基于遗传算法KMV模型的最优违约点确定

发布时间：2017-07-08 20:07

  本文关键词：基于遗传算法KMV模型的最优违约点确定

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【摘要】：现代市场经济中资信评估具有重要作用,它起着社会监督和识别违约风险的作用.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,即改进的KMV模型更适合应用于中国上市公司的资信状况评估.
【作者单位】： 大连理工大学数学科学学院;
【关键词】： 期权定价 KMV 遗传算法 信用风险
【分类号】：F830.91;TP18
【正文快照】： 0引言2011年以来的欧债危机使得我国许多企业受到了猛烈的冲击.上市公司是我国国民经济的中流砥柱,同时又是商业银行的主要贷款客户,其信用风险问题备受关注.加之不景气甚至有些低迷的经济环境下,很多上市公司的业绩出现了下滑,进而导致了信用风险的上升.对于普通的经营者来说

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本文编号：536066