基于KMV模型上市公司违约点的确定

上市公司的信用风险同时关系到企业与银行的健康发展.在发达国家,信用风险预测模型越来越严密与精确.文章根据KMV模型的原理,利用我国上市公司的实际数据,采用最小误判法,确定了我国上市公司的违约点和违约距离,井对此违约点及违约距离进行了实证检验.     

KMV 模型在公司信用风险测量中的应用

文章主要阐述了KMV模型的基本思想,用期权定价理论来度量公司的信用风险,同时针对资产价值增长率不为零的情况对K/MV模型进行了修正.最后对公司的违约概率进行了敏感性分析.同时总结了KMV模型在度量我国公司信用风险时的优缺点.     

KMV模型的改进及对上市公司信用风险的度量

针对我国资本市场和上市公司的特征,笔者对KMV模型进行了参数的改进,充分考虑了流通股和非流通股的分别计价问题,上市公司的违约点设定问题.因而参数调整后的KMV模型更加符合我国的实际.通过对沪市上市公司的信用风险评估的检验,充分证明参数调整后的KMV模型能够及时准确地识别出我国上市公司的信用质量变化趋势.     

KMV模型的修正及其应用

传统的KMV模型使用公司价值的历史波动率来近似估计波动率,然而通过本文的实证分析,说明这一近似方法在目前的中国市场环境下不适用。文章使用GARCH(1,1)模型来预测公司价值的波动性,以此计算违约距离,并与使用历史波动率计算的违约距离进行比较,认为使用GARCH(1,1)模型计算的结果与实际状况更加相符。     

上市公司财务危机的预警模型

文章以我国2006年沪深交易所的上市公司为研究对象,随机选择了20家财务危机公司(ST公司)和40家财务安全公司为样本,通过对这些公司财务数据的统计分析,借助SAS统计分析软件、基于Logistic回归分析建立了判断企业财务危机的危机预警模型.利用这个模型进行了实证检验,得到了90%的正确率.     

美国金融危机初始因素的敏感性分析——基于KMV模型

利用住房抵押贷款的基本定价模型及美国金融危机时期各相关变量的实际数据,对美国金融危机中的房价、房价波动率及利率三个直接初始因素进行敏感性作用力度弹性分析,探讨了房价、房价波动率及利率三个直接初始因素对住房抵押贷款价值与信用风险的敏感性与作用机理。     

农村集体经济财务危机预警模型

文章以“收不抵支”作为农村集体经济存在财务危机的标准,选取广东省东莞市2011-2014年各90个村作为研究样本进行分析,运用Fisher逐步判别法建立基于Z-Score模型的财务危机预警,通过计算Z值,验证Z-Score模型的有效性.结果表明,经营收益率、总资产增长率、公益福利支出占总费用比重及股利分配占可支配收入比重4项财务指标在判定村级集体经济的财务风险效果较佳.     

我国上市公司财务危机预警模型研究

文章在分析14个变量的基础上,运用判别分析给出了判别上市公司财务危机的一个模型。通过逐步回归筛选得到4个变量。模型的回判准确率为83.2%,而对2002年的公司判别准确率达到90%。     

上市公司信用风险计量研究——KMV模型及其应用

文章系统地讨论了KMV模型的基本结构及其形式,并对我国上市公司的信用状况给予了实证分析,指出了KMV模型在分析中国上市公司信用风险时所面临的一些问题与不足.     

上市公司财务危机预警模型的比较研究

虽然国内外对财务危机预警模型的研究日益增多,但各种模型都有着自身的特点所在。所以,只有准确到位地把握各种预警模型在应用中的优缺点,才能在实际应用中找到适合我国上市公司实际情况的财务危机预警模型。     

财务危机预警模型效果的比较

本文运用主成分分析筛选出一致的指标,分别构建了Logit回归模型、二分类线性判别模型、主成分分析模型三个预警模型,根据样本的检验结果发现三个模型的判别精度都在85%左右,根据两类错误概率对其进行比较后,得出了三个模型各自的适用范围。     

基于KMV模型的中国商业银行信用风险评估

文章从现代风险评估理论中,选取了KMV模型作为我国商业银行信用风险评估的核心手段,并通过对上市公司中正常经营企业和ST企业相关数据的提取,完成了二者信用风险评估的对比工作.信用风险评估的结果表明,商业银行和正常经营企业的信贷合作的风险更低.     

财务危机预警模型及其实证研究

财务危机的预测一直是各方关注的焦点。本文合理地选择指标,建立了基于径向基概率神经网络的上市公司财务危机预测模型。实证研究表明:基于RBF的概率神经网络与BP神经网络的预测精度接近,但是其训练速度大大提高,同时减小了BP陷入局部极小的问题。     

支持向量机的上市公司财务危机预警模型

1研究背景中国证券监督管理委员会于1998年3月16日颁布了《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》,要求当上市公司出现财务状况或其他状况异常,导致投资者对该公司前景难以判定,可能损害投资者权益的情形时,证券交易所应对其股票交易实行特别处理(Special treatm     

双正交混合核函数在财务危机预警中的应用

文章结合双正交混合核函数,获得基于点对点形式映射样本高纬度空间差,并按照平面对应的支持向量机混合双交核函数向量最优解,利用样本向量集在SVM模型上的混合核函数的双正交解向量进行线性规划,从而获得基于SVM的双正交混合核函数对上市企业财务危机预测集.结果证实,修正SVM的双正交构建的混合核函数能较好地反映上市企业财务危机预警指标的现实适用性.     

基于非线性SVM的上市公司财务危机预警模型研究

为了克服传统财务危机预警模型在假设前提、样本容量、泛化能力等方面的缺陷,应用非线性SVM构建了财务危机预警模型.该模型以偿债能力、营运能力、盈利能力、现金能力和成长能力等五方面的15个财务指标作为输入变量,以上市公司是否被特别处理(ST)作为输出变量,实证分析表明:该模型具有100%的训练精度和90%的验证精度,学习和预测能力良好.     

上市公司财务危机的预警分析

本文运用条件异方差模型GARCH(1,1)计算上市公司股票的市场风险价值,把它和传统的财务比率变量作为自变量,用Logit模型对上市公司的财务状况进行预测,得到了很好的预测效果,并且对部分上市公司2004年度的财务风险状况进行了预警。     

基于Tompkins方法的KMV模型研究

传统的KMV模型使用公司价值历史波动率来近似替代波动率.针对我国股市波动不稳定,尤其是重大经济事件或政治事件的信息披露,以及金融市场上可能存在的影响金融资产价格波动率的季节性或周期性等因素对标的资产市场产生影响较大这一特性,文章把基于历史数据的估计和对波动率变化规律的认识结合起来,综合运用各种定量与定性分析的工具,即运用预测波动率估计的基本思想替代了传统的历史波动率求解方法.实证分析表明,该方法能使模型对信用风险的预测更具准确性和前瞻性.     

基于粗糙集神经网络的财务危机预警方法

针对基于神经网络的财务危机预警方法训练时间长和网络结构复杂的缺点,提出了基于粗糙集神经网络的财务预警方法。将财务比率作为条件属性,将企业财务状况作为决策属性,构建财务危机预警决策系统。通过属性约简,得到最小属性集。将最小属性集中元素对应的财务比率作为神经网络的输入,用训练样本对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型实现财务危机预警。测试结果表明,该方法训练速度快,且错误率低。     

财务危机的预警模型

财务预警方法是指借助企业财务指标体系来判别企业财务状况。本文介绍了一元判定模型、多元判定模型以及基于EVA多元逻辑模型。同时讨论了财务危机预警模型在国内的研究状况及其所遇到的困难。