【我国非上市公司债券违约风险金融研究——基于KMV模型的分析】
这篇金融硕士论文主要探讨了非上市公司债券违约风险的金融研究，特别是采用KMV模型作为分析工具。KMV模型是一种广泛应用的信用风险度量模型，它由Kushner(1993)提出，主要用于预测公司债务违约的可能性。该模型基于市场价值和财务杠杆的概念，通过计算预期违约频率（Probability of Default, PD）来评估企业信用风险。
论文首先概述了非上市公司债券市场的发展状况以及其日益增长的违约风险。近年来，我国政府积极推动多层次资本市场的发展，非上市公司开始更多地通过发行债券进行直接融资。然而，随着发行规模的增加，违约事件也呈现上升趋势，尤其是非上市公司，其违约数量占比较高，这表明对非上市公司债券违约风险的研究具有紧迫性和重要性。
论文的重心在于如何应用KMV模型来解决非上市公司数据不完全的问题。由于非上市公司缺乏公开的市场数据，尤其是股权价值和波动率等关键指标，作者采用了回归估计法来估算这些值。通过选取389家上市公司的数据作为参照，使用Wind资讯数据和MATLAB软件进行计算，以获取资产价值和波动率。然后，使用SPSS统计软件进行回归分析，建立资产价值、波动率与关键财务指标（如资产负债率、EBITDA、营业收入）之间的关系模型，以求得非上市公司的信用风险度量。
国内外研究现状部分提到，国外对于违约风险的研究已有较长时间，传统方法包括专家判断、财务比率分析、多元回归等。其中，Altman的Z模型是财务比率方法的代表，通过多个财务比率预测企业信用风险。而KMV模型则是基于市场数据的定量分析方法，相较于传统方法更注重实时性和动态性。
论文的研究对于金融机构和投资者识别非上市公司信用风险提供了科学依据，有助于提前预警潜在的违约风险，从而采取相应的风险管理措施，维护金融市场稳定。同时，也为政策制定者提供参考，以便更好地监管和规范债券市场，防止系统性金融风险的发生。
