使用评估模型的判别分析

一、回归与判别分析 所谓判别分析,就是要判别一个样品究竞属于哪一类比较合适.这样做的前提是对总体已有一个分类.为了对总体分类,一般应该有训练样本,它的分类和统计指标都是已知的,然后从训练样本计算出判别规则,再根据判别规则去判别那个样品究竟属于哪一类.判别分析主要方法有距离判别、Bayes判别、Fisher判别等.     

不同并购动机下的并购绩效的实证研究

一、研究假设和样本选择(一)本文的研究假设本文的判别方法是在Bekovitch的判别标准上的改进:如果收购公司CAR为正,判别为协同动机;如果收购公司CAR为负,则判别为代理动机。这里没有考虑总体CAR,是因为一方面我国并购绝大多数发生在上市公司和非上市公司之间,非上市公司资料很难获得;另一方面我国上市公司并购呈现明显的“强-弱”搭配特征,收购公司绩效的影响因素自然主要取决于自身的特点。这样就可以近似的用收购公司的CAR的符号来判别收购公司的并购动机。本文将收购公司的并购动机作为预分类变量,对剩下的收购公司进行多元线性判…     

信用风险的非线性二重组合判别模型

随着金融全球化的不断发展,商业银行业务不断扩大,其伴随的由于信贷业务而产生的信用风险影响巨大,引起了学术界和金融机构的广泛关注。大量的量化信用风险的模型被开发出来。文章在通过对现在广泛研究的多元判别模型、KMV模型和神经网络模型进行分析的基础上,总结出现有的信用风险量化模型特点,提出了非线性二重组合判别方法对企业的违约风险进行判定的方法,并对该模型的算法进行了分析。最后,通过上市公司的数据对模型违约可能进行了实证分析并得出结果。     

公司债违约风险补偿研究

文章从公司债利差入手,探讨了公司违约的风险补偿问题.研究认为:(1)公司债利差中的信用溢价部分是由不可预测的跳跃性违约及市场违约传染所致,它具有系统性风险特征,无法分散;(2)用即期利率来测度和估算公司债利差,可以有效地避免用到期收益率计算利差的三个缺陷;(3)在没有公司累计违约率历史数据的条件下,可以用卡尔曼滤波下的拟最大似然法(QML)来估算跳跃性违约风险补偿.     

基于期权理论的财务困境处理方法

阐述了实物期权的基本原理和亚式期权的内涵及定价求解。将利率期限结构理论应用于期权定价:基于样条函数模型,从上海证券交易所国债市场推导出无违约利率期限结构,用国债市场的无违约利率作为无风险利率。将期权理论和思想应用于财务困境处理:通过期权换担保、卖出产品期权、卖出原材料期权获得正的现金流,从而部分解决企业财务困境,并且给出实例说明方法的有效性。     

我国商业银行信用违约概率的测度

文章结合中国商业银行的特点,选取了某市商业银行的460家贷款企业样本,结合贷款五级分类制度,通过构建Logit模型和数学统计方法来进行理论和实证研究,最终测算出企业的违约概率.结果表明,样本被正确判别的比率为77.4%,此模型具备了较好的测度能力和实证效果.     

Copula技术与金融风险分析

目前,信用风险研究的重点已经从单笔债务的违约概率研究转移到多笔债务的相依违约研究。相依违约被划分为周期性相依违约和传染性相依违约。周期性相依违约主要由宏观的经济环境变化引起的。传染性相依违约主要由企业之间的债务关联引起,例如,商业信用中借款方的破产使得贷款方的违约概率增加;子公司破产使得同一母公司下的其他子公司违约概率增加。相依违约的研究具有很重要的现实意义。近年来,连接函数(Copula)技术的出现,把金融风险分析推向了一个新的阶段。     

基于Cox的财务困境时点预测模型研究

文章借助上市公司提前三年的财务比率数据,采用不同的样本比例和分界点,及其不同样本观测期对基于Cox的财务困境时点预测模型的判别能力和稳定性进行了分析.结果表明,该模型不但能提供80%以上的判别精度,而且具有估计公司未来存活时间的能力,可提供困境发生的时点预测,具有"判断"和"化解"风险的双重功能,是其他预警模型所无法实现的,是一种更为直观、动态和精确的财务困境预测方法.     

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.     

信用风险管理中违约概率的估算方法

对于银行的信用风险管理,目前主要的模型包括JP摩根的CreditMetrics模型、穆迪KMV的EDF模型、CSFP的CreditRisk+模型和麦肯锡的CPV模型.这些模型中,对于违约概率的估算都是十分重要的构成部分.目前,计算违约概率的方法主要有两类:一是根据统计学的方法,即通过对历史数据推导出预计的违约概率;二是根据市场价格的方法,即通过公司的资产价值,亦包含企业所在行业以及宏观经济环境的有关信息计算违约概率.     

