基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量的动态化研究的任务书.docx

基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量的动态化研究的任务书
一、研究背景及意义
我国上市公司信用风险是经济运行中的重要问题。信用风险的影响范围广泛，不仅会影响公司的融资能力和业务成功率，而且也会对整个市场和金融体系产生不良的影响。在评估金融风险中，信用风险评估是非常重要的一个方面。因此，动态化研究上市公司信用风险，特别是基于KMV模型的信用风险度量研究，具有深远的实践意义和理论价值。
KMV模型是基于债务评级、公司市值、负债和资产等经济数据的信用风险评估模型，应用广泛，但对于我国上市公司的应用还存在着诸多困难和局限性。因此，本研究将充分考虑我国上市公司特殊的金融环境背景，结合KMV模型的特点和特定指标，对我国上市公司的信用风险度量进行动态化研究，旨在提升我国上市公司的信用风险管理能力，保障金融市场的稳定和健康发展。
二、研究任务和计划
1.综述国内外关于基于KMV模型的信用风险度量的文献资料，了解其主要研究方法和研究进展。
2.剖析我国上市公司信用风险管理的现状和问题，明确信用风险度量在我国上市公司中的重要性和必要性。
3.优选适用于我国上市公司的KMV模型应用指标，制定动态信用风险度量体系和模型。
4.选取我国上市公司及其财务数据，构建信用风险度量的数据基础。
5.运用选定的KMV动态信用风险度量模型和指标，对我国上市公司进行信用风险研究。其中，包括实证分析、敏度检验和模型校验等评估指标。研究结果将体现我国上市公司的信用风险现状和近期趋势，为公司和投资者提供决策参考。
6.结合研究结果，根据我国上市公司的不同特点和实际需求，提出针对性强的信用风险管理建议和策略。
三、研究成果和输出
1.针对所选用的KMV动态信用风险度量模型和指标，提出我国上市公司的信用风险度量的方法和体系，研究可资借鉴和推广。
2.实现对我国上市公司的动态信用风险度量，获得对我国上市公司整体风险状况和风险趋势的认识。
3.分析我国上市公司信用风险发生的原因和趋势，建立相应的预警机制和管理方法。
4.在研究过程中提出完善的信用风险管理措施和建议，促进我国上市公司的信用风险管理能力的提高。
四、研究保障和技术路线
1.数据保障：通过第三方机构获取上市公司财务数据，以保证数据的可靠性和准确性。
2.技术保障：使用SPSS、Excel等经济统计软件进行数据分析和建模。
3.技术路线：我们将使用如下技术路线进行研究：
(1)综述国内外KMV模型的信用风险度量研究成果。
(2)定义KMV模型中适用于我国上市公司的指标和变量。
(3)数据处理和预处理，为后续分析堆积数据基础。
(4)运用所定义的KMV模型，进行我国上市公司的信用风险度量研究。
(5)结合研究结果，提出相应的信用风险管理策略和建议。
五、研究团队
本课题研究团队由以下成员组成：
项目主持人：
负责整个项目的协调管理与工作进度把控，提出对研究成果的总体性评价和指导建议。
项目组成员：
1.负责数据采集、分类、清洗等相关工作，研究数据的可靠性与完整性，为模型的构建与选择提供数据基础。
2.从模型构建与经验分析的角度出发，建立适合我国上市公司信用风险度量的KMV模型，并进行实证分析，提出新的分析框架。
3.负责对模型的实施测试和评价，对模型的优化提供建议和新思路。在研究结果分析中，注意将模型的结果与实际情况进行比对和分析，提高模型的可靠性。
4.根据研究结果，提出相应的信用风险管理策略和建议，并提供多种方案的比对和选择。同时，在研究成果的输出中，注意将研究结果和管理决策对接，并提供思路。