基于Logit和KMV的我国上市公司信用风险的比较研究

利用Logit回归模型和KMV模型分别对选取的29家我国上市公司样本的信用风险进行实证分析和比较。结果表明,两个模型基本上都能反映上市公司的信用状况,虽然KMV模型对非违约样本组的预测结果要优于Logit模型,但是在违约公司样本组的预测上,Logit模型要远比KMV模型准确。从总体效果来看,Logit模型的预测准确性要高于KMV模型。     

KMV模型在银行贷款定价中的应用

利率市场化要求银行能按风险来确定贷款利率.运用基于期权定价理论的KMV模型来得到公司的预期违约率和违约损失,从而能合理地确定贷款利率.KMV模型特别适用于银行对上市公司的贷款定价.     

新兴产业非ST上市公司风险管理新思路——基于KMV模型的信用风险分析

在介绍信用风险评估模型KMV后,依据一定的规则选取7个新兴产业14家上市公司42组数据,通过计算对上市公司信用风险进行探索的同时,利用相关数据对KMV模型的使用程度进行探索。实证分析说明,对于中国非ST上市公司的信用风险,KMV模型可以对信用风险做出度量,但精确程度有待提高。由此可以看出我国金融市场中行业及上市公司的性质,对KMV模型进行进一步修正及改进具有重要的意义。KMV模型为上市公司的风险管理提供了新思路。     

新兴产业非ST上市公司风险管理新思路——基于KMV模型的信用风险分析

在介绍信用风险评估模型KMV后,依据一定的规则选取7个新兴产业14家上市公司42组数据,通过计算对上市公司信用风险进行探索的同时,利用相关数据对KMV模型的使用程度进行探索。实证分析说明,对于中国非ST上市公司的信用风险,KMV模型可以对信用风险做出度量,但精确程度有待提高。由此可以看出我国金融市场中行业及上市公司的性质,对KMV模型进行进一步修正及改进具有重要的意义。KMV模型为上市公司的风险管理提供了新思路。     

基于KMV模型对中国上市公司的信用风险进行度量的实证分析

针对目前上市公司的日趋增多和广大投资者对于投资股市的热情,对上市公司的信用风险进行度量和评估已显得十分迫切和必要。运用KMV模型,从我国沪深两市中共选取三十家绩优股和绩差股,以2007年9月30日为基准日,运用三种方法计算其未来一年的违约距离DD(Default Distance)和预期违约频率EDF(Expected Default Frequency),在一定程度上可以对上市公司信用风险进行评估。分别采用了三种方法来计算违约距离并进行对比。实证分析结果表明,在KMV模型中引入资产连续回报率这个模型最适合中国国情,灵敏度和预测能力较好,在一定程度上可以揭示上市公司的信用风险。     

基于遗传算法KMV模型的公司债券违约风险度量研究

基于遗传算法对KMV模型进行了修正,并运用修正的KMV模型对样本债券在2017—2018期间的违约风险进行度量。结果表明:基于遗传算法改进的KMV模型在预测公司债券违约风险方面有着不错的表现,拟合正确率远高于改进前的原模型;并且公司债券所属行业的不同会影响模型违约点的选择,从而影响KMV模型度量违约风险的效果。     

基于KMV模型的我国房地产行业信用风险度量

本文结合我国的具体国情,将KMV模型应用于我国房地产行业信用风险管理,得出了2008年上半年和2009年上半年我国房地产行业各个上市公司的违约率,实证分析了两年度违约率的差异并研究了KMV模型的应用效果。     

我国商业银行信用风险度量研究——基于KMV模型的验证分析

该文将KMV模型与我国国情相结合,在现有研究成果的基础上对模型加以修正,利用修正之后的模型对沪深两市24家上市公司的信用风险进行验证分析,结果表明,修正之后的KMV模型能够在上市公司违约前预测出其信用质量的急剧下降,能够清晰地观察出其信用质量的动态变化趋势,能够较好地预测出信用风险的变化。     

基于KMV模型对上市企业信用违约风险度量的研究

采用KMV模型对上市企业的信用违约风险进行度量.首先,对KMV模型理论框架进行分析推导;其次,以2020年6月30前被处理为ST或?ST的18家上市企业和与之配对的18家非ST企业为样本,基于KMV模型,使用相关软件对样本数据进行实证分析;最后,依据实证分析结果得出KMV模型可以有效度量上市企业的信用违约风险,对上市企业的信用风险具有一定的预警作用的结论,并提出相关建议.     

