文献类型：期刊文章

作　　者：王秀国[1] 谢幽篁[1]

机构地区：[1]中央财经大学应用数学学院,北京100081

出　　处：《系统工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70901079);中央财经大学科研创新团队支持计划项目

年　　份：2012

卷　　号：30

期　　号：12

起止页码：26-32

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2011_2012、CSSCI、CSSCI2012_2013、EBSCO、INSPEC、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：根据我国还没有大量的违约历史数据库,违约距离(default distance,DD)和预期违约概率(expecteddefault frequency,EDF)的映射关系还没有建立的情况下,提出了基于条件在险值(conditional value at risk,CVaR)和GARCH(1,1)的扩展KMV模型,其中CVaR值和其极端波动下的违约距离,作为新的信用风险度量指标。最后,选取了中国沪市A股的两组共14个公司进行了实证分析。结果表明用扩展的KMV模型对样本公司的信用风险评估具有良好的效果,并且很好地对市场的信用风险状况做出预警。

关 键 词：KMV模型 极端违约距离CVaR  GARCH(1,1)

分 类 号：F224]