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上市企业违约概率计算stata数据代码结果2000-2021年

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上市企业违约概率计算stata数据代码结果2000-2021年

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:

QQ截图20210327155010.png

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; CodeCogsEqn.gif 是企业滞后一年的年度收益率;T在公式中被设置为1年; CodeCogsEqn (1).gif 是公司资产波动率的估计量,通过 CodeCogsEqn (2).gif 计算得出。 CodeCogsEqn (2).gif 是股票收益率的波动率,利用公司上一年度的月度收益率数据取标准差求得。 CodeCogsEqn (1).gif 的计算如下:

QQ截图20210327155034.png

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):

QQ截图20210327155040.png

      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.

计算结果:

  • 数据量统计
  • 描述性统计
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