1998-2021年企业债务违约风险/企业违约风险，违约概率，事后债务违约概率

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1.计算说明
本文采用Bharath和Shumway（2008）提出的Naive模型估计违约概率（EDF）作为违约风险的代理变量，具体如式（1）：

式（1）中
DDit表示违约距离
Equityit表示公司总市值，为股票发行总数与年末市场价格的乘积
Debtit是公司债务的面值，是公司年末短期负债与年末长期负债的二分之一的加总
rit-1是企业滞后一年的年度收益率
Tit在公式中被设置为1年
σVit是公司资产波动率的估计量，通过σEit（股票收益率的波动率）计算得出。
σEit是股票收益率的波动率，利用公司上一年度的月度收益率数据取标准差求得。

σVit的计算如式(2):


在式(1)、(2)的基础上，计算出违约风险距离DDit，然后通过标准累计正态分布函数Normal（.）求出企业违约概率，如式(3)：

企业债务违约风险指标（EDF)取值范围在0至1之间，其值越大，代表企业的违约风险越高。

同时，参考孙铮等(2006)、许红梅和李春涛(2020)的做法用事后债务违约概率来进行稳健性检验，即以企业上年度短期借款(包括一年内到期的长期借款) 与当期偿还借款额度(对应现金流量表中“偿还债务所支付的现金”) 的差额来衡量公司是否按期偿还了借款。我们设置虚拟变量VIOLATE表示企业事后违约概率。当该差额大于0时，表示企业没有按期偿还借款，变量VIOLATE取1，表示企业违约；否则取0，表示企业没有违约。

2.数据说明
样本选择：全部A股1998-2021年数据（“一年到期长期负债”在数据库中是从1998年开始，所以数据起点为1998年）
对最终结果进行了1%和99%分位数的缩尾处理
行业参照证监会2012年行业分类标准
每个压缩包都附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据

最终数据分为两个版本：
版本1：仅做了上述剔除处理，文件名为“计算结果”
版本2：在做了上述剔除处理的基础之上，同时剔除了金融行业的样本和当年年末被ST、*ST或PT的上市公司，文件名为“计算结果剔除版本”

3.参考文献
[1]翟淑萍,韩贤,张晓琳,陈曦.数字金融能降低企业债务违约风险吗[J].会计研究,2022(02):117-131.
[2]许红梅,李春涛.劳动保护、社保压力与企业违约风险——基于《社会保险法》实施的研究[J].金融研究,2020(03):115-133.

压缩包所含文件：


数据样例：


分年份数据量统计：


缩尾后的描述性统计结果：


违约风险.rar (56.65 MB, 需要: RMB 39 元) 本附件包括：

• 初始数据.dta
• 计算结果.dta
• 计算结果剔除版本.dta
• 年个股回报率文件.dta
• 是否ST或PT.dta
• 现金流量表（直接法）.dta
• 月个股回报率文件.dta
• 资本结构财务指标文件.dta
• 偿债能力.xlsx
• 计算结果.xlsx
• 计算结果剔除版本.xlsx
• 劳动保护、社保压力与企业违...于《社会保险法》实施的研究_许红梅.pdf
• 数字金融能降低企业债务违约风险吗_翟淑萍.pdf
• 计算代码.do
• 偿债能力.dta

2022-10-4 17:24:20 上传

需要: RMB 39 元  [购买]

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关键词：违约概率 违约风险 债务违约 企业债 Shumway

请问VIOLATE缺失表示什么

ningning1100 发表于 2022-10-14 16:15
请问VIOLATE缺失表示什么

缺失值是因为原始数据缺失导致的

你这个是以KMV模型为基础算出来的吗

漫烟特大剑 发表于 2022-10-19 09:35
你这个是以KMV模型为基础算出来的吗

帖子中有说明模型的

请问这个文件怎么购买？被解释变量、控制变量和中介变量的数据都是有的吗

zhangshu1234 发表于 2022-11-25 22:17
请问这个文件怎么购买？被解释变量、控制变量和中介变量的数据都是有的吗

点击违约风险压缩包，后面会有提示购买方式。里面包含的数据在帖子中都有说明的

想问问就是EDF+数字金融降低了企业债务违约风险吗这篇论文里面的中介变量和控制变量数据都处理好了吗

zhangshu1234 发表于 2022-12-2 20:31
想问问就是EDF+数字金融降低了企业债务违约风险吗这篇论文里面的中介变量和控制变量数据都处理好了吗

不明白您是什么意思？数据是完全按照帖子中的说明处理的，也提供了数据样例，您可以再看下

zq1069321348 发表于 2022-12-2 20:54
不明白您是什么意思？数据是完全按照帖子中的说明处理的，也提供了数据样例，您可以再看下

就是想问问论文里面EDF最大值是0.71，您算出来EDF最大值是0.59，就想着要原始数据再算一遍。比如论文里面的σEit ( 股票收益率的波动率)的数据 ，Equityit公司总市值：股票发行总数与年末市场价格的乘积这些数据