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我国部分产能过剩行业公司债券信用风险度量研究——基于供给侧角度

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摘要

1.绪论

1.1 问题的提出

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究目标

1.2 研究框架

1.3 研究内容及方法

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究方法

1.4 本文的创新点

2.国内外文献综述

2.1 国内外公司债券的发展概况

2.1.1 国外公司债券的发展概况

2.1.2 我国企业债券和公司债券的概况

2.2 产能过剩及供给侧改革相关情况

2.2.1 国外产能过剩及供给侧改革的相关研究

2.2.2 我国产能过剩及供给侧改革的概况

2.3 信用风险度量的相关研究

2.3.1 国外有关信用风险度量的相关研究

2.3.2 国内对信用风险度量的相关研究

3.我国产能过剩行业公司债券信用风险问题初探

3.1 我国产能过剩行业的概况

3.2 我国公司债券及其信用风险的概况

3.2.1 我国公司债券的基本情况

3.2.2 我国公司债券发行规模及存量规模

3.2.3 公司债券面临的风险

3.2.4 公司债券信用风险的特征

3.2.5 公司债券信用风险管理存在的问题

4.我国产能过剩行业公司债券的信用风险度量模型的建立

4.1 本文信用风险度量模型的选择

4.1.1 传统信用风险的度量方法

4.1.2 现代信用风险度量方法

4.2 选择KMV模型的原因

4.3 修正KMV模型的建立

4.3.1 理论基础

4.3.2 假设条件

4.3.3 计算步骤

4.3.4 基于我国国情对模型进行修正

4.4 产能过剩行业公司债券的信用风险度量模型的实证分析

4.4.1 样本的选取

4.4.2 参数的确定

4.4.3 实证结果分析

4.4.4 实证结果的显著性检验

4.4.5 实证分析结论

5.研究建议、不足及展望

5.1 研究的建议

5.2 研究的不足

5.3 研究的展望

参考文献

后记

致谢

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摘要

随着我国金融市场的快速发展,我国债券的种类越来越多。自2007年以来,我国公司债券在信用馈中所占的比重越来越大。但伴随着发行规模急速扩大的同时,风险也随之而来。产能过剩不是新鲜词汇,早在上世纪便已经在西方发达国家出现。我国多年的粗放式发展方式虽然使经济得到了快速增长,可同时也带来了产能过剩的严重问题。钢铁、煤炭、水泥等行业在发展初期由于得到国家的政策支持,一般是通过银行贷款取得融资,融资难度小、成本低,。但随着我国转变经济发展方式,近年来我国政府去产能的力度越来越大,产能过剩行业企业的融资成本增加,开始更多地选择通过发行债券进行融资。但是,产能过剩行业整体的不景气使企业盈利每况愈下,行业整体亏损面持续扩大。再加上产能过剩行业企业不完善的公司内部管理,很多企业营收已经连续处于负增长,加剧了企业债务的偿还风险。2014年3月“11超日债”违约以来,我国上市公司公司债券的违约事件不断增加,市场担忧情绪蔓延,如何有效地管理公司债券市场的信用风险成为越来越受关注的问题。同时在当前我国大力去产能的形势下,通过信用风险度量,找出被低估的投资标的,或将在不久的未来带来丰厚回报。
  国外对公司债券信用风险已经形成了较为健全的管理体系。同时,基于其丰富的违约数据库,发达国家可以对公司债券的信用风险进行较为准确的度量。国外对信用风险进行度量的方法主要有传统信用风险度量方法和现代信用风险度量方法。现代信用风险度量方法运用最多的4种主要有KMV公司于1995年提出的用于对上市公司和上市银行信用风险进行度量的KMV模型、1997年瑞士信贷第一波士顿银行提出的可度量信贷资产组合信用风险的Credit Risk+模型、1997年JP摩根同其他公司在弥补了CreditRisk+模型中因假设违约损失率固定不变的缺陷后提出的Credit Metrics模型以及麦肯锡的Wilson于1997年提出的Credit Portfolio View模型。其中,KMV公司提出的基于期权定价理论的KMV模型最适合用于度量上市公司信用风险。我国公司债券虽然发展迅速,但是在信用风险度量方面的研究仍处于初步阶段,尤其是定量研究方面,与国外还存在着较大的差距。
  本文在对国内外相关文献进行研究的基础上,首先回顾了发达国家公司债券的发展历史,同时总结了我国公司债券的发展概况。19世纪下半叶公司债券便在美国出现,到1930年左右公司债券已成为一项机构业务。20世纪初澳大利亚债券市场也有了公司债券。而我国直到1982年才开始逐渐出现地方企业债。我国公司债券市场经历了早期的混乱野蛮发展,到暂停,到逐步规范,再到05年之后的快速发展,虽然已发展了二十几年,但由于我国一直存在重股轻债的现象,因此关于我国公司债券信用风险管理的经验仍然很少。
  其次,本文阐述了产能过剩及供给侧的相关研究观点,总结了英美供给侧改革采取的措施和取得的成果,为我国供给侧改革提供一定借鉴作用的同时也证明了产能过剩行业的企业债务确实存在着较大的违约风险。再次,通过阐述国内外学者对信用风险进行度量的方法及研究结果,为本文实证部分的研究提供理论基础。然后,笔者通过对我国产能过剩行业的现状进行分析,再结合公司债券信用风险的相关情况对我国产能过剩行业上市公司的公司债券的信用风险问题进行了初步研究。最后,结合上述理论研究及现实情况,对4种现代信用风险度量模型进行比较分析,最终选定KMV模型作为本文度量上市公司公司债券信用风险的实证模型原型,并且基于我国国情和产能过剩行业现状对相关参数进行调整,建立了修正的KMV模型。
  本文实证部分首先选择39家产能过剩行业的上市公司公司债券作为样本,以公司β值作为分组依据将其分成了低风险组、一般风险组和高风险组。然后,通过修正的KMV模型计算出每只公司债券的违约距离并将其作为度量信用风险大小的指标。最后采用SPSS软件对每组违约距离的均值进行了显著性检验。检验结果是显著的,表明通过该修正的KMV模型计算出的违约距离确实能作为衡量上市公司公司债券风险大小的指标。
  本文基于上述研究并结合我国产能过剩行业的现状从参与主体的制度层面提出、风险度量层面及专业人才培养层面提出了一些建议。首先是建立完善的监管制度,解决监管真空问题和公司内部治理问题。其次是应开始建立我国公司债券违约数据库,以使国外模型能在中国更好的应用。最后是应注重相关专业人员的培养。
  本文可能的创新点在结合我国资本市场的实际情况,对KMV模型中无风险利率、资产增速等指标进行了一定的修正。同时考虑到我国公司公司债券市场发展历史较短,本文直接选取违约距离作为度量公司债券信用风险的指标。
  最后,笔者总结了在研究中存在的不足。主要是在模型适用性、数据丰富性和样本选择方面的不足。同时,笔者对未来的研究进行了一定的展望,以期能在将来的研究中予以克服。

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