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近年来,我国债券市场飞速发展,债券的发行金额和数量都迅速增长,特别是公司债的发展尤为迅猛。债券市场的繁荣在给我国金融市场增强活力的同时,也带来了一定的信用风险,2016年二季度就发生了债券违约的热潮。债券市场信用风险管理不仅会影响债券市场的发展,更关系到金融市场的稳定及金融体系的安全。在我国,信用评估体系正在不断建设和完善当中,信用评级是主要信用风险度量手段。由于信用评级的精准性和及时性不能完全满足投资者的需要,信用评级的变动往往具有一定时滞性,导致投资者无法做好充分的准备去规避风险。因此,需要在信用评级之外,寻求更有前瞻性的工具去管理和度量信用风险。本文选择KMV模型为理论基础对债务融资工具的信用风险进行实证分析,研究KMV模型度量信用风险在我国的适用性。本文引用了KMV模型作为理论基础,然后针对我国债券市场的实际情况对KMV模型做出修正。本文选择中国银行间市场交易商协会注册的债务融资工具为研究对象,收集了1008组债务融资工具的发行数据进行分析。根据我国实际情况修正KMV模型的参数,对样本数据做了实证研究。实证分析的基本框架为:首先计算资产价值及其波动率,其次计算违约距离,最后通过违约距离估计预期违约概率。通过对比不同信用评级月度平均违约距离,发现其与信用评级保持一致,即高信用评级的违约距离大于低信用评级的违约距离。但只能较好地区分AAA评级的企业,对于AA-、AA及AA+的企业区分尚不明确。根据研究结果得出如下结论:修正后的KMV模型能够有效地衡量债务融资工具的违约风险,但对于AA-、AA及AA+的信用评级企业的区分还不是很明显。此外,还通过理论方法计算出企业的预期违约概率,进一步分析违约距离与预期违约概率的对应关系及敏感性。分析得出,违约概率对于2-4的违约距离范围的敏感度较高。最后,基于文章的实证结果及我国债券市场的实际情况对本文的研究提出不足及改进建议。