农业类非上市公司违约风险动态评价
本文结合我国实际情况对非上市公司动态风险度量模型PFM进行改进,采用神经网络方法估计非上市公司的资产价值和波动率,用资产保值增值率代替资产的连续回报,进行违约距离计算.对农业类非上市公司的实证分析表明本方法对我国非上市公司具有较好的信用风险评价和预测能力.
信用风险评价、KMV模型、PFM模型、神经网络、农业类非上市公司
30
F83;F27
2014-12-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
71-75
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信用风险评价、KMV模型、PFM模型、神经网络、农业类非上市公司
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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