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KMV模型的MATLAB代码-KMV-model: KMV模型

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简介:
简介:本项目提供了KMV模型的MATLAB实现代码。KMV模型是一种用于企业信用风险评估的方法,通过模拟公司资产价值波动预测违约概率。 KMV模型的MATLAB代码可以用于金融工程中的企业违约概率分析。此代码实现了基于期权定价理论来评估公司债务价值的方法,并通过模拟企业的资产价格波动预测可能的违约事件发生时间及可能性大小。 为了使用该代码,用户需要先准备相关的输入参数,如公司的市场价值、负债水平以及风险偏好等信息。随后可以运行计算模块以获得模型输出结果,包括但不限于企业距离违约的时间长度(DD)、一年内的预期违约概率(PD)和相应的信用等级转换矩阵等关键指标。 值得注意的是,在应用过程中可能需要对原始代码进行适当调整或扩展,以便更好地适应特定研究目的或者数据集特征。此外还可以考虑结合其他金融模型或统计工具进一步增强分析效果与准确性。

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客服
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  • KMVMATLAB-KMV-model: KMV
    优质
    简介:本项目提供了KMV模型的MATLAB实现代码。KMV模型是一种用于企业信用风险评估的方法,通过模拟公司资产价值波动预测违约概率。 KMV模型的MATLAB代码可以用于金融工程中的企业违约概率分析。此代码实现了基于期权定价理论来评估公司债务价值的方法,并通过模拟企业的资产价格波动预测可能的违约事件发生时间及可能性大小。 为了使用该代码,用户需要先准备相关的输入参数,如公司的市场价值、负债水平以及风险偏好等信息。随后可以运行计算模块以获得模型输出结果,包括但不限于企业距离违约的时间长度(DD)、一年内的预期违约概率(PD)和相应的信用等级转换矩阵等关键指标。 值得注意的是,在应用过程中可能需要对原始代码进行适当调整或扩展,以便更好地适应特定研究目的或者数据集特征。此外还可以考虑结合其他金融模型或统计工具进一步增强分析效果与准确性。
  • 实用KMV.rar
    优质
    本资源提供了关于KMV模型的实际应用和解析内容,包含模型理论、计算方法及案例分析等资料,适用于金融风险评估的学习与研究。 我研究了多个KMV模型,并花了两天时间制作出一个相对可靠的版本。尽管代码编写得有些简单直接,但结果应该是令人满意的。此外,我还添加了很多注释,适合初学者使用。
  • 实用KMV.rar
    优质
    此资源为《实用的KMV模型》,包含企业信用风险评估中广泛应用的KMV模型理论、应用案例及实操技巧等内容。适合金融从业者学习参考。 我研究了多种KMV模型,并用两天时间成功开发了一个相对可靠的版本。虽然代码可能略显笨拙,但结果令人满意。此外,代码中有许多注释,非常适合初学者使用。
  • KMV MATLAB及PD:计算概率R语言实现
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    本资源提供了基于KMV模型的概率违约(PD)计算方法,并使用MATLAB和R语言进行实现。包含理论详解与实用代码示例。 该项目的目标是计算公司在一年内违约的概率。目前项目包括基于KMV-Merton模型的PD(违约概率)计算以及使用记分卡和逻辑回归模型进行局部放电计算。 本项目的数据来源于UCLA LoPucki数据库及Compustat数据库,包含了破产公司和基础公司的相关信息。数据清理过程是通过Python完成的。如果您需要更多关于数据清理或其他项目阶段的信息,请通过LinkedIn联系我。
  • KMVMATLAB:计算距离R及预测信用评级变动
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    本资源提供基于KMV模型的MATLAB代码,用于计算公司债务距离R,并预测其信用等级的变化情况。适合金融工程与风险管理学习者使用。 KMV模型使用MATLAB代码来计算违约距离R,并预测信用等级变化。该模型基于默顿的公司债务与股权价值理论(Merton model),用于评估企业的信用风险。DtD是衡量企业财务状况恶化到触发债务违约的时间长度,也是KMV模型的一个重要组成部分。
  • KMVMATLAB实现- PromiseEnterpriseModel:识别失信企业竞赛
