基于KMV模型的上市公司信用风险度量应用研究的中期报告.docx

基于KMV模型的上市公司信用风险度量应用研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着市场化经济的快速发展，国内上市公司的数量不断增加，股票市场的波动性也不断加大，公司的信用风险问题愈来愈受到关注。公司的信用风险是指公司因为经营活动等原因无法按照约定还款、履行其他信用承诺或遭受财务损失等情形的可能性。国内外学者或研究机构对企业信用风险的度量和评估进行了深入探讨，其中最经典的应该就是基于KMV模型的信用风险度量。
KMV模型是目前国际上广泛应用的风险度量模型，其核心是通过估计公司的经济资本（EconomicCapital），来度量该公司的默认概率（ProbabilityofDefault,PD），从而实现对其信用风险水平的评估。该模型在国际上应用广泛，但是在我国的应用仍然较少。因此，本研究将探讨将KMV模型应用于我国上市公司信用风险度量的可行性和方法，为公司风险管理和投资决策提供参考。
二、研究目标
1.分析上市公司信用风险度量的研究现状；
2.探究KMV模型的基本原理，研究其在上市公司信用风险度量中的应用；
3.通过对比实证研究，验证KMV模型是否能够有效地度量和预测上市公司的信用风险；
4.提出针对我国上市公司信用风险度量应用KMV模型的具体方法，为投资决策提供参考。
三、研究内容
本研究将在以下几个方面展开深入探讨：
1.上市公司信用风险度量的研究现状分析
对国内外上市公司信用风险度量研究现状进行梳理和分析，包括传统的财务分析方法和更为现代化的风险度量模型，旨在为后续的KMV模型研究提供理论基础和参考。
2.KMV模型的原理与应用
对KMV模型的理论基础、方法论和评估体系进行深入研究，主要包括经济资本计算方法、资本与风险的关系、PD估计方法、违约损失和违约资产的计算等。通过对相关理论原理的详细阐述，为进一步研究KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用提供基础。
3.KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用研究
将上述理论知识应用于实际，探究KMV模型在上市公司信用风险度量中的应用方法，包括数据获取、变量选择、模型估计和验证等。利用Shenzhen市场的上市公司数据进行实证研究。通过对比分析KMV模型预测结果与实际情况的差异，验证KMV模型对上市公司信用风险的预测能力。
4.针对我国上市公司信用风险度量应用KMV模型的具体方法研究
针对我国上市公司信用风险度量的实际情况，提出具体的实施方法，包括数据获取、变量选择、预测结果的解释和风险管理等方面的具体实现方法，为有关投资人和风险管理人员提供一些参考。
四、研究进展
1.在对上市公司信用风险度量的研究现状进行了深入梳理和分析的基础上，发现国内研究中较多采用传统的财务分析方法，较少采用现代化风险度量模型，而国外则较为注重采用高水平的风险度量模型。其中，KMV模型是目前应用最为广泛和研究最为深入的风险度量模型之一，然而在国内对KMV模型的应用和研究还比较少。
2.对KMV模型的原理、应用和评估体系进行了深入的研究，熟悉了其理论基础和方法论。同时，根据Shenzhen市场的上市公司数据，进行了KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用研究，在模型参数的选取、数据预处理、变量选择和模型验证等方面进行了分析，并利用计算机编程对模型进行了实证研究，初步肯定了KMV模型在上市公司信用风险度量方面的优越性。
3.进一步针对我国上市公司信用风险度量应用KMV模型的具体方法展开研究，包括数据选择、变量选择、预测解释和风险管理等方面考虑。这将为国内上市公司在风险控制和投资决策方面提供实用方案。
五、未来工作计划
1.针对KMV模型在上市公司信用风险度量方面的优越性进行进一步的论证和验证；
2.进一步研究和实践KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用方法，特别是在解释和管理风险方面的实践；
3.结合实践案例，评估KMV模型在我国不同行业和企业类型中的适用性和局限性，并提供相应的优化方案；
4.结合实际市场需求，提出可信的信用风险度量体系，为风险管理者提供较为全面和准确的风险预测信息，促进我国上市公司信用风险管理的进一步发展。