KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用研究

针对中国上市公司股权结构及其所处市场环境的特殊性，分别调整KMV模型中股权市值计算和违约点设定方法。运用KMV模型评价ST(Special Treatment)公司和非ST公司的信用风险，并检验模型识别上市公司信用风险的能力。结果表明，参数调整后的KMV模型能够提前2年识别上市公司个体的信用风险差异；提前4年识别上市公司整体上的信用风险变化趋势。     

引入违约距离的上市公司财务危机预警应用

目前关于上市公司财务危机预警的研究大多数偏重于财务比率指标,忽略了股票价格及波动、企业的经营效率、宏观因素的制约、股权结构等非财务指标的影响。本文尝试区别同类文献研究,在KMV模型的基础上嵌入期权定价模型,通过加入反映上市公司股票价格和波动率的违约距离指标,建立一个相对动态的集财务指标、公司治理指标和违约距离指标于一体的综合财务困境预警模型。在实证基础上检验违约距离指标对于上市公司财务困境预警的适用性及有效性问题。     

基于显著区分两类客户的小型建筑企业信用评价模型研究

本文以中国某区域性商业银行185个小型建筑企业的贷款客户为样本,将熵值法权重、CRITIC法权重和方差齐性检验法权重进行组合,通过构建非线性目标规划函数反推出单一赋权方法的组合系数,构建了显著区分违约和非违约客户的小型建筑企业信用评价模型.通过ROC曲线原理,对不同赋权模型的结果进行违约判别能力的检验.本文的创新与特色:一是通过组合赋权得到的信用得分的组内平方和越小、组间平方和越大、那么违约与非违约客户差异越显著的思路建立非线性目标规划模型,通过目标函数最大反推出单一赋权权重的组合系数,保证组合权重的大小能够显著区分客户的违约状态.解决了信用风险评价中组合权重的大小必须对违约状态有显著鉴别能力的难题,避免了现有研究的信用评分模型由于忽略指标权重区分违约状态的能力、导致出现越是可能违约的客户、信用得分反而越高的不合理现象,开拓了信用风险评价指标赋权的新思路.二是根据违约样本均值偏离全部样本均值程度越大、这个指标区分违约状态能力越强、权重越大的思路对指标进行赋权,通过方差齐性检验F值刻画指标的权重,使指标权重的大小反映指标鉴别违约状态能力的大小,改变了现有研究的指标客观赋权方法与违约状态鉴别能力无关的弊端.实证结果表明,与单一赋权结果相比,组合赋权模型的灵敏度和特异度分别为83.33%和95.95%,对客户的违约判别能力更强.     

基于最优信用特征组合的违约判别模型——以中国A股上市公司为例

违约判别是信用风险评估的一种方式，提高违约判别精度一直是学界和业界重点关注的问题.本文从最优信用特征组合而不是最优指标组合的角度建立违约判别模型，提高违约判别精度.本文的创新有三个方面：一是以信息值最大为目标建立优化模型，将指标数据划分成能最大区分违约状态的多个信用特征.二是采用弹性网回归对信用特征进行遴选，反推违约判别误差最小的最优信用特征组合.三是以组间离散度与组内离散度之比最大为目标，构建数学规划，反推一组权重，得到线性判别方程.本文基于2000-2017年共2169家中国A股上市公司的数据进行实证，研究表明经过特征划分的线性判别分析、K近邻、支持向量机等模型的精度整体高于没有经过特征划分的模型精度.     

基于粗糙集与遗传算法集成的企业短期贷款违约判别

建立了粗糙集和遗传算法集成的企业贷款违约判别模型.该模型首先利用FUSINTER方法离散化财务数据,并应用遗传算法约简评价指标,进而基于最小约简指标提取违约判别规则,最后对企业短期贷款检验样本进行违约判别.利用贷款企业数据库558家样本企业进行交叉验证技术的实证研究,结果表明,与多元判别分析、logistic、BP神经网络等违约判别模型相比,粗糙集和遗传算法集成的违约判别模型是一种更为有效和实用的信用风险评估工具.     

上市公司信用状况分析新方法

借鉴KMV公司信用计量方法,提出可以用该方法中的"违约距离"对我国上市公司的信用状况进行分析.选取了15家上市公司,使用其股票价格历史数据和财务报表数据计算各家公司的"违约距离",从而对它们的信用状况进行比较.最后指出"违约距离"在公司信用状况分析应用中需进一步开展的工作.     

