基于BP-KMV模型的非上市公司信用风险度量

发布时间：2018-06-14 08:03

  本文选题：信用风险 + BP-KMV模型　； 参考：《财会月刊》2017年18期

【摘要】：我国商业银行面对的信贷客户大都是非上市公司,如何有效地度量非上市公司的信用风险一直是我国商业银行亟待解决的难题。通过构建BP神经网络与KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,以46家中国制造业上市公司及35家制造业非上市公司的相关数据为样本,运用Matlab技术进行实证分析,结果表明,通过该模型计算出来的非上市公司违约率可用度很高,能很好地评估上市公司信用状况。
[Abstract]:Most of the credit customers in China's commercial banks are non-listed companies. How to effectively measure the credit risk of non-listed companies has always been a difficult problem to be solved by commercial banks in China. By constructing the BP-KMV credit risk evaluation model combining BP neural network and KMV model, taking 46 listed manufacturing companies in China and 35 non-listed manufacturing companies as samples, the empirical analysis is carried out by using Matlab technology. The results show that: 1. The default rate of non-listed companies calculated by this model is very high and can be used to evaluate the credit status of listed companies.
【作者单位】： 武汉理工大学经济学院;
【基金】：中国—东盟区域发展协同创新中心科研专项 教育部长江学者和创新团队发展计划联合资助项目(项目编号:cw201504)
【分类号】：F832.33;F832.51

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本文编号：2016681