2022年3月30日上午，yl6809永利官网资本金融系联合国商会计党支部通过腾讯会议在线上成功举行第二期读书研讨会。参加本次读书研讨会的有洪智武老师以及2021级金融学、金融专硕的同学。以洪智武老师推荐的《Performance of default-risk measures: the sample matters》为研读文献，2021级金融学硕姜扬和2021级金融专硕唐雯洁、刘姊玥三位同学作为本次读书会的主讲，向与会的同学们分享了文章的主要内容。什么是违约风险？违约风险对经济的影响？有哪些违约风险预测的度量方法？哪种度量方法的效果更好？样本特征对违约风险的度量结果的精确度的影响？这种影响存在的可能原因？今天的文献分享尝试回答这些问题。读书会的具体流程如下。
首先，洪智武老师向大家详细地介绍了度量违约风险的相关文献综述。洪老师介绍了Z-score、KMV等违约风险的度量方法，并在此基础上介绍了在不同论文中主要使用的风险度量指标，分析了违约风险相关研究未来的走向。
其次，由姜扬同学向大家介绍了本篇文献的主要研究思路，对本文选用的三个市场指标CDS息差、债券价差、BSM模型进行了简要介绍，同时对本文的两个主要研究目标进行阐述。
再次，由唐雯洁同学介绍了本文所重点比较的违约风险的8种度量方式——Z-score模型、O-score模型、次米耶夫斯基模型、汉南·汉韦克模型、债券息差模型、CDS价差模型、BSM模型和信用评级模型，并介绍了相关的数据来源和描述性统计。同时通过CAP曲线和AR值，对这8种度量方法的准确程度进行了对比，发现三种基于市场的指标（CDS、BSM和债券）表现最好，其次是信用评级，最后是基于会计的指标。
接着，刘姊玥同学为大家介绍样本特征对违约风险度量指标度量准确性影响部分，首先论文肯定了公司特征对预测的必然影响；其次论文将公司规模、账面市值比、流动性和无形性作为公司特征指标，分析8个信用风险度量指标AR值的差异，具体来说，根据样本的规模、账面市值比、波动性和无形性分别将样本四等分（Panel A）和二等分（Panel B），并计算每组8个度量指标的AR值，然后比较极大值组和极小值组的拟合优度差异。再次，论文作者为每种信用风险度量指标生成100家公司的1000个样本并计算每家公司的各项特征指标，通过最小二乘法进行线性模型的回归并得出相应结论——规模与预测准确性显著负相关，BTM变量的系数对于BSM和CDS价差的系数为负且显著，对于债券价差为正，波动率与BSM、CDS息差和债券息差的预测准确率正相关，债券利差和无形性显著负相关。
最后，姜扬同学分享了本文的稳健性检验并进行了总结。稳健性检验方面介绍了稳健性检验的目的和五种稳健性检验方法，本文运用了改变样本容量法和补充变量法。具体介绍了稳健性检验的过程和稳健性检验的几点结论。最后对本文整体得到的结论进行了汇总和总结，指出了几中违约风险测度方法在长期、短期，全部违约类型和严重违约类型的测度效果优劣，并介绍了大而不倒对信用风险测度的影响，最后对监管和银行信用评级提出了一些建议。
三位同学分享过后，洪智武老师做了细致的点评和指导，并针对相关学术问题做了精彩的讨论研究。本次读书研讨会给同学们积极参与到学术研究之中的机会，在讲解与交流的过程中，同学们受益匪浅，不仅加深了对违约风险度量方法的了解，也学习了相关分析方法和逻辑体系。相信本次的读书会的分享及老师讲授的研究分析方法可以为大家在今后的学术研究方面提供一些指导和建议。
文、图/资本金融