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    本文介绍了如何使用MATLAB实现KMV企业信用风险模型,并应用于识别潜在的失信企业,助力信贷风险管理。 KMV模型与MATLAB代码的运行流程如下: 1. 运行环境:Windows 10、Python 3.6.4。 2. 在使用之前,请确保已安装以下Python包:re, pandas, numpy, sklearn, lightgbm, xgboost 和 catboost。 3. 将复赛数据放入shandong_data文件夹中。 4. 运行run.py文件,生成并提交submit.csv结果文件。 建模思路主要基于KMV模型和Logistic回归模型。然而,这些传统方法需要高质量的标准化公司数据,并且难以及时捕捉到内部变化、市场变动等信息,具有一定的滞后性。随着大数据技术的发展,如何利用大规模稀疏数据建立企业的信用评估机制成为了一个重要的研究方向。 本次建模从企业基本信息、运营情况、区域/业务竞争力分析以及信用历史四个维度对企业进行描述刻画,并通过一系列的数据清洗步骤(如值变换和删除无效变量)对原始数据进行了处理。最终选择了51个重要特征,基于KS值及单变量分析等方法确定了这些关键因素。 经过上述建模过程,在复赛中取得了A榜第一、B榜第五的好成绩。
  • 流变本构MATLAB-Rheo-Model
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    Rheo-Model提供了一系列用于模拟和分析材料流变行为的MATLAB代码及函数,涵盖多种经典与现代流变学本构模型。 本构模型MATLAB代码用于流变模型计算,包括LAOS(大振幅震荡剪切)和启动过程的模拟。这里提供的第一个例子采用的是Rolie-Poly模型[1]进行演示。 对于启动过程中剪切速率的ODE求解器功能采用了矩阵形式以提高计算效率。通过循环探索感兴趣的频率范围,并考虑了并行计算可能带来的性能提升。在LAOS操作中,可以调整剪切率作为参数来观察其影响。 为了运行MATLAB代码,请确保安装了适当的MATLAB Runtime环境(如9.3版本的R2017b)以支持独立的应用程序执行。 参考文献: Likhtman, A.E., & Graham, R.S. (2003). A simple constitutive equation for linear polymer melts derived from molecular theory: The Rolie–Poly model. Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics, 114(1), 1-12.
  • KMV 信用风险 - 违约概率与风险评估:基于穆迪方法计算公司违约概率及欧洲看涨期权-MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB编程实现KMV信用风险模型,依据穆迪方法估算企业违约概率,并应用欧洲看涨期权定价理论进行风险评估。 KMV-Merton 模型的违约概率是由 Jin-Chuan Duan、Geneviève Gauthier 和 Jean-Guy Simonato (2005) 提出的。该代码根据穆迪 KMV 方法计算违约概率,其中公司股权遵循 Merton 所提出的几何布朗运动模型,而违约概率则通过计算公司的市场价值对应的欧式看涨期权来确定。在这一过程中,使用了 Newton-Raphson 方法来求解股票的价值,并假设股票具有一定的波动性。
  • Matlab对Nelson-Siegel影响-Nelson-Siegel-model-master
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    本项目探讨了Matlab环境下Nelson-Siegel模型的应用与优化,通过调整参数和算法实现债券收益率曲线的精确拟合。代码位于Nelson-Siegel-model-master仓库中。 MATLAB代码对我的本科论文产生了影响:分析中国国债收益率曲线的特征及与宏观经济变量的关系。 摘要: 国债收益率曲线描述了不同期限国债之间的利率关系及其相互作用,在有效的金融市场中,该曲线蕴含着丰富的经济信息,并具有重要的微观和宏观意义。本段落通过Nelson-Siegel-Svensson模型估算中美两国国债收益率曲线结构,并用三维图进行展示。对比美国的数据统计结果发现:中国银行间债券市场短期利率波动较大且离散;而中期与长期的利差则明显小于美国。 随后,我们进行了主成分分析(PCA),结果显示水平因子、斜率因子和曲率因子是影响收益率曲线特征的主要因素,并进一步探讨了这些主要成分与宏观经济变量之间的关系。其中,水平因子包含了通货膨胀的信息,斜率因子反映了市场参与者的信心及预期变化;而债券市场的利率发现作用比货币供给对货币政策的响应速度更快。 最后,在分析中我们识别出国债收益率曲线的关键特征并得出结论:只有通过丰富债券品种、激发债券市场活力的方式才能使该市场进一步发挥其在利率发现中的重要作用。此外,论文细节部分还包含了一些MATLAB代码的相关工作内容。