违约概率风险EDF
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首先,本文采用Bharath and Shumway(2008)提出的Naive模型估计违约概率(EDF)作为违约风险的替代变量,我们采取如下步骤计算违约风险:
其中,DD表示违约距离;Equity表示公司总市值,是股票发行总数与年末市场价格的乘积;Debt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;
在式(1)和式(2)的基础上,我们可以计算出违约风险距离DD。,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):
其次,本文还考虑了上市企业的事后违约概率。本文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。当该差额大于零时,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1。
参考文献
- 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
- Bharath S T , Tyler S . Forecasting Default with the Merton Distance to Default Model[J]. The Review of Financial Studies, 2008(3):3.
数据说明
- 数据格式为:dta格式(Stata14及以上版本) 最后计算结果格式有Excel格式
- 选取2000-2023年A股上市公司为研究对象
- 结果包含两份结果:一份剔除金融行业剔除ST、*ST或PT类上市上市公司,一份未剔除结果
数据截图
剔除金融剔除ST版本描述性统计
未剔除金融剔除ST版本描述性统计
数据截图
各年数据量
附件下载
上市公司违约概率风险EDF计算Stata代码(附2000-2023年数据)违约风险距离.zip
(51.71 MB, 需要: RMB 48 元)
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