股票edf是什么意思

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股市中的EDF是什么

EDF全称Earliest Deadline First。最早截止时间优先算法（EDF）也称为截止时间驱动调度算法（DDS），是一种动态调度算法。EDF在调度时，任务的优先级根据任务的截止时间动态分配。截止时间越短，优先级越高。如果一个任务集负载U<=1，则是可调度的。EDF 调度算法已被证明是动态最优调度, 而且是充要条件。处理机利用率最大可达100% 。但瞬时过载时, 系统行为不可预测, 可能发生多米诺骨牌现象, 一个任务丢失时会引起一连串的任务接连丢失。

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EDF模型的EDF的基本原理

对于一个公司而言，违约风险是指围绕其偿债能力所产生的不确定性。在违约之前，我们无法明确判断一个公司是否会违约，充其量也只能对其违约的可能性做出概率上的估计。一家公司的EDF是指该公司在未来一年或几年内违约的概率，它主要由三大因素决定，分别是： 　1．资产价值：公司资产的市值。它是公司资产在未来产生的现金流以一定的贴现率贴现到当前的价值。这个公司资产的测度不但反映了公司的发展前景，而且还包含了公司所处的行业以及宏观经济状况等信息。

2．资产风险：是指资产价值的不确定性。这是一个关于公司经营风险和行业风险的测度。因此公司的资产价值只是一个估计值，存在一定不确定性，应当在公司的经营风险或者资产风险的框架下理解。

3．债务水平：是指公司在合同上负债的程度。如果说与公司资产相关的测度是公司的市值，那么公司杠杆比率的相关测度就是相对于公司资产市值的债务面值，因为它是公司必须偿还的金额。

当公司的资产价值低于一定水平时，公司就会对债权人和股东违约，与这一水平相对应的资产价值为违约点（Default Point），即公司资产价值等于负债价值时的点。在研究违约的文献中，我们已经发现当公司资产价值等于债务面值时许多公司并没有选择违约，而是依然经营并偿还它的债务，这是因为债务构成中的部分长期债务为公司提供了一定的缓息空间。我们发现，违约点即公司将会发生违约时的资产价值通常是介于总债务和短期债务之间。

因而公司净值也就等于公司的资产市值减去公司的违约点，即：

公司净值=公司的资产市值－违约点

当公司净值等于零时，违约事件就会发生。和公司的资产价值一样，公司净值的测度也必须在公司经营风险的框架下考虑。比方说，食品和饮料行业内的公司比高科技行业能承受更高水平的杠杆比率，因而它们的资产市值更加稳定、有着更小的不确定性。

公司的资产风险则是由资产的波动率来衡量的，它是指公司资产价值每年变动百分比的标准差倍数，它是一个与公司的规模以及所处的行业都相关的测度。

资产的波动率与股票的波动率相关，却又不同于它。一个公司的财务杠杆具有放大其资产波动率的作用。因此，有着较低资产波动率的行业，如银行业趋向于采用较高的财务杠杆，而资产波动率较高的行业，如计算机软件行业，则趋向于采用较低的财务杠杆。正是由于这种趋向差异的存在，股票波动率不像资产波动率那样随行业和资产规模的不同有较大的差别。

资产价值、经营风险、财务杠杆能够结合起来形成一个违约风险的单一测度，它将公司的净值与资产价值一个标准差的波动幅度相比较，将二者的商称为违约距离（DD，Distance to default），其计算过程如下：

违约距离（DD）= (资产市值－违约点）/（资产市值*资产波动率）

从上式可以看出，违约距离融合了一个公司三个关键的信用要素：资产价值、经营和行业风险以及财务杠杆。KMV公司选定一定时期，基于一个包括大量的公司违约信息的历史数据库，把违约距离与预期违约率的关系拟合成一条光滑曲线，从而找出违约距离与预期违约率之间的映射关系以便估计EDF的值。也就是说，给定一个违约距离就可以计算出相应水平的预期违约概率。

edf是什么意思？

法国电力集团(EDF：Electricite De France) 成立于1946年，是负责全法国发、输、配电业务的国有企业。为了完成公共服务事业的使命，法国电力集团负责电力设施的设计、建设和运营。法国电力集团是世界能源市场上的主力之一，是全球范围内最大的供电服务商之一。 

凭借50多年能源开发经验，法国电力集团已经成为世界领先电力公司之一。作为一家在核能、热能、水电和可再生能源方面具有世界级工业竞争力的大型企业，法国电力集团可以提供包括电力投资、工程设计以及电力管理与配送在内的一体化解决方案。

