基于KMV模型和符號數據分析的股票板塊特征分析.pdf

1、2005年以來,我國的資本市場進行了很多的基礎性、制度性改革,進入了一個快速發(fā)展的階段,如何在更大程度上挖掘股票市場信息提高投資者投資回報率,增強股市資源配置能力,監(jiān)控上市公司信用風險狀況,這類相關研究具有了更大的理論和現實意義。本文正是在這種背景下對信用風險進行量化處理和分析股票板塊特征所作的嘗試。
　　 本文是以符號數據分析方法和以Merton期權定價理論為理論基礎的KMV模型為主要研究方法,依據中國資本市場現實情況,主要進

2、行了以下研究工作:
　　 對電力設備、信息技術等八個板塊的五個重要指標如總市值、KMV模型輸出指標EDF、換手率等,運用符號數據的主成分分析和聚類分析方法進行分析,期望該方法能對指標間的相互關系及其意義,股票板塊間的特征進行一些有益的挖掘。
　　 研究結論表明,符號數據這一前沿的理論和信用風險能較好的結合并取得了良好的實證效果。KMV模型具有較強的理論價值和實踐價值,具有較強的風險預測能力；KMV模型輸出指標EDF與總市