期望違約率模型在上市公司信用評估中的應用研究.pdf

1、由于期望違約率模型（KMV ）中既有財務信息，又有市場價格信息，能全面地反映上市公司的信用狀況，因此，特別適合評估上市公司的信用風險。但是，使用該模型來評估我國上市公司的信用風險，需要考慮股權割裂所導致的流通股和非流通股之間的價格差異以及我國市場環(huán)境下違約點設定情況對模型識別能力的影響。 針對中國上市公司股權結構及其所處市場環(huán)境的特殊性，本文分別調(diào)整了KMV 模型中股權市值計算和違約點設定方法，并運用該模型評價ST （Speci

2、alTreatment ）公司和非ST 公司的信用風險，以檢驗模型識別上市公司信用風險的能力。結果表明，參數(shù)調(diào)整后的KMV 模型能夠提前2 年識別上市公司個體的信用風險差異；提前4 年識別上市公司整體上的信用風險變化趨勢。此外，在違約點等于流動負債情況時，KMV 模型對上市公司信用風險具有最強的識別能力。以藍田股份為個例的試點檢驗進一步表明，在違約點為流動負債時，KMV 模型能夠及時準確地識別出上市公司的信用質(zhì)量變化趨勢。 本文

3、研究發(fā)現(xiàn)KMV 模型的理論違約概率TDP 與Z 值模型的Z 值之間存在著顯著的負相關關系，并運用兩個模型對樣本上市公司進行信用評級，比較分析評級結果得出：Z 值模型評級對上市公司信用資質(zhì)的整體評價要高于KMV 模型評級，兩個模型的評級具有較大的一致性，當中間級別公司的一致性最大，兩極公司的一致性較小。因此，商業(yè)銀行可以根據(jù)上市公司的信用級別決定是否給予貸款以及按多高的利率水平貸款，投資者則可以參考模型的信用風險評價結果選擇投資組合，最大