【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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。
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