1.资料名称： 2022-2000年上市公司违约概率风险EDF5 z% R' W! O( ^, W( y0 k4 `/ a/ i 2.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8 @% t; w. @5 h. f
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。 9 a4 ?3 ^9 o/ S1 o+ ^0 r3.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. }+ ^2 u6 V/ C8 ? 4.参考文献：' k* r+ M z C
[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.; g& L9 L, C; x: E* N( R1 H
[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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发表于 2023-7-26 10:18:33
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