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基于KMV和关联规则的上市公司信用风险传染研究

冷梅  
【摘要】: 信用风险作为债务人可能违约的风险,始终是困扰着金融机构和银行业的首要问题。随着20世纪90年代末亚洲金融危机的爆发和2007年8月美国次贷危机向其他领域持续蔓延,信用风险的传染效应引起了金融机构和监管部门的广泛关注。本文在现有研究的基础上,采用KMV模型对上市公司的信用风险进行了度量,并运用关联规则挖掘探讨了我国上市公司之间信用风险传染的规律,进而根据实证结果,对我国信用风险管理提出建设性意见,以促进适用于我国的信用风险管理和评价体系的建立。 本文首先对基本理论进行了回顾;详细评价了现代信用风险度量模型,并对四种现代信用风险度量模型进行了比较分析认为KMV模型在我国有较强适用性;然后基于KMV模型对我国上市公司信用风险评估进行了实证分析,结果表明KMV模型能及时识别上市公司的信用风险状况;最后运用关联规则挖掘方法研究上市公司之间的信用风险传染效应,并且对挖掘结果进行分析,使得投资者能及时调整投资策略,以免受到相关企业信用风险状况恶化的影响,这也是本文研究的经济意义所在。 研究结果表明,KMV模型能较好的度量上市公司信用风险,并且关联规则挖掘方法能有效的挖掘出存在信用风险传染效应的上市公司。


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