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雷达卡
2.使用wind自带的年化波动率代替原方法（对数收益率标准差年化）
3.当(非)流动负债出现缺失时，使用总负债代替违约点数据
4.不再使用D=DP来代替负债的账面价值
5.最终结果不再展示python计算结果，需要自己到过程文件夹内查看
6.不再单独出售中间变量的计算结果，仅可购买全部文件或仅购买计算结果
文件说明：
1.2010-2020与2021分别计算的,计算过程处于两个不同的文件夹内；
2.result2010-2021,该文件为最终计算结果
3.MATLAB-kmvfun-20210504为解方程所用
4.kmv_year20220708.py文件需要配合config.yaml及codes.xlsx运行，如需要帮助下面有联系方式。
本贴以下内容未更新
参考文献：张丹. 基于KMV模型的高科技企业信用风险评价实证研究[D].江西财经大学,2017.
计算过程：
1.样本选取
全部创业板上市公司，2021年5月4日导出4290家公司。所有数据均来源于wind数据库。
2.股权价值 E 的计算
公式：E = 流通股股数 ∗ 流通股价 + 非流通股数 ∗ 每股净资产
流通股股数：wind数据库中的流通股合计；
流通股价：当年最后一个交易日的收盘价；
非流通股数：wind数据库中的非流通股合计；
每股净资产：wind数据库中的BPS指标；
3.时间期限 T
设置为T=1；
4.无风险利率 r
一年内无调整的，按照该利率计算；一年内一次或多次调整的，按照实行天数进行加权计算。
5.债务的账面价值 D
公式：D=短期负债+长期负债*0.5；
短期负债：流动负债合计；
长期负债：非流动负债合计；
6.股权价值波动率σE
注意：
（1）年中上市没有计算结果；
（2）年中停牌的，股价按照停牌前最后一天收盘价计算；
（3）所有股价数据为后复权；（4）截至2021年5月4日仍然没有公布2020年年报的没有计算结果；
（5）wind中存在某些关键数据缺失的没有计算结果
7.资产价值、资产价值波动率、违约距离、违约概率
将上述数据全部带入用python或MATLAB写好的方程中，来计算结果。
资产价值及其波动率计算公式见参考文献公式3.13-3.16；违约距离3.18；违约概率3.20.
计算结果：
5个文件：
1.股票代码codes.xlsx，包括参与计算的公司的证券代码；
2.股权价值，上述公司的股权价值；
3.违约点，DefaultPoint.xlsx;
4.计算结果，包括6中的四个指标；（在result-python.xlsx中）
5.上述所有公司1999-12-31至2019-12-31所有日后复权收盘价，每个公司一个文件，共4290个文件。
计算环境配置说明：
1.wind环境。需要配置好python环境，并安装好wind插件。
本文所采用的数据均来源于wind数据库，由于wind数据库良好的扩展性，配合python可以完成自动化计算。
关于wind账号，可以找同学借，清北学生可以注册，其他学校应该每个学校一两台机器可以查询数据。
wind插件也可以适配于Excel，效率也比较高，没有用过所以不多说。
2.python环境
一般来说安装anaconda就可以，用到的包有pandas,numpy,scipy这三个。
3.代码文件提供了两种版本，一种是HTML版本（不再提供，阅读体验较差，提供纯代码版本，无交互结果），一种是我计算时使用的ipynb，命令基本上都有注释。这需要额外安装jupyter-notebook,安装anaconda则默认提供，打开方式自行百度。安装了的话就可以打开.ipynb文件来运行命令。另一种是.py版本，这是我直接把代码粘贴在一起的，不推荐使用。
4.没有结果的案例说明：-违约点、股权价值是0、空值、负数（bps是负数）
-当年年中上市的
-其他原因（wind没有拿到数据）
- 情况太多了，MATLAB和Python代码中都做了异常处理没有一一查明
- 截至2021年5月4日仍然没有公布2020年年报的5.有特殊需要，例如其他版块中小板什么的，可以私聊我，站内信或者发短信（178⑨789⑨539）。
6.本代码中提供的内容：
- MATLAB和Python代码
- MATLAB和Python计算结果
- 需要用到的所有数据（保证你没有wind也能从头到尾手撸一遍）
- 一些导出的中间变量
7. 代算服务联系即可
全部内容（python一键代码+所有结果）
(76 Bytes, 需要: RMB 100 元)
仅结果
(76 Bytes, 需要: RMB 50 元)
京公网安备 11010802022788号
