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基于資產(chǎn)市值時序變化的公司信用風(fēng)險研究

發(fā)布時間:2020-10-01 19:45
   公司信用作為社會信用最重要的組成部分,同時也是金融市場體系中的基礎(chǔ)信用載體和新型市場監(jiān)管機制中的核心成分。對公司信用風(fēng)險的準(zhǔn)確評估和有效管理,不僅有利于企業(yè)自身的良好經(jīng)營與健康發(fā)展,而且也有利于促進金融市場的穩(wěn)定,符合我國加快構(gòu)建社會信用體系建設(shè)的要求。本文主要通過對公司資產(chǎn)市值時序變化的研究,來對公司信用風(fēng)險進行參數(shù)和非參數(shù)方法建模度量。數(shù)據(jù)選取wind分類的9個行業(yè)18家上市的ST(證監(jiān)會關(guān)注類,具有高違約風(fēng)險)公司和非ST公司,2011-2015共五年的月度資產(chǎn)市值數(shù)據(jù)。首先建立公司資產(chǎn)市值原始數(shù)據(jù)的KSVM(核支持向量機)和RF(隨機森林)方法預(yù)測模型,并計算考察期違約距離。從預(yù)測精度來看,RF模型對市值的整體預(yù)測效果較KSVM更好,但兩模型對ST公司的市值預(yù)測精度要明顯低于非ST公司。系由公司資產(chǎn)市值波動存在一定跳躍變化因素,且ST公司對內(nèi)外部環(huán)境因素變化更為敏感,市值跳躍波動頻次更高、跳躍幅度更強。為此,我們在信用結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上引入跳躍變化因素,建立跳躍擴散的隨機微分方程來對市值跳躍變化進行刻畫,并采用MCMC方法下貝葉斯估計和Gibbs抽樣對模型參數(shù)進行估計,進而計算出對應(yīng)的違約距離,來反映公司信用風(fēng)險狀況。整個估計結(jié)果在違約風(fēng)險的定性分析上和機器學(xué)習(xí)方法保持一致,但在定量測定上,跳擴散隨機模型的估計結(jié)果更為穩(wěn)健和準(zhǔn)確。
【學(xué)位單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類】:C81
【部分圖文】:

統(tǒng)計分布,違約距離,違約概率


圖 2-1 違約距離和違約概率含 圖示外,本研究還針對資產(chǎn)價值絕對變化給出了一個違約距離的簡單定過資產(chǎn)市值的一定時間點 t 時刻的預(yù)測結(jié)果(用 表示)與該時值的絕對差異作為簡單違約距離的判定,計算公式為:DD = 公式的計算結(jié)果分析主要在第三章機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用中進行介紹。約概率約概率主要考察企業(yè)在約定時點或時段內(nèi),公司資產(chǎn)市值低于違約能性。結(jié)合圖 2-1 對違約概率的直觀圖示描述,根據(jù)統(tǒng)計分布概率論方法,我們假定資產(chǎn)市值是一個隨時間波動的隨機變量,且其對一定的分布形式: ¢ (π),違約概率可以表示為:P( D) = 其中在指定 T 時刻,若企業(yè)資產(chǎn)市值低于該時刻對應(yīng)的違約門限閾

一般框架,研究方法


圖 2-2 信用研究方法一般框架一些對信用評估方法的一般介紹。信用評估方法 專家系統(tǒng)評分及等級判別統(tǒng)法(也稱 5C 法:包括 Capital 資本、Character 借款人品格能力、Collateral 資產(chǎn)抵押品、以及 Cyclecondition 經(jīng)濟周債務(wù)人的信用狀況進行綜合評分判斷,也常將此作為債務(wù)于銀行信貸組合比較常見的分類主要以美國財政部貨幣監(jiān)ptrolleroftheCurrency)開發(fā)的貸款評級分類:正常、關(guān)注5 大類。而且該分類還要求銀行對不同級別貸款提取差額補貸款可能帶來的損失,因此,該分類方法在我國商業(yè)銀。但實際中,有些貸款組合相對比較復(fù)雜,該方法的 5 級利于進行精細量化,而且在評判過程中,多以專家經(jīng)驗判

序列,市值,資產(chǎn),走勢圖


上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文3.1.2 指標(biāo)基本描述統(tǒng)計分析本章采用機器學(xué)習(xí)算法主要對資產(chǎn)市值原始數(shù)據(jù)進行建模分析,希望可以通過對資產(chǎn)市值絕對變化規(guī)律的研究來對未來某一時點進行預(yù)測,并進一步分析其與違約閾值的關(guān)系來計算出對應(yīng)的違約距離。首先我們對 18 家公司的原始資產(chǎn)市值序列作時序走勢圖。(如圖 3-1 所示)

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