基于遗传算法KMV模型的公司债券违约风险度量研究

发布时间：2021-12-15 20:39

　　基于遗传算法对KMV模型进行了修正,并运用修正的KMV模型对样本债券在2017—2018期间的违约风险进行度量。结果表明:基于遗传算法改进的KMV模型在预测公司债券违约风险方面有着不错的表现,拟合正确率远高于改进前的原模型;并且公司债券所属行业的不同会影响模型违约点的选择,从而影响KMV模型度量违约风险的效果。 

【文章来源】：科技与经济. 2020,33(03)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

训练样本在最优违约点(上)和

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于KMV模型的地方政府债券信用风险研究[J]. 岳秀敏,刘娅.  财会通讯. 2017(14)
[2]我国上市公司动态违约概率KMV模型改进[J]. 马若微,张微,白宇坤.  系统工程. 2014(11)
[3]基于KMV模型的中国商业银行信用风险评估[J]. 尹丽.  统计与决策. 2013(06)

硕士论文
[1]基于修正KMV模型的我国商业银行信用风险测度[D]. 钱玖琳.南京财经大学 2016



本文编号：3537109