违约概率(Naive模型)
「违约概率(Naive模型)」，覆盖 1992-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 18 个变量，样本量约 60,729。 度量上市公司的信用风险水平。
| 时间跨度 | 1992-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 18 |
| 样本量 | 60,729 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [年度] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- DD [违约距离] — 参考Bharath & Shumway (2008, RFS)的Naive Merton模型，计算公式为：DD=[ln((E+F)/F)+(r_{it-1}-sigma_V^2/2)*T]/(sigma_V*sqrt(T))，其中E为权益市值，F为有息负债面值，r为上年收益率，sigma_V为综合波动率，T=1年。越大代表违约风险越低
- EDF [预期违约概率] — 参考Bharath & Shumway (2008, RFS)的Naive Merton模型，计算公式为：标准正态累积分布函数在-DD处的值，即预期违约概率=N(-DD)。越大代表违约风险越高，用作研究变量。单位：比例
- SigmaVia [综合波动率] — 参考Bharath & Shumway (2008, RFS)的方法，计算公式为：权益市值占比乘以权益波动率加上债务面值占比乘以债务波动率近似值(0.05+0.25*sigma_E)，年化值。单位：%
- SigmaE [权益波动率] — 参考Bharath & Shumway (2008, RFS)的方法，计算公式为：上一年度月度股票收益率的标准差乘以sqrt(12)进行年化。单位：%
- FaceDebt [债务面值] — 参考Bharath & Shumway (2008, RFS)的方法，计算公式为：短期借款+短期应付债券+0.5*(长期借款+应付债券)，单位为元
- EquityMV [权益市值] — 参考Bharath & Shumway (2008, RFS)。年末总市值(万元)，来源于DailyBasic的总市值，取年内最后一个交易日数据
- PriorReturn [上年收益率] — 参考Bharath & Shumway (2008, RFS)的方法，计算公式为：上一年度月度收益率的累积乘积减1，即(1+r1)*(1+r2)*...*(1+r12)-1。单位：比例
常见问题
- 「违约概率(Naive模型)」是什么数据集？
- 违约概率(Naive模型)，隶属风险因子。度量上市公司的信用风险水平。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1992-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 18 个变量。核心指标包括：违约距离、预期违约概率、综合波动率、权益波动率、债务面值、权益市值、上年收益率。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 60,729 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 本数据集基于 Bharath & Shumway (2008) 提出的简化 Merton 模型（Naive Merton Model）计算上市公司的预期违约概率（Expected Default Frequency, EDF）。该模型旨在捕捉公司的信用风险，其核心思想是将公司股权视为以公司资产为标的、以债务面值为执行价格的看涨期权。与传统需要迭代求解的 KMV 模型不同，Naive 模型采用简化的波动率估计方法，避免了复杂的数值计算，使其更易于实现且计算效率更高。 模型计算涉及几个关键输入变量。首先，权益市值（$E$）采用年末最后一个交易日的总市值。其次，债务面值（$F$）定义为有息负债的近似值，计算公式为 $F = \text{短期借款} + \text{短期应付债券} + 0.5 \times (\text{长期借款} + \text{应付债券})$。此定义排除了“一年内到期的非流动负债”，以避免会计准则变更带来的结构性影响。再次，权益波动率（$\sigmaE$）通过上一年度月度股票收益率的标准差年化得到，即 $\sigmaE = \sigma{E, monthly} \times \sqrt{12}$。债务波动率（$\sigmaD$）则通过一个经验公式近似估计：$\sigmaD = 0.05 + 0.25 \times \sigmaE$。基于此，公司资产价值的综合波动率（$\sigmaV$）通过权益与债务的市值加权平均计算：$\sigmaV = \frac{E}{E+F} \times \sigmaE + \frac{F}{E+F} \times \sigmaD$。此外，使用上一年度的累积收益率作为资产预期收益率的代理变量（$r{it-1}$）。 核心指标违约距离（$DD$）的计算公式如下： $$ DD = \frac{\ln\left(\frac{E+F}{F}\right) + \left(r{it-1} - \frac{\sigmaV^2}{2}\right) \times T}{\sigmaV \times \sqrt{T}} $$ 其中 $T$ 为期限，设定为 1 年。违约距离衡量了公司资产价值与违约点之间的标准差倍数，其值越大，表明违约风险越低。最终，预期违约概率（$EDF$）通过将负的违约距离代入标准正态累积分布函数得到，即 $EDF = N(-DD)$。该值越大，代表公司的违约风险越高。 补充说明 - 权益波动率（$\sigmaE$）和上年收益率（$r{it-1}$）的计算均基于上一年度的月度收益率数据。 - 债务面值（$F$）的计算中，长期有息负债（长期借款与应付债券）按 50% 折算，以近似其一年内到期的部分。 参考文献 - Bharath S T, Shumway T. Forecasting default with the Merton distance to default model[J]. The Review of Financial Studies, 2008, 21(3): 1339-1369.
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