股票edf是什麼意思

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股市中的EDF是什麼

EDF全稱Earliest Deadline First。最早截止時間優先算法（EDF）也稱爲截止時間驅動調度算法（DDS），是一種動態調度算法。EDF在調度時，任務的優先級根據任務的截止時間動態分配。截止時間越短，優先級越高。如果一個任務集負載U<=1，則是可調度的。EDF 調度算法已被證明是動態最優調度, 而且是充要條件。處理機利用率最大可達100% 。但瞬時過載時, 系統行爲不可預測, 可能發生多米諾骨牌現象, 一個任務丟失時會引起一連串的任務接連丟失。

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EDF模型的EDF的基本原理

對於一個公司而言，違約風險是指圍繞其償債能力所產生的不確定性。在違約之前，我們無法明確判斷一個公司是否會違約，充其量也只能對其違約的可能性做出概率上的估計。一家公司的EDF是指該公司在未來一年或幾年內違約的概率，它主要由三大因素決定，分別是： 　1．資產價值：公司資產的市值。它是公司資產在未來產生的現金流以一定的貼現率貼現到當前的價值。這個公司資產的測度不但反映了公司的發展前景，而且還包含了公司所處的行業以及宏觀經濟狀況等信息。

2．資產風險：是指資產價值的不確定性。這是一個關於公司經營風險和行業風險的測度。因此公司的資產價值只是一個估計值，存在一定不確定性，應當在公司的經營風險或者資產風險的框架下理解。

3．債務水平：是指公司在合同上負債的程度。如果說與公司資產相關的測度是公司的市值，那麼公司槓桿比率的相關測度就是相對於公司資產市值的債務面值，因爲它是公司必須償還的金額。

當公司的資產價值低於一定水平時，公司就會對債權人和股東違約，與這一水平相對應的資產價值爲違約點（Default Point），即公司資產價值等於負債價值時的點。在研究違約的文獻中，我們已經發現當公司資產價值等於債務面值時許多公司並沒有選擇違約，而是依然經營並償還它的債務，這是因爲債務構成中的部分長期債務爲公司提供了一定的緩息空間。我們發現，違約點即公司將會發生違約時的資產價值通常是介於總債務和短期債務之間。

因而公司淨值也就等於公司的資產市值減去公司的違約點，即：

公司淨值=公司的資產市值－違約點

當公司淨值等於零時，違約事件就會發生。和公司的資產價值一樣，公司淨值的測度也必須在公司經營風險的框架下考慮。比方說，食品和飲料行業內的公司比高科技行業能承受更高水平的槓桿比率，因而它們的資產市值更加穩定、有着更小的不確定性。

公司的資產風險則是由資產的波動率來衡量的，它是指公司資產價值每年變動百分比的標準差倍數，它是一個與公司的規模以及所處的行業都相關的測度。

資產的波動率與股票的波動率相關，卻又不同於它。一個公司的財務槓桿具有放大其資產波動率的作用。因此，有着較低資產波動率的行業，如銀行業趨向於採用較高的財務槓桿，而資產波動率較高的行業，如計算機軟件行業，則趨向於採用較低的財務槓桿。正是由於這種趨向差異的存在，股票波動率不像資產波動率那樣隨行業和資產規模的不同有較大的差別。

資產價值、經營風險、財務槓桿能夠結合起來形成一個違約風險的單一測度，它將公司的淨值與資產價值一個標準差的波動幅度相比較，將二者的商稱爲違約距離（DD，Distance to default），其計算過程如下：

違約距離（DD）= (資產市值－違約點）/（資產市值*資產波動率）

從上式可以看出，違約距離融合了一個公司三個關鍵的信用要素：資產價值、經營和行業風險以及財務槓桿。KMV公司選定一定時期，基於一個包括大量的公司違約信息的歷史數據庫，把違約距離與預期違約率的關係擬合成一條光滑曲線，從而找出違約距離與預期違約率之間的映射關係以便估計EDF的值。也就是說，給定一個違約距離就可以計算出相應水平的預期違約概率。

edf是什麼意思？

法國電力集團(EDF：Electricite De France) 成立於1946年，是負責全法國發、輸、配電業務的國有企業。爲了完成公共服務事業的使命，法國電力集團負責電力設施的設計、建設和運營。法國電力集團是世界能源市場上的主力之一，是全球範圍內最大的供電服務商之一。 

