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摘要:
针对中国上市公司股权结构及其所处市场环境的特殊性,分别调整KMV模型中股权市值计算和违约点设定方法.运用KMV模型评价ST(Special Treatment)公司和非ST公司的信用风险,并检验模型识别上市公司信用风险的能力.结果表明,参数调整后的KMV模型能够提前2年识别上市公司个体的信用风险差异;提前4年识别上市公司整体上的信用风险变化趋势.
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文献信息
篇名 KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用研究
来源期刊 系统工程 学科 经济
关键词 上市公司 KMV模型 违约距离 信用风险
年,卷(期) 2004,(11) 所属期刊栏目 方法与应用
研究方向 页码范围 84-89
页数 6页 分类号 F421.36
字数 5576字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4098.2004.11.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈收 湖南大学工商管理学院 189 4139 36.0 58.0
2 张玲 湖南大学工商管理学院 138 4370 26.0 65.0
3 杨贞柿 湖南大学工商管理学院 1 298 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
上市公司
KMV模型
违约距离
信用风险
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程
双月刊
1001-4098
43-1115/N
大16开
长沙市浏河村巷37号湖南省社会科学院内
42-67
1983
chi
出版文献量(篇)
4447
总下载数(次)
29
总被引数(次)
91487
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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