论文部分内容阅读
如何构建合适的模型,并且用恰当的方法度量信用风险是当前金融市场风险管理领域的一个研究热点。上市公司是市场经济重要的组成部分,也是我国金融证券市场主要参与者,其信用状况的好坏决定着市场经济的稳定与否。目前,研究上市公司信用风险的KMV模型、VaR及CVaR模型主要是利用GARCH类模型估计波动率,然而一般的GARCH类模型在估计波动率方面存在不足,需要严格的假设条件,缺乏稳定性,容易造成较大误差。但是半参数GARCH模型和半参数EGARCH模型可以有效地估计波动率,弥补一般GARCH类模型在这一方面的不足。本文在半参数GARCH模型、半参数EGARCH模型思想的基础上提出一个新的半参数模型,即半参数TARCH模型,利用该模型估计波动率。其次,在利用半参数GARCH模型、半参数EGARCH模型、半参数TARCH模型估计得到波动率的基础上,提出了两个新的研究公司信用风险模型,即半参数-KMV模型及半参数-VaR及CVaR模型。最后通过实证分析,验证了新模型的可行性及优越性。本文选取20家不同行业的ST公司及相对应20家非ST公司,分别利用半参数GARCH模型、半参数EGARCH模型、半参数TARCH模型估计波动率,再将估计出的波动率应用于KMV模型、VaR及CVaR模型当中,分析研究上市公司信用风险。实证结果表明,半参数-KMV模型及半参数-VaR及CVaR模型在研究上市公司信用风险方面要优于一般的信用风险模型,同时能更好的预测公司未来的信用状况,有助于投资者进行合理的投资。