kmv.rar_EstAssetValue_KMV代码人大_KMV源代码_Python的kmv代码

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173 浏览量 2022-09-23 20:03:36 上传评论收藏 2KB RAR 举报

《KMV模型与Python实现详解》 KMV（Kashan, Merton, and Vasicek）模型，是由罗伯特·默顿提出的信用风险度量模型，主要用于评估金融机构的违约概率。该模型基于现代期权定价理论，将债务视为持有者的看跌期权，将企业的资产视为标的资产，通过计算债务的“信用利差”来评估信用风险。在金融领域，KMV模型被广泛应用于信贷风险管理和投资决策。 KMV模型的核心思想是：企业资产的价值波动性越大，其违约概率越高；反之，波动性越小，违约概率越低。具体来说，模型通过以下步骤计算违约概率： 1. **确定企业资产价值**：需要估算企业的资产价值，这通常基于企业的财务报表和市场数据。在实际操作中，可能需要用到诸如收入预测、现金流折现等方法。 2. **构建资产价值分布**：假设企业资产价值服从某种概率分布，例如正态分布或学生t分布。分布参数可以通过历史数据或市场信息估计。 3. **计算破产边界**：设定一个阈值，当企业资产价值低于这个阈值时，企业被认为可能会违约。这个阈值通常被称为“最小资产价值”或“破产边界”。 4. **计算违约概率**：通过求解资产价值分布落在破产边界的概率，得到企业的年度违约概率。本压缩包中的代码文件，包括以下几个部分： - **KMVcompute.m**：这是核心的KMV模型计算函数，可能包含了输入参数如资产价值、负债、资产波动率等，以及计算违约概率的逻辑。 - **KMVOptSearch.m**：可能用于优化模型参数，如寻找最佳的破产边界或资产价值分布参数。 - **KMVfun.m**：可能是一些辅助函数，如资产价值分布的模拟或者辅助计算。 - **EstAssetValue.m**：可能是用于估计企业资产价值的函数，可能包含各种财务模型和估值技术。 Python的KMV代码实现，可以充分利用Python的数据处理和科学计算库，如NumPy和Pandas，进行数值计算和数据处理。通过将这些MATLAB代码转换为Python，可以实现更高效、更易读的代码结构，并能与其他Python数据分析工具无缝集成。这个压缩包提供了KMV模型的实现，对于学习和理解信用风险评估，以及进行实际的信贷风险管理实践具有很高的参考价值。通过对这些代码的研究和应用，可以深入理解KMV模型的工作原理，并将其应用于实际的金融分析中。

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kmv.rar （4个子文件）

KMVOptSearch.m 305B

KMVfun.m 219B

KMVcompute.m 2KB

EstAssetValue.m 180B

%test KMV %r: risk-free rate %T: Time to expiration T=1;%输入月数 %DP:Defaut point；DP=SD+0.5*LD;SD: short debt, LD: long debt %D:Debt maket value D=DP;%债务的市场价值，可以修改 %theta: volatility %PriceTheta: volatility of stock price %EquityTheta: volatility of Theta value %AssetTheta: volatility of asset %E:Equit maket value %Va: Value of asset %%%%%%%%%%%变量设定 %sheet1 是股权波动率 EquityTheta %sheet2 股权价值-元 E %sheet3 银行违约点-元 DP %sheet4 无风险利率 r %sheet5 T 将设定债务到期期限 %sheet6 D 债务的市场价值元 clc;clear; data1=xlsread('textdatafavar.xls','sheet1'); data2=xlsread('textdatafavar.xls','sheet2'); data3=xlsread('textdatafavar.xls','sheet3'); data4=xlsread('textdatafavar.xls','sheet4'); data5=xlsread('textdatafavar.xls','sheet5'); data6=xlsread('textdatafavar.xls','sheet6'); [a,b]=size(data1); function E=EstAssetValue(D,r,T,AssetTheta,Va) d1=( log(Va/D)+(r+0.5*AssetTheta^2)*T ) / (AssetTheta*sqrt(T)); d2=d1-AssetTheta*sqrt(T); E=Va*normcdf(d1)-exp(-r*T)*normcdf(d2)*D; function [Va,AssetTheta,fval,exitflag]=KMVOptSearch(E,D,r,T,EquityTheta) %KMVOptSearch %code by ariszheng@gmail.com EtoD=E/D; x0=[1,1];%搜素初始点 [VaThetaX,fval,exitflag]=fsolve(@(x) KMVfun(EtoD,r,T,EquityTheta,x), x0); Va=VaThetaX(1)*E; AssetTheta=VaThetaX(2); % F=KMVfun(EtoD,r,T,EquityTheta,x) function F=KMVfun(EtoD,r,T,EquityTheta,x) d1=( log(x(1)*EtoD)+(r+0.5*x(2)^2)*T ) / ( x(2)*sqrt(T)); d2=d1-x(2)*sqrt(T); F=[ x(1)*normcdf(d1)-exp(-r*T)*normcdf(d2)/EtoD-1; normcdf(d1)*x(1)*x(2)-EquityTheta]; for i=1:b for j=1:a EquityTheta=data1(j,i); E=data2(j,i); D=data6(j,i); DP=data3(j,i); r=data4(j); T=data5(j); [Va(j,i),AssetTheta(j,i),fval,exitflag(i)]=KMVOptSearch(E,D,r,T,EquityTheta); %to compute the Va and AssetTheta DD(j,i)=(Va(j,i)-DP)/(Va(j,i)*AssetTheta(j,i)); %计算违约距离 EDF(j,i)=normcdf(-DD(j,i)); %计算预期违约率 end end for m=1:14 for n=1:a DP=data6(n,m); r=data4(n); T=data5(n); d1(n,m)=(log(Va(n,m)/DP)+(r+0.5*AssetTheta(n,m)^2)*T)/(AssetTheta(n,m)*sqrt(T)); d2(n,m)=d1(n,m)-AssetTheta(n,m)*sqrt(T); creditpremiumDP(n,m)=-1/T*log(normcdf(d2(n,m))+Va(n,m)/(DP*exp(-r*T))*normcdf(-d1(n,m))); %内生的信用溢价 end end junzhi=mean(creditpremiumDP); biaozhuncha=std(creditpremiumDP);

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