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宏观经济类论文范文文献,与基于宏观经济环境的银行信用风险度量模型相关毕业论文
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)值,来表示宏观经济情况,然后以此信用循环指标的结果搭配Belkin-Forest-Suchower(1998)的方法,去调整不同经济情况下企业信用质量改变的概率,并修正研究期间银行放款组合价值之信用风险的变动型态.希望利用辨别出的外在因素对信用风险的影响,为投资者在评估投资时提供多一层的考量,并建立一个能够纳入外在因素的信用风险评估模式,以供后续研究与实务界应用.(一)模型的建立
本论文假设影响公司价值的因素有三个方面,分别为宏观经济风险(Z)、公司经营绩效(M)与个别公司风险(ε).现将此三种变量定义如下：
1.宏观经济风险
宏观经济风险以Z表示,为所有公司都必须面临的风险,可视为系统性的.这种整体且全面性的风险可能导因于国内GDP的变动、货币供应的变化、进出口成长或衰退、产值提升或下降等.为识别宏观经济风险,首先需要辨别哪些宏观经济变量可以合理仿真未来宏观经济状态.不同的国家,其经济状态各有其特定的全局变量组合代表,Wilson(1997)建议至少应有3个以上的宏观经济变量.此外,随着行业、评级的差异,其辨别的解释变量亦随之不同.再者,在模型估计方法上,随着模型设定而有所差异,其共同处则在于利用过去的变量资料来预测未来变量的可能.
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本论文主要是依据JongwooKim(1999)的研究方法,运用宏观经济变量建立信用循环指标(Z),来表示整体经济情况,再依据信用循环指标的结果,去调整企业信用质量改变的概率.以下是分析方法的介绍.
该文来源:http://www.sxsky.net/jingji/0834176.html
(1)建立复回归模型
首先,分析投机级公司的违约概率与宏观经济变量的线性回归关系,再以变量分析(Analysisofvariance)、系数估计(ParameterEstimates)、变量膨胀因子(VarianceInflationFac-tors)三个方法作整体模型分析解释.其中：变量分析(Analysisofvariance)的主要目的是分析解释变量与被解释变量有无直线线性关系；而变量膨胀因子(VarianceInflationFactors,VIF)则作为该模型共线性(Multi-Collinearity)的判断标准.
本研究先利用Probit函数对被解释变量(投机级公司的违约概率)作转换,得出的转换值再与选定的宏观经济变量做复回归分析,并利用最小平方法(OrdinaryLeastSquares,OLS)推算宏观经济变量的估计系数.
其中,Yt：表示第t期投机级公司的违约机率,Xi,t-1：表示第i个宏观经济变量在t-1期的值,β：为未知的参数,εt：为随机误差项,h：为选定的宏观经济变量个数.
(2)建立信用循环指标表示宏观经济状况
由公式(1)估计下一期的投机级公司违约机率的转换值后,即可建立信用循环指标表示经济状况.其公式可表示为：
其中,Zt表示第t期的信用循环指标,Φ-1为标准正态之累积分配的反函数,Yt表示第t期投机级公司的违约概率,μ为平均数,σ为标准差.
2.公司经营绩效
公司经营绩效以M表示,本论文以税前息前资产报酬率作为经营绩效变量.Mt值的转换主要应用统计上标准差距离的计算公式：
其中,RAt表示t期公司资产报酬率,μ为平均数,σ为标准差.
为了符合Mt~N(0,1)的假设,本研究假定同行业内各公司资产报酬率成标准正态分布.换句话说,即公司经营绩效的好坏概率呈标准正态分布.式(3)分子中的μRAt即为行业平均资产报酬率,也可用ITAt表示,用数字式表示为：
其中,RAt表示t期公司资产报酬率,IRAt表示t期行业平均资产报酬率,N为同行业内公司数量.
从式(3)可知,本研究将资产报酬率作为衡量公司经营绩效的指标.为了将宏观经济环境对资产报酬率的影响剔除,并消除行业特性差异,将其减去行业平均资产报酬率后再除以行业资产报酬率标准差,得到的经营绩效指标Mt就等于该公司经营表现与行业平均间的标准差距离.若公司资产报酬率小于行业平均报酬率,则Mt<0,表示经营绩效不佳；反之,若公司资产报酬率大于行业平均报酬率,则Mt>0,表示有正面的经营绩效.若两者相等,则Mt等于0.