基于模糊识别方法的企业产品生命周期阶段研究

企业产品生命周期判别是企业经营管理活动的重要内容。企业产品生命周期阶段判别的目的就是要适时地调整企业产品结构,以保持企业持续发展。本文作者从企业产品生命周期阶段特征入手,阐述了反映企业产品生命周期阶段特征的指标,并运用模糊识别方法,结合实例对有关企业生命周期阶段进行了研判。     

引入违约距离的修正KMV模型在财务危机预警中的应用

文章主要研究利用理论违约率节点设置解决预期违约率与预期违约距离之间的函数关联不能确定的问题,并进行了基于修正违约距离KMV模型的上市企业财务危机预警验证.结果证实,修正违约距离的KMV模型通过不同违约利率对应的违约成本影响财务危机.上市企业总体上尚未表现出明显的财务危机、正常财务状态之间的位于距离差异,经过变量间最小违约距离差折算的KMV模型获得了对于上市企业财务危机预警的解释精度的提升.     

企业产品生命周期阶段的模糊识别

企业产品生命周期判别是企业经营管理活动的重要内容.企业产品生命周期阶段判别的目的就是要适时地调整企业产品结构,以保持企业持续发展.本文作者从企业产品生命周期阶段特征入手,阐述了反映企业产品生命周期阶段特征的指标,并运用模糊识别方法,结合实例对有关企业生命周期阶段进行了研判.     

商业银行债券组合风险的动态分析

本文从资产组合的角度出发,借鉴约化模型中的方法,利用企业债券的价格获得了企业的违约强度,进而得到了其违约概率.在得到违约概率之后,通过构造损失函数并利用CVaR方法建立了一个期望收益最大化的优化模型,求出了投资组合的最佳比例.     

贷款违约概率测算方法:违约比例模型

文章依据生存分析统计方法中的比例危险法,提出了违约比例模型来测算商业银行公司类贷款的违约概率,并采用我国某商业银行数据进行了实证分析。分析结果表明,该模型能够准确测算商业银行公司类贷款的违约概率,以便商业银行提取普通准备金和配置经济资本。     

财务风险预警建模原则及几种预警新模型

随着企业经营风险不断上升,上市公司的财务预警问题受到多方利益相关者的关注.文章提出了建立财务预警模型的原则:选择的样本公司财务特征要尽量与被预测公司的财务特征相同,所处的经济环境类似;确定的预警指标体系必须最能反映两类样本公司财务本质特征,能区分出两类样本公司间财务上的根本差异;构建预警模型要考虑样本数据分布状况;预警模型要与定性分析结合使用.然后创构了理想距离判别,最近距离判别,极小离差主成分判别,以及模糊判别4种新预警模型.     

财务困境预测研究中应注意的几个问题

一、如何界定财务困境 历来的财务困境预测研究文献对财务困境本身的界定并不一致,而在构建财务困境预测模型之前,首先要解决的问题是给出财务困境的明确定义.Beaver(1966)对财务困境的界定分四种情形,即破产、拖欠优先股股利、拖欠债务和银行透支.Altman(1968)定义的财务困境是"进入法定破产程序的企业".Deakin(1972)则认为财务困境"仅包含已经历破产、无力偿债或为债权人利益而进行清算的公司".Carmichael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻,具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式.Ross,Westerfield和Jaffe在其经典教科书<公司理财>中感叹道,"令人惊奇的是,我们竟然很难准确定义财务困境".他们认为,这是由企业陷入财务困境的事件多种多样造成的.在<公司理财>中,Ross等人建议按Black法律大辞典中的存量和流量概念界定财务困境(破产),即当一个企业的资产价值少于其负债价值时会出现存量破产(这意味着企业股东权益为负值),而当企业的现金流量不足以偿还合同所要求的支付款项时,则发生流量破产.     

制造业上市公司财务困境预测——基于panel logit模型的实证分析

目前关于财务困境预测的模型大多是局限于横截面数据的静态模型,忽视了公司的财务状况是不断变化的事实。为了揭示公司财务状况的变化过程,利用面板数据建立了panel logit概率模型。在变量的选取上,不仅考虑了财务指标,还考虑了股权集中度、公司治理结构和审计意见等方面的指标。研究结果表明,panel logit模型的判别准确率比较高,可以利用公司当年的数据预测下一年度公司陷入财务困境的可能性。     

违约传染与供应链金融的信用风险测度

文章从供应链系统的特点出发,从供应链金融参与各方之间存在的信息不对称问题入手分析了供应链金融信用风险的产生机制;在考虑了核心企业违约的系统性传染效应与非核心企业违约导致的交易对手风险的基础上构建了供应链金融的违约传染模型,并进行了数值模拟分析。     

四大行业商业信用风险研究

文章从KMV的基本原理、研究方法以及实证研究等方面着手,对KMV模型在中国股票市场中评价上市公司信用风险的能力进行研究.具体选取了4大行业的8家公司(4家ST公司和4家非ST公司)作为样本,通过对其进行KMV度量模型的相关参数,如股权价值、资产价值波动率以及违约距离等进行计算和对比,结果显示KMV商业信用风险度量模型对我国企业商业信用风险的评估具有适用性,值得推广.