2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩78頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、2004年6月,巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)公布了《新巴塞爾協(xié)議》,其目標(biāo)是鼓勵(lì)推廣更好、更系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)(特別信用風(fēng)險(xiǎn))計(jì)量和評(píng)估方法(如KMV模型)?!缎掳腿麪枀f(xié)議》高度重視內(nèi)部評(píng)級(jí)法(IRB)在風(fēng)險(xiǎn)管理和資本監(jiān)管中的作用,并以自主權(quán)和資本優(yōu)惠為激勵(lì)手段鼓勵(lì)有條件的銀行建立和發(fā)展內(nèi)部評(píng)級(jí)模型及配套的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。目前,許多國(guó)際先進(jìn)銀行已經(jīng)開始利用IRB模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量和管理,且這些銀行的綜合競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力都得到了顯著的提高。 鑒于內(nèi)部評(píng)級(jí)法的快

2、速發(fā)展,本文首先以2006年度上市公司的股票和財(cái)務(wù)信息為樣本,對(duì)KMV模型進(jìn)行了構(gòu)建和修正,并結(jié)合樣本公司在2007年度的實(shí)際違約狀態(tài),進(jìn)行了模型判別力的概率統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明現(xiàn)階段,根據(jù)t-1年的資本和財(cái)務(wù)信息構(gòu)建的KMV模型對(duì)我國(guó)公司在第t年的違約狀態(tài)具有較好的判別力。 為對(duì)KMV模型的判別效力進(jìn)行對(duì)比研究,本文又分別構(gòu)建了以相同樣本公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的多元線性回歸模型和Logit回歸模型。其中多元線性回歸模型以市盈率、股

3、東權(quán)益周轉(zhuǎn)率、財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)、盈余現(xiàn)金保障倍數(shù)、負(fù)債與權(quán)益市價(jià)比率為解釋變量,其判別力的概率統(tǒng)計(jì)結(jié)果要劣于KMV模型;而Logit回歸模型則以凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)運(yùn)資金比率和每股投資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量為解釋變量,其判別力的概率統(tǒng)計(jì)結(jié)果要優(yōu)于KMV模型。 為消除概率統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中最優(yōu)分類點(diǎn)對(duì)模型分類能力判別結(jié)果的影響,本文引入了ROC曲線方法對(duì)三種模型的實(shí)際分類能力進(jìn)行了進(jìn)一步的分析。結(jié)果表明,根據(jù)我國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)環(huán)境,在模型基本假設(shè)前提下,綜合

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論