3.个别风险
个别风险以ε表示,此风险仅与个别公司相关,如新产品开发等.
根据以上分析,那么可以以下列回归式来估计宏观经济风险对公司价值变动的影响,并据此建立基于宏观经济因素的信用风险评估模型.
Rt等于w1Mt+w2Zt+w3εt(5)
其中,Rt为t期公司价值变动,Mt为t期公司的经营绩效指标,Zt为t期宏观经济指标,εt为t期个别价值变动风险,w1、w2、w3分别为Zt、Mt、εt的权重.为了保证正态分布的假设,即Rt～N(0,1),不失一般性,假设①Mt、Zt与εt也为N(0,1)的标准正态分布,即Mt、Zt、εt～N(0,1)；②Mt、Zt与εt间相互独立；③w12+w22+w33等于1.
除了以数学式表示本研究模型外,也可以图形表示(如图1).从图1中可以发现,公司价值变动可以区分为三部分,如同前文定义,分别为宏观经济风险、公司经营绩效与误差限.图中V0代表0期公司资产价值,Nt则为t期公司可能价值概率函数,Vt则代表其期望值.V0至Vt的变动中,V0至V′为受公司经营绩效影响的部分,影响幅度为w1Mt；V′至Vt则是受宏观经济影响的部分,影响幅度为w2Zt.
此图的例子是当Mt为负,而Zt为正,且w2Zt大于w1Mt的情况.若Mt与Zt两者均为正,Vt、V′皆会位于V0右边；反之,则Vt、V′皆会位于V0左边.换句话说,公司价值可能会因为Mt与Zt而变动,变动的幅度分别为wtMt与w2Zt,总变动幅度则为w1Mt+w2Zt.
(二)模型的求解
在期权模式的信用风险模型中,违约率的估计是以低于临界值的累计概率加以表示.该概率为：
其中,t为期间,V0为0期公司资产价值,Dt为t期负债帐面价值,μ为平均数,σ为标准差.
违约概率也能够在图形上看出.图2为期权模式下t期的公司可能价值分布图,公司可能价值为标准正态分布,所以此公司价值线Nt代表的一样是标准正态分布的概率函数.图中的横轴并非公司绝对价值表示,而是期望值的距离,以一个标准差为单位.此时只要求出临界值b的数值,即能得到临界值以下的累计概率,以τ表示.
此临界值也可称为违约点(defaultpoint),根据公式(6),可得临界值b为：
公式(7)所计算的临界值隐含的假设为公司价值低于负债面值就发生违约,但在现实生活中,违约不会在低过负债时即刻发生,而是已经低过负债一定程度之后.其中KMV的EDF模型也不根据上式,而是以公司长期负债加上二分之一流动负债来作临界点.
本研究为求出更精确的信用组合风险及违约概率,将依KMV的方式以公司长期负债加上二分之一流动负债来作临界点.因此,每家公司的临界点均不同.
bt等于IDt+SDt(8)
为了不失一般性,假设t期年底公司普通股市价为P(ST)t；CSt为t期期末流通在外普通股数,则公司t期末的价值与公司价值变动可分别表示为
Vt等于P(ST)t×CSt(9)
根据Merton(1974)违约模型,在时间t-1的信息条件下,如果下式成立违约将在时间t发生：
假设：
那么λt将是正的违约门槛,它将随着时间与企业的特定属性(如行业区分)而变化.
因此,在末期t时的违约概率为：
τ等于p(default)等于p(Rt<λt)(13)
综合以上的叙述,本研究的信用风险模型将外在环境因素纳入；外在环境因素又可以分成两部分,一为宏观经济因素,另一则为行业竞争因素.前者指的是宏观经济状况的影响,如资金是否宽松、进出口贸易兴衰、GDP增减等因素对公司信用风险的冲击.后者为行业特性因素,如行业竞争情况、行业特性等.
四、实证分析
本文选取的宏观经济变量包括年度实际GDP、实际全社会总投资、信贷余额、汇率、全国实际零售总额、全国进出口总额等.各变量均以各个指标各年名义值除以各年相对于1985年的物价指数,折算为以1985年基准的可比值,并以上海证券交易所上市公司为研究对象.由于论文篇幅的限制,本论文在行业与公司的选择上只选择了IT行业作相关分析研究.根据前文分析,我们可以利用最小平方法(OLS)来计算出方程(1)中的相关参数(如表1)
那么,我们可以得到投机级公司(SG)&#
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