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KMV模型数据 企业违约概率预测
[闪亮]KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。该模型认为，贷款的信用风险是在给定负债的情况下由债务人的资产市场价值决定的。
数据来源：基于上市公司公布数据整理计算
数据期间：2000-2022，51430条记录
数据范围：沪深上市公司，A股主板、中小企业板、创业板、科创板
主要指标：
证券代码 证券简称 统计截止日期 是否发生ST或*ST或PT 是否发生暂停上市 行业代码 行业名称 上市日期 债务市值 权益市值 公司市值1 公司市值2 预期资产收益率 权益价值波动性 债务波动性 资产价值波动性1 资产价值波动性2 当年实际交易天数 DD_Bhsh DD_merton DD_KMV
Symbol [证券代码] - 以沪、深、北证券交易所公布的证券代码为准。
ShortName [证券简称] - 以沪、深、北证券交易所公布的证券简称为准。
Enddate [统计截止日期] - XXXX-12-31
STPT [是否发生ST或*ST或PT] - 0：否，1：是。会计年度内是否发生ST或*ST或PT。会计年度内发生过或持续至统计截止日期结束依然ST或*ST或PT都判断为1
IsSuspend [是否发生暂停上市] - 0：否，1=是。会计年度内是否发生被暂停上市。
IndustryCode [行业代码] - 2012年证监会行业代码
IndustryName [行业名称] - null
ListedDate [上市日期] - null
MarketValueOfDebt [债务市值] - 违约点，也是财务困境的临界点，等于公司负债的账面价值=流动负债+0.5*非流动负债
MarketValueOfEquity [权益市值] - 计算公式为：权益市值=期末收盘价*流通股股数+每股净资产*非流通股股数
MarketValueOfCompany1 [公司市值1] - MertonDD简化方法计算的公司市值。计算公式为：公司市值=权益市场价值+债务市场价值；其中：权益市场价值=期末收盘价×流通股股数﹢每股净资产×非流通股股数；债务市场价值=流动负债+0.5*非流动负债
MarketValueOfCompany2 [公司市值2] - 通过期权定价模型（BS）公式，采用Matlab软件迭代和联立方程组方法，计算的公司市值，具体算法见说明书“3.12 MertonDD模型”。
ExpectedReturnRate [预期资产收益率] - 即无风险利率，具体数值采用中国人民银行公布的一年期定期存款利率，如果年内遇到利率调增，则按照时间权重对无风险利率进行调整，具体计算方法见说明书“3.12 MertonDD模型”。
EquityValueVolatility [权益价值波动性] - 具体算法见说明书“3.12 Merton DD 模型”。
DebtVolatility [债务波动性] - 具体算法见说明书“3.12 Merton DD 模型”。
AssetValueVolatility1 [资产价值波动性1] - MertonDD简化方法计算的资产价值波动性。具体算法见说明书“3.12 MertonDD模型”。
AssetValueVolatility2 [资产价值波动性2] - 通过期权定价模型（BS）公式，采用Matlab软件迭代和联立方程组方法，计算的资产价值波动性，具体算法见说明书“3.12 MertonDD模型”。
TradingDays [当年实际交易天数] - null
DDBhsh [DD_Bhsh] - MertonDD简化方法计算出的违约距离，具体算法见说明MertonDD模型”。
DDmerton [DD_merton] - 采用Matlab软件迭代和联立方程组方法，参考Merton违约距离计算公式计算出的违约距离，具体算法见说明书“3.12 MertonDD模型”。
DDKMV [DD_KMV] - 采用Matlab软件迭代和联立方程组方法，参考KMV公司对违约距离的定义，计算出的违约距离，具体算法见说明书“3.12 MertonDD模型”。
上市公司经营困难财务困境MertonDD模型KMV模型企业违约概率预测数据2000-2022.zip
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京公网安备 11010802022788号
