基于KMV模型的企业信贷风险评估

摘要

本文主要对2016—2020年123家有信贷记录企业的相关数据、302家无信贷记录企业的相关数据和贷款利率与客户流失率关系进行分析,通过汇总、拼接、删失(删除缺失值)、排序、补全缺失值等数据处理得到各企业的年利润和利润率,同时通过负数发票的数量和价值,计算出进项趋势度量和销项趋势度量.通过获取KMV模型计算所需的各项指标,计算出每家企业的DD(违约距离)和EDF(期望违约频率),结合企业的信贷评级,得到贷款阈值或区间以帮助银行做出信贷决策.本文还考虑了突发因素对企业生产经营和经济效益的影响,为银行的信贷决策争取调整空间.