大数据时代***业上市公司信用风险研究 曾诗鸿,姜雪,王芳 著 mobi 下载 网盘 caj lrf pdf txt 阿里云

曾诗鸿、姜雪、王芳编著的《大数据时代***业上市公司信用风险研究》以大数据时代为背景，利用与改进KMV模型研究现代***业上市公司的信用风险，得到如下结论：①对于我国***业上市公司，在北京、山东、上海、浙江、江苏、广东六个省市中，江苏省***业上市企业信用风险水平接近平均值，山东、上海、广东三个省市***业上市企业违约距离值高于平均值，信用风险较小，北京的信用风险略高于平均水平；②通过对浙江现代***业上市公司的研究，发现温州市、宁波市、金华市违约距离大，违约概率小，信用风险状况良好，而湖州市、嘉兴市、台州市信用风险较差；③通过Logistic模型的回归结果可以看出经济周期指标中长期贷款利率及名义GDP增长率对江苏现代***业企业发展的影响。经济繁荣发展时期，伴随企业高收益的还有高的信用风险。此外，基于因子分析的Logistic模型指出总资产规模大的公司失信的可能性更大。

上篇KMV信用风险模型与应用研究

章绪论

1.1研究背景和意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2国内外文献综述

1.2.1信用风险度量的研究

1.2.2KMV模型研究综述

1.2.3KMV模型应用于行业的研究

1.3研究思路

1.4研究内容

第2章信用风险及其分析

2.1信用风险的内涵和特点

2.1.1信用风险的内涵

2.1.2信用风险的特点

2.2信用风险的度量

2.2.1传统的信用风险度量方法

2.2.2现代信用风险度量的模型

2.2.3现代信用风险度量模型在我国的适用性分析

2.3本章小结

第3章KMV模型及分析

3.1KMV模型的基本思想

3.2KMV模型的内容

3.3KMV模型的计算步骤

3.3.1估算公司资产的市场价值和其波动性

3.3.2计算违约距离

3.3.3确定违约距离DD与违约概率EDF之间的映射关系

3.4KMV模型的适用性分析

3.5本章小结

第4章我国***业及其上市公司信用分析

4.1我国***业构成及发展现状

4.1.1我国***业构成和发展分析

4.1.2我国***业上市公司信用分析

4.2***业上市公司负债结构分析

4.3***业信用风险的特征分析

4.3.1我国***业信用风险背景分析

4.3.2***业行业信用风险的特殊性分析

4.4本章小结

第5章模型的适用性实证分析

5.1模型的计算

5.1.1样本选取

5.1.2模型各参数的计算

5.2模型适用性结果分析

5.2.1描述统计分析

5.2.2两***样本均值T检验

5.2.3模型的准确率分析

5.2.4全部样本股票违约距离分析

5.2.5样本股票违约距离特例分析

5.2.6模型的纵向验证分析

5.3本章小结

第6章模型的应用和修正分析

6.1模型的应用分析

6.1.1评价对象样本选取和计算

6.1.2不同地区***业上市公司信用风险值比较

6.1.3***业上市企业不同行业信用风险值比较

6.2模型的修正分析研究

6.2.1模型的修正过程

6.2.2修正模型结果分析

6.3本章小结

第7章绿色环保时代中国***业上市公司的信用风险评价

7.1引言

7.2模型原理

7.3环境信息披露程度评分

7.4样本数据和实证分析

7.4.1样本选取

7.4.2实证分析

7.4.3模型的验证

上篇附录

附录A—计算违约距离的100家样本公司财务数据

附录A二ST与非ST配对的40家样本公司数据

附录A三ST与非ST配对的40家样本公司参数结果和行业分类

附录A四模型程序

附录A五样本公司（ST海龙）数据

附录A六计算违约距离的100家样本公司模型参数结果

附录A七回归数据中60家样本公司财务数据

中篇典型省市***业上市公司信用风险研究

第8章北京现代***业上市公司的信用风险

8.1数据来源

8.2实证计算过程

8.2.1计算公司股权价值VE

8.2.2计算公司股权价值波动率σE

8.2.3计算违约点DP

8.2.4求解公司资产价值V、资产价值波动率σV

8.2.5计算上市公司违约距离DD

8.3实证结果分析

第9章天津现代***业上市公司的信用风险

9.1数据来源

9.2实证计算过程

9.2.1计算公司股权价值VE

9.2.2计算公司股权价值波动率σE

9.2.3计算违约点DP

9.2.4求解公司资产价值V、资产价值波动率σV

9.2.5计算上市公司违约距离DD

9.3实证结果分析

0章四川现代***业上市公司的信用风险

10.1数据来源

10.2实证计算过程

10.2.1计算公司股权价值VE

10.2.2计算公司股权价值波动率σE

10.2.3计算违约点DP

10.2.4求解公司资产价值V、资产价值波动率σV

10.2.5计算上市公司违约距离DD

10.3实证结果分析

1章云南现代***业上市公司的信用风险

11.1数据来源

11.2实证计算过程

11.2.1计算公司股权价值VE

11.2.2计算公司股权价值波动率σE

11.2.3计算违约点DP

11.2.4求解公司资产价值V、资产价值波动率σV

11.2.5计算上市公司违约距离DD

11.3实证结果分析

2章重庆现代***业上市公司的信用风险

12.1数据来源

12.2实证计算过程

12.2.1计算公司股权价值VE

12.2.2计算公司股权价值波动率σE

12.2.3计算违约点DP

12.2.4求解公司资产价值V、资产价值波动性σV

12.2.5计算上市公司违约距离DD

12.3实证结果分析

3章浙江现代***业上市公司的信用风险

13.1数据来源

13.2实证计算过程

13.2.1计算公司股权价值VE

13.2.2计算公司股权价值波动率σE

13.2.3计算违约点DP

13.2.4计算结果

13.3实证结果分析

13.3.1违约距离、违约概率统计结果

13.3.2样本数据按照行业分类的统计描述

13.3.3样本数据按照地域分类的统计描述

中篇附录

附录B—北京、天津、重庆、四川及云南现代***业上市公司股权价值（VE）所需原始数据一览

附录B二北京、天津、重庆、四川及云南现代***上市业公司股权价值波动率（σE）所需股票月均价数据一览

附录B三北京、天津、重庆、四川及云南现代***业上市公司违约点（ DP）所需原始数据一览

附录B四有关部门发布的行业分类指引及分类

附录B五浙江省现代***业上市公司原始数据

附录B六基于MATLAB的KMV模型语句

……

下篇Logistic模型与应用研究

总结

参考文献

曾诗鸿简介

曾诗鸿，现任北京工业大学经济管理学院学术型研究生导师、副教授；美国经济学文献数据库（Econlit）收录的靠前英文学术期刊Journal of Applied Finance & Banking与Advances in Management and Applied Economics编委与匿名审稿人。SSCI期刊Energy Policy 与 Economic Modelling 匿名审稿人。2005年获 “黄达－蒙代尔经济学奖”；获北京市第九届哲学社会科学很好成果二等奖。主要研究领域包括：气候变化与空气污染治理的经济金融方法；碳金融（期权与期货）、碳配额；能源与资源（石油与天然气、金属、粮食）金融；金融服务与财政支持产业（战略新兴产业与文化产业等）的发展；银行安全的管理、本币靠前化、外汇储备资产的币种结构优化管理；货币供求；金融经济问题的建模与优化控制、资产组合理论等。

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