上市公司信用风险度量的一种新方法_KMV
基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析
基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析基于KMV模型我国上市公司信用风险测度实证分析近年来，随着我国资本市场的不断发展，上市公司的信用风险成为了重要的研究方向。
有效测度上市公司的信用风险对于金融机构和投资者具有重要意义。
本文基于KMV模型，通过对我国上市公司的实证分析，探讨了其在信用风险测度中的应用和不足之处。
首先，我们回顾了KMV模型的基本原理。
KMV模型是一种流行的结构性模型，通过衡量公司的资本结构、资产负债率、波动率等关键因素来估计公司的违约概率。
其基本公式为违约距离（Distance to Default，DD）= ln(资产价值/债务价值) / 标准差。
通过计算违约距离，我们可以得到上市公司的违约概率，并进一步测度其信用风险。
接着，我们利用KMV模型进行了我国上市公司信用风险的实证分析。
我们选取了2018年度财务数据作为样本，计算了一批在上交所和深交所上市的公司的违约距离。
我们发现，根据KMV模型计算的违约距离，大部分公司的违约概率较低，说明其信用风险相对较小。
然而，仍有少数公司的违约概率较高，这些公司是上市公司信用风险值得关注的对象。
此外，我们还发现，在行业之间存在一定的信用风险差异，一些行业的上市公司信用风险较高。
接下来，我们分析了KMV模型在我国上市公司信用风险测度中的不足之处。
首先，KMV模型基于违约距离的测度方法对数据的敏感性较高，数据质量的问题可能会导致结果的误差。
其次，模型没有考虑到宏观经济环境的变化对公司违约概率的影响，这可能限制了模型的准确性和适用性。
此外，模型的参数估计也具有一定的主观性，不同的参数估计可能会导致不同的信用风险测度结果。
最后，我们提出了一些建议来改进KMV模型在我国上市公司信用风险测度中的应用。
首先，我们应该加强对财务数据的核查和质量管理，确保数据的准确性和可靠性。
其次，我们可以结合宏观经济因素，如利率、失业率等，来进一步完善模型，以更好地反映公司的信用风险。
我国上市公司信用风险度量——基于KMV模型
＝
（） ２
本文实证分析可分为如下两个 步骤 ： 第一步 ， 计算各样本股违约距离 Ｄ 先 Ｄ。 １ ． 样本股股票市值 Ｅ的计算。由于所选样本均无非流通股 和
限售股， 故其股票市值 Ｅ等于总股本乘以基准 日当日收盘价。
２样本股股 票年波动率 的计 算。 ． 本文运用 Ｇ Ｒ Ｈ（ ， ） Ａ Ｃ １ １
（） ２ 依据借款企业 的负债计算 出公 司的违约触发点 （ ｒ ） Ｄ， ， ｒ 进而计算违 约距 离（ Ｄ） Ｄ ：
Ｄ ｒｓＤ Ｐ ＝Ｔ ＋ ＬＤ Ｔ （） ３
其 中 ，Ｔ Ｓ Ｄ代表流动负债 ，Ｔ Ｌ Ｄ代表 长期 负债 。
Ｄ ：Ｅ Ｖ ）Ｄ Ｔ Ｄ － Ｐ （１
组。
、
问题 的提 出
２０ ０ ８年 ， 伴随着美 国次贷危 机 的爆 发 ， 加深 了人们 对信 用 风险度量重要性 的认识 。 理论上 ， 风险是市场参 与者面临 的主要风 险之一 。信 信用 用风 险度 量是信用风险管理 目标 的核 心 。由美 国 Ｋ Ｖ公司开 Ｍ 发 的 Ｋ Ｖ模型 ， 当今世界最流行 的信用风 险度 量模型之一 。 Ｍ 是 因此 ， Ｋ 对 ＭＶ模 型的适用 性研 究有很强 的理论意义 。 实践上 ， 国证券 市场规模 逐步扩 大 ， 我 上市公 司在 国 民经 济中 占有重要地位 。对商业银行 和证券市场 的投资者而 言 ， 需 要 准确地识 别和度量 上市公 司的信用 风险 以降低 信贷 和投资 风 险 ； 上市公 司而言 ， 对 需要 有效地 预测和 控制 自身的信用 风 险， 以降低融资成本 ； 对监管 当局而 言 ， 建立起上市公 司信 需要 用风 险约束机制 ， 以更 好的维护投 资者 的利 益 ， 维护我 国金融
信用风险kmv模型实验原理
