期刊文献+

KMV模型的修正及其应用 被引量:21

在线阅读 下载PDF
导出
摘要 传统的KMV模型使用公司价值的历史波动率来近似估计波动率,然而通过本文的实证分析,说明这一近似方法在目前的中国市场环境下不适用。文章使用GARCH(1,1)模型来预测公司价值的波动性,以此计算违约距离,并与使用历史波动率计算的违约距离进行比较,认为使用GARCH(1,1)模型计算的结果与实际状况更加相符。
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2008年第9期67-69,共3页 Statistics & Decision
基金 广东省社会发展领域科技计划资助项目(NO.63122)
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献14

  • 1董颖颖,薛锋,关伟.KMV模型在我国证券市场的适用性分析及其改进[J].生产力研究,2004(8):116-117. 被引量:30
  • 2张智梅,章仁俊.KMV模型的改进及对上市公司信用风险的度量[J].统计与决策,2006,22(18):157-160. 被引量:43
  • 3JAMES D.HAMILTON.时间序列分析[M].刘明志,译.北京:中国社会科学出版社,1999:345-402.
  • 4Nelson.Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns:A New Approach[ J ].Econometrica,1991,(59):349 -370.
  • 5Kupiec,Paul H.Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models[J].Journal of Derivatives,1995,3 (2):73-84.
  • 6Morgan J.P.Risk Metrics Technical Document[M].New York,1995.
  • 7易单辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2003.
  • 8Terence C.Mills.金融时间序列的经济计量模型.[M].北京:经济科学出版社,2002.159-162.
  • 9Radcliffe GEdmonds.Is exchange rate volatility excessive? an ARCH and AR approach.[J].The quarterly review of economics and finance,2004,44:122-154.
  • 10Francis X.Diebold.经济预测.[M].北京:中信出版社,2003.307-326.

共引文献61

同被引文献143

引证文献21

二级引证文献53

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部