• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于改進(jìn)KMV模型的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量

      2021-09-14 07:17:27郭曉旭王永茂
      現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2021年28期

      郭曉旭 王永茂

      摘 要:本文主要研究KMV模型的改進(jìn)問題,使其能夠更準(zhǔn)確有效地預(yù)測軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司的違約風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)違約點(diǎn)重新設(shè)定,采用動(dòng)態(tài)粒子群算法,對(duì)權(quán)重和學(xué)習(xí)因子做線性變化策略,將其轉(zhuǎn)化為求解標(biāo)記*ST、ST和未被標(biāo)記公司之間違約距離差距的最大值問題,來找到違約點(diǎn)的最優(yōu)系數(shù)組合,實(shí)現(xiàn)對(duì)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)度量與評(píng)估。

      關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn)度量;KMV模型;動(dòng)態(tài)粒子群算法;權(quán)重因子

      0 引言

      隨著信息產(chǎn)業(yè)價(jià)值的突顯,軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)迎來了蓬勃發(fā)展。國家先后出臺(tái)的一系列政策,給予了這個(gè)行業(yè)較為全面的政策支持。企業(yè)想要更好地生存和發(fā)展需要引入大量資金,但由于我國存在著社會(huì)信用體系不夠完善,公司信息不夠透明等問題,銀行和金融機(jī)構(gòu)不能準(zhǔn)確地評(píng)估公司信用情況,造成了軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)公司融資難的困境。因此,需要建立信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型對(duì)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的上市公司進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

      1 預(yù)備知識(shí)

      1.1 KMV模型參數(shù)估計(jì)

      2 實(shí)證分析

      2.1 傳統(tǒng)KMV模型

      本文選取軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)截至2019年6月30日在A股、創(chuàng)業(yè)板、中小板各個(gè)板塊單獨(dú)上市的193家上市公司作為研究樣本。按照股票代碼排序,序號(hào)為1~193。其中,有8家上市公司被中國監(jiān)證會(huì)標(biāo)記為*ST,有2家上市公司被標(biāo)記為ST。

      借助MATLAB,求解傳統(tǒng)KMV模型違約點(diǎn)系數(shù)組合為(1,0.5)時(shí)的193家上市公司的預(yù)期違約距離。發(fā)現(xiàn)編號(hào)為77、172和173的上市公司預(yù)期違約距離分別為-184、-2449和-1070,與其他值相差過大,于是作為異常值將其剔除。從表1可以看出,*ST標(biāo)識(shí)的上市公司的違約距離平均值要比未標(biāo)識(shí)公司的違約距離平均值大,二者相差4.62,這意味著*ST標(biāo)識(shí)公司發(fā)生違約的概率比未標(biāo)識(shí)公司要小得多,這樣的研究結(jié)果顯然不符合證監(jiān)會(huì)把財(cái)務(wù)不佳、投資有風(fēng)險(xiǎn)的公司作*ST和ST標(biāo)記的實(shí)際情況。這說明傳統(tǒng)KMV模型并不能有效區(qū)分和評(píng)估軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。因此,還需要進(jìn)一步對(duì)KMV模型進(jìn)行改進(jìn)。

      2.2 改進(jìn)的KMV模型

      本文基于動(dòng)態(tài)粒子群算法對(duì)KMV模型的違約點(diǎn)進(jìn)行修正,將KMV模型中的違約點(diǎn)最優(yōu)系數(shù)求解問題轉(zhuǎn)化為求ST、*ST和未標(biāo)識(shí)上市公司之間違約距離差距的最大值問題,以尋求適合軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)為上市公司的違約點(diǎn),改進(jìn)后的KMV模型的流程圖如圖1所示。

      借助MATLAB,經(jīng)過10個(gè)初始粒子的20次迭代尋找,發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的KMV模型適用于軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司的最優(yōu)違約點(diǎn)系數(shù)組合為(1.22,8.26)。即,軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的上市公司的違約點(diǎn)應(yīng)設(shè)定為:

      改進(jìn)后的KMV模型的信用風(fēng)險(xiǎn)度量效果如表2所示。當(dāng)違約點(diǎn)系數(shù)組合為(1.22,8.26)時(shí),*ST和ST標(biāo)識(shí)公司的違約距離比未被標(biāo)記的公司要小,即*ST和ST標(biāo)記公司的違約概率要比未標(biāo)記的公司大。改進(jìn)后的KMV模型更能有效地區(qū)分和評(píng)估*ST和ST和未標(biāo)識(shí)的上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。

