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1.资料名称: 2022-2000年上市公司违约概率风险EDF
6 F+ M$ u, N7 k: T6 X. B' y+ a2.计算说明:本文参考《金融研究》许红梅(2020)老师的做法,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
D+ E7 ]) W" N8 \# B4 x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。
, \7 o4 E+ Q! k( @& t% ^& y3.数据范围:包括原始数据+计算代码+计算结果,大家可以验证一下
) h: Z( B% y; b" c4.参考文献:- @5 R1 j5 d* G! W9 q
[1]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.
. r, e2 R" g9 T[2]Bharath S T , Tyler S . Forecasting Default with the Merton Distance to Default Model[J]. The Review of Financial Studies, 2008(3):3. |
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