基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量的动态化研究的任务书.pdfVIP

基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量的动态

化研究的任务书

一、研究背景及意义

我国上市公司信用风险是经济运行中的重要问题。信用风险的影响范围

广泛，不仅会影响公司的融资能力和业务成功率，而且也会对整个市场

和金融体系产生不良的影响。在评估金融风险中，信用风险评估是非常

重要的一个方面。因此，动态化研究上市公司信用风险，特别是基于

KMV模型的信用风险度量研究，具有深远的实践意义和理论价值。

KMV模型是基于债务评级、公司市值、负债和资产等经济数据的信用风

险评估模型，应用广泛，但对于我国上市公司的应用还存在着诸多困难

和局限性。因此，本研究将充分考虑我国上市公司特殊的金融环境背景，

结合KMV模型的特点和特定指标，对我国上市公司的信用风险度量进行

动态化研究，旨在提升我国上市公司的信用风险管理能力，保障金融市

场的稳定和健康发展。

二、研究任务和计划

1.综述国内外关于基于KMV模型的信用风险度量的文献资料，了解其主

要研究方法和研究进展。

2.剖析我国上市公司信用风险管理的现状和问题，明确信用风险度量在我

国上市公司中的重要性和必要性。

3.优选适用于我国上市公司的KMV模型应用指标，制定动态信用风险度

量体系和模型。

4.选取我国上市公司及其财务数据，构建信用风险度量的数据基础。

5.运用选定的KMV动态信用风险度量模型和指标，对我国上市公司进行

信用风险研究。其中，包括实证分析、敏度检验和模型校验等评估指标。

研究结果将体现我国上市公司的信用风险现状和近期趋势，为公司和投

资者提供决策参考。

6.结合研究结果，根据我国上市公司的不同特点和实际需求，提出针对性

强的信用风险管理建议和策略。

三、研究成果和输出

1.针对所选用的KMV动态信用风险度量模型和指标，提出我国上市公司

的信用风险度量的方法和体系，研究可资借鉴和推广。

2.实现对我国上市公司的动态信用风险度量，获得对我国上市公司整体风

险状况和风险趋势的认识。

3.分析我国上市公司信用风险发生的原因和趋势，建立相应的预警机制和

管理方法。

4.在研究过程中提出完善的信用风险管理措施和建议，促进我国上市公司

的信用风险管理能力的提高。

四、研究保障和技术路线

1.数据保障：通过第三方机构获取上市公司财务数据，以保证数据的可靠

性和准确性。

2.技术保障：使用SPSS、Excel等经济统计软件进行数据分析和建模。

3.技术路线：我们将使用如下技术路线进行研究：

(1)综述国内外KMV模型的信用风险度量研究成果。

(2)定义KMV模型中适用于我国上市公司的指标和变量。

(3)数据处理和预处理，为后续分析堆积数据基础。

(4)运用所定义的KMV模型，进行我国上市公司的信用风险度量研究。

(5)结合研究结果，提出相应的信用风险管理策略和建议。

五、研究团队

本课题研究团队由以下成员组成：

项目主持人：

负责整个项目的协调管理与工作进度把控，提出对研究成果的总体性评

价和指导建议。

项目组成员：

1.负责数据采集、分类、清洗等相关工作，研究数据的可靠性与完整性，

为模型的构建与选择提供数据基础。

2.从模型构建与经验分析的角度出发，建立适合我国上市公司信用风险度

量的KMV模型，并进行实证分析，提出新的分析框架。

3.负责对模型的实施测试和评价，对模型的优化提供建议和新思路。在研

究结果分析中，注意将模型的结果与实际情况进行比对和分析，提高模

型的可靠性。

4.根据研究结果，提出相应的信用风险管理策略和建议，并提供多种方案

的比对和选择。同时，在研究成果的输出中，注意将研究结果和管理决

策对接，并提供思路。