基于我国上市公司信用状况的KMV模型运用与实证分析

　　摘 要：文章对KMV在我国的应用情况进行了研究，设立七种违约点，分别计算出违约距离，最终确立一个最适合我国股市的违约点计算模型。为了提高计算的正确性，在计算股权的市场价值时考虑了非流通股的价值。实证分析表明，ST公司违约距离与非ST公司违约距离差距明显，从而说明KMV模型在我国使用是有效的，并且发现对总资产与流动负债、长期负债之间的回归取得的带截距项的回归方程是最适合我国股市的违约点设置。
　　关键词：信用风险 KMV模型 违约距离
　　中图分类号:F830.91 文献标识码:A
　　文章编号:1004-4914（2010）12-070-03
　　
　　一、引言
　　自1980年以来，KMV公司的创立者发展改进了Merton（1974）提出的BSM模型，接着又吸收了Hull和White（1995）关于期权定价模型的成果，在1995年正式开发出用于信用风险度量的KMV模型。KMV模型改进了Merton模型的简单资本结构即只有负债和股权的假定，认为资本结构包括到期债务、短期负债、长期负债、可转换债券、优先股、可转换优先股和普通股，使得该假定更加贴近企业营运的实际情况。在违约发生的时间上，KMV改变了Merton模型的“违约只发生在债务到期”的限定，认为只要公司的市场价值小于违约点，那么就可以认定公司违约，而此违约可以发生在债务到期前。换言之，KMV模型把公司价值的股票表达看成是一个永久期权，而非Merton模型认为的有固定到期日的看涨期权。在具体求解方面，KMV更是把Merton模型的利用对数正态性评估违约概率的算法改进为根据实证结果构建从违约距离DD到期望违约率EDF的映射，从而改变了Merton模型低估中等信用质量公司违约概率的做法。此外，KMV模型在计算中还可以涵盖利息和红利因素，而这两者在Merton模型中恰恰是被忽略的（