信用风险kmv模型实验原理
KMV模型是一种衡量公司信用风险的模型，它的实验原理主要包括以下几个方面：
1. 假设公司的资产价值服从随机过程：KMV模型假设公司的资产价值服从随机过程，通常使用布朗运动模型来描述资产价值的变化。
这个假设可以使模型更加贴近实际情况，考虑到资产价值会受到各种随机因素的影响。
2. 通过随机过程模拟资产价值变化：在KMV模型中，通过随机过程模拟资产价值的变化情况。
这些随机过程通常基于布朗运动模型，可以通过模拟得到一系列可能的资产价值路径。
3. 根据资产价值确定违约概率：在模拟得到的资产价值路径中，根据资产价值与债务的关系，可以确定公司违约的概率。
具体来说，当资产价值低于债务时，认为公司可能会违约。
4. 评估债券的信用风险：根据违约概率，可以评估债券的信用风险。
通常使用违约概率来计算债券的违约价值，即违约时债券的剩余价值。
5. 考虑市场因素：KMV模型中还考虑了市场因素对公司信用风险的影响。
通过引入市场因子，如利率、股价等，可以更准确地评估公司的信用风险。
KMV模型通过模拟资产价值的变化，确定违约概率，并考虑市场因素，来评估公司的信用风险。
这个模型的原理是基于随机过程和市场因素对公司信用风险的影响进行建模和评估。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着我国房地产行业的快速发展，房地产上市公司在市场中起着重要的作用，但随之而来的信用风险也成为了市场关注的焦点。
为了评估房地产上市公司的信用风险，我们可以采用KMV模型进行测度。
本文将通过介绍KMV模型的原理及在我国房地产上市公司中的应用，分析其在信用风险测度中的优势和局限性，并结合实际数据对我国房地产上市公司进行信用风险的具体测度。
【引言】房地产上市公司在我国经济发展中扮演着重要的角色，其信用风险具有一定的特殊性和复杂性。
针对房地产上市公司的信用风险，准确测度具有重要意义，可以为投资者、监管部门和公司自身提供重要的参考和决策依据。
KMV模型是一种基于结构化模型的信用风险测度方法，具有较为广泛的应用价值。
本文将对其原理及在我国房地产上市公司中的应用进行探讨。
KMV模型是由美国Kurtzman, Macavoy, Miller & Co. （简称KMV）公司于20世纪80年代初提出的，其核心思想是基于结构化模型，通过测度公司资产价值与债务价值之间的关系，从而计算公司的违约概率。
该模型主要包括三个组成部分：公司资产价值、债务价值和违约概率。
具体而言，它基于Black-Scholes期权定价模型，通过测度公司资产的波动性、资产价值以及债务价值，计算得到公司的违约概率。
在我国房地产上市公司中，KMV模型可以具体运用的步骤如下：对房地产上市公司的资产进行评估，包括不动产、土地储备、在建工程等；测度其资产的波动性，包括了行业风险、宏观经济环境等因素；然后，结合公司债务结构，测度其债务价值；通过KMV模型的公式计算得到公司的违约概率。
通过这一系列步骤，可以较为全面地测度房地产上市公司的信用风险。
【KMV模型在信用风险测度中的优势和局限性】KMV模型在信用风险测度中有着诸多优势。
该模型基于结构化模型，可以较为全面地考虑企业内部和外部因素对其信用风险的影响，能够更为准确地反映公司的实际违约情况。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种基于市场风险的信用风险测度模型，它可以帮助我们对房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行分析和评估。
1. KMV模型简介KMV模型是由美国Moody's Analytics公司开发的一种信用风险测度模型。
该模型通过分析公司的资产价值、债务水平、市场风险、和公司的财务杠杆等因素，来评估公司的违约风险。
KMV模型的核心思想是公司的违约概率与公司的资产价值、债务水平和市场风险等因素相关，违约概率可以通过模型计算得出。
