基于BP-KMV模型的非上市公司信用风险度量
我国商业银行面对的信贷客户大都是非上市公司,如何有效地度量非上市公司的信用风险一直是我国商业银行亟待解决的难题.通过构建BP神经网络与KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,以46家中国制造业上市公司及35家制造业非上市公司的相关数据为样本,运用Matlab技术进行实证分析,结果表明,通过该模型计算出来的非上市公司违约率可用度很高,能很好地评估上市公司信用状况.
信用风险、BP-KMV模型、违约距离、Matlab技术
F830.5(金融、银行)
中国—东盟区域发展协同创新中心科研专项及教育部长江学者和创新团队发展计划联合资助项目cw201504
2017-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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