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相依风险模型下的破产概率的开题报告 开题报告 题目：相依风险模型下的破产概率研究 研究背景： 在现代金融市场中，公司破产是一种常见的风险事件。破产会给投资者、债券持有者、员工和供应商等各方利益带来极大的影响，因此研究公司破产是金融风险管理的重要方面。相依风险模型是近年来风险管理研究中的热点之一，它通过量化资产间的相依关系，为金融市场风险管理提供一种新的思路。因此，研究相依风险模型下的破产概率问题，具有重要的理论和实践意义。 研究内容： 本文将研究相依风险模型下的破产概率问题。具体来说，我们将从以下两个方面进行探讨： 1.相依风险模型的构建 相依风险模型是一种综合考虑不同资产之间相互关系的风险模型。在本文中，我们将介绍相依风险模型的构建方法，包括相关性测度、协方差矩阵的估计等。 2.基于相依风险模型的破产概率预测 在构建好相依风险模型之后，我们将使用该模型来预测公司破产的概率。具体来说，我们将利用贝叶斯网络或随机森林等机器学习方法，基于历史数据和外部变量来预测破产概率。同时，我们将探讨不同模型的优缺点，并在实证研究中进行比较和验证。 研究方法： 本研究主要采用定量研究方法。具体来说，我们将利用时间序列和交叉面板数据等方法，对财务报表和市场数据等多种数据进行分析。 研究意义： 本研究对于金融风险管理具有重要的意义。通过对相依风险模型下的破产概率进行研究，可以更加准确地评估公司破产的风险，提高投资者的决策效率。同时，该模型也可应用于其他领域的风险管理，如信用评级、风险警示等。 研究进度： 截至目前，我们已经对相依风险模型的构建方法进行了文献综述，并初步了解了基于历史数据和外部变量来预测破产概率的方法。接下来，我们将继续收集相关数据，并使用机器学习方法进行实证研究。 参考文献： 1. Poon, S.-H., Rockinger, M. (2017). The cojump crisis of 2015: Asset allocation implications. Journal of Asset Management, 18(8), 565-573. 2. Jacob, A. (2019). Forecasting corporate bankruptcy: Integrating financial statement analysis with soft computing models. International Journal of Finance and Economics, 24(2), 798-808. 3. Fan, Y., Zhou, C. (2018). Corporate bankruptcy prediction using a Bayesian network approach. International Journal of Accounting Information Systems, 29, 69-83.