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KMV在MATLAB和R中默认计算的概率模型(PD-models)。

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简介：
该项目的核心目标是评估公司面临违约的年度可能性。具体而言，该项目着重于利用KMV-Merton模型来精确计算违约概率（PD）。此外，还采用了记分卡和逻辑回归模型的局部放电方法进行PD的分析。为了实现这一目标，我提供了存储库链接，其中包含Python代码，可以利用机器学习模型从UCLALoPucki数据库的破产数据以及Compustat数据库的财务信息中自动提取默认概率估计。数据预处理环节则通过Python脚本完成。如果您希望深入了解数据清理流程或其他相关步骤的细节，欢迎通过LinkedIn与我取得联系。

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  • KMV MATLAB代码及PD模型：计算概率的R语言实现
    优质
    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。
     
  • KMV模型的MATLAB代码-KMV-model: KMV模型
    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。
     
  • KMV模型的MATLAB代码：计算距离R及预测信用评级变动
    优质
    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。
     
  • KMV 信用风险模型 - 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模型-MATLAB实现
    优质
    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。
     
  • 基于R语言的概率图模型课件_LPGR_ChinesePPT.zip
    优质
    本资料为《基于R语言的概率图模型》课程讲义，包含详细的教学内容和示例代码。适用于学习概率图模型及其实现，支持中文阅读。 概率图模型基于R语言课件_LPGR_ChinesePPT提供了一套详细的教程和示例代码，帮助学习者掌握使用R语言进行概率图建模的方法和技术。该课程涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，并通过实际案例分析加深理解。文档中不仅包括理论讲解，还包含了大量的实践操作指导，使学员能够熟练运用相关工具解决复杂问题。
     
  • 实用的KMV模型.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。
     
  • 实用的KMV模型.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。
     
  • GARCH模型在R语言中的波动率预测
    优质
    本文介绍了如何使用R语言进行GARCH模型的应用与实现，重点探讨了该模型在金融时间序列分析中对股票市场波动率预测的具体方法和步骤。 利用R语言，根据GARCH模型进行波动率的预测。
     
  • 利用Matlab计算Markov链模型的转移概率矩阵P
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用MATLAB软件进行马尔可夫链模型中转移概率矩阵P的计算，为研究和应用提供了实用的技术支持。 在Matlab中求解Markov链模型的转移概率矩阵P的方法是通过编写相应的代码来实现。这通常涉及到定义状态空间、初始概率向量以及根据问题的具体情况计算或估计转移概率。一旦这些信息被确定，就可以使用线性代数方法或者内置函数来解决相关的数学方程组以获得转移概率矩阵P。
     
  • MATLAB中chirp信号模型在GPS捕获中的虚警概率分析
    优质
    本文探讨了利用MATLAB仿真平台对GPS系统中采用chirp信号模型进行信号捕获时出现的虚警情况，并对其概率进行了深入分析。 在GPS捕获过程中应用chirp信号模型时，使用Matlab来模拟虚假报警概率。