憑藉50多年能源開發經驗，法國電力集團已經成爲世界領先電力公司之一。作爲一家在覈能、熱能、水電和可再生能源方面具有世界級工業競爭力的大型企業，法國電力集團可以提供包括電力投資、工程設計以及電力管理與配送在內的一體化解決方案。

相關信息：

法國電力公司的在華投資以及它與中方電力部門的合作力求儘可能結合中國的工業和能力。法國電力公司對中國經濟發展充滿信心。儘管亞洲發生了金融危機，我們堅信中國有能力維護穩定的環境和良好經濟形勢。自1986年以來，法國電力公司成爲中國核工業領域的長期夥伴。

1994年，中國以法國PWR技術爲標準的大亞灣核電機組開始運行。自1986始法國電力公司提供了包括設計、建設管理、實驗、培訓操作人員及運行的技術服務。電廠完全由中方管理，它的技術和經濟指標表明瞭此次合作的成功。

Creditmetrics模型的與KMV模型的比較

KMV模型與creditmetrics模型是目前國際金融界最流行的兩個信用風險管理模型。兩者都爲銀行和其它金融機構在進行貸款等授信業務時衡量授信對象的信用狀況，分析所面臨的信用風險，防止集中授信，進而爲實現投資分散化和具體的授信決策提供量化的、更加科學的依據，爲以主觀性和藝術性爲特徵的傳統信用分析方法提供了很好的補償。然而，從上述的介紹和分析中，我們又可以明顯地看到這兩個模型在建模的基本思路上又相當大的差異，這些差異還主要表現在以下幾個方面。

KMV模型對企業信用風險的衡量指標edf主要來自於對該企業股票市場價格變化的有關數據的分析，而creditmetrics模型對企業信用風險的衡量來自於對該企業信用評級變化及其概率的歷史數據的分析。這是兩者最根本的區別之一。

由於KMV模型採用的是企業股票市場價格分析方法，這使得該模型可以隨時根據該企業股票市場價格的變化來更新模型的輸入數據，得出及時反映市場預期和企業信用狀況變化的新的edf值。因此，kmv模型被認爲是一種動態模型，可以及時反映信用風險水平的變化。然而，creditmetrics採用的是企業信用評級指標分析法。企業信用評級，無論是內部評級還是外部評級，都不可能象股票市場價格一樣是動態變化的，而是在相當長的一段時間內保持靜態特徵。這有可能使得該模型的分析結果不能及時反映企業信用狀況的變化。

同時，也正是因爲kmv模型所提供的edf指標來自於對股票市場價格實時行情的分析，而股票市場的實時行情不僅反映了該企業歷史的和當前的發展狀況，更重要的是反映了市場中的投資者對於該企業未來發展的綜合預期，所以，該模型被認爲是一種向前看（forward-looking）的方法，edf指標中包含了市場投資者對該企業信用狀況未來發展趨勢的判斷。這與creditmetrics模型採用的主要依賴信用狀況變化的歷史數據的向後看（backward-looking）的方法有根本性的差別。kmv的這種向前看的分析方法在一定程度上克服了依賴歷史數據向後看的數理統計模型的“歷來可以在未來複制其自身”的缺陷。

KMV模型所提供的edf指標在本質上是一種對風險的基數衡量法，而creditmetrics所採用的與信用評級分析法則是一種序數衡量法，兩者完全不同。以基數法來衡量風險最大的特點在於不僅可以反映不同企業風險水平的高低順序，而且可以反映風險水平差異的程度，因而更加準確。這也更加有利於對貸款的定價。而序數衡量法只能反映企業間信用風險的高低順序，如bbb級高於bb級，卻不能明確說明高到什麼程度。

creditmetrics採用的是組合投資的分析方法，注重直接分析企業間信用狀況變化的相關關係，因而更加與現代組合投資管理理論相吻合。而kmv則是從單個授信企業在股票市場上的價格變化信息入手，着重分析該企業體現在股價變化信息中的自身信用狀況，對企業信用變化的相關性沒有給予足夠的分析。

