【摘要】：PFM模型与上市公司的KMV模型类似，也分三步来计算借款企业的违约概率。对于KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用，我国学者进行了不少研究，而对于非上市公司的信用风险的测度，特别是用PFM模型的应用几乎空白［107］。
06 基于KMV模型的非上市公司信用风险度量实证研究
现实生活中，即使像美国那样市场经济非常发达、证券市场非常成熟的国家，上市公司在整个社会公司中所占的比重也是很小的，大量公司是以非上市公司的组织形式存在并正常运营着。在我国，由于市场容量问题以及企业上市的高门槛、严审批制度，商业银行所面临的贷款客户对象大部分是非上市公司，没有像上市公司那样能随时提供股价信息。因此，能否利用相关信息对这部分公司进行动态、准确的信用风险评估是值得探讨的问题。
为了度量非上市公司的违约风险，1999年KMV公司以上市公司EDF计算方法为基础，开发了一种适用于非上市公司信用风险度量的新模型——PFM模型（Private Firm Model）［107］。PFM模型使用公司市场信息（同地区、同行业、同规模公司的股价信息），结合借款企业的财务报告来估计借款企业的市场价值和标准差，进而计算期望违约率EDF。因此，PFM同样能根据股价信息与历史性财务数据分析从而评估企业信用风险，是一种复合模型。PFM模型与上市公司的KMV模型类似，也分三步来计算借款企业的违约概率。①估计资产价值和资产回报波动性；②计算违约距离；③计算违约概率。第二步和第三步对于上市公司和非上市公司来说没有什么大的区别，上一章已有详细论述，关键在于第一步的测算。
对于KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用，我国学者进行了不少研究，而对于非上市公司的信用风险的测度，特别是用PFM模型的应用几乎空白［107］。本章力图对我国非上市公司的信用风险测度问题进行实证研究。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
