王　沁，易文德

(1.西南交通大学 数学学院，四川 成都 610031；2.重庆文理学院 数据分析与图像处理重点实验室，重庆 永川 402160)



基于核密度的KMV模型对公司信用风险度量研究

王沁1，易文德2

(1.西南交通大学 数学学院，四川 成都 610031；2.重庆文理学院 数据分析与图像处理重点实验室，重庆 永川 402160)

摘要：利用Laplace核密度函数来估计股权价值的波动率，从而确定KMV模型中的资产收益波动率，修正了KMV模型。选择42家上市公司的财务数据和收盘价为样本，对基于核密度估计的KMV模型进行实证分析，结果表明Laplace核密度函数刻画了上市公司股权价值服从“尖峰厚尾”的特征，且该模型更适用于分析我国上市公司的信用状况。

关键词：Laplace核密度函数；KMV模型；波动率；信用风险

上市公司信用风险的识别与度量将直接影响到整个证券市场的发展和投资者的利益。近年来，随着我国中小企业板块的迅速壮大和创业板的上市，上市公司暴露出来的问题越来越多，如何合理、客观、有效地度量其信用风险变得更加突出和重要，也成为金融机构和监管部门风险管理的主要对象和核心内容。

自1993年KMV模型推出以来，国外学者对KMV模型在信用评估中的应用和有效性进行了大量的实证研究[1-4]。在国内，鲁炜等利用KMV模型对中国股市进行了实证研究[5]；张玲等利用参数调整后的KMV模型提前两年有效地识别和度量了ST公司和非ST公司的信用风险[6]；马若微将基于期权定价理论的KMV模型首次运用到财务困境预警中 ，并通过功率曲线说明了将KMV模型运用到中国上市公司财务困境预警中是完全可行的[7]；……