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基于信息视角的房地产公司违约风险度量研究

作 者: 沈彦皓
导 师: 杨赞
学 校: 清华大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 房地产公司 违约风险 信息 度量
分类号:
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 8次
引 用: 0次
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内容摘要


近年来我国房地产业不确定性日益增加,行业内部出现明显分化,部分房地产公司的信用水平不断恶化。与此同时,房地产业的外部融资环境正在发生深刻变化,金融脱媒和利率市场化的叠加效应势必会对准确有效的公司违约风险度量提出更高要求。但是,现有房地产公司违约风险度量方法在信息利用方面仍然存在不足,为了提高风险度量的准确性和可靠性,本文从信息视角构建了一个度量违约风险的完整框架。论文系统梳理了房地产公司违约的理论基础,指出信息不对称引致的信息优势方的机会主义行为是产生违约风险的根本原因。基于这一认识,本文主要从三个方面完善违约风险度量方法:一是在数据结构上,重点比较相同信息类型条件下静态数据结构和动态数据结构对模型判别能力的影响差异;二是在模型方法上,侧重于考察基于股票市场信息的结构化模型能否提供宏观经济和会计信息以外有关公司违约的额外信息;三是在信息类型方面,考虑到我国宏观经济信息、会计信息及市场信息等“硬”信息可能存在的信息质量问题,本文进一步从“软”信息入手,通过设计一种实证方法,从银企关系角度间接度量并检验“软”信息对违约风险度量模型的改进作用。基于本文收集整理的中国房地产上市公司银行信贷违约历史数据,论文实证研究发现:①在相同的“硬”信息条件下,相比静态数据模型,动态数据模型能够捕捉更多的有效信息,提高违约风险度量的准确性;②使用结构化模型预测中国房地产公司违约是有效的,但是相比宏观经济和会计信息,样本期内股票市场信息并不能提供有关公司违约的额外信息;③“软”信息对于改进违约风险度量模型具有重要价值,不仅能够显著提高风险判别的准确性,而且有助于减小不同数据结构对模型估计的影响。论文的研究结果为不同信息在房地产公司违约风险度量中的实际作用提供了经验证据,对于改进和完善公司违约模型具有借鉴意义。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-9
第1章 引言  9-17
  1.1 研究背景  9-12
  1.2 研究意义  12-13
  1.3 研究内容  13-14
  1.4 研究方法与技术路线  14-15
    1.4.1 研究方法  14
    1.4.2 技术路线  14-15
  1.5 论文的结构安排  15-17
第2章 国内外研究综述  17-27
  2.1 信用、信用风险与违约风险  17-18
    2.1.1 信用及其经济学含义  17-18
    2.1.2 信用风险与违约风险  18
  2.2 信息不对称与房地产公司违约的理论基础  18-21
    2.2.1 对称信息与最优信贷合约  18-19
    2.2.2 不对称信息与房地产公司违约  19-21
  2.3 房地产公司违约风险度量方法及其信息利用情况  21-26
    2.3.1 公司违约风险度量方法  21-24
    2.3.2 现有房地产公司违约风险度量方法的信息利用情况分析  24-26
  2.4 国内外研究现状总结  26-27
第3章 房地产公司违约风险度量基础模型  27-47
  3.1 违约事件、违约概率与违约强度  27-29
    3.1.1 违约事件  27
    3.1.2 违约概率  27-28
    3.1.3 违约强度  28-29
  3.2 违约强度的统计学建模与估计方法  29-35
    3.2.1 违约强度的统计学建模  29-31
    3.2.2 比例风险模型的估计方法  31-35
  3.3 基于宏观经济与会计信息的房地产公司违约风险度量  35-47
    3.3.1 研究方案设计  35-39
    3.3.2 描述性统计与实证分析  39-47
第4章 市场信息与房地产公司违约风险度量  47-63
  4.1 期权、期权定价与BSM违约模型  47-50
    4.1.1 期权  47
    4.1.2 期权定价  47-49
    4.1.3 BSM违约模型  49-50
  4.2 基于市场信息的违约距离计算方法与参数设定  50-55
    4.2.1 违约距离及其计算方法  50-53
    4.2.2 违约距离的参数设定  53-55
  4.3 市场信息与房地产公司违约风险度量  55-63
    4.3.1 样本说明与数据来源  55
    4.3.2 实证研究与结果分析  55-63
第5章 软信息与房地产公司违约风险度量  63-76
  5.1 软信息、关系借贷及其经济作用  63-67
    5.1.1 软信息  63
    5.1.2 关系借贷  63-64
    5.1.3 关系借贷的经济作用  64-67
  5.2 基于房地产市场银企关系的软信息测度  67-70
    5.2.1 房地产市场的银企关系  67-68
    5.2.2 银企关系测度与变量选择  68-70
  5.3 软信息与房地产公司违约风险度量  70-76
    5.3.1 样本说明与数据来源  70
    5.3.2 实证研究与结果分析  70-76
第6章 结论  76-78
  6.1 研究总结  76-77
  6.2 需进一步开展的工作  77-78
参考文献  78-83
致谢  83-85
附录 A 有效样本数据结构  85-87
附录 B 变量定义  87-89
附录 C 相关性检验结果  89-91
附录 D MATLAB 违约距离计算程序  91-92
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  92

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