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[期刊] 统计与决策  [作者] 张荣  陈银忠  周勇  
借用KMV信用风险度量模型,利用我国上市公司2000-2003股票价格的时间序列数据,对我国上市公司的违约频率进行了实证分析。
[期刊] 统计与决策  [作者] 唐振鹏  陈尾虹  黄友珀  
文章根据通达信概念板块的分类,在11个经济区中分别选取3个行业组成研究样本,应用修正的TGARCH-KMV模型度量不同经济区、不同行业上市公司的信用风险。研究结果表明:在经济区比较上,东部沿海地区上市公司的信用水平最佳,中部次之,西部最劣。其中,位于环渤海经济区的上市公司信用风险最小,而地处成渝特区的企业信用风险最高;在行业比较上,资产规模最大的房地产业,其上市公司信用风险最小,医药制造业次之,而高科技的信息技术企业信用风险最大。同时,利用因子分析法阐述影响上市公司行业信用风险的财务因子及其对应政策。
[期刊] 财经问题研究  [作者] 张鹏  曹阳  
本文利用KMV模型计算出样本上市公司的违约距离,并将其作为PROBIT模型的自变量计算出上市公司的违约概率。实证结果表明,违约距离能较好地识别上市公司的信用风险,将违约距离作为自变量进行PROBIT建模分析时明显提高了模型的统计显著性和预测精度。在无法利用KMV模型测算上市公司经验违约率时,利用加入违约距离做自变量的PROBIT模型可以实现有效的替代,将二者结合起来使用能够为金融机构的信用风险评价提供科学依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 唐振鹏  陈尾虹  黄友珀  
文章根据通达信概念板块的分类,在11个经济区中分别选取3个行业组成研究样本,应用修正的TGARCH-KMV模型度量不同经济区、不同行业上市公司的信用风险。研究结果表明:在经济区比较上,东部沿海地区上市公司的信用水平最佳,中部次之,西部最劣。其中,位于环渤海经济区的上市公司信用风险最小,而地处成渝特区的企业信用风险最高;在行业比较上,资产规模最大的房地产业,其上市公司信用风险最小,医药制造业次之,而高科技的信息技术企业信用风险最大。同时,利用因子分析法阐述影响上市公司行业信用风险的财务因子及其对应政策。
[期刊] 管理评论  [作者] 董乃全  
本文首次运用Merton模型和Leland-Toft模型对我国上市公司的信用风险进行了比较实证研究。研究结果表明,Merton模型对上市公司信用风险的预期违约率的计算明显太低。但是,违约距离的计算在一定程度上可以反映出不同公司信用风险存在的差异。而使用Leland-Toft模型计算信用风险的预期违约率较Merton模型有更高的敏感性、有效性。依据大公国际资信评级体系评级的结果,将A股50指数上市公司的信用评级等级,对比Leland-Toft模型计算的预期违约率,不同等级的上市公司,其预期违约率有明显的不同,说明其模型的预测是有效的。并且,也反映出近期预期违约率低而远期则较高的规律性。但是,计算...
