我国非上市公司信用风险度量的研究——基于期权定价PFM模型和支持向量机SVM回归分析

发布时间：2017-11-25 11:15

  本文关键词：我国非上市公司信用风险度量的研究——基于期权定价PFM模型和支持向量机SVM回归分析

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【摘要】：随着互联网金融的快速发展,供应链金融、P2P、众筹、电子商务众多创新融资模式的相继出现,大大缓解了我国中小企业普遍融资难的问题,但随之而来另一突出问题是企业信用违约事件屡屡发生。由于我国中小企业大部分为非上市公司,信息不对称,造成信用风险监管的问题日益突出。Moody’s KMV公司开发了期权定价的PFM模型,对解决非上市公司信用风险监管难题提供了有效的途径。但PFM模型对非线性样本数据适用准确性差,估计结果不理想。文章采用数据挖掘中的支持向量机(SVM)回归分析方法,利用其适用小样本、高维性和非线性数据分析的特点,对PFM模型在我国非上市公司风险度量进行了实证研究。结果表明此方法的运用,使商业银行可以准确地对非上市公司信用风险进行度量,进而优化选择信贷决策,同时对PFM模型在我国信用风险度量方法的研究方面提供了一定的理论参考依据。
【作者单位】： 辽宁大学商学院;
【基金】：辽宁经济社会发展立项课题“大数据时代中小企业融资创新模式研究”(2016lslktziglx-11)
【分类号】：F275
【正文快照】： 一、引言我国中小企业信用风险已成为金融机构和监管部门风险管理的主要问题。对此,运用传统的信用风险管理理论和方法已经不适应目前形势的需求。Moody’s KMV公司于1997年〔1〕开发了KMV-Merton(Merton,1974)模型,简称KMV模型。它是一种现代商业化的信用风险度量模型,目前已

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本文编号：1225827