新冠疫情下物流产业信用风险研究——基于KMV模型

以信用风险在不同公司的普遍性为现实依据,以新冠疫情为背景,借助KMV模型,将抽象的信用风险具体化为可衡量的定量指标,结合我国物流产业加以测度,为推进我国物流产业的建设和发展提供对策建议。选取物流产业8个细分领域的34家上市公司为实证样本,利用KMV模型计算出不同公司的违约距离和预期违约率,违约距离数值越小,代表信用风险越高。研究表明：KMV模型能有效地测度我国物流产业的信用风险;在新冠疫情暴发前后,我国物流产业总体的信用风险呈先升后降的趋势。     

修正的KMV模型对中国中小企业信用风险的度量

利用KMV模型对14家（7家ST和7家非ST）公司进行信用风险度量分析,结合中国股票的实际情况,对KMV模型中的股权资产价值和股权资产价值波动率进行了修正,再利用修正后的模型进行实证分析.分析结果表明,ST公司比非ST公司有更高的信用风险,且对于陷入困境的ST公司,KMV模型也提供了一种全新的角度来度量其信用风险.     

基于EVA的信用风险度量模型修正设想

通过对现代信用风险度量模型的梳理发现,KMV模型适用于企业集团内部信用风险的度量.但由于当前上市公司居多,KMV对非上市公司信用风险的度量存在一定的局限.对EVA进行梳理和将EVA估价法与FCFF估价法进行比较得出,在KMV模型中用EVA指标去替代股价后能更好地应用到对企业集团内部非上市子公司信用风险的评价.     

信用价差的度量模型及应用

从衡量信用风险的主要工具信用价差的度量作为切入点,分别利用期权定价和KMV理论建立了信用价差度量的2种模型,并基于诸暨债数据,实证评估了其信用价差。研究结果表明,短期内KMV模型度量信用价差更合适,长期这2种方法都趋近于真实数据,模型可为理性的投资决策提供信息,对刻画公司信用风险发挥积极作用。     

道德行为与关系营销--对关系营销KMV模型的拓展

信任(Trust)是迄今为止营销学界关于关系营销实证模型中公认的中心维度，而其先决条件——道德却鲜少受到关注。鉴于此，本文通过对营销道德．信任与关系营销三者关系的文献探讨，论证道德在关系营销中的重要作用，并试图将道德作为基础要素，对KMV模型进行拓展，从道德角度诠释关系营销哲学。     

基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索 ——以制造业上市公司为例

针对所获取的类别不平衡的深沪A股制造业上市公司财务数据,为了预测制造业上市公司信用违约情况,提出基于欠采样改进的Lasso-Logistic模型;首先通过计算WOE和IV值,剔除风险识别能力和稳定性较差的变量,接着从"数据"层面对现有的Lasso-Logistic模型进行批量欠采样处理,最后结合"算法"层面对Lasso...     

基于不平衡数据的个人信贷违约测度探索

针对个人信贷风险评估中存在的类别不平衡问题,为了提升信贷违约客户的识别能力,提出基于欠采样改进的集成模型.该模型从"数据"层面进行批量欠采样处理,从"算法"层面对现有的集成模型进行再次集成.在UCI台湾信用卡信贷数据集上,结合模型整体效果的测度AUC值、精度方面的测度F1值和区分度指标KS值进行评估.结果表明,基于欠采...     

贷款组合中违约传染的ACD模型

利用相邻违约之间的时间间隔数据,对违约传染现象建立条件自回归持续期(autoregressive conditional duration,ACD)模型,并借助模拟方法对违约之间时间间隔的统计特性以及一段时期内违约数量的分布状况进行分析.结果表明,该模型描述了违约传染的聚集效应,体现出贷款组合中不能由公共经济因素解释的违约内在波动性,突出了违约数量分布的肥尾特性.