张学明

摘 要：本文采用修正的KMV模型对上市公司的信用风险进行度量，摒弃传统的历史波动率方法，采用GARCH模型进行来对收益率进行拟合从而更加准确的估计出股权价值的波动率，并且依照我国的实际情况修正了违约点和股权价值的设定。选取房地产行业10家公司的数据，通过对违约距离的对比和比较，认为KMV模型能较好的适应我国上市公司风险的度量。

ス丶词：信用风险；KMV模型；GARCH模型

一、文献综述

ス外学者对信用风险度量的研究开始较早，主要包括Z计分模型、ZETA模型、Logit模型、KMV模型等。我国学者对信用风险度量研究起步比较晚,陈静（1999）主要运用判别分析对1998年被特别处理的27家上市公司进行了财务失败预测研究。陈晓、陈治鸿（2000）采用ST和非ST公司财务数据运用Logit模型对上市公司进行了预测。沈沛龙（2002）对目前在国际上比较著名的信用风险管理模型进行了一系列的比较。我国学者从1998年开始关注KMV模型。杜本峰（2002）对KMV模型的理论基础和模型框架的系统介绍与分析，并对KMV模型进行实证，表明该模型具有较好预测功能。

ザ、理论分析及模型修正

ィ1）、KMV模型理论分析

KMV模型基于Black-Scholes-merton期权定价的思想，将公司股权价值看做是买入一份标准欧式看涨期权，即公司所有者持有一份以公司到期负债X为执行价格，以公司资产市场价值V为标的欧式看涨期权。如果负债到期时公司资产市场价值V高于其债务X，公司偿还债务，当公司资产市场价值V小于其债务X时，公司选择违约。以违约距离DD表示公司资产市场价值期望值V距离违约点DP的远近，距离越大，公司发生违约的可能性越小，反之较大。……