基于KMV模型钢铁企业违约率的计算

为探究近年来我国钢铁行业得经营状况,本文选取了12家在A股上市的钢铁公司作为研究对象,时间跨度为2010年至2015年,利用国际上较为先进的违约损失计算方法 KMV模型求出样本近6年违约距离的变化。结果显示,在2010~2013年间部分钢铁企业有上升趋势,但是2014年李克强总理宣布削减钢铁产能之后,所选12家钢铁企业的违约距离一致大幅减小,说明2014年之后我国钢铁企业的经营状况更为恶劣,违约概率上升。

基于RGARCH-Copula模型的中美股市尾部相关性研究

本文采用上证综合指数和标普500指数的收益率和已实现测度数据,利用已实现GARCH-Copula(RGARCH-Copula)模型对中美股市尾部相关性进行了研究。具体地,首先利用RGARCH模型对数据进行过滤,然后利用两步估计法(IFM)对各种Copula模型进行估计,通过对数似然值和两种信息准则的比较,选出最佳Copula模型,进而对两市场尾部相关性进行分析。实证结果表明,SurvivalGumbelCopula表现较好,即两市场的相关性存在非对称特征,下尾相关性较强,不存在上尾相关性,说明美国股市大跌中国股市也有较大的概率会大跌,但美国股市大涨中国股市却不一定会大涨。