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基于随机协变量的多期公司违约预测

作者

上市的：
  • 达雷尔·达菲

    （斯坦福大学商学院）

  • 莱安德罗·赛塔

    （斯坦福大学商学院）

  • 王珂（Ke Wang）

    （东京大学经济学院）

摘要

我们提供了公司违约条件概率期限结构的最大似然估计数，并结合了特定公司和宏观经济协变量的动态。对于美国工业公司而言，根据1979年至2004年39万个公司月的数据，有条件未来违约概率的估计期限结构的水平和形状取决于公司？公司违约距离（一种经波动性调整的杠杆衡量标准）？标准普尔500指数（s&P500）的尾随股票收益率、美国利率以及其他协变量。公司的变化？s违约距离对未来违约风险率期限结构的影响远大于其他协变量的相对显著变化。随着短期利率的提高，违约强度预计会降低。该模型的样本外预测性能优于其他可用模型。

建议引用

  • Darrel Duffie&Leandro Saita&Ke Wang，2005年。"基于随机协变量的多期公司违约预测,"CARF F系列CARF-F-047，东京大学经济学院金融高级研究中心。
    • 手柄：RePEc:cfi:fseres:cf047
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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