上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型

研究不确定性KMV信用风险测度问题,用差分进化算法(DE)来优化违约点系数,提出一种中国上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型.实证结果表明,常用的KMV模型往往低估了中国上市公司的风险值,而不确定性DE-KMV模型在面对中国上市公司各种风险情况下的违约系数值与实际风险很接近,模型通过分位数回归分析,其系数在置信区间内显著性更好.因此,相对于常用的KMV模型,化模型更据灵活性,能提高上市公司信用风险测度的准确性.     

基于时序列判别函数的机载导弹火控精度分析

在以往通过建立系统动态误差的数学模型对机载导弹火控精度做定性研究的基础上,分析了火控误差数据的特点,提出利用高阶累积量建立误差序列的数学模型,然后基于判别函数对火控系统精度进行定量分析,以给出火控系统精度更客观的检测评定。采用的判别函数有几何距离判别函数和信息距离判别函数,几何距离判别函数仅考虑模型参数信息,计算简单,信息距离函数则综合考虑模型参数信息和残差方差的影响,具有较强的判别能力。     

连续融资下信用风险的多因素预警监控方法

借助KMV模型求解预期违约距离的框架，并通过构造混合期限结构下增长因子的连续期望收益函数，系统建立了连续融资下多风险驱动因素与信用风险之间的结构性的规范关系。通过模型数值模拟和提出的二次非线性的预警监控区域划分方法，得到对12个风险驱动因素进行违约监控的预警区间和监控规律，分析结论还揭示了授信评价中的多重风险偏好特征。     

基于Fisher判别的企业短期贷款信用违约模型构建

企业信用违约率的准确测度是巴塞尔Ⅱ框架下内部评级法中的基本要求。本文针对企业信用违约预测存在的问题，运用SAS统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析．摒弃以往配对模式，采用全样本进行分析，筛选出11个财务比率指标作为企业信用风险评价函数的计量参数。应用Fisher判别原理．建立一个简明的违约判别模型，经统计检验模型是有效的．判别结果也是可接受的。     

基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型北大核心CSCDCSSCI

商业银行信贷资金在行业间的优化配置对于控制银行信贷资金的整体风险具有重要意义。以行业内代表性上市公司市值加权的股票价格作为行业平均股价,以市值加权的每股负债作为行业平均每股负债。根据行业平均股价与行业平均每股负债,应用KMV模型计算行业违约概率,进而将商业银行对m个行业的贷款在到期时区分为2~m种违约状态,应用正态Copula函数计算各违约状态的联合概率。根据2~m种违约状态下信贷资金的收益率及各违约状态的联合概率,计算银行整体信贷资金的差异系数,即信贷资金获取单位收益所承担的风险。以对m个行业的贷款权重为优化变量,以银行整体信贷资金的差异系数最小化为目标函数,建立了基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型,为商业银行信贷资金在行业间的优化配置提供决策参考。     

基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型

商业银行信贷资金在行业间的优化配置对于控制银行信贷资金的整体风险具有重要意义。以行业内代表性上市公司市值加权的股票价格作为行业平均股价,以市值加权的每股负债作为行业平均每股负债。根据行业平均股价与行业平均每股负债,应用KMV模型计算行业违约概率,进而将商业银行对m个行业的贷款在到期时区分为2~m种违约状态,应用正态Copula函数计算各违约状态的联合概率。根据2~m种违约状态下信贷资金的收益率及各违约状态的联合概率,计算银行整体信贷资金的差异系数,即信贷资金获取单位收益所承担的风险。以对m个行业的贷款权重为优化变量,以银行整体信贷资金的差异系数最小化为目标函数,建立了基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型,为商业银行信贷资金在行业间的优化配置提供决策参考。     

关于一类广义可加违约概率模型的探讨

在现代商业银行的信用风险评估中,违约概率度量具有核心地位.传统的违约概率模型解释性强、计算强度小而应用方便,但容易产生模型设定偏差;现代人工智能模型预测精度高,却又存在解释性差、计算强度高和过度拟合等问题.为此,提出一类基于广义可加模型的违约概率模型,并对这类模型的拟合精度和预测效果进行实证比较.研究表明,广义可加违约概率模型不仅具有很高的预测精度,而且具有良好的可解释性和计算效率.另外,还从实际应用的角度出发,对该类模型拟合过程中可能存在的限制和困难进行探讨和分析,以利于对该方法的进一步的理论研究和实际应用.     

