中文会议： 中国系统工程学会第十八届学术年会论文集

会议日期： 2014-10-24

会议地点： 合肥

主办单位： 中国系统工程学会

作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 华中师范大学信息管理学院

出　　处： 《中国系统工程学会第十八届学术年会》

摘　　要： 　　上市公司违约系数的测算对于银行和金融机构评估信用风险，降低风险程度，从而提高经营效率具有极为重要的作用.目前主要有两类方法用来估计违约概率.一类是基于统计学的方法，通过历史数据来推导出违约概率；另一类是基于市场价格的方法，通过公司的资产价值，亦包含企业所在行业及宏观经济环境的信息来计算违约概率.因为第二类方法具有大量的金融市场信息，以及可更新和精准地衡量信用风险，成为当今违约预测的主要方法.穆迪公司开发的KMV模型就是这类方法的典型代表，是最流行的违约概率测算模型之一.KMV模型基于资产价值进行违约系数的计算，在KMV信用评级时，通常将默认违约点统一设定为一个固定的调节系数，且不考虑人们的主观感受对资产价格的影响.这种固定调节系数的方法虽然简单，但是容易导致信用风险评估的僵化，并滞后于市场实际风险的情况.与此同时，在不同的国家，其上市公司的水平和规模往往不同，人们对市场的态度也会有变化.基于这些缺陷，使得KMV模型的广泛应用受到了一些限制.

关 键 词： 差分进化 违约概率 分位数回归 信用评价

分 类 号： [F83 F27]

领　　域： [经济管理] [经济管理] [经济管理]