基于修正KMV-Copula模型的组合信用风险度量研究

发布时间：2021-01-28 14:49

　　文章利用我国ST和非ST的上市公司真实数据,对KMV模型进行修正,引入了基于EGARCH的KMV模型计算单个资产的违约概率。进一步分别采用二元正态-Copula、二元t-Copula以及二元阿基米德-Copula包括Gumbel-Copula、Clayton-Copula和Frank-Copula函数对信用资产组合的违约相关性进行建模,研究多资产间的联合违约概率。研究结果表明,修正的KMV模型具有合理性和有效性,Clayton-Copula函数对联合违约概率拟合更好。研究结果有助于商业银行预测各企业的信用风险大小及可能性,提升应对风险的能力,以维护我国金融市场安全稳健运行。 

【文章来源】：会计之友. 2019,(07)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
一、引言
二、模型构建
    （一） 基于EGARCH的修正KMV模型构建
    （二） KMV-Copula模型构建
    （三） Copula函数的参数估计
三、实证分析
    （一） 样本选取
    （二） 基于EGARCH-KMV模型的单个资产信用风险度量
    （三） 基于二元Copula的组合信用资产联合违约概率测算
四、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]引入违约距离的修正KMV模型在财务危机预警中的应用[J]. 王莉.  统计与决策. 2017(17)
[2]类平台公司债信用风险度量及控制的实证研究——基于改进版Logistic-KMV混合模型[J]. 类承曜,王星祺.  投资研究. 2017(01)
[3]上市公司信用风险的度量[J]. 唐振鹏,陈尾虹,黄友珀.  统计与决策. 2016(24)
[4]基于KMV模型的公司债券信用风险研究[J]. 韦茜,李立平,董哲.  财会通讯. 2016(35)
[5]KMV模型违约点修正的实证研究[J]. 禹久泓,罗正英,曹宇,高飞燕.  财会月刊. 2016(30)
[6]KMV模型在商业银行信用风险管理下的实证研究[J]. 孙伟,王宇.  科技与管理. 2016(03)
[7]基于KMV-GARCH-t-copula模型的上市公司BDS定价研究[J]. 刘向华,李林娜.  统计与决策. 2015(03)
[8]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)
[9]基于KMV模型的上市公司信用风险研究[J]. 李永涛,王立洪,张建华.  商业时代. 2010(25)



本文编号：3005185