Logistic模型和KMV模型在中國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的比較研究.pdf

1、信用風(fēng)險(xiǎn)始終是金融機(jī)構(gòu)所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)度量是信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)。如何通過(guò)借鑒和改進(jìn)國(guó)際上先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)和方法，建立適合中國(guó)國(guó)情的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型和方法，是目前中國(guó)金融業(yè)面臨的一個(gè)重要課題。
　　 本文以中國(guó)上市公司為研究對(duì)象，對(duì)基于因子分析方法的Logistic回歸模型和KMV模型在信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用進(jìn)行比較分析。從違約概率衡量上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的角度來(lái)看：基于因子分析方法的Logistic回歸模型比KMV模型

2、更適用于中國(guó)的實(shí)際情況。基于因子分析方法的Logistic回歸模型具有93.3%的準(zhǔn)確判別率，但把非違約公司判為違約公司的誤判率較高（誤判率為10%）；從信用評(píng)級(jí)的角度來(lái)看，基于因子分析的Logistic回歸模型和KMV模型都能反映上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，但基于因子分析的Logistic回歸模型的評(píng)級(jí)結(jié)果比KMV模型較準(zhǔn)確。
　　 經(jīng)過(guò)定性分析，本文選取了21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，然后運(yùn)用因子分析方法，得到了9個(gè)主要因子，其中償債能力、營(yíng)