距離DD的比較分析45-46
• 4.4.2 理論預(yù)期違約率EDF的比較分析46-48
• 4.4.3 實(shí)證分析的結(jié)論48-50
• 第5章 建議和總結(jié)50-53
• 5.1 加強(qiáng)我國融資租賃公司信用風(fēng)險管理的建議50-51
• 5.2 研究工作的不足和后續(xù)方向51-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 附錄55-58
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文58-59
• 致謝59

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1040039