[期刊] 财经研究  [作者] 张泽京  陈晓红  王傅强  
经过提高股权价值波动率精确度的KMV模型对我国中小上市公司有很强的识别信用风险状况的能力,我们可以通过设定两条信用预警线,来监控中小上市公司的信用危机。文章研究发现,资产规模对信用风险有显著影响,2004年之后资产规模与违约风险显著负相关,总资产小于3亿元的小公司抗风险能力最差。股权分置改革引起了中小上市公司信用风险短时间的波动,是2006年中小上市公司违约风险变大的重要原因。
[期刊] 财会月刊  [作者] 曾玲玲  潘霄  叶曼  
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。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 胡心瀚  叶五一  缪柏其  
当前上市公司信用风险数据所呈现出的高维度以及高相关性的特点严重影响了信用风险模型的准确性。为此本文结合已有算法以及信用风险模型的特点设计了一种新的基于非参数的变量选择方法。通过该方法对上市公司用风险相关变量进行分析筛选可以消除数据集中包含的噪声变量以及线性相关变量。本文同时还针对该方法设计了高变量维度下最优解求解算法。文章以Logistic模型为例对上市公司信用风险做了实证分析,研究结果表明与以往的变量选择方法相比该方法可以有效的降低数据维度,消除变量间的相关性,并同时提高模型的可靠性和预测精度。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 邓晶  田治威  张燕琳  秦涛  曹诗男  
文章以我国沪深两市A股林业上市公司为研究对象,选取2007-2012年首次成为ST的8家公司和对应的8家非ST公司为研究样本,运用KMV模型研究我国林业上市公司信用风险。实证过程中,文章根据我国林业公司特点研究确定KMV模型中各参数的计算方法,计算出在不同违约点下各个样本的违约距离,主要结论:财务危机前非ST公司与ST公司的违约距离表现出显著差异,运用KMV模型能够有效识别我国林业上市公司的信用风险状况;我国林业上市公司的违约点应设定为短期负债加上50%长期负债;在研究连续两年违约距离的基础上,构建了我国
[期刊] 预测  [作者] 张能福  张佳  
传统的KMV模型中违约点等于短期负债加长期负债的一半,然而这是基于美国公司的信用状况得出的结论,对于中国公司是否适用还有待于进一步探讨。本文正是基于这一观点,对违约点的参数进行修正,重新设定违约点(DP)=a.短期负债(STD)+b.长期负债(LTD)。通过选取82家样本公司,按照一定的判断标准,用Matlab计算得出了新违约点,并且将新旧违约点代入样本公司求出相应的违约距离,经比较得出,新违约点更能反应我国公司的信用状况。
[期刊] 华东经济管理  [作者] 傅强  李永涛  
文章分析了上市公司信用风险的成因,通过对上市公司年报数据的处理,建立了判断上市公司信用状况的logistic模型,该模型中嵌入的利息保障倍数和存货周转率是上市公司信用的关键决定指标,利用该模型可以对上市公司一年后的信用状况进行评估。
[期刊] 经济学动态  [作者] 谢邦昌  朱世武  李璇  董春  
本文以电力、蒸汽、热水的生产和供应业、房地产开发与经营业为代表,利用KMV模型。对这两个行业每个行业10家深交所上市公司的信用风险进行了度量。度量结果认为,KMV模型能够较好地甄别不同行业的信用风险,是目前最适合我国上市公司的信用风险度量模型。
[期刊] 预测  [作者] 夏红芳  马俊海  
本文利用KMV模型,提出了一种上市公司信用风险预测方法。通过对我国4家上市公司5年股票价格的违约距离实证分析表明,KMV模型的灵敏度和预测能力都相当好,能为银行和投资者预测、揭示上市公司信用风险。
[期刊] 财经问题研究  [作者] 刘鑫  李竹薇  
本文以我国A股上市公司为研究样本,在对各财务指标变量进行因子分析的基础上,建立了两个我国上市公司的信用风险判别分析模型。并进一步根据模型的预测概率值确定了上市公司财务状况的评价准则和区域,对所构建的模型的预测效果进行了检验,表明了两个模型的预测效果都比较理想,都可以用来对我国A股上市公司的信用风险状况或发生财务危机的概率进行计算和判别。
[期刊] 财经研究  [作者] 王小华  邵斌  
文章首次运用Leland-Toft模型对我国上市公司的信用风险进行了实证研究,结果表明:通过该模型得到的预期违约率能够较好地描述上市公司的信用风险,不同信用级别上市公司的预期违约率有明显的不同,因而该模型在识别我国上市公司的信用风险时显示出一定的有效性。根据新华远东的信用评级体系,我们从Leland-Toft模型计算结果中发现:二A级以上公司、三B级以上公司和三B级以下公司分别在三年、一年和半年内的预期违约率接近为零,而我国上市公司长期的预期违约率则普遍偏高。
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