相关信息：

法国电力公司的在华投资以及它与中方电力部门的合作力求尽可能结合中国的工业和能力。法国电力公司对中国经济发展充满信心。尽管亚洲发生了金融危机，我们坚信中国有能力维护稳定的环境和良好经济形势。自1986年以来，法国电力公司成为中国核工业领域的长期伙伴。

1994年，中国以法国PWR技术为标准的大亚湾核电机组开始运行。自1986始法国电力公司提供了包括设计、建设管理、实验、培训操作人员及运行的技术服务。电厂完全由中方管理，它的技术和经济指标表明了此次合作的成功。

Creditmetrics模型的与KMV模型的比较

KMV模型与creditmetrics模型是目前国际金融界最流行的两个信用风险管理模型。两者都为银行和其它金融机构在进行贷款等授信业务时衡量授信对象的信用状况，分析所面临的信用风险，防止集中授信，进而为实现投资分散化和具体的授信决策提供量化的、更加科学的依据，为以主观性和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补偿。然而，从上述的介绍和分析中，我们又可以明显地看到这两个模型在建模的基本思路上又相当大的差异，这些差异还主要表现在以下几个方面。

KMV模型对企业信用风险的衡量指标edf主要来自于对该企业股票市场价格变化的有关数据的分析，而creditmetrics模型对企业信用风险的衡量来自于对该企业信用评级变化及其概率的历史数据的分析。这是两者最根本的区别之一。

由于KMV模型采用的是企业股票市场价格分析方法，这使得该模型可以随时根据该企业股票市场价格的变化来更新模型的输入数据，得出及时反映市场预期和企业信用状况变化的新的edf值。因此，kmv模型被认为是一种动态模型，可以及时反映信用风险水平的变化。然而，creditmetrics采用的是企业信用评级指标分析法。企业信用评级，无论是内部评级还是外部评级，都不可能象股票市场价格一样是动态变化的，而是在相当长的一段时间内保持静态特征。这有可能使得该模型的分析结果不能及时反映企业信用状况的变化。

同时，也正是因为kmv模型所提供的edf指标来自于对股票市场价格实时行情的分析，而股票市场的实时行情不仅反映了该企业历史的和当前的发展状况，更重要的是反映了市场中的投资者对于该企业未来发展的综合预期，所以，该模型被认为是一种向前看（forward-looking）的方法，edf指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发展趋势的判断。这与creditmetrics模型采用的主要依赖信用状况变化的历史数据的向后看（backward-looking）的方法有根本性的差别。kmv的这种向前看的分析方法在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型的“历来可以在未来复制其自身”的缺陷。

KMV模型所提供的edf指标在本质上是一种对风险的基数衡量法，而creditmetrics所采用的与信用评级分析法则是一种序数衡量法，两者完全不同。以基数法来衡量风险最大的特点在于不仅可以反映不同企业风险水平的高低顺序，而且可以反映风险水平差异的程度，因而更加准确。这也更加有利于对贷款的定价。而序数衡量法只能反映企业间信用风险的高低顺序，如bbb级高于bb级，却不能明确说明高到什么程度。

creditmetrics采用的是组合投资的分析方法，注重直接分析企业间信用状况变化的相关关系，因而更加与现代组合投资管理理论相吻合。而kmv则是从单个授信企业在股票市场上的价格变化信息入手，着重分析该企业体现在股价变化信息中的自身信用状况，对企业信用变化的相关性没有给予足够的分析。

Creditmetrics模型的含义

问题1：什么是Creditmetrics模型？

问题2：Creditmetrics模型是什么意思？

Creditmetrics模型（信用计量模型）是J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品。与1994年推出的量化市场风险的Riskmetrics一样，该模型引起了金融机构和监管当局的高度重视，是当今风险管理领域在信用风险量化管理方面迈出的重要一步。

Creditmetrics模型的基本思想

1、信用风险取决于债务人的信用状况，而企业的信用状况由被评定的信用等示。因此，信用计量模型认为信用风险可以说直接源自企业信用等级的变化，并假定信用评级体系是有效的，即企业投资失败、利润下降、融资渠道枯竭等信用事件对其还款履约能力的影响都能及时恰当地通过其信用等级的变化而表现出来。信用计量模型的基本方法就是信用等级变化分析。转换矩阵（Transition Matrix一般由信用评级公司提供），即所有不同信用等级的信用工具在一定期限内变化（转换）到其他信用等级或维持原级别的概率矩阵，成为该模型重要的输入数据。

