违约预测的小波结构模型研究

发布时间：2017-10-28 00:02

  本文关键词：违约预测的小波结构模型研究

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【摘要】：本文针对上市公司违约预测问题,按照行业类型对我国2009年的上市企业进行分层抽样,构建了小波结构模型。小波结构模型通过应用小波变换来分解上市公司日收益序列,进而对低频序列和高频序列分别构建预测模型,再依据预测模型对未来收益进行预测,最后使用小波逆变换重构预测收益序列。通过小波结构模型可以避免时间序列模型进行收益波动预测的累加计算过程。在结合我国上市公司的实际数据对这两种模型的校验中,可以发现小波结构模型比时序结构模型在违约预测上有更好的识别力和准确度。
【作者单位】： 清华大学五道口金融学院;北京航空航天大学经济管理学院;
【关键词】： 小波分析 时间序列 结构模型 违约预测 信用风险管理
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(71232003,70831001)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 0引言目前学术界对企业违约的预测研究,主要有两个里程碑的结果,一个是结构模型,主要以Merton模型和KMV模型为代表;另一个是评分模型。其中,结构模型已经进入巴塞尔资本协议的推荐范畴,成为违约风险领域的一个市场标准。但是,结构模型因为其需要企业的股权价值以及股权价值的

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本文编号：1105745