2. 房地产上市公司的特点房地产上市公司通常具有以下特点：高负债水平、大量的资产投资、较高的市场风险。
由于房地产行业的特性，房地产上市公司的财务杠杆通常比较高，而且它们往往需要大量的资金来进行土地开发、房屋建设等活动，这导致它们的资产负债比例较高。
房地产行业受市场环境和政策调控影响较大，市场风险也相对较高。
3. KMV模型在房地产上市公司的应用在对房地产上市公司的信用风险进行测度时，可以按照以下步骤使用KMV模型：- 收集公司的财务信息，包括资产价值、债务水平、市场风险等相关数据。
- 计算公司的违约概率。
根据KMV模型的公式，可以通过公司的资产价值、债务水平、市场风险等因素来计算出公司的违约概率。
- 评估公司的信用风险。
根据公司的违约概率，可以对公司的信用风险进行评估，确定其信用风险水平。
4. 房地产上市公司的信用风险测度案例分析以某房地产上市公司为例，假设该公司的资产价值为1000万元，债务水平为600万元，市场风险为20%，则可以按照KMV模型的公式计算出该公司的违约概率为5%。
根据违约概率，可以评估该公司的信用风险水平为中等风险。
5. 总结和展望基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，可以帮助投资者和金融机构更好地理解和评估这些公司的信用风险，并采取相应的风险管理和控制措施。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种以市场价值为基础，通过对市场风险因素与公司特定因素的测度，对公司信用风险进行评估的模型。
本文基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
KMV模型将公司的信用风险看作是公司的资产价值低于其债务价值的概率。
在房地产行业，资产负债表中主要的资产包括土地、房屋和工程，债务包括银行贷款和公司债券等。
我们可以将房地产上市公司的信用风险定义为资产价值低于债务价值的概率。
为了进行信用风险测度，KMV模型需要考虑市场风险因素和公司特定因素。
市场风险因素包括市场波动性和市场流动性等，公司特定因素包括公司的盈利能力和财务健康状况等。
在房地产行业，市场风险因素可以通过考察房地产市场的波动情况和流动性状况来衡量，公司特定因素可以通过考察公司的财务指标和经营状况来衡量。
对于市场风险因素的测度，可以使用市场波动率和市场流动性指标。
市场波动率反映了市场的不确定性和风险程度，可以通过计算历史波动率或使用期权定价模型（如布莱克-斯科尔斯模型）来估计。
市场流动性指标反映了市场的交易活跃程度和资金流动程度，可以通过计算资金流动指标或使用市场深度指标来估计。
第四，对于公司特定因素的测度，可以使用盈利能力指标和财务健康指标。
盈利能力指标包括净利润率、营业收入增长率等，可以反映公司的盈利能力和业绩表现。
财务健康指标包括资产负债比率、流动比率等，可以反映公司的负债情况和偿债能力。
通过综合考虑市场风险因素和公司特定因素，可以计算出房地产上市公司的信用风险测度。
这可以通过计算资产价值与债务价值之间的差距，或者计算资产价值低于债务价值的概率来实现。
如果资产价值低于债务价值的概率较高，则说明公司的信用风险较大；反之，如果概率较低，则说明公司的信用风险较小。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种用于测度公司信用风险的模型，它基于公司的资产价值和资产波动性来评估公司的违约概率。
对于我国房地产上市公司来说，信用风险是一个非常重要的问题，因为房地产行业的特殊性和风险性使得这些公司面临着许多潜在的违约风险。
采用KMV模型来对我国房地产上市公司的信用风险进行测度具有重要的研究意义。
KMV模型通过测度公司的违约概率来评估其信用风险，其基本原理是通过衡量公司的资产价值和资产波动性来确定公司的违约概率。
在应用该模型对我国房地产上市公司进行信用风险测度时，可以从以下几个方面进行分析：可以通过公司的财务报表和市场数据来确定其资产价值和资产波动性。
