检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:曹萍[1]
出 处:《证券市场导报》2015年第8期39-44,共6页Securities Market Herald
基 金:国家自然科学基金面上项目(71372215);教育部人文社科研究青年基金项目(11YJC790092);2013年广东省哲学社科"十二五"规划项目(GD13CYJ02);2015年广东省金融学院金融学重点学科建设;广东金融学院创新强校"广东发声"重大研究项目;广东省科技金融重点研究基地的资助
摘 要:本文通过KMV模型实证研究各省、直辖市的违约距离和违约概率,建立了对各省市的地方政府债券的违约风险的评估体系。以理论违约临界值0.4%为依据,计算得出在偿债高峰年有4个省市的违约风险相对较大,只有削减自发性财政支出,才能缓解风险;另有7个省的违约风险次之,提高债券担保的比例,可缓解违约风险。其他省市基本不存在违约风险。This paper establishes a default risk evaluation system of local govemment bonds for provinces and calculates the default distance and default probability with KMV model. Using 0.4% as the benchmark of theoretical default rate, we find that, compared to other provinces, the default risks of Qinghai, Gansu, Shanghai and Beijing are higher in the year with highest payment of debt. Only through a reduction of discretionary expenditure, can default risk be mitigated. Besides, Anhui, Hainan, Sichuan, Ningxia, Xinjiang, Heilongjiang and Zhejiang have a lower default risk. They can mitigate the risks by improving the proportion of bond guarantees. For other provinces, there exists no default risk.
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