基于遗传算法的KMV模型最优违约点的确定

发布时间：2017-08-15 15:08

  本文关键词：基于遗传算法的KMV模型最优违约点的确定

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【摘要】：在现代金融市场中,资信评估具有重要的作用,它起着监督市场经济和识别违约风险的作用,对经济的影响可谓是非常巨大的。因此我们有必要建立中国的信用体系,通过利用股票市场的数据,KMV模型以期权定价作为理论基础,实现了对信用风险进行直观监测的目的,对研究中国的金融市场意义非凡；由于中国上市公司的股权结构具有自己的独特性,我们在参考西方的经验模型时务必要加以调整。本文根据可获得的中国上市公司的基本数据,结合遗传算法对经典KMV模型中的最优违约触发点进行了重新定义。结果显示改进的模型拟合正确率比原模型高,也就是说改进的KMv模型更适合应用于中国,而且可以预测上市公司的违约情况。
【关键词】：期权定价 KMV模型 遗传算法 信用风险
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;F832.51;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 引言8-12
• 1 信用风险评估模型12-22
• 1.1 信用风险概述12
• 1.2 传统信用风险度量模型12-15
• 1.2.1 专家制度13-14
• 1.2.2 评级法14
• 1.2.3 Z评分模型14-15
• 1.2.4 ZETA信用风险模型15
• 1.3 现代信用风险度量模型15-21
• 1.3.1 Credit Metrics模型16-17
• 1.3.2 Creditrisk+模型17-19
• 1.3.3 Credit Portfolio View模型19-21
• 1.4 现代信用风险评估模型之间的比较21-22
• 2 基于期权定价理论的KMV模型22-30
• 2.1 Merton期权理论22-24
• 2.1.1 权益、负债、期权三者之间的关系22
• 2.1.2 Merton模型22-24
• 2.2 经典KMV模型24-28
• 2.2.1 KMV模型的原理24
• 2.2.2 KMV模型的度量信用风险的步骤24-27
• 2.2.3 KMV模型的优缺点27-28
• 2.3 基于我国实际情况的参数修正KMV模型28-30
• 2.3.1 公司股权价值E和股价波动率δ_E28-29
• 2.3.2 无风险利率29
• 2.3.3 违约触发点DP、违约距离DD29
• 2.3.4 违约距离DD和预期违约概率EDF之间的映射关系29-30
• 3 遗传算法30-34
• 3.1 遗传算法概述30-31
• 3.1.1 遗传算法的基本原理30
• 3.1.2 遗传算法的特点30-31
• 3.2 基本遗传算法31-34
• 3.2.1 基本遗传算法的构成要素31
• 3.2.2 基本遗传算法的实现31-34
• 4 实验结果与分析34-41
• 4.1 基于遗传算法的KMV模型框架34-35
• 4.2 样本选取35-36
• 4.2.1 开发样本35-36
• 4.2.2 检验样本36
• 4.3 实验结果及分析36-41
• 结论41-42
• 参考文献42-44
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况44-45
• 致谢45-46

【共引文献】

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本文编号：678811