Advertisement

KMV模型的MATLAB代码：计算距离R及预测信用评级变动

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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 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。
     
  • Matlab中计算测地距离的代码
    优质
    本段代码用于在MATLAB环境中实现计算两点间的测地距离，适用于地理数据分析与处理，帮助用户精确测量地球表面上任意两点的距离。 计算测地距离的MATLAB代码包括使用Dijkstra算法和Floyd算法的方法。此外，还提供了一个关于瑞士卷的例子以供参考。
     
  • GARCH模型预测波动率及R语言源码.zip
    优质
    本资源包含基于GARCH模型进行金融时间序列波动率预测的相关理论介绍、实例分析以及详细的R语言代码实现，适用于学术研究与实践操作。 GARCH模型用于预测波动率的R语言源码提供了实现这一统计方法的具体代码。这段描述介绍了如何使用GARCH模型进行金融时间序列分析中的波动率预测，并给出了相关的编程资源，帮助用户理解和应用该技术。
     
  • 用Matlab计算点到曲线的距离的代码
    优质
    本代码使用MATLAB编写，旨在高效准确地计算平面上任一点到给定参数曲线的最短距离。适用于工程和科学领域的数据分析与图形处理需求。 function [xy,distance,t_a] = distance2curve(curvexy,mapxy,interpmethod) % distance2curve: 计算从一个点到一般曲线弧的最小距离。 % 使用方法：[xy,distance,t] = distance2curve(curvexy,mapxy)，此用法使用线性曲线段。 % 可选参数：[xy,distance,t] = distance2curve(curvexy,mapxy,interpmethod)
     
  • 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。
     
  • 基于支持向量机(SVM)的多维时间序列预测及其多变量版本，含MATLAB代码和模型评估指标(R², MAE, MSE, R)
    优质
    本文探讨了利用支持向量机(SVM)进行多维时间序列预测的方法，并提供了其在多变量情况下的应用。文中不仅分享了详细的MATLAB实现代码，还对预测模型使用了R²、MAE、MSE和相关系数(R)等指标进行了全面评估。 本段落将探讨基于支持向量机（SVM）的多维时间序列预测技术及其在MATLAB中的实现方法。作为强大的数值计算与编程环境，MATLAB非常适合执行复杂的统计及机器学习任务，例如时间序列预测。 支持向量机是一种监督式学习算法，在分类问题中首次被提出，并逐渐应用于回归分析。对于时间序列预测而言，SVM通过识别历史数据的模式来预判未来趋势。在多变量时间序列预测中，涉及多个相互关联的变量联合进行预测，这对于理解和建模复杂系统至关重要。 **支持向量机回归基础** 在SVM回归问题上，目标是找出一个超平面以最佳方式拟合训练数据，并使泛化误差最小化。通过最大化边缘来实现这一目标——确保所有数据点尽可能远离决策边界。在回归分析中，这个超平面被转化为一种称为SVR（支持向量回归器）的函数形式。 当预测值与实际值之间的差异超过预设阈值ε时，SVM将对这些偏差进行惩罚，以鼓励模型找到一条能够尽量接近所有数据点的最佳拟合线。 **多维时间序列预测** 在处理多个同时变化变量的时间序列问题中，SVM需要考虑它们相互间的影响。通过构建一个包含所有相关变量的联合模型，可以捕捉到其间的复杂关联关系，并提高预测准确性。 **MATLAB实现** 使用MATLAB内置函数`svmtrain`和`svmpredict`来建立和支持向量机回归模型是常见的做法。主程序文件如`main.m`可能包括数据加载、预处理、训练模型、进行预测以及性能评估的代码段落。“初始化”脚本（例如，名为“initialization.m”的文件）通常负责设置初始参数和数据准备。 SVM的具体功能实现通过编译后的C/C++语言函数完成，如MATLAB调用的`svmtrain.mexw64` 和 `svmpredict.mexw64` 文件。这些预编译模块执行了支持向量机模型训练及预测的核心逻辑。 **评估指标** 为了衡量SVM回归模型的表现，通常使用以下几种评价标准： - **R²（决定系数）**: 用于度量模型解释数据变异性的能力范围从0至1，值为1表示完美预测。 - **MAE（平均绝对误差）**: 计算所有样本实际值与预测值之差的绝对值均值；越低代表预测准确性越高。 - **MSE（均方误差）**: MAE平方形式，对大偏差更敏感但可能受异常数据点影响较大。 - **RMSE（根平均平方误差）**: MSE的算术平方根，单位与目标变量一致。 - **MAPE（平均绝对百分比误差）**: 预测值和实际值之差占真实值比例均值；适合处理数值范围广泛的情况。 **参数说明** 文档如“参数说明.txt”可能包含有关配置SVM模型的详细指导信息，包括正则化系数C、ε容许度、核函数类型（例如线性、多项式或高斯）及其相关设置等细节内容。 通过理解上述概念和工具的应用方法，我们能够更好地利用支持向量机进行多维时间序列预测，并在MATLAB中构建高效且精确的预测模型。
     
  • MATLAB中的均匀分布函数代码-Wasserstein距离：适用于1D及2D Wasserstein距离计算的简洁代码...
    优质
    这段代码提供了在MATLAB中计算一维和二维空间内Wasserstein距离（也称为Earth Movers Distance）的便捷方法，特别适用于基于均匀分布的研究与应用。 以下是用于计算一维概率分布的1-和2-Wasserstein距离的紧凑MATLAB代码。Wasserstein距离的一般定义可以查阅相关文献。 此实现基于以下事实：对于给定的概率分布u和v，1-Wasserstein距离可表示为： \[ W_1(u, v) = \int |F_u^{-1}(t) - F_v^{-1}(t)| dt \] 其中\(F_u\) 和 \(F_v\) 分别是累积密度函数（CDF），而\(F_u^{-1}\)和 \(F_v^{-1}\) 是对应的伪逆累积分布函数。2-Wasserstein距离可以表示为： \[ W_2(u, v) = \left( \int |F_u^{-1}(t) - F_v^{-1}(t)|^2 dt \right)^{0.5} \] 代码假设u和v是离散且均匀的概率分布。在这种情况下，存在样本使得任何来自\( u \) 分布的随机变量满足： \[ X_k = F_u(k),\quad k=1, 2,...n \] 这些样本作为函数输入，并被假定为按升序排序。累积分布函数及其伪逆由阶跃函数给出。 该代码已在MATLAB R2017a中测试通过，针对（在计算1-Wasserstein距离时）和进行了验证。另外的代码能够用于一般p-Wasserstein距离的计算，但相对于描述的情况而言更复杂。 参考文献可以查看 Carrillo 和 Toscani 的相关研究工作：“非线性扩散方程中的Wasserstein度量及其长时间行为”。