我国上市公司动态违约概率KMV模型改进

发布时间：2020-12-07 15:11

　　应用KMV模型检验中国上市公司的信用风险,需要对KMV模型做出修正并在此情况下检验模型的有效性。动态违约点的设定是对KMV模型修正的重要内容。本文通过设置动态违约点,对违约距离DD进行描述性统计分析并应用多种检验方法论证违约点参数设定,构建了大样本下违约距离和经验EDF的映射关系,在此基础上检验KMV模型的区分能力。结论表明,(1)均值差比较,均值t检验和秩和检验的结果在5年内具有一致性的结论,即当违约点在DP1时KMV模型的区分能力最强。(2)违约距离判别精度效果最好,而经验EDF的判别精度相比较低。 

【文章来源】：系统工程. 2014年11期 第28-36页 北大核心CSSCI

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 文献综述
    1.1 国外学者对KMV模型的研究
    1.2 我国学者对KMV模型的研究
    1.3 研究述评
2 KMV模型及其修正
3 实证分析
    3.1 样本与指标选择
    3.2 实证检验
        （1） 均值差比较
        （2） 均值t检验
        （3） 秩和检验
    3.3 违约距离DD1下的期望违约概率EDF的判别精度检验
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的KMV模型在我国上市公司信用风险度量中的应用[J]. 张能福,张佳.  预测. 2010(05)
[2]基于KMV模型上市公司违约点的确定[J]. 章文芳,吴丽美,崔小岩.  统计与决策. 2010(14)
[3]基于KMV模型的我国中小上市公司信用风险研究[J]. 张泽京,陈晓红,王傅强.  财经研究. 2007(11)
[4]KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用研究[J]. 张玲,杨贞柿,陈收.  系统工程. 2004(11)
[5]我国对KMV模型实证研究中存在的若干问题及对策思考[J]. 都红雯,杨威.  国际金融研究. 2004(11)
[6]KMV模型在公司价值评估中的应用[J]. 鲁炜,赵恒珩,方兆本,刘冀云.  管理科学. 2003(03)
[7]上市公司信用状况分析新方法[J]. 程鹏,吴冲锋.  系统工程理论方法应用. 2002(02)
[8]信用风险定价方法与模型研究[J]. 王琼,陈金贤.  现代财经-天津财经学院学报. 2002(04)



本文编号：2903476