KMV-MATLAB程序脚本

KMV与MATLAB实现

KMV的MATLAB的代码 运行流程 1、运行环境 win10、python3.6.4 2、运行之前需安装有如下python包 re, pandas, numpy, sklearn, lightgbm, xgboost, catboost 3、将复赛数据放入shandong_data文件中 4、运行run.py文件，提交submit.csv文件 ##建模思路 目前大多企业得风险评估模型是基于KMV模型和Logit模型，但是这两种模型获得公司得标准化数据，对数据得质量要求较高。其难以快速得捕捉到内部得变化信息，市场变化等信息，且具有一定得滞后性。随着大数据技术得发展，如何利用大规模稀疏数据对企业建立信用机制，是一个值得思考得问题。 本次建模，主要从企业得基本信息、运营情况、区域/业务竞争力分析、信用历史5个维度对企业进行刻画。通过对数据进行清洗，值变换，删除无效变量等操作对原始数据进行清洗。最终通过KS值、单变量分析等方法选择了相对重要的 51个特征进行建模。 最终取得 复赛 A榜 第一，B 榜第五得成绩。 比赛链接 ：

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计算KMV模型的MATLAB代码，可用于计算违约风险

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KMV的MATLAB的代码信用风险模型 使用Flask-Restplus的信用风险即服务API的简单示例 KMV模型 这里给出的样本模型是KMV模型。 KMV模型计算公司的公司预期违约频率（EDF）。 EDF还是违约概率的代理。 记入（HK UST）进行实际演示- def kmv(enterprise_value, short_term_debt, long_term_debt, mu, sigma, period=1): """ KMV Model - https://www.math.ust.hk/~maykwok/Web_ppt/KMV/KMV.pdf :param enterprise_value: Enterprise Value of the Firm (can market capitalisation) :param short_term_debt: Firm's short term debt :param long_term_debt: Firm's long term debt :param mu: Expected Return after 1 year :pa

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我看了很多KMV模型，我干了2天算是弄出来一个相对靠谱的，虽然代码编写的有点小呆呆，但是结果肯定是可以满意，里面还有很多注释，适合小白。

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