【摘要】：近些年来，默顿的思想在许多方面得到了扩展，其中美国旧金山市KMV公司就利用期权定价理论创立了违约预测模型，用来对上市公司的信用风险进行预测，在信用风险评价领域享有重要地位［86～91］。KMV公司为保持其核心竞争力，并未公布信用风险评价中违约距离、违约概率的求解细节。本章探讨了违约距离计算过程中几种算法的适用性，并通过对农业类上市公司实证分析，确立了适合我国国情的KMV具体计算模型。
05 基于KMV模型的上市公司信用风险度量实证分析
以往对上市公司信用风险评估侧重于利用公司历史财务数据，比如Altman的Zeta等单元判别模型和Logstic多元判别模型，取得了一定的效果。但这种评估最致命的缺陷是只能以过去预测未来，不能用未来本身说话。
利用期权定价理论对信用风险进行度量是现代信用风险管理模型的重要特征，这一思想在金融理论文献中至少可以追溯到默顿（Metron，1974）。近些年来，默顿的思想在许多方面得到了扩展，其中美国旧金山市KMV公司就利用期权定价理论创立了违约预测模型，用来对上市公司的信用风险（特别是他们的违约状况）进行预测，在信用风险评价领域享有重要地位［86～91］。KMV模型对信用风险的预测是基于股票市场，利用BSM股票期权定价思想求出公司未来违约发生的概率，而股票市场的价格包含了投资者对股票未来信息判断的因素，因此具有前瞻性和灵敏性，更加客观和准确。KMV公司为保持其核心竞争力，并未公布信用风险评价中违约距离、违约概率的求解细节。国外模型所推导的EDF与违约距离之间的函数关系主要是以美国的公司数据为基础而得出的。当应用于其他国家和地区，特别是转轨经济和新兴市场经济地区时，其有效性仍有待于进一步验证。国内对其模型的具体研究和应用只局限于对其框架的借鉴。我国学者程鹏等［102～105］对KMV方法在我国的应用进行了有益的探索，但他们的研究大都仅局限于对模型框架的介绍和零星的实证分析，对指标的处理和计算方法缺乏系统的分析和比较。
本章探讨了违约距离计算过程中几种算法的适用性，并通过对农业类上市公司实证分析，确立了适合我国国情的KMV具体计算模型。
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