本文關鍵詞： KMV模型 系統(tǒng)仿真 科技型中小上市公司 違約距離 違約概率　出處：《財會月刊》2017年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：國內(nèi)外目前尚沒有KMV模型的簡單計算方法,許多學者只能通過復雜編程來實現(xiàn)KMV的運行。利用Simulink功能模塊選擇及模塊設置可對復雜的KMV模型進行系統(tǒng)仿真集成,通過友好界面利用KMV模型快速計算中小上市公司違約距離和違約概率。選取滬深兩市14家ST科技型中小上市公司以及20家非ST科技型中小上市公司進行實驗研究,結果表明:發(fā)生財務危機后ST科技型中小上市公司與非ST科技型中小上市公司信用風險違約距離存在顯著區(qū)別;但一般情況下,它們的信用風險違約概率都較低;金融機構可以利用MKV仿真模型對科技型上市公司進行實時動態(tài)風險監(jiān)控。
[Abstract]:At present, there is no simple calculation method of KMV model at home and abroad, many scholars can only realize the operation of KMV through complex programming. The system simulation and integration of complex KMV model can be carried out by using Simulink function module selection and module setting. Through the friendly interface, using KMV model to calculate the default distance and probability of the small and medium-sized listed companies quickly. The experimental study is carried out on 14 St technology small and medium-sized listed companies and 20 non-St technology small and medium-sized listed companies in Shanghai and Shenzhen stock markets. The results show that: after the financial crisis, there are significant differences in the distance of credit risk default between small and medium-sized St technology listed companies and non-St technology small and medium-sized listed companies, but in general, their credit risk default probability is lower. Financial institutions can use MKV simulation model to monitor the real-time dynamic risk of technology listed companies.
【作者單位】： 長江師范學院財經(jīng)學院;湖北文理學院管理學院;
【基金】：湖北省襄陽市科技計劃及成果轉化項目(項目編號:201612) 長江師范學院科研資助項目(項目編號:20170037)
【分類號】：F276.44;F832.51;N945.13

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本文編號：1506773