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

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

2、更適用于中國的實(shí)際情況?；谝蜃臃治龇椒ǖ腖ogistic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%）；從信用評級的角度來看，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)險狀況，但基于因子分析的Logistic回歸模型的評級結(jié)果比KMV模型較準(zhǔn)確。
　　 經(jīng)過定性分析，本文選取了21個財務(wù)指標(biāo)，然后運(yùn)用因子分析方法，得到了9個主要因子，其中償債能力、營