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我国上市公司信用风险实证分析——基于修正KMV模型
论文题目：我国上市公司信用风险实证分析——基于修正KMV模型
一、前言
上市公司信用风险是指公司在运营过程中无法履行债务或违约的概率和风险程度。随着我国资本市场的不断发展，上市公司信用风险问题越来越引起人们的关注。通过对公司信用风险进行实证分析，可以帮助投资者更好地评估上市公司的风险，预测公司违约的概率和影响程度，从而对投资决策提供有价值的参考。
本文主要基于修正KMV模型，对我国上市公司的信用风险进行实证分析，旨在探讨上市公司信用风险的主要影响因素，并提出改善信用风险管理的建议。
二、理论背景
KMV模型是一个广泛应用于风险管理领域的统计模型，主要用于评估企业违约概率和债务违约准备金。KMV模型主要基于以下理论假设：
1、企业的违约风险取决于其自身的财务状况和市场环境因素。
2、企业的违约风险是可以被量化的，不同的企业有不同的违约概率。
3、通过建立合适的数学模型，可以对企业的违约概率进行预测和测量。
4、企业的违约可能会引发波及全市场的风险传播。
然而，KMV模型也存在一些限制，例如无法考虑企业的经营环境和行业风险等。为了解决这些问题，一些学者提出了修正KMV模型，主要是通过引入一些与企业经营相关的因素，以提高信用风险评估的准确度。
三、方法与数据来源
本文根据修正KMV模型，利用上市公司财务数据和股票市场数据作为主要数据来源，采用Logistic回归建立企业违约模型，并采用SPSS软件进行模型拟合与分析。
四、实证结果分析
1、样本选择
本文选取了2011年至2015年在A股市场上市的231家公司作为样本，同时在样本中挑选出涉及制造业、金融业、房地产业和商业服务业四个行业的上市公司作为研究对象。
2、变量选择
本文选取了公司规模、有形净资产比率、信用评级、流动比率、负债率、现金流量比率、股票价格风险、公司年龄、行业类型和所处地区等10个变量，以它们对企业违约概率的影响为研究重点。
3、模型构建和拟合度检验
本文采用Logistic回归模型对企业违约概率进行预测，并通过拟合度检验和ROC曲线分析模型准确度。结果表明，模型的准确度较高，AUC值为0.832。
4、变量的显著性检验和影响分析
本文采用SPSS软件进行变量的显著性检验，结果表明有形净资产比率、信用评级、流动比率、负债率、现金流量比率、公司年龄和行业类型等变量对企业违约概率有显著影响，其中负债率、流动比率和现金流量比率对企业违约概率的影响最为显著。我们推测这是由于这些变量反映了企业的财务状况和经营能力，能够很好地反映企业的信用风险水平。
五、结论与建议
本文通过修正KMV模型对我国上市公司信用风险进行了实证分析。通过样本选择、变量选择、模型构建和拟合度检验，我们得到了较为准确的结果，并发现了企业规模、有形净资产比率、信用评级、流动比率、负债率、现金流量比率、股票价格风险、公司年龄、行业类型和所处地区等因素对企业违约概率的影响。基于这些结果，我们提出了以下建议：
1、加强企业的财务管理，特别是对负债率、流动比率和现金流量比率等指标的监控，从而降低违约概率。
2、加强信用评级机构对企业信用评级的监管和管理，提高信用评级的准确性，促进市场的透明度和公正性。
3、加强行业监管，维护市场的稳定和健康发展，并促进不同行业之间的平衡发展。
总之，本文通过实证分析，为我们更好地了解和评估我国上市公司的信用风险提供了有益的参考，并提出了一些改善信用风险管理的建议，在今后的投资决策中将具有重要的参考价值。