基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量的实证研究的任务书.docx

基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量的实证研究的任务书
任务书
研究题目：基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量的实证研究
研究任务：
信用风险是指债务人不能履行其合同义务所面临的风险，也是投资者和债务人所共同面临的风险。金融市场的稳定性取决于信用风险的控制效果。因此，信用风险的度量是金融风险管理的一个重要分支。本研究任务主要是基于KMV模型对我国上市公司的信用风险进行度量。预期通过此项研究的完成来使得金融机构能够更好地控制信用风险，降低风险敞口，提升其市场竞争力。
任务具体描述如下：
1.对KMV模型进行深入研究，了解该模型的原理和实现方法。了解该模型在国内外市场的应用情况，尤其是在信用风险度量领域上的应用情况，对模型的优缺点进行深入分析。
2.选择30家A股上市公司，按照出现债券违约的时间进行划分。其中，20家公司出现违约的债券，剩余10家公司没有出现违约的债券。首先，在该30家公司的过往财务报表数据进行资料收集和整理，具体包括资产负债表、利润表、现金流量表等，一共涵盖了30年的历史数据。其次，在相关的基础指标方面，选择了9个指标，包括当前资产负债率、预计盈余率、市场杠杆率等。
3.建立KMV模型，并以这30家上市公司为样本进行实证研究。首先，对数据进行清洗和预处理，消除缺失值和异常值。其次，建立KMV模型，分析该模型在我国市场上的适用性。采用违约距离为衡量企业信用风险的重要指标，将样本公司按照不同的违约距离进行划分。通过对比违约和未违约公司之间的违约距离，验证KMV模型对于预测信用风险的精确性。此外，还需要探讨该模型在不同行业和不同公司规模上的适用性。
4.根据研究结果，进一步优化KMV模型。针对实证研究中发现的缺陷，对KMV模型进行改进和优化，以提高模型在我的国内市场中的应用性和准确性。
5.撰写研究报告，总结研究成果，撰写完整的研究报告，包括对于KMV模型在我国市场中的适用性和存在的问题的分析，以及针对研究结果的讨论和总结，提出关于如何优化KMV模型的建议。
任务时间：
本研究任务计划周期为4个月。具体时间安排如下：
第1个月：搜集研究资料，对KMV模型进行深入研究。
第2-3个月：进行实证研究，分析KMV模型适用性和优缺点。
第4个月：撰写研究报告。
研究成果：
1.对KMV模型在我国市场中的适用性和存在的问题进行分析，并提出改进建议。
2.对30家上市公司进行分析，比较KMV模型对于违约和未违约公司间的预测结果。
3.对信用风险度量的研究提出一定的实践意义和政策建议。
4.撰写完整的研究报告，可以作为相关机构和金融机构进行信用风险评估的参考。