2022年3月30日上午，伟德客户端資本金融系聯合國商會計黨支部通過騰訊會議在線上成功舉行第二期讀書研讨會。參加本次讀書研讨會的有洪智武老師以及2021級金融學、金融專碩的同學。以洪智武老師推薦的《Performance of default-risk measures: the sample matters》為研讀文獻，2021級金融學碩姜揚和2021級金融專碩唐雯潔、劉姊玥三位同學作為本次讀書會的主講，向與會的同學們分享了文章的主要内容。什麼是違約風險？違約風險對經濟的影響？有哪些違約風險預測的度量方法？哪種度量方法的效果更好？樣本特征對違約風險的度量結果的精确度的影響？這種影響存在的可能原因？今天的文獻分享嘗試回答這些問題。讀書會的具體流程如下。
首先，洪智武老師向大家詳細地介紹了度量違約風險的相關文獻綜述。洪老師介紹了Z-score、KMV等違約風險的度量方法，并在此基礎上介紹了在不同論文中主要使用的風險度量指标，分析了違約風險相關研究未來的走向。
其次，由姜揚同學向大家介紹了本篇文獻的主要研究思路，對本文選用的三個市場指标CDS息差、債券價差、BSM模型進行了簡要介紹，同時對本文的兩個主要研究目标進行闡述。
再次，由唐雯潔同學介紹了本文所重點比較的違約風險的8種度量方式——Z-score模型、O-score模型、次米耶夫斯基模型、漢南·漢韋克模型、債券息差模型、CDS價差模型、BSM模型和信用評級模型，并介紹了相關的數據來源和描述性統計。同時通過CAP曲線和AR值，對這8種度量方法的準确程度進行了對比，發現三種基于市場的指标（CDS、BSM和債券）表現最好，其次是信用評級，最後是基于會計的指标。
接着，劉姊玥同學為大家介紹樣本特征對違約風險度量指标度量準确性影響部分，首先論文肯定了公司特征對預測的必然影響；其次論文将公司規模、賬面市值比、流動性和無形性作為公司特征指标，分析8個信用風險度量指标AR值的差異，具體來說，根據樣本的規模、賬面市值比、波動性和無形性分别将樣本四等分（Panel A）和二等分（Panel B），并計算每組8個度量指标的AR值，然後比較極大值組和極小值組的拟合優度差異。再次，論文作者為每種信用風險度量指标生成100家公司的1000個樣本并計算每家公司的各項特征指标，通過最小二乘法進行線性模型的回歸并得出相應結論——規模與預測準确性顯著負相關，BTM變量的系數對于BSM和CDS價差的系數為負且顯著，對于債券價差為正，波動率與BSM、CDS息差和債券息差的預測準确率正相關，債券利差和無形性顯著負相關。
最後，姜揚同學分享了本文的穩健性檢驗并進行了總結。穩健性檢驗方面介紹了穩健性檢驗的目的和五種穩健性檢驗方法，本文運用了改變樣本容量法和補充變量法。具體介紹了穩健性檢驗的過程和穩健性檢驗的幾點結論。最後對本文整體得到的結論進行了彙總和總結，指出了幾中違約風險測度方法在長期、短期，全部違約類型和嚴重違約類型的測度效果優劣，并介紹了大而不倒對信用風險測度的影響，最後對監管和銀行信用評級提出了一些建議。
三位同學分享過後，洪智武老師做了細緻的點評和指導，并針對相關學術問題做了精彩的讨論研究。本次讀書研讨會給同學們積極參與到學術研究之中的機會，在講解與交流的過程中，同學們受益匪淺，不僅加深了對違約風險度量方法的了解，也學習了相關分析方法和邏輯體系。相信本次的讀書會的分享及老師講授的研究分析方法可以為大家在今後的學術研究方面提供一些指導和建議。
文、圖/資本金融
