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研究生:王瑞銘
研究生(外文):Jui-ming Wang
論文名稱:利用分量迴歸法探討KMV信用風險模型:違約點定義之檢討
論文名稱(外文):The Analysis by Quantile regression- Redefinition of Default Point of the KMV Model
指導教授:郭照榮郭照榮引用關係
指導教授(外文):Chau-jung Kuo
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:財務管理學系研究所
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:105
中文關鍵詞:信用風險違約機率違約點分量迴歸模型
外文關鍵詞:ROCCAPKMV
相關次數:
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自從2006年巴塞爾資本協定實施以來,國內金融機構莫不積極尋求適當的信用風險評估模型,用來及早發現授信戶的信用危機以為因應。而2007年下半年由於信用過度擴張所引發的美國次級房貸風暴,造成了國際間股市重挫並導致全球經濟衰退,更凸顯出信用風險管理的重要性。在眾多的信用風險模型中,Moody’s KMV公司所發展的KMV模型最被廣泛討論,但國內鮮少檢驗該模型的違約點定義(短債加二分之一長債)是否能夠用來正確衡量國內上市上櫃公司的信用風險。本研究之目的在於利用分量迴歸,藉由國內1998年到2007年共計159家已違約上市上櫃公司的財務資料,來檢視該模型的違約點定義是否能夠用來真確衡量國內上市櫃公司的信用風險。首先為了確認除了長債與短債外,其它財務變數對於違約機率是否有顯著影響,本研究加入了另外二十一個財務變數來進行分量迴歸。接下來同樣用分量迴歸來探討KMV模型的違約點定義的短債與長債係數是否能反應台灣上市櫃公司的違約現象。假如可以顯著拒絕KMV的違約點定義,本文也探討能否藉由分量迴歸所觀察到的分配位置,依照企業資產價值對應不同的長短債係數,來獲致比KMV所定義違約點更佳的預測能力。
研究所得之主要結論如下:
1、若將另外二十一個財務變數分別加入進行違約點的分量迴歸分析,可以確定除了長債與短債外,其它財務變數對於違約機率的影響都不顯著。
2、以分量迴歸來檢定KMV的違約點定義(短債加二分之一長債),可以發現長短債係數與資產市值非為全然的線性關係,且在百分之五信賴水準下,分量值超過0.75後就有足夠證據顯示短債係數不為1。
3、若將分量迴歸所觀察到的轉折位置(0.85作為折點),依照企業資產市值(分隔點為11.5億)分為兩群分別獲得不同的長短債係數,所獲得的違約機率與修正前的KMV長短債係數之違約機率相比較,藉由CAP(Cumulative Accuracy Profiles)與ROC(Receiver Operating Characteristic Curve)兩個方法,可以確定本研究所提出的方法能獲致比KMV的原始違約點定義較精確的預測能力。
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 3
第三節 研究目的 6
第四節 研究架構與流程 8
第二章 相關理論及文獻探討 10
第一節 違約事件的定義 10
第二節 信用風險理論模型簡介 11
第三節 KMV信用風險評估模型介紹 20
第四節 分量迴歸模型介紹(QR, Quantile Regression) 24
第五節 為何使用分量迴歸模型來檢定違約點 26
第三章 研究方法 28
第一節 資料收集與變數定義 28
第二節 財務危機定義 29
第三節 運用KMV模型求算公司資產價值 30
第四節 Broyden法與牛頓法的比較與介紹 35
第五節 運用分量迴歸分析違約點 40
第六節 由違約點求算違約機率 41
第七節 比較KMV修正後模型與原始模型的預測能力與效率性 42
第八節 研究步驟 46
第四章 實證結果與分析 47
第一節 資料來源與特性 47
第二節 模型中財務變數定義 51
第三節 各財務變數對於高或低不同資產價值影響之實證結果 54
第四節 KMV模型之分量迴歸實證結果與分析 60
第五節 KMV模型違約點之修正 64
第六節 KMV模型修正前後比較分析 66
第五章 結果與建議 78
第一節 研究結論 78
第二節 後續研究建議 80
參考文獻 81
附錄1 違約企業一覽表 88
附錄2 重整企業一覽表 94
附錄3 KMV對於違約點定義的回覆信件 95
一、中文部份
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二、英文部份
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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