基于KMV模型上海市上市房企信用风险度量研究

摘要

信用风险管理是现代风险管理的重要内容，房地产行业信用风险管理又是信用风险管理领域的重要内容。目前我国房地产行业信用风险管理水平较低，也没有形成统一的对房地产开发企业的信用评级指标体系和模型。基于国内的这种现状，本文选择运用KMV模型对房地产行业的信用风险进行度量研究。
　　KMV模型是基于证券市场相关数据的信用风险度量模型，所需数据容易取得，更适用于评价上市公司的信用风险状况。本文首先介绍了信用风险和信用风险度量模型，对KMV、Credit Risk+、Credit Metrics和CPV四种常用的模型进行简单介绍和比较，并说明选择运用KMV模型的优势;其次介绍了KMV信用风险度量模型的构建原理并选取了8家上海市本期经营业绩正常的上市房地产公司和8家行业中本期经营业绩不正常的上市房地产公司作为实证样本，通过MATLAB软件编程计算出资产价值波动率和资产价值从而求得违约距离DD和违约概率EDF并对实证结果进行了配对T检验。结果表明正常组和非正常组的违约距离DD存在着显著差异，KMV模型在度量我国上海市上市房企的信用违约风险方面具有一定的适用性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题背景和意义

1．2 国外文献综述

1．3 国内文献综述

1．4 主要研究方法

1．5 本文的写作思路与篇章结构

1．6 创新点与不足之处

1．6．1 创新点

1．6．2 不足之处

第二章 信用风险与信用风险度量

2．1 信用风险内涵和特征

2．1．1 信用风险的定义

2．1．2 信用风险类别

2．1．3 信用风险的特征

2．2 房地产信用风险

2．2．1 房地产业信用风险形成机理

2．2．2 我国房地产业信用风险影响因素

2．3 信用风险度量的方法

2．3．1 古典信用风险度量方法

2．3．2 现代信用风险度量模型

2．3．3 信用风险度量方法的比较

第三章 基于KMV模型上市房企信用风险度量模型构建

3．1 KMV模型构建原理

3．2 KMV模型基本计算步骤

3．2．1 KMV模型假设

3．2．2 运用KMV模型计算的具体步骤

第四章 基于KMV模型上海市上市房企信用风险实证分析

4．1 样本假设及数据来源

4．1．1 样本假设

4．1．2 样本选取和数据来源

4．2 基于KMV模型房地产公司信用风险度量模型的参数确定

4．2．1 确定市场无风险利率r

4．2．2 计算上市房地产公司股权价值VE

4．2．3 计算上市房地产公司股权价值波动率σE

4．2．4 确定上市房企信用风险违约点DP

4．2．5 确定上市房地产公司债务期限T

4．3 计算结果分析

4．4 实证结果及分析

4．5 正常组(参照组)和非正常组(违约组)的配对T检验

第五章 建议和总结

5．1 KMV模型在我国的适用性分析

5．1．1 股价等是否能真实公允地反映公司的价值

5．1．2 股权价值的估计和其他参数的设置存在争议

5．1．3 适用范围窄，在非上市公司的信用风险度量方面适用性差

5．2 建议

5．2．1 加强KMV模型的实用性

5．2．2 完善证券市场监管体制，优化信用风险度量模型

5．2．3 加快建立信用数据库

5．2．4 完善信用评级体系，加快风险管理人才队伍建设

5．2．5 建立多元化的房地产融资体系

结束语

参考文献

致谢

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