利率衍生工具运用与中国商业银行利率风险敞口

由于中国尚未爆发过银行业危机，因而如何测度银行体系风险是一个挑战。使用KMV模型测度的违约概率作为中国银行体系风险的指标。使用所测度的违约概率估算商业银行对1年、2年、5年和10年国债收益率的利率风险敞口。在此基础上研究商业银行利率衍生工具的运用是否降低了利率风险敞口。结论表明，利率衍生工具名义价值越高，利率风险敞口越低，但各个商业银行表现并不一致。国有大型商业银行降低利率风险敞口的表现略差于股份制商业银行。     

提前违约的贷款及其贷款保险定价研究

现有的相关学术研究都忽略了现实中贷款提前违约对贷款违约损失的影响.本文的主要目的和贡献就是将提前违约引入到了贷款保险定价模型中,修正了只考虑到期违约所导致的贷款保险定价误差.本文以期权定价理论为基础,通过蒙特卡罗模拟技术得到了提前违约贷款保险定价的数值解.算例和实证结果表明:1)当违约风险较高时,提前违约的贷款保险定价模型可以修正仅考虑到期违约的贷款保险定价高估问题;2)提前违约的贷款保险定价与企业的违约点呈现出倒U型的非线性关系;3)蒙特卡罗模拟的时间间隔会影响提前违约的贷款保险定价水平,这反映了信息不对称问题对贷款保险定价的影响.     

基于网络日志的数据挖掘预处理改进方法

对网络日志数据挖掘预处理技术进行研究,针对Frame页面过滤方法与超时阈值设定进行分析,提出了应用ID3算法改进Frame页面过滤过程中丢失SubFrame页面信息且需要进行站点提升步骤。在超时阈值的设定方面采用动态修正方法,提高预处理技术对长时间会话的识别能力的改进方法。通过实验验证,该方法有效地减少了预处理过程中的信息丢失,同时提高了挖掘结果的精度。     

基于违约状态判别的小企业债信评级北大核心CSCD

文章对1 231笔小企业贷款数据进行实证分析,通过方差齐性检验和R聚类构建了对违约状态影响显著的小企业债信评级指标体系;通过区分违约状态越显著的指标、权重越大的思路进行赋权,建立债信评分模型;通过债信等级越高、违约损失率越低的标准划分债信等级,建立了债信评级体系.实证结果表明:速动比率、法人代表信用卡记录等21个指标构成的指标体系不但可以显著区分小企业的违约状态、而且避免了重复反映信息的指标重叠和冗余.     

单边约束动力学模型数值仿真中的误差修正方法

针对接触、碰撞等单边约束动力学模型数值仿真中存在的计算误差及约束违约问题,提出了一种误差投影修正方法进行补偿。在利用线性规划模型刻画单边约束动力学行为的基础上,建立了描述接触和碰撞问题的混合线性互补动力学模型,推导出该动力学模型的数值仿真方法。为了减少数值仿真过程中的计算误差以及由此引起的约束违约现象,以双边约束方程为基础,建立一种投影修正算法来修正动力学方程数值求解中的位置和速度误差,进而提高单边约束动力学模型的数值求解精度。通过一个算例验证了修正算法的有效性,结果表明该修正方法能够有效地提高单边约束动力学模型数值仿真的精度。     

基于最优指标组合的代价敏感违约预测模型——以A股中小企业为例

企业违约预测是在当下时刻推断企业未来时刻发生违约事件的概率，与经济和社会息息相关。本研究的贡献在于：一是构造了兼顾指标组合违约预测精度和指标个数的多目标函数，通过sigmoid函数将蜉蝣算法转化为二进制蜉蝣算法，将其引入金融风险领域进行最优指标组合的遴选。二是在逻辑回归模型的对数似然函数中，给违约企业添加一个惩罚系数，以违约预测精度F-measure最大，反推最优的惩罚系数值，在保证总体判别精度的前提下，提高模型对违约企业的识别精度；同时使得逻辑回归求解的目标函数更贴合实际情况，确保了估计的权重向量更准确地反映指标数据与其违约状态间的函数关系。中小企业的实证研究表明：“高管年薪披露方式”“前十大股东是否存在关联”和“监事会持股比例”等企业内部非财务因素，以及“人均地区生产总值”“中长期贷款基准利率”和“货币和准货币供应量同比增长率”等宏观经济因素对中小企业违约预测的影响不容忽视。该方法可以提升对企业信用风险的识别能力，降低商业银行的不良贷款率。     

基于违约状态判别的小企业债信评级

文章对1 231笔小企业贷款数据进行实证分析,通过方差齐性检验和R聚类构建了对违约状态影响显著的小企业债信评级指标体系;通过区分违约状态越显著的指标、权重越大的思路进行赋权,建立债信评分模型;通过债信等级越高、违约损失率越低的标准划分债信等级,建立了债信评级体系.实证结果表明:速动比率、法人代表信用卡记录等21个指标构成的指标体系不但可以显著区分小企业的违约状态、而且避免了重复反映信息的指标重叠和冗余.