【摘 要】
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随着社会的发展,传统的度量和管理信用风险的方法和手段已远远不能适应当今社会发生的新情况和新问题,更不能满足人们对信用风险进行科学量化度量和有效管理的需要。因此,我
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随着社会的发展,传统的度量和管理信用风险的方法和手段已远远不能适应当今社会发生的新情况和新问题,更不能满足人们对信用风险进行科学量化度量和有效管理的需要。因此,我们需要对信用风险的度量和管理重新进行定位,建立新的适合我国信用风险管理水平的度量模型。本文在对国外主要信用风险度量模型进行评述后,选择了在国外应用比较广泛而且比较适合我国实际情况的KMV模型进行了实证研究。根据我国的实际情况确定KMV模型中各参数的计算方法,文章主要对股权市场价值的计算和违约点的设定做出了修正。本文实证研究表明89.7%的ST公司违约距离小于2.5,并且ST公司违约距离与资产规模不存在显著负相关。经过违约组和非违约组样本的配对均值检验,证明了违约组和非违约组的均值存在这明显差异,根据KMV模型计算出来的违约距离能够合理的分辨出违约组和对照组。当违约距离等于2.5作为违约判别的界定点时,违约组合和对照组判别的准确率分别达到89.7%和90%,显示了良好的判别能力。
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