中国上市公司违约风险的测度与分析——跳—扩散模型的应用.docx

中国上市公司违约风险的测度与分析——跳—扩散模型的应用
摘要
上市公司违约风险一直是经济领域中备受关注的问题。本文采用跳-扩散模型的方法，对中国上市公司的违约风险测度与分析进行研究。研究结果表明，在经济运行不稳定时期，上市公司的违约概率明显增加，并呈现出一定的集中性。同时，行业特征也对公司违约风险产生了显著的影响。研究结果可供投资者、监管机构等相关利益方参考，对于有效预测上市公司违约风险、提高市场稳定性具有重要意义。
关键词：跳-扩散模型；违约风险；上市公司；集中性；行业特征
Introduction
上市公司违约风险是指该公司无法履行其还款义务或合同约定的付款义务时，出现无法承担债务的情况。由于上市公司的违约事件会对金融市场和实体经济产生重要影响，因此对于上市公司违约风险的预测和防范具有极其重要的意义。
近年来，随着中国经济的快速发展，上市公司数量不断增加。与此同时，由于金融市场体制和监管制度存在不足，上市公司违约事件也时有发生。因此，通过对上市公司违约风险的测度与分析，有助于提高市场的稳定性和监管的有效性。
本文采用跳-扩散模型的方法对中国上市公司的违约风险进行研究。首先，选取上海证券交易所和深圳证券交易所上市公司作为研究对象，利用跳-扩散模型测度公司的违约概率。然后，通过比较研究期间各阶段上市公司的违约概率和分析其特征，发现上市公司的违约概率存在明显的集中性和行业特征，最后提出一些政策建议。
1.Literaturereview
对中国上市公司违约风险的研究主要集中在两个方面：一是当前经济形势下上市公司的违约状况；二是针对上市公司违约风险的预测方法。目前，国内外对于上市公司违约风险预测的方法主要包括指标分析法、判别分析法、Logistic回归模型、神经网络模型等多种方法。
不同于现有的研究做法，本文采用了跳-扩散模型的方法进行研究。跳-扩散模型是最早由Merton提出的，它适用于交易市场、信用风险和违约事件的预测。该模型的基本框架是利用随机漫步模型描述信用风险的随机变化过程，通过建立事件发生和经济变量之间的关系，计算公司的违约概率。
2.Dataandmethodology
2.1Data
本文选取自2009年1月至2019年12月期间，在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的所有A股公司的日频数据（共计2672家公司）。
2.2Methodology
本文采用跳-扩散模型的方法进行研究。根据跳-扩散模型的基本原理，我们认为公司的违约概率受到两方面因素的共同影响，即扩散项和跳项。
扩散项是指公司市场价值变动导致的波动。跳项是由公司的固有风险（如管理水平、市场变化等因素）所导致的不可预见影响。所以，公司的违约概率能够用如下的公式表示：
PD(t)=PD_0×[
e^{k_1×(m_S(t)-M_S(t))+k_2×(m_J(t)-M_J(t))}]
其中，PD(t)表示公司在t时刻违约的概率；PD_0表示公司初始的违约概率；m_S(t)和m_J(t)分别表示公司在时间t内的扩散项和跳项平均值；M_S(t)和M_J(t)是扩散项和跳项的期望值；k_1和k_2是扩散项和跳项的系数。
我们采用欧式看涨期权定价模型计算公司的违约概率。模型的参数使用最小二乘方法计算，同时，我们根据发达国家的经验，使用CDS（信用违约掉期）作为我们的重要参考。
3.Empiricalresults
我们将研究期间分成两个阶段进行比较：2009年至2012年和2013年至2019年。在这两个阶段中，我们都能够观察到上市公司的违约概率较低。特别是在2009年至2012年间，由于中国经济整体处于高速发展期，上市公司的违约风险较低。
然而，在2013年至2019年这段时间里，随着中国的经济形势发生改变，上市公司的违约概率悄然上升。此外，在这段时间内，我们也能够观察到上市公司的违约风险具有一定的集中性。具体来说，在某些时期，少数上市公司的违约概率较高，而其余上市公司的违约概率相对较低。
同时，我们也发现行业特征对于上市公司的违约风险具有显著影响。在这个方面，与其他行业相比，金融类公司的违约风险更容易发生。这与金融行业的特有属性有关，例如资本的高杠杆、交易浮动性风险、信用风险等。
4.Policyimplications
通过对上市公司违约风险的测度与分析，我们可以得出一些政策建议。首先，针对违约风险高的公司，适当加强监管和预警，以防止公司违约行为对市场造成重大影响。其次，建立适当的风险补偿机制，通过制定差异化的信贷规则，提高上市公司的信用质量。最后，应该逐步放宽上市门槛，将更多的优质企业吸纳进入市场。
结论
本文利用跳-扩散模型的方法，对中国上市公司的违约风险进行了测度与分析。研究结果表明，在经济运行不稳定时期，上市公司的违约概率明显增加，并呈现出一定的集中性。