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本文结合我国实际情况对非上市公司动态风险度量模型PFM进行改进,采用神经网络方法估计非上市公司的资产价值和波动率,用资产保值增值率代替资产的连续回报,进行违约距离计算。对农业类非上市公司的实证分析表明本方法对我国非上市公司具有较好的信用风险评价和预测能力。
农业类非上市公司违约风险动态评价
【摘 要】
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本文结合我国实际情况对非上市公司动态风险度量模型PFM进行改进,采用神经网络方法估计非上市公司的资产价值和波动率,用资产保值增值率代替资产的连续回报,进行违约距离计算
【机 构】
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浙江财经学院金融学院;
【出 处】
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农业经济问题
【发表日期】
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2004年期
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