2020年A股4192家公司KMV模型Python与MATLAB分析报告

资源摘要信息:"A股上市公司4192家KMV计算结果（Python和MATLAB交叉验证）" 知识点一：KMV模型 KMV模型是一种信用风险评估模型，主要用于评估公司的违约概率。该模型以期权定价理论为基础，通过计算公司的资产价值和负债价值，来预测公司未来的违约概率。在本资源中，使用了Python和MATLAB两种编程语言来实现KMV模型的计算。 知识点二：A股上市公司 A股是中国大陆的股票市场，本资源收集了4192家A股上市公司的KMV计算结果。这些数据来自于wind数据库，包含了流通股股数、流通股价、非流通股数、每股净资产等重要财务信息。 知识点三：股权价值计算 股权价值是公司市场价值的重要组成部分，其计算公式为：股权价值=流通股股数*流通股价+非流通股数*每股净资产。其中，流通股股数和流通股价来源于wind数据库，非流通股数和每股净资产则来源于wind数据库中的BPS指标。 知识点四：时间期限T和无风险利率r 在KMV模型中，时间期限T设置为1年，无风险利率r则根据实际情况进行计算。如果一年内无调整，则按照该利率计算；如果一年内一次或多次调整，则按照实行天数进行加权计算。 知识点五：Python和MATLAB编程语言 Python和MATLAB是两种常用的编程语言，广泛应用于数据分析和模型计算领域。在本资源中，使用Python和MATLAB实现了KMV模型的计算，并进行了交叉验证，以提高计算结果的准确性。 知识点六：数据来源 本资源的数据来源于wind数据库，这是一个综合性的金融数据库，包含了股票、债券、基金、期货等多种金融产品的实时行情和历史数据。 知识点七：金融商贸 金融商贸是金融市场的交易活动，包括股票、债券、基金、期货等多种金融产品的买卖。在本资源中，通过KMV模型评估了A股上市公司的信用风险，为金融商贸活动提供了重要的参考信息。 知识点八：高科技企业信用风险评价 高科技企业通常面临较大的市场和技术风险，因此信用风险评价尤为重要。在本资源中，参考了张丹的论文《基于KMV模型的高科技企业信用风险评价实证研究》，对高科技企业的信用风险进行了评估。