Creditmetrics模型的含義

問題1：什麼是Creditmetrics模型？

問題2：Creditmetrics模型是什麼意思？

Creditmetrics模型（信用計量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用於量化信用風險的風險管理產品。與1994年推出的量化市場風險的Riskmetrics一樣，該模型引起了金融機構和監管當局的高度重視，是當今風險管理領域在信用風險量化管理方面邁出的重要一步。

Creditmetrics模型的基本思想

1、信用風險取決於債務人的信用狀況，而企業的信用狀況由被評定的信用等示。因此，信用計量模型認爲信用風險可以說直接源自企業信用等級的變化，並假定信用評級體系是有效的，即企業投資失敗、利潤下降、融資渠道枯竭等信用事件對其還款履約能力的影響都能及時恰當地通過其信用等級的變化而表現出來。信用計量模型的基本方法就是信用等級變化分析。轉換矩陣（Transition Matrix一般由信用評級公司提供），即所有不同信用等級的信用工具在一定期限內變化（轉換）到其他信用等級或維持原級別的概率矩陣，成爲該模型重要的輸入數據。

2、信用工具（包括債券和貸款等）的市場價值取決於債務發行企業的信用等級，即不同信用等級的信用工具有不同的市場價值，因此，信用等級的變化會帶來信用工具價值的相應變化。根據轉換矩陣所提供的信用工具信用等級變化的概率分佈，同時根據不同信用等級下給定的貼現率就可以計算出該信用工具在各信用等級上的市場價值（價格），從而得到該信用工具市場價值在不同信用風險狀態下的概率分佈。這樣就達到了用傳統的期望和標準差來衡量資產信用風險的目的，也可以在確定的置信水平上找到該信用資產的信用值，從而將Var的方法引入到信用風險管理中來。

3、信用計量模型的一個基本特點就是從資產組合而並不是單一資產的角度來看待信用風險。根據馬柯威茨資產組合管理理論，多樣化的組合投資具有降低非系統性風險的作用，信用風險很大程度上是一種非系統性風險，因此，在很大程度上能被多樣性的組合投資所降低。另一方面，由於經濟體系同的因素（系統性因素）的作用，不同信用工具的信用狀況之間存在相互聯繫，由此而產生的系統性風險是不能被分散掉的。這種相互聯繫由其市場價值變化的相關係數（這種相關係數矩陣一般也由信用評級公司提供）表示。由單一的信用工具市場價值的概率分佈推導出整個投資組合的市場價值的概率分佈可以採取馬柯威茨資產組合管理分析法。

4、由於信用計量模型將單一的信用工具放入資產組合中衡量其對整個組合風險狀況的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的風險，因而，該模型使用了信用工具邊際風險貢獻這樣的概念來反映單一信用工具對整個組合風險狀況的作用。邊際風險貢獻是指在組合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整個組合的風險（以組合的標準差表示）。通過對比組合中各信用工具的邊際風險貢獻，進而分析每種信用工具的信用等級、與其他資產的相關係數以及其風險暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各種信用工具在整個組合的信用風險中的作用，最終爲投資者的信貸決策提供科學的量化依據。

Creditmetrics模型分析

(一) 在險價值(VaR)方法：

在險價值模型就是爲了度量一項給定的資產或負債在一定時間裏和在一定的置信度下其價值最大的損失額。

一支交易股票的在險價值

VaR方法度量非交易性金融資產如貸款的在險價值時則會遇到如下問題：

1.因爲絕大多數貸款不能直接交易，所以市值P不能夠直接觀察到。

2.由於貸款的市值不能夠觀察，也就無法計算貸款市值的變動率σ。

3.貸款的價值分佈離正態分佈狀偏差較大。

（二）“信用度量制”方法(CreditMetrics)

