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[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] 财会月刊  [作者] 宋冬梅  沈友娣  
本文以2004~2005年上市公司财务信息为基础,建立了上市公司信用风险评价模型。同时以30家上市公司为检验样本,对该回归模型进行检验,最后对预测的结果进行了分析。
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 邓晶  秦涛  黄珊  
以我国沪深两市A股上市公司为研究对象,选取2010年至2012年首次成为ST的81家公司和对应的81家非ST公司为研究样本,运用20个财务指标进行因子分析,并根据Logistic模型对所得因子进行回归分析,建立预测模型。研究结果表明模型具有良好的预测效果,在上市公司出现信用风险之前的预测准确率在85%以上,可以为投资者、债权人和监管机构等提供较为准确地反映上市公司信用风险状况的信息。
[期刊] 财会通讯  [作者] 方军武  
目前,我国的上市公司信用风险管理还相对薄弱,相关理论和实践还比较缺乏,基本上是引进和借鉴国外较为成熟的信用评估理论和方法,如KMV模型、Creditmetrics模型、麦肯锡模型等。尽管每种模型都各有特点,而且适用的前提和条件也各不相同,但
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈迅  谢明希  
文章基于2007年钢铁行业上市企业的样本数据,用主成分分析方法将筛选出的显著性指标减少为综合反映企业财务状况的5个主成分并建立信用风险识别的二元逻辑回归模型。实证结果表明,该模型中反映盈利能力和股东获得能力的资产报酬率、每股净资产及留存收益率是钢铁行业上市公司的关键性指标,利用该模型可以对上市公司一年后的信用状况进行预测。
[期刊] 商业研究  [作者] 张杰  王凡  
利用支持向量机(SVM)-Logistic回归的混合两阶段模型来对上市公司信用风险进行评价。通过Logistic回归分析来对SVM的输出结果进行修正,降低了传统SVM方法的经验风险,提高了分类准确率。对SVM-Logistic回归模型、SVM和神经网络-Logistic回归模型进行实证比较,结果表明,支持向量机-Logistic回归模型的总判别准确率高于其他判别模型。
[期刊] 预测  [作者] 曾诗鸿  王芳  
本文在介绍信用风险度量KMV模型后,根据一定的条件选取42家中国制造业上市公司数据,在对KMV模型的适用性验证的同时,利用ST和*ST公司的财务数据对违约点进行修正,实证分析表明,采用新违约点的KMV模型在中国的适用性和准确性都有所提高。由此得出基于我国证券市场发展的实际情况和行业特性,对KMV模型进行针对性的修正具有实践意义。
[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] 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] 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。
[期刊] 中央财经大学学报  [作者] 蒋彧  高瑜  
随着中国市场化改革的深入,信用评级在资源合理配置、金融产品定价、提高市场有效性、消除信息不对称等方面发挥着越来越重要的作用。KMV模型作为现代信用风险度量模型,能够动态灵敏地反映上市公司的信用状况,在发达国家被广泛应用于上市公司信用风险评估。由于中国经济体制与金融市场的特殊性,KMV模型尚不能直接在中国得到应用。笔者首先根据中国金融市场的特点,对KMV模型参数的估计与设定方法进行修正。随后运用修正后的KMV模型,对2014年2月中国2008家上市公司的信用风险进行评估,并对模型识别和预测信用风险的能力进行检验。结果表明:修正后的KMV模型具有良好的上市公司信用风险识别能力;在特定的评估时长下,...
[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] 会计之友  [作者] 王传鹏  李春蕾  
我国上市公司的规模不断扩大,其信用风险整体呈现出上升趋势,信用风险的精确识别已成为金融机构和投资者非常关注且亟须解决的问题。文章选取KMV模型对上市企业信用风险进行度量,由于中国金融市场的特殊性,对经典KMV模型的部分参数进行了修正,选取2016年ST企业和非ST企业各30家作为数据样本,利用修正后的KMV模型对60家上市企业的信用风险进行度量,并对模型的有效性进行检验,结果表明:修正后的KMV模型能准确识别上市公司的信用风险,非ST企业的违约距离比ST企业的违约距离大,企业股权价值均低于其资产价值,资产价值波动率和违约距离负相关。对不同违约点下的违约距离和违约概率进行独立样本T检验,找出最优违约点应设定为短期负债+0.8倍长期负债,研究结果表明修正后的KMV模型对我国上市公司的信用风险度量有较高的适用性。
[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。
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