      圖2是KMV模型改進(jìn)前后上市公司的預(yù)期違約距離對(duì)比圖。其中,黑色折線表示傳統(tǒng)KMV模型,藍(lán)色散點(diǎn)表示改進(jìn)的KMV模型。紅色“+”表示*ST標(biāo)識(shí)公司,綠色“o”表示ST標(biāo)識(shí)公司??梢钥闯觯倪M(jìn)后的KMV模型求解的違約距離都在[0,6]范圍波動(dòng),修正了傳統(tǒng)KMV模型求解的個(gè)別上市公司違約距離數(shù)值過大異常波動(dòng)的問題。同時(shí)KMV模型改進(jìn)后,帶有*ST、ST標(biāo)識(shí)的上市公司的違約距離普遍偏低,更符合實(shí)際情況。同時(shí)還可以看出,171號(hào)“*ST中安”的預(yù)期違約距離為0.7693,是軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)所有上市公司中預(yù)期違約距離最小,發(fā)生違約的風(fēng)險(xiǎn)最高的,因此需要格外警惕。

      2.3 改進(jìn)前后模型的比較

      利用R軟件作ROC曲線,如圖3所示。圖中藍(lán)色實(shí)線表示傳統(tǒng)KMV模型,AUC值為0.659;紅色虛線表示改進(jìn)后的KMV模型,AUC值為0.784。當(dāng)違約點(diǎn)系數(shù)組合從 (1,0.5) 修正到 (1.22,8.26) 時(shí),ROC 曲線向左上方移動(dòng),AUC 的數(shù)值從 0.659 顯著增加到 0.784,接近于 0.8。這說明經(jīng)過動(dòng)態(tài)粒子群算法改進(jìn)的KMV模型比傳統(tǒng)KMV模型更加理想。對(duì)*ST和ST標(biāo)識(shí)的上市公司的區(qū)分效果更加優(yōu)良,對(duì)軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)度量和評(píng)估效果更加有效。

      3 結(jié)束語

      本文在研究軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量問題時(shí),在 KMV 模型基礎(chǔ)上,根據(jù)國內(nèi)實(shí)際情況,采用動(dòng)態(tài)粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化,以是否被中國證監(jiān)會(huì)標(biāo)記作為判斷準(zhǔn)則,尋找違約點(diǎn)的最優(yōu)系數(shù)組合為(1.22,8.26),重新定義了違約點(diǎn)。由此可見,改進(jìn)后的KMV模型具有一定的實(shí)用性,能夠更準(zhǔn)確有效地求解上市公司預(yù)期違約距離和評(píng)估上市公司違約風(fēng)險(xiǎn)。但是模型仍有不足的地方,比如模型嚴(yán)格的假設(shè)條件,未將信心不對(duì)稱時(shí)的道德風(fēng)險(xiǎn)納入考慮,違約點(diǎn)系數(shù)組合適用范圍太窄等。因此,今后應(yīng)該進(jìn)一步對(duì)此進(jìn)行深入研究。

      參考文獻(xiàn)

      [1]馬若微.KMV模型運(yùn)用于中國上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警的實(shí)證檢驗(yàn)[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理,2006,25(5):593-601.

      [2]章文芳,吳麗美,崔小巖,等.基于KMV模型上市公司違約點(diǎn)的確定[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2010,(14):169-171.

      [3]賈利.基于KMV模型上市公司違約點(diǎn)的選擇[J].商,2016,(3):182-183.

      [4]安東尼·桑德斯著.信用風(fēng)險(xiǎn)度量——風(fēng)險(xiǎn)估值的新方法與其他范式[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2001:13-14.

      [5]王星予,余麗霞,陽曉明,等.商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險(xiǎn)研究——基于修正的KMV模型[J].收藏,2019,(3):53-66.

      宜川县| 曲麻莱县| 河西区| 南昌市| 如东县| 溧水县| 莱芜市| 东乌珠穆沁旗| 汉寿县| 涿鹿县| 万宁市| 纳雍县| 长治市| 湘潭市| 双城市| 延吉市| 慈利县| 务川| 原阳县| 泰安市| 达拉特旗| 奉新县| 封开县| 广宁县| 彩票| 花莲县| 泾源县| 高清| 凤山市| 肇东市| 永年县| 六盘水市| 丰城市| 泰安市| 新建县| 泗阳县| 靖州| 海林市| 乐业县| 方城县| 丹棱县|