信用度量制是通過掌握借款企業的資料如：

（1）借款人的信用等級資料

（2）下一年度該信用級別水平轉換爲其它信用級別的概率

（3）違約貸款的收復率

計算出非交易性的貸款和債券的市值P和市值變動率σ，從而利用在險價值方法對單筆貸款或貸款組合的在險價值量進行度量的方法。

Creditmetrics模型與KMV模型的比較

KMV模型與creditmetrics模型是目前國際金融界最流行的兩個信用風險管理模型。兩者都爲銀行和其它金融機構在進行貸款等授信業務時衡量授信對象的信用狀況，分析所面臨的信用風險，防止集中授信，進而爲實現投資分散化和具體的授信決策提供量化的、更加科學的依據，爲以主觀性和藝術性爲特徵的傳統信用分析方法提供了很好的補償。然而，從上述的介紹和分析中，我們又可以明顯地看到這兩個模型在建模的基本思路上又相當大的差異，這些差異還主要表現在以下幾個方面。

1、KMV模型對企業信用風險的衡量指標edf主要來自於對該企業股票市場價格變化的有關數據的分析，而creditmetrics模型對企業信用風險的衡量來自於對該企業信用評級變化及其概率的歷史數據的分析。這是兩者最根本的區別之一。

2、由於KMV模型採用的是企業股票市場價格分析方法，這使得該模型可以隨時根據該企業股票市場價格的變化來更新模型的輸入數據，得出及時反映市場預期和企業信用狀況變化的新的edf值。因此，kmv模型被認爲是一種動態模型，可以及時反映信用風險水平的變化。然而，creditmetrics採用的是企業信用評級指標分析法。企業信用評級，無論是內部評級還是外部評級，都不可能象股票市場價格一樣是動態變化的，而是在相當長的一段時間內保持靜態特徵。這有可能使得該模型的分析結果不能及時反映企業信用狀況的變化。

3 、同時，也正是因爲kmv模型所提供的edf指標來自於對股票市場價格實時行情的分析，而股票市場的實時行情不僅反映了該企業歷史的和當前的發展狀況，更重要的是反映了市場中的投資者對於該企業未來發展的綜合預期，所以，該模型被認爲是一種向前看（forward-looking）的方法，edf指標中包含了市場投資者對該企業信用狀況未來發展趨勢的判斷。這與creditmetrics模型採用的主要依賴信用狀況變化的歷史數據的向後看（backward-looking）的方法有根本性的差別。kmv的這種向前看的分析方法在一定程度上克服了依賴歷史數據向後看的數理統計模型的“歷來可以在未來複制其自身”的缺陷。

4 、KMV模型所提供的edf指標在本質上是一種對風險的基數衡量法，而creditmetrics所採用的與信用評級分析法則是一種序數衡量法，兩者完全不同。以基數法來衡量風險最大的特點在於不僅可以反映不同企業風險水平的高低順序，而且可以反映風險水平差異的程度，因而更加準確。這也更加有利於對貸款的定價。而序數衡量法只能反映企業間信用風險的高低順序，如bbb級高於bb級，卻不能明確說明高到什麼程度。

5、creditmetrics採用的是組合投資的分析方法，注重直接分析企業間信用狀況變化的相關關係，因而更加與現代組合投資管理理論相吻合。而kmv則是從單個授信企業在股票市場上的價格變化信息入手，着重分析該企業體現在股價變化信息中的自身信用狀況，對企業信用變化的相關性沒有給予足夠的分析。

風險量化評估模型有哪些？

1.風險量化評估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。

2.風險量化評估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：

1）KMV——以股價爲基礎的信用風險模型 歷史上，銀行在貸款決策時，曾經長時間忽視股票的市價。KMV模型基於這樣一個假設——公司股票價格的變化爲企業信用度的評估提供了可靠的依據。從而，貸款銀行就可以用這個重要的風險管理工具去處理金融市場上遇到的問題了。儘管很少有銀行在貸款定價中將KMV模型作爲唯一的信用風險指示器，但非常多的銀行將其用爲信貸風險等級的早期報警工具。

2）JP摩根信貸風險資產組合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信貸風險資產的組合模型——信用矩陣，該模型引進了新的風 險管理理念。即根據信用質量的變動及時評級資產價值發生損失的可能性，它反映的主要問題是：如果明年情況不好，我的資產會有出現什麼損失。

