上市公司信用风险测度评价——基于KMV与Logit模型的实证研究

发布时间：2020-06-08 05:40

【摘要】：以我国沪深A股上市公司作为研究对象,提取2017年的90家上市公司为样本,在模型上进行了两个阶段扩展,最先根据我国的情况对KMV模型进行调整,运用KMV模型计算样本的违约距离DD,初步判断该指标对st公司和非st公司的区分能力;然后将违约距离DD当作一个变量与其他筛选后变量引入logistic模型中构成的logistic模型。实证显示,纳入违约距离DD后,logistic模型对ST和非ST公司的判别准确度相较于单独的违约距离DD提高了很多。

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

1 蒋_g;高瑜;;基于KMV模型的中国上市公司信用风险评估研究[J];中央财经大学学报;2015年09期

2 孙森;王玲;;基于KMV-Logit模型的上市公司违约风险实证研究[J];财会月刊;2014年18期

3 邓晶;田治威;张燕琳;秦涛;曹诗男;;我国林业上市公司信用风险研究——基于KMV模型[J];技术经济与管理研究;2014年07期

4 邹鑫;李莉莉;房琳;;基于Logit和KMV的我国上市公司信用风险的比较研究[J];青岛大学学报(自然科学版);2014年02期

【共引文献】

相关期刊论文 前2条

1 林i吅，

本文编号：2702623