上市公司信用风险度量研究  

作　　者：张鹏[1] 曹阳[1] 

机构地区：[1]中南财经政法大学新华金融保险学院,湖北武汉430073

出　　处：《财经问题研究》2012年第3期66-71,共6页Research On Financial and Economic Issues

基　　金：国家社会科学基金项目"中国外商直接投资的区位选择与优化配置研究"(11CJY078)

摘　　要：本文利用KMV模型计算出样本上市公司的违约距离,并将其作为PROBIT模型的自变量计算出上市公司的违约概率。实证结果表明,违约距离能较好地识别上市公司的信用风险,将违约距离作为自变量进行PROBIT建模分析时明显提高了模型的统计显著性和预测精度。在无法利用KMV模型测算上市公司经验违约率时,利用加入违约距离做自变量的PROBIT模型可以实现有效的替代,将二者结合起来使用能够为金融机构的信用风险评价提供科学依据。

关 键 词：PROBIT模型 KMV模型 信用风险 违约距离 经验违约率 

分 类 号：F832.2[经济管理—金融学]