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摘要针对中国上市公司所处的市场环境和资本结构的特殊性， 本文以制造业的上市公司为样本，基于Matlab数学建模软件建立和利用KMV模型来评价ST公司和非ST公司的信用风险，并检验该模型在中国的制造业上市公司中是否具有识别信用风险的能力。模型计算的结果表明，KMV模型能够在一定程度上预测大部分上市公司个体的信用风险差异，但是对于个别股本结构特殊的公司，预测结果存在一定的偏差，需要对模型进行进一步的修正方可更好地在中国特殊的市场环境上运用。45417
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[毕业论文关键词]：信用风险识别； KMV模型； 制造业； 信用管理； 适用性
Abstract
In allusion to the marketing environment for China’s listed companies and the particularity of the capital structure, the author takes the manufacturing listed companies as an example, basing on the establishment of Matlab mathematical modeling software and using the KMV model to evaluate ST and the ST Company’s credit risks, and verify whether the model in the manufacturing listed companies in China have the ability of identifying credit risk. The result of model calculation shows that KMV model can predict the difference of credit risk for most of the listed companies, but for some special capital structure companies, the prediction results still has some deviation, it is necessary to amend this model so it can better use in the special market environment in China.
[Key words]: credit risk identification; KMV model; Manufacturing; Credit management; applicability
目 录
摘 要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一)研究背景 1
(二)研究目的 2
(三)研究意义 3
(四)研究方法和研究内容 4
二、文献综述 5
(一)国外研究状况 5
(二)国内研究状况 5
三、KMV模型的基本原理 7
(一)对KMV模型的介绍 7
(二)KMV模型的评价 7
(三)KMV模型的理论基础 8
(四)KMV模型的研究思路 9
四、KMV模型的适用性实证分析 12
(一)KMV模型的样本数据采集 12
(二)KMV模型输入参数的设定 13
(三)实证结果 16
(四)KMV模型实证结果分析 21
五、结论 24
参考文献 25
致 谢 26
附 录 27
KMV模型对中国上市公司的适用性分析
——以制造业为例
一、绪论
近来，中国A股市场新的一轮牛市又即将到来了，2014年下半年，上证指数从约2000点涨到了如今的3650点左右，在最近被炒得沸沸扬扬的股票市场中，一个隐藏在某些公司背后的关于信用风险评估的问题也不可忽视，信用风险就犹如一颗定时炸弹，积累到一定的程度，便会发生违约甚至是企业破产等对事件，如果不对企业的信用风险进行监控，可能会造成非常巨大的损失。 随着中国人民银行对社会信用的重视程度越来越高，如今信用问题有进入了人们的视线范围内，如何才能有效地预测上市公司的信用风险，使投资者、债权人及交易对手免于遭受由信用风险带来的损失，已经成为了很多行业不可忽视的问题。
随着国内上市公司的股权分置改革的完成，具有前瞻性、动态性和高度的敏感性等许多优点的KMV模型或许将会在中国有着广阔的应用前景。目前中国的市场正式一个信用数据的明显缺乏的新兴市场，企业、投资者、债权人之间的信息不对称，利用KMV模型可以直接利用股票市场的数据来进行信息管理，具有十分广阔的应用前景。然而，KMV模型起源于美国，中美两国市场存在较大的差异，将KMV模型应用到中国市场是否会出现“水土不服”呢？本文将以制造业的上市公司为样本，随机采集了29家ST公司和70家非ST公司的股票数据，围绕KMV模型对中国上市公司的适用性进行深入的研究和分析。