2、信用工具（包括债券和贷款等）的市场价值取决于债务发行企业的信用等级，即不同信用等级的信用工具有不同的市场价值，因此，信用等级的变化会带来信用工具价值的相应变化。根据转换矩阵所提供的信用工具信用等级变化的概率分布，同时根据不同信用等级下给定的贴现率就可以计算出该信用工具在各信用等级上的市场价值（价格），从而得到该信用工具市场价值在不同信用风险状态下的概率分布。这样就达到了用传统的期望和标准差来衡量资产信用风险的目的，也可以在确定的置信水平上找到该信用资产的信用值，从而将Var的方法引入到信用风险管理中来。

3、信用计量模型的一个基本特点就是从资产组合而并不是单一资产的角度来看待信用风险。根据马柯威茨资产组合管理理论，多样化的组合投资具有降低非系统性风险的作用，信用风险很大程度上是一种非系统性风险，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。另一方面，由于经济体系同的因素（系统性因素）的作用，不同信用工具的信用状况之间存在相互联系，由此而产生的系统性风险是不能被分散掉的。这种相互联系由其市场价值变化的相关系数（这种相关系数矩阵一般也由信用评级公司提供）表示。由单一的信用工具市场价值的概率分布推导出整个投资组合的市场价值的概率分布可以采取马柯威茨资产组合管理分析法。

4、由于信用计量模型将单一的信用工具放入资产组合中衡量其对整个组合风险状况的作用，而不是孤立地衡量某一信用工具自身的风险，因而，该模型使用了信用工具边际风险贡献这样的概念来反映单一信用工具对整个组合风险状况的作用。边际风险贡献是指在组合中因增加某一信用工具的一定持有量而增加的整个组合的风险（以组合的标准差表示）。通过对比组合中各信用工具的边际风险贡献，进而分析每种信用工具的信用等级、与其他资产的相关系数以及其风险暴露程度等各方面因素，可以很清楚地看出各种信用工具在整个组合的信用风险中的作用，最终为投资者的信贷决策提供科学的量化依据。

Creditmetrics模型分析

(一) 在险价值(VaR)方法：

在险价值模型就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间里和在一定的置信度下其价值最大的损失额。

一支交易股票的在险价值

VaR方法度量非交易性金融资产如贷款的在险价值时则会遇到如下问题：

1.因为绝大多数贷款不能直接交易，所以市值P不能够直接观察到。

2.由于贷款的市值不能够观察，也就无法计算贷款市值的变动率σ。

3.贷款的价值分布离正态分布状偏差较大。

（二）“信用度量制”方法(CreditMetrics)

信用度量制是通过掌握借款企业的资料如：

（1）借款人的信用等级资料

（2）下一年度该信用级别水平转换为其它信用级别的概率

（3）违约贷款的收复率

计算出非交易性的贷款和债券的市值P和市值变动率σ，从而利用在险价值方法对单笔贷款或贷款组合的在险价值量进行度量的方法。

Creditmetrics模型与KMV模型的比较

KMV模型与creditmetrics模型是目前国际金融界最流行的两个信用风险管理模型。两者都为银行和其它金融机构在进行贷款等授信业务时衡量授信对象的信用状况，分析所面临的信用风险，防止集中授信，进而为实现投资分散化和具体的授信决策提供量化的、更加科学的依据，为以主观性和艺术性为特征的传统信用分析方法提供了很好的补偿。然而，从上述的介绍和分析中，我们又可以明显地看到这两个模型在建模的基本思路上又相当大的差异，这些差异还主要表现在以下几个方面。

1、KMV模型对企业信用风险的衡量指标edf主要来自于对该企业股票市场价格变化的有关数据的分析，而creditmetrics模型对企业信用风险的衡量来自于对该企业信用评级变化及其概率的历史数据的分析。这是两者最根本的区别之一。

2、由于KMV模型采用的是企业股票市场价格分析方法，这使得该模型可以随时根据该企业股票市场价格的变化来更新模型的输入数据，得出及时反映市场预期和企业信用状况变化的新的edf值。因此，kmv模型被认为是一种动态模型，可以及时反映信用风险水平的变化。然而，creditmetrics采用的是企业信用评级指标分析法。企业信用评级，无论是内部评级还是外部评级，都不可能象股票市场价格一样是动态变化的，而是在相当长的一段时间内保持静态特征。这有可能使得该模型的分析结果不能及时反映企业信用状况的变化。

