上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型

发布时间：2017-08-03 20:03

  本文关键词：上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型

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【摘要】：研究不确定性KMV信用风险测度问题,用差分进化算法(DE)来优化违约点系数,提出一种中国上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型.实证结果表明,常用的KMV模型往往低估了中国上市公司的风险值,而不确定性DE-KMV模型在面对中国上市公司各种风险情况下的违约系数值与实际风险很接近,模型通过分位数回归分析,其系数在置信区间内显著性更好.因此,相对于常用的KMV模型,化模型更据灵活性,能提高上市公司信用风险测度的准确性.
【作者单位】： 华中师范大学信息管理学院;华中师范大学预测科学研究中心;中国科学院自动化研究所;
【关键词】： 差分进化 KMV 违约概率 分位数回归 信用评价
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70971052) 中国博士后基金资助项目(2012M510607) 华中师范大学自主科研资助项目(CCNU14Z02016)
【分类号】：F832.51;F272.3;F224
【正文快照】： i引言信用风险是金融市场中最基本的也是最重要的金融风险形式之一,在金融机构的日常活动中,信用风险是无处不在.因此,各金融机构必须对信用风险进行有效的管理.而对信用风险而言,进行精确度量是信用风险管理中最基础的环节,因为只有根据金融机构所面临的信用风险水平,才能采

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本文编号：616052