论文应用KMV模型分析房地产行业信用风险是关于信用风险方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关信用贷款的风险论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：信用风险一直以来都是金融机构及其监管部门风险管理的主要对象和核心内容.房地产行业是国民经济的支柱行业,其最为典型的特征就是资金密集性.从我国房地产行业发展的实际情况出发,旨在通过应用KMV模型比较得出绩优类和绩差类上市公司风险状况,度量我国房地产行业的信用风险水平.
关键词：KMV模型,房地产,信用风险
中图分类号：F293.3文献标识码：B
文章编号：1001-9138-（2015）11-0028-34收稿日期：2015-10-13
1 引言
信用风险是指债务人不能按时偿还债务或履行合约导致债权人遭受损失的可能性.一直以来,信用风险计量都是商业银行信用风险管理中的重要环节.房地产行业作为我国经济发展的支柱行业之一,具有资金投入巨大和资金回收时滞的特点,传统的房地产行业更倾向于商业银行贷款.近年来,我国房地产价格不断上涨,在国家持续宏观调控的背景下,房地产销售在2010年以后开始萎缩,房地产行业集聚的信用风险逐渐暴露.因此,如何应对和管理房地产信用风险已成为我国目前亟需解决的重要课题.
由于房地产行业举足轻重的地位,国内外都非常重视对房地产行业信用风险的研究.目前,主要的学术研究集中围绕在宏观因素对房地产信用风险的影响研究.在信用风险的度量方面,国外发达国家的评级机构和评级方法较为先进和科学,对KMV模型的研究也相对比较成熟.在我国,风险度量分析方法应用于房地产行业的研究较少,更多的是围绕经济指标和财务数据进行分析.因此,本文将KMV模型作为一种风险计量工具对目前房地产行业的信用风险水平进行评估.
本文旨在通过KMV模型将我国房地产上市公司的实际数据研究和我国房地产上市公司现状相结合,量化绩优类和绩差类上市公司风险状况,识别我国目前面临的房地产信用风险,以更好地防范和规避风险,并提出相关建议.
2 理论分析和模型修正
2.1 KMV理论模型分析
KMV模型把企业权益和负债看作是买入一份标准欧式看涨期权,若负债到期时公司资产市场价值高于其债务,公司偿还债务；反之违约.基于这个假设,KMV模型运用Merton的期权定价公式,得出公司的违约距离,违约距离越大,公司发生违约的可能性越小,反之越大.
但是由于国情的差异,我国不能直接借鉴国外的做法,因此本文还会对KMV模型进行修正,以符合我国实际国情.
基于KMV模型的思想,计算预期违约概率EDF主要有四步：
第一步,确定违约点DP.KMV公司根据大量的实证分析发现,违约发生最频繁的临界点等于公司的短期债务（STD）加上长期债务（LTD）的一半,即DP等于STD+0.5LTD.
第二步,从上市公司股票的数据和负债的账面价值中计算出上市公司股权市场价值和股权价值波动率,根据Merton模型推导出的计算公式,用matlab7.0进行编程计算,得到所选公司的资产市场价值和资产市场价值波动率.
计算公式如下：
（1）
（2）
其中,
是股权市场价值,是股权价值波动率,r为无风险利率,表示债务偿还期限,D表示违约点.
第三步,计算违约距离DD.其计算公式如下：
第四步,计算预期违约概率EDF.计算EDF有两种方法：一种是理论计算,即：EDF等于N（-DD）.另一种是KMV公司采用的经验违约率,即KMV公司选取一定时期,将违约距离和预期违约率之间的关系映射起来.由于我国尚未建立违约距离和违约率之间的映射关系,因此本文采用理论计算方法.
2.2 KMV模型的修正
现代信用风险度量模型建立在大量历史数据的基础上,参数众多.由于我国定量评估风险手段落后,尤其是模型参数的设定方面缺乏足够的实证检验,因此本文将对模型做出修正.
2.2.1 股权价值的修正
考虑到我国部分上市公司尚未实现全流通,从审慎原则出发,将流通股的部分采用基准日股价和流通股股本总数的乘积来表示,而非流通部分（包括高管股和限售A股）的股权价值则采用基准日每股净资产和非流通股股本的乘积,两部分之和即为该上市公司总的股权价值.即：股权价值等于流通股股本*基准日的股价+非流通股股本*每股净资产.
2.2.2 股权价值波动率的计算方法
众多学者的实证研究表明,GARCH（1）模型在预测中国金融市场时间序列数据波动率时具有很高的有效性,故采用GARCH（1）模型计算房地产上市公司的股权价值波动率.为了保证GARCH模型的有效性,此次研究分别以近3年每年12月31日为计算基准日,选取上一年12月31日至当年12月31日的日收盘价格作为计算股票价格波动率的基础.
第一步,计算股票的日收益率.
日收益率,为第i日的股票收
盘价格,为股票日相对价格.
第二步,使用Eviews6.0建立GARCH（1.1）模型,得到股票日波动率.
第三步,股票年波动率等于日波动率*有效天数.
3 实证研究
3.1 样本选择
本文选取上深证券交易所挂牌上市的10家房地产上市公司（5家绩优类股票且实力雄厚盈利良好,5家绩差类ST股,见表1）.
为了进行对 析, 选取绩优类和绩差类公司2012年、2013年和2014年进行实证研究,利用KMV模型来估算这10家公司每年的违约距离和违约概率.
3.2 参数处理
3.2.1 无风险利率r
本文采用中国人民银行发布一年期整存整取定期存款利率,2012、2013、2014年的利率分别为3.0%、3.0%、2.75%.
总结:该文是关于信用风险论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
参考文献：
1、 房地产行业营改增政策解读和税收风险控制策略 摘 要 2008全球经济危机爆发，我国的经济也遭受到了巨大的影响，致使国内经济一直处于低迷的状态。之后经过国家的一系列政策调整，经济复苏，但是经。
2、 CreditRisk模型其对我国商业银行信用风险管理适用性 摘 要：随着我国经济的发展和新巴塞尔协议对各商业银行信用评估体系管理要求的增加，我国一直沿用的传统的质量分级评估方法日益展露出其落后性，不仅局限。
3、 信用平稳下商业银行信用风险测度模型应用 收稿日期： 2014-01-12基金项目： 国家社会科学基金（13BGL041）作者简介： 顾海峰（1972—），男，江苏苏州人，金融学博士。
4、 我国周期型行业信用债券风险管理 2014年3月5日，“11超日债”不能足额偿还应付债券利息，打破刚性兑付，成为我国首例违约的债券。之后，信用违约不断出现。截至2016年8月中旬。
5、 我国中小企业信用风险度量模型和实证 中小企业是社会主义市场经济中的重要组成部分，对经济发展和社会稳定起着重要的作用。据统计，我国中小企业数量占国内市场中企业总量的99%以上，吸纳了。
6、 两部委发文:构建五位一体行业信用体系 近日，商务部信用工作办公室与国资委行业协会联系办公室联合印发《关于进一步做好行业信用评价工作的意见》（商信用字〔2015〕1号，以下简称《意见》。