最新淀粉變色實驗(13)課件PPT.ppt

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1、淀粉變色實驗(13)一起來動腦怎么讓面粉變藍？讓我們一起來探索變顏色的奧秘~！小實驗之面粉變藍科學原理淀粉遇碘酒會變藍，這是淀粉的一個特性。這個實驗證明面粉里含有淀粉。一般要調(diào)制成淀粉液，再滴上碘酒，效果才會更明顯。在許多行業(yè)中，碘酒都被用來檢驗?zāi)撤N物質(zhì)是否是含有淀粉。消失的酒精和水思考：水和酒精去哪里了呢消失了？材料：量筒3個50毫升酒精50毫升水實驗步驟1.分別量取50毫升酒精和50毫升水2.將兩者液體倒入一個量筒里3.仔細觀察，你發(fā)現(xiàn)了什么？實驗原理因為酒精分子和水分子大小不一樣，所以他們之間的間隔是不一樣的，所以當兩種液體混合在一起后，間隔不一樣導(dǎo)致它們混合

2、后體積會減少。想一想，做一做想一想：平時我們生活中有沒有相同原理的事例？做一做：做做相類似的實驗，看看能不能成功。祝大家好好學習天天向上！第六章信用風險度量模型——期權(quán)推理分析法期權(quán)應(yīng)用舉例：信用風險度量期權(quán)推理分析法（Option-theoreticApproach）：KMV模型（一）原理1、貸款與期權(quán)的關(guān)系假設(shè)企業(yè)借款額為OB,貸款到期時該企業(yè)的資產(chǎn)市值為OA2，如圖3所示。在這種情況下，企業(yè)將歸還這筆貸款，并且企業(yè)的股東還會得到資產(chǎn)增值部分。貸款到期時，企業(yè)資產(chǎn)的市值越大，企業(yè)留給股東的資產(chǎn)增值就越大。反之，如果企業(yè)資產(chǎn)市值低于OB(如OA1),則借款者資不抵

3、債破產(chǎn)，只能把企業(yè)資產(chǎn)交給銀行來處置。從圖4中可以看出，如果企業(yè)資產(chǎn)市值降到借款總額B以下的某一點（如L，OL相當于企業(yè)的資產(chǎn)市值），因為借款人的責任以其自身財產(chǎn)為限，所以借款人一旦破產(chǎn)，其最大的損失就是自身的資產(chǎn)OL，這時他會選擇破產(chǎn)而不是償還貸款。因此，可以將借款企業(yè)股東的股權(quán)市值頭寸看成持有一份以企業(yè)資產(chǎn)市值為標的的看漲期權(quán)。期權(quán)應(yīng)用舉例：信用風險度量股權(quán)價值E0-LA1BA2資產(chǎn)價值期權(quán)應(yīng)用舉例：信用風險度量2、企業(yè)股權(quán)市值與其資產(chǎn)市值之間的關(guān)系根據(jù)布萊克-斯科爾斯-默頓模型中股票看漲期權(quán)定價原理，企業(yè)股權(quán)市值可由下式來估價：（9）式（9）中，A是資產(chǎn)市值，

4、B是貸款總額，r是短期利率，是企業(yè)資產(chǎn)市值的波動性,是股票看跌期權(quán)的到期日或在貸款情形下指貸款期限（或違約期限）。在所有變量中，符號上方加一橫線是可以從市場上觀察到的。上式表示企業(yè)股權(quán)市值與它的資產(chǎn)市值之間的關(guān)系。如果能得到企業(yè)資產(chǎn)市值的波動性，就可以算出企業(yè)資產(chǎn)的市值，從而結(jié)合二者得到借款企業(yè)的理論預(yù)期違約概率，對貸款的信用風險作出評價。期權(quán)應(yīng)用舉例：信用風險度量由于企業(yè)股權(quán)市值的波動性（）與它資產(chǎn)市值波動性之間存在理論關(guān)系式：（10）而股權(quán)市值的波動性是可以在市場上觀察到的，因此，將式（9）與（10）聯(lián)立，通過連續(xù)的迭代，便可最終求出A值和值。在式（9）中，B也

5、為違約執(zhí)行點，它的數(shù)量是企業(yè)所有短期負債（一年或一年以下）和50%的長期債務(wù)賬面值。為債務(wù)到期日，通常設(shè)定為一年。一旦A值和值計算出來，B值和值確定后，便可計算出理論預(yù)期違約頻率的值了。假設(shè)某一借款企業(yè)資產(chǎn)市值A(chǔ)為1億美元，其資產(chǎn)市值年標準差為1000萬美元，違約執(zhí)行價格B為8000萬美元，為一年期，r為無風險利率。那么該企業(yè)在一年內(nèi)倒閉的概率，在理論上是該企業(yè)在一年內(nèi)從目前的資產(chǎn)市值1億美元降到違約價格8000萬美元以下的概率。期權(quán)應(yīng)用舉例：信用風險度量與此同時，當假定該企業(yè)未來一年內(nèi)資產(chǎn)市值是圍繞著目前資產(chǎn)市值水平呈正態(tài)分布狀，由此便可計算出當T=0（今天），該

6、企業(yè)在一年期限中到達違約點的距離：抵達違約點的距離=進入違約區(qū)域的借款企業(yè)只有它的資產(chǎn)價值在一年內(nèi)減少2000萬美元，或者進入2個標準差的水平甚至更多才會違約。如果企業(yè)資產(chǎn)市值的確呈現(xiàn)正態(tài)分布的話，這時有95%的概率，其資產(chǎn)市值圍繞著它們的均值在正負1.96個標準差之間波動。同時，該企業(yè)資產(chǎn)市值變動量超過±1.96的概率分別為2.5%。換言之，該借款企業(yè)具有2.5%的預(yù)期違約概率（EDF）。期權(quán)應(yīng)用舉例：信用風險度量以上是借款企業(yè)理論預(yù)期違約概率，它與現(xiàn)實中實際發(fā)生的預(yù)期違約概率存在很大差異。因此，KMV公司建立一個全球范圍內(nèi)企業(yè)和企業(yè)違約信息數(shù)據(jù)庫，計算出了各類信

7、用等級企業(yè)經(jīng)驗預(yù)期違約概率，從而產(chǎn)生以這種經(jīng)驗預(yù)期違約頻率為基礎(chǔ)的信用分值。KMV模型的優(yōu)點——①充分利用資本市場信息來進行信用風險的量化分析。②所獲取的數(shù)據(jù)來自股市資料，而非企業(yè)的歷史賬面資料，因此，更能反映企業(yè)當前信用狀況，預(yù)測能力更強。③建立在理財理論和期權(quán)理論基礎(chǔ)上，得出的預(yù)期違約概率具有較強的說服力。KMV模型的缺陷——①適用于對上市公司的信用風險評估，對非上市公司評估時，需借助某些會計資料信息，因而計算出來的EDF值未必準確。②假定企業(yè)資產(chǎn)價值呈正態(tài)分布，但現(xiàn)實中并非所有企業(yè)都符合這一假設(shè)。③不能對長期債務(wù)的不同類型進行分辨。