3）RAROC模型：RAROC爲每筆交易分配一種“資本費用”，其數量等於該交易在一年內的預期最大損失(稅後，99％的置信水平)。交易的風險越高，需佔用的資本越多，要求其獲得的現金流或收益也越多。RAROC可以廣泛應用於銀行管理，如利率風險管理、匯率風險管理、股權管理、產品風險、信用風險管理等

4）EVA模型：經濟價值增量(Economic Value Added，簡稱EVA)在西方發達國家如美國已日益被越來越多的公司所採用，藉以量化公司股東財富最大化目標的實現程度。EVA相對傳統的會計利潤而言，該指標不僅考慮了債務資本成本(利息)，同時也考慮了普通股成本。從經濟學的角度來看，會計利潤高估了真實利潤，而 EVA克服了傳統會計的這一弱點。

風險量化是指通過風險及風險的相互作用的估算來評價項目可能結果的範圍。風險量化的基本內容是確定哪些實踐需要制定應對措施。風險量化涉及到對風險和風險之間相互作用的評估，用這個評估分析項目可能的輸出。

用什麼數據庫檢索全球上市公司的信用評級數據

信用評級(Credit Rating)，又稱資信評級，是一種社會中介服務爲社會提供資信信息，或爲單位自身提供決策參考。最初產生於20世紀初期的美國。1902年，穆迪公司的創始人約翰·穆迪開始對當時發行的鐵路債券進行評級。後來延伸到各種金融產品及各種評估對象。由於信用評級的對象和要求有所不同，因而信用評級的內容和方法也有較大區別。我們研究資信的分類，就是爲了對不同的信用評級項目探討不同的信用評級標準和方法。

信用評級的方法

通常有自我評議、羣衆評議和專家評議三種。如由的專業評估機構評級，一般多由專家評議。如由機關統一組織評級，也可採用自我評議、羣衆評議和專家評議相結合的方法。至於評級的具體方法可以採用定量分析方法或定性分析法，也可兩者結合運用。在定量分析方法中，還有功效係數法、分段計分法、梯級遞減法等多種。

信用證中的EDF是什麼意思

信用證中的EDF中文意思是出口發展基金信用證。

買ETF指數和買股票哪個好？二者的區別是什麼？

一、承擔風險不同

ETF指數基金是按照所設定的類別，將這個類別中所有股票按權重不同，優化後買入。

所以ETF指數基金買的是一籃子股票，能夠最大限度分散投資風險，可有效避免買入單一個股的踩雷風險。

二、獲得收益不同

ETF指數基金波動幅度較小，一般與所跟蹤的大盤指數或板塊指數漲跌幅相近。很難出現超額收益，基本上沒有漲停或跌停的機會。

從歷史經驗來看，以一年爲週期，買ETF指數基金的股民，盈利率超過50%。而買股票的股民，盈利率不超過10%。

三、交易費用不同

ETF指數基金買賣不需要繳納印花稅，可以減輕交易成本。

ETF指數基金的買賣方法與股票相同，也是按照基金對應的代碼一鍵買入或賣出。

四、適用人羣不同

風險與收益是對等的。追求股票高收益，願意承擔交易高風險的，以買賣股票爲主。

而追求股票穩定收益，不願意承擔太高風險的，則可以買賣ETF指數基金。

對於那些沒有選股能力，沒有空閒時間操盤的股民，ETF指數基金無疑是更好選擇。

edf股票計入股票市值嗎

持有市值只包括該市場下的A股市值，不包括優先股、B股、基金、債券或其他證券。交易型開放式指數基金不包括在申購市值範圍內，也就是說只有以600/601/603/00/30；這些數字開頭的股票，纔可以用來計算申購額度；除此以外，只有融資融券客戶信用證券賬戶的市值合併計算到該投資者持有的市值中

DIF是MACD指標中12日EMA數值減去26日EMA數值。在持續上漲的行情中，12日EMA在26日EMA之上。其間的正差離值(+DIF)會愈來愈大。反之在持續下跌的行情中，差離值可能變負(-DIF)，此時是絕對值愈來愈大。