张弘

摘要：第三次科技革命以来，以先进的互联网技术作为依托，催生了互联网金融，同时其信用性风险问题逐步彰显，本文从信用性风险入手，探究其产生的原因及其特点，运用Z值模型进行风险识别， KMV模型进行信用性风险的评估，找出DD和EDF两者之间的关系，以此说明本文选用的KMV模型能识别涉互联网金融的上市公司信用性风险。最后结合时代背景，针对信用性风险问题，提出具体建议。

关键词：金融风险 信用性风险 KMV模型

一、引言

随着网络信息技术的迅速发展，以先进的互联网技术作为依托，催生了互联网金融，其面临的信用性风险尤为突出。信用风险是影响金融行业的相关决策的重要因素，若是互联网金融的公司违约，相关投资者都难以获得预期收益，进而影响整个行业的发展。管理信用性风险常用方法如下：

一是信用评级法。如穆迪公司对企业的评级。 二是信用风险贴水测量法，对于一个需要筹资的公司而言，随着该公司信用风险的增加，投资者或相关公司所要求的信用风险贴水也就更高。某同一信用级别的债券，在不同的时间段里筹资所要求的风险贴水也不同。

二、文献综述

金融风险是指各种因素波动引起金融资源与金融要素流转过程的不确定性而造成的风险，信用风险是指交易对手未能履行约定中的义务而造成损失的风险，主要是由信用缺失造成的风险，它是金融风险的主要类型。信用性金融风险生于金融体系内部，又对金融业的稳定产生重大影响，在内部管理出现不规范问题时，金融活动中的各类风险将会更加明显，在诸多风险中，信用性风险尤为突出，各种风险均与信用性风险有着不可剥离的关联。……