3 、同时，也正是因为kmv模型所提供的edf指标来自于对股票市场价格实时行情的分析，而股票市场的实时行情不仅反映了该企业历史的和当前的发展状况，更重要的是反映了市场中的投资者对于该企业未来发展的综合预期，所以，该模型被认为是一种向前看（forward-looking）的方法，edf指标中包含了市场投资者对该企业信用状况未来发展趋势的判断。这与creditmetrics模型采用的主要依赖信用状况变化的历史数据的向后看（backward-looking）的方法有根本性的差别。kmv的这种向前看的分析方法在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型的“历来可以在未来复制其自身”的缺陷。

4 、KMV模型所提供的edf指标在本质上是一种对风险的基数衡量法，而creditmetrics所采用的与信用评级分析法则是一种序数衡量法，两者完全不同。以基数法来衡量风险最大的特点在于不仅可以反映不同企业风险水平的高低顺序，而且可以反映风险水平差异的程度，因而更加准确。这也更加有利于对贷款的定价。而序数衡量法只能反映企业间信用风险的高低顺序，如bbb级高于bb级，却不能明确说明高到什么程度。

5、creditmetrics采用的是组合投资的分析方法，注重直接分析企业间信用状况变化的相关关系，因而更加与现代组合投资管理理论相吻合。而kmv则是从单个授信企业在股票市场上的价格变化信息入手，着重分析该企业体现在股价变化信息中的自身信用状况，对企业信用变化的相关性没有给予足够的分析。

风险量化评估模型有哪些？

1.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。

2.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：

1）KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。

2）JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风 险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。

3）RAROC模型：RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等

4）EVA模型：经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达国家如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。

风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。

用什么数据库检索全球上市公司的信用评级数据

信用评级(Credit Rating)，又称资信评级，是一种社会中介服务为社会提供资信信息，或为单位自身提供决策参考。最初产生于20世纪初期的美国。1902年，穆迪公司的创始人约翰·穆迪开始对当时发行的铁路债券进行评级。后来延伸到各种金融产品及各种评估对象。由于信用评级的对象和要求有所不同，因而信用评级的内容和方法也有较大区别。我们研究资信的分类，就是为了对不同的信用评级项目探讨不同的信用评级标准和方法。

信用评级的方法

通常有自我评议、群众评议和专家评议三种。如由的专业评估机构评级，一般多由专家评议。如由机关统一组织评级，也可采用自我评议、群众评议和专家评议相结合的方法。至于评级的具体方法可以采用定量分析方法或定性分析法，也可两者结合运用。在定量分析方法中，还有功效系数法、分段计分法、梯级递减法等多种。

信用证中的EDF是什么意思

信用证中的EDF中文意思是出口发展基金信用证。

买ETF指数和买股票哪个好？二者的区别是什么？

一、承担风险不同

ETF指数基金是按照所设定的类别，将这个类别中所有股票按权重不同，优化后买入。

所以ETF指数基金买的是一篮子股票，能够最大限度分散投资风险，可有效避免买入单一个股的踩雷风险。

二、获得收益不同

ETF指数基金波动幅度较小，一般与所跟踪的大盘指数或板块指数涨跌幅相近。很难出现超额收益，基本上没有涨停或跌停的机会。

从历史经验来看，以一年为周期，买ETF指数基金的股民，盈利率超过50%。而买股票的股民，盈利率不超过10%。

三、交易费用不同

ETF指数基金买卖不需要缴纳印花税，可以减轻交易成本。

ETF指数基金的买卖方法与股票相同，也是按照基金对应的代码一键买入或卖出。

四、适用人群不同

风险与收益是对等的。追求股票高收益，愿意承担交易高风险的，以买卖股票为主。

而追求股票稳定收益，不愿意承担太高风险的，则可以买卖ETF指数基金。

对于那些没有选股能力，没有空闲时间操盘的股民，ETF指数基金无疑是更好选择。

edf股票计入股票市值吗

持有市值只包括该市场下的A股市值，不包括优先股、B股、基金、债券或其他证券。交易型开放式指数基金不包括在申购市值范围内，也就是说只有以600/601/603/00/30；这些数字开头的股票，才可以用来计算申购额度；除此以外，只有融资融券客户信用证券账户的市值合并计算到该投资者持有的市值中

DIF是MACD指标中12日EMA数值减去26日EMA数值。在持续上涨的行情中，12日EMA在26日EMA之上。其间的正差离值(+DIF)会愈来愈大。反之在持续下跌的行情中，差离值可能变负(-DIF)，此时是绝对值愈来愈大。