基于KMV模型的信用风险度量研究--以制造业上市公司为例的任务书.docx

基于KMV模型的信用风险度量研究--以制造业上市公司为例的任务书
一、任务背景和意义
在市场经济的运作过程中，信用风险属于一种不可避免的风险。信用风险的发生，对企业产生巨大的损失，甚至可能导致企业的破产。因此，对企业信用风险进行科学的度量与分析，对于企业的健康发展具有极为重要的意义。
KMV模型是目前较为广泛应用的一种信用风险评估模型，它能够对企业未来的违约概率进行评估，并给出相应的财务指标，为企业及时预警与调整提供了有效的依据。然而，目前国内应用此模型的研究却较为有限，需要开展更为深入的研究。
本研究将以中国制造业上市公司为对象，通过基于KMV模型的信用风险度量，对企业的财务状况进行分析，寻找影响企业信用风险的关键因素，为企业决策者提供参考建议。同时，本研究可为国内的信用风险管理提供经验与科学依据。
二、研究内容
本研究将主要围绕以下问题展开：
1.基于KMV模型的信用风险评估方法及其应用：介绍KMV模型的理论基础和信用风险评估方法，并考察其在实际应用中的可行性与问题。
2.制造业上市公司的信用风险度量分析：选取数据样本，通过对制造业上市公司财务数据的分析，计算出样本企业的违约概率，并探讨违约概率与其他财务指标的关系。
3.影响制造业上市公司信用风险的因素分析：通过进行方差分析，挖掘出影响制造业上市公司信用风险的重要因素，比如企业收入、资产负债率、现金流等财务指标。
4.基于研究结果的参考建议：根据研究结果，对制造业上市公司的信用风险进行评估，给出针对不同信用风险等级的企业的参考建议，比如风险转移、风险规避及风险控制等。
三、研究方法
本研究将采用实证研究法。具体来说，将通过收集制造业上市公司的财务数据，计算出企业的违约概率，并分析违约概率与其他财务指标的关系。随后，将利用方差分析法，寻找影响制造业上市公司信用风险的重要因素，并为不同信用风险等级的企业，提出相应的参考建议。
四、研究步骤
1.收集样本数据：从Wind等数据平台上收集制造业上市公司的财务数据，并对数据进行初步清洗和筛选，最终得到研究所需的样本数据。
2.通过KMV模型计算违约概率：选择合适的财务指标，应用KMV模型对样本企业的违约概率进行计算。
3.进行违约概率与其他财务指标的相关性分析：通过进行相关系数和回归分析，探讨违约概率与其他财务指标的关系，并挖掘出影响样本企业信用风险的关键因素。
4.进行方差分析：应用方差分析法，对影响样本企业信用风险的因素进行分析和比较，为企业决策者提供参考建议。
5.提出参考建议：针对不同信用风险等级的企业，提出相应的参考建议，比如风险转移、风险规避及风险控制等。
五、预期成果
1.对基于KMV模型的信用风险度量方法及其应用进行介绍，对KMV模型在实际应用中的优缺点进行分析。
2.对制造业上市公司的信用风险度量进行实证研究，得出样本企业的违约概率，并提出影响信用风险的关键因素。
3.根据研究结果，对不同信用风险等级的企业，提出相应的参考建议，帮助企业进行风险管理和风险控制。
4.为国内信用风险管理的研究与实践提供经验和科学依据。