国内上市电子信息企业的信用风险的分析

第一章绪论

1.1问题的提出及研究背景
而与经过百年证券市场发展的美国相比，我国只经过了20多年的发展，信用风险管理的思想还流于表面，没有深入人心，更没有深入上市公司管理层、股东的心中。所带来的后果便是证券市场不断出现的欺诈事件。如19%曾经的“黑马”琼民源，其控股股东制造虚假财务会计报告，同时，利用虚假信息操纵股价，1999年如出一辙的“郑百文事件”。而在中国证券市场发展史上，有浓重一笔的“银广夏”更是造成了巨大的损失，包括银行和投资者的巨大损失，敲响了风险管理这顶巨钟。乃至之后的科龙、德隆系、南方证券、闽发证券等等。
上市公司的信用缺失的问题，伴随着证券市场的发展已经由来已久，这个问题的出现不仅降低了资源的配置效率，损害了普通投资者的利益，更为严重的是，对于银行来说，一旦出现上市公司的信用重大事件，将形成巨大的不良贷款，对银行业的发展造成了阻碍，从大方面来说，已经在一定程度上阻碍了中国市场经济的转型和发展。
同时，随着信息技术的推动和世界市场的拓展，以及中国加入WTO后的世界经济、贸易规则的约束，加之我国风险管理理论以及系统化的技术研究似乎刚刚兴起，面临着从过去的计划经济到市场经济、现在的市场化到市场化管理、市场化管理到风险管理的“三级跳”。此外，随着金融全球化的趋势、金融市场波动加剧以及网络经济的发展，各种金融机构面临着越来越复杂的金融风险。因此，需要一种较为成熟的风险识别、度量及防范技术手段。
但在中国，研究信用风险管理的理论也是近几年才兴起的。理论研究还处于初级阶段，在实际操作中，面临着诸多问题。首先，国内的信用评级机构的专业性、独立性还不够。在国外的成熟市场中，建立了诸如标准普尔、摩根大通等独立的专门的信用评级机构，甚至还有KMV公司这样的企业提供信用评价服务。但在我国，全国性的信用数据库的还没有建立起来，国内的评级机构独立性有待加强。其次，信用风险度量方法的落后。在国外，诸多定量的模型已经越来越广泛的受到应用，而在我国，还处于大量使用传统的信用风险管理方法，在传统的风险管理实践中，更多的是将风险离散化、个性化，管理方法的注意力主要集中在预防损失，而对于后续的风险则缺乏良好的手段。最后一方面，主要是信用风险管理的人才的缺乏。信用风险管理是一门综合性的学科，所需的知识繁多，不仅要运用金融学、管理学、统计学方面的知识，同时，还要经过专门的培训。而现阶段，这方面的人才相当匾乏。
  
    1.2 研究目的及意义 ..........................................................12-13
    1.3 国内外研究现状 ..............................................................13-18
        1.3.1 国外学术界对KMV模型研究现状.....................14-15
        1.3.2 国内学术界对KMV模型的研究现状............................15-18
    1.4 研究思路及创新点 ......................................................18-19
第二章信用风险度量技术兴起与度量方法比较 ...................19-32
    2.1 信用风险度量技术的兴起与度量方法 ......................19-32
        2.1.1 信用风险度量技术的兴起 ............................19-22
        2.1.2 信用风险度量方法的演变............................... 22-32
第三章KMV模型基本框架 .........................................32-41
    3.1 KMV模型的理论基础 .................................32-34
        3.1.1 期权定价理论 ............................................32-34
    3.2 KMV模型假设条件................................................34
    3.3 KMV模型的计算原理 ...........................................34-37
        3.3.1 公司资产市场价值及波动率的计算 ................35-36
        3.3.2 确定违约触发点和违约距离的度量 .....................36-37
        3.3.3 确定违约距离和违约概率的映射关系 .................37
    3.4 KMV模型的发展与存在的缺陷................................... 37-38
        3.4.1 模型的变革与发展...........................................38
        3.4.2 模型存在的缺陷 .........................................................38
    3.5 KMV模型在我国的适用性分析 ....................38-41
第四章KMV模型在我国电子信息行业上市公司中的信用风险度量实证.......41-58
    4.1 KMV模型的修正 ..........................................................41
    4.2 数据的采集及参数的设定 ...............................................41-43
    4.3 实证过程 .............................................................43-45
    4.4 对实证结果的检验.................................45-53
    4.5 电子信息行业上市公司信用风险状况和信用预警...................54

结论

KMV模型是既利用了财务会计报表，又有证券市场的实时数据，是一个综合性的能够反应上市公司信用风险的模型。本文在以前学者研究的基础上，以我国电子信息行业的上市公司为样本，对KMV模型在我国的适用性进行了研究。KMV模型中违约点的设定将影响违约距离的大小，而KMV公司常用的违约点设置成短期负债加上百分之五十的长期负债。而中国的证券市场发展年限较短，该违约点的设置未必适合中国，于是本文通过设置5个违约点，然后计算得出违约距离，通过SPSS中的检验方法来判断哪种违约点最适合电子信息行业上市公司。通过实证研究发现，在电子信息行业上市公司中，当违约点设置成为DPT3时，亦即短期负债加上百分之五十的长期负债时，差异性最明显。这说明电子信息的适用的违约距离与KMV公司的设置是一致的。同时，本文通过研究电子信息行业上市公司3年的违约距离，本文试图通过建立一套预警体系，当该上市公司的违约距离降到一定程度时，说明该公司的信用风险需要引起公司管理层的注意，以及银行的关注。进而当该公司的违约距离继续下降到某个值，可以认为该上市公司在整个行业中，它的信用风险是最大的。本文通过研究发现了这样两个点，设置了一级和二级预警线。
因此本文的后续研究方向主要放在使用动态的股权波动率，以建立更加适合中国证券市场的模型。另一方面，建议加快建立属于中国的破产公司的数据库，从而能够得出属于中国的违约距离与违约概率之间的对应关系，从而更好的应用KMV模型。