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摘要:
现代市场经济中资信评估具有重要作用,它起着社会监督和识别违约风险的作用。根据可获得的中国上市公司的基本数据,结合遗传算法对经典 KMV 模型中的最优违约点进行了重新定义。结果显示改进的模型拟合正确率比原模型高,即改进的 KMV 模型更适合应用于中国上市公司的资信状况评估。
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文献信息
篇名 基于遗传算法 KMV 模型的最优违约点确定
来源期刊 大连理工大学学报 学科 经济
关键词 期权定价 KMV 遗传算法 信用风险
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 181-184
页数 4页 分类号 F830.9
字数 3153字 语种 中文
DOI 10.7511/dllgxb201602011
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 冯敬海 大连理工大学数学科学学院 44 410 9.0 20.0
2 田婧 大连理工大学数学科学学院 2 21 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
期权定价
KMV
遗传算法
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
大连理工大学学报
双月刊
1000-8608
21-1117/N
大16开
大连市理工大学出版社内
8-82
1950
chi
出版文献量(篇)
3166
总下载数(次)
3
总被引数(次)
39997
论文1v1指导