对于房地产上市公司来说，其主要资产是房地产项目和土地储备，因此可以通过审阅公司的财务报表和市场数据来确定其资产价值。
由于房地产行业的周期性和市场波动性较大，因此也需要考虑其资产的波动性，即资产价值的变动情况。
可以通过公司的资产负债表和现金流量表来确定其负债情况和现金流量情况。
对于房地产上市公司来说，其负债主要是债务和应付款项，因此可以通过审阅其资产负债表来确定其负债情况。
由于房地产项目的投资和开发需要大量现金流入和流出，因此也需要审阅公司的现金流量表来确定其现金流量情况。
可以通过公司的市场表现和行业环境来确定其违约概率。
对于房地产上市公司来说，其市场表现和行业环境非常重要，因为房地产行业受市场情绪和政策影响较大。
因此可以通过审阅公司的股价走势和行业环境来确定其违约概率。
采用KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度需要综合考虑其资产价值、资产波动性、负债情况、现金流量情况、市场表现和行业环境等因素，并结合我国房地产行业的特点进行分析。
通过这些工作，可以有效地评估房地产上市公司的信用风险，并为其及时采取风险管理措施提供参考依据。
基于KMV模型的中国上市银行信用风险度量研究
一、引言商业银行作为金融体系最主要的组成部分，需要自身保持稳定发展，才能促进整个金融体系，甚至国家经济的长期稳定发展。
但是由于商业银行具有与其他金融机构不同的特殊地位，即负责国家货币信用的运作，使商业银行的风险性成为其主要特征，如何做好风险管理也成为现代商业银行经营管理过程中最主要关注的问题。
商业银行的信用风险是不良资产增长继而引发流动性危机的主要因素，信用风险本身的特殊性，加之经济活动中的很多不确定因素，信用风险越来越难以得到有效控制。
风险管控，尤其是信用风险的控制，对于商业银行的持续有效运行至关重要。
因此，运用现代计量模型对我国商业银行的信用风险进行测度，能够更有效地控制信用风险。
KMV模型为我国商业银行信用风险管理提出了一种新的量化分析方法，如果该模型将商业银行的实际经营情况反映得比较有效、准确，且能够预测商业银行发生违约概率的可能性，就可以在一定程度上避免和减少信用风险的发生。
二、文献综述随着西方发达国家银行信用体系的发展，国外学者对商业银行信用风险进行了一系列的研究。
Michel Crouhy等（2000）[1]回顾了当前提出的行业担保信用风险价值评估方法，主要包括J.P摩根银行的CreditMetrics模型、CSFP的CreditRisk+模型、KMV公司的KMV模型等。
其中，KMV模型可以通过股票市场数据直接计算信用风险，利用资本市场信息对公司违约风险进行预测，因此KMV模型的应用相较其他模型而言更为广泛。
Matthew Kurbat和Irina Korablev（2003）[2]检验了KMV模型作为金融机构信用风险度量工具的有效性，研究结果表明，基于KMV模型的违约距离能够很好地反映银行的信用风险。
Ke Wang和Darrel Duffie（2010）[3]认为，KMV 模型能够较好地通过计算对公司预期违约率进行预测。
Kollár等（2015）[4]通过对Merton模型和KMV 模型的比较，KMV模型主要以股票市场的资产价值及其波动性为变量，对于市场上公开交易的公司而言运用更为方便。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着我国房地产市场的持续发展，房地产上市公司的信用风险成为了市场关注的焦点之一。
随着房地产行业的不断壮大和变化，房地产上市公司的信用风险管理显得尤为重要。
在这种情况下，基于KMV模型的信用风险测度成为了一种重要的评估手段。
本文将从房地产上市公司的信用风险和KMV模型的基本原理入手，探讨如何应用KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
一、我国房地产上市公司的信用风险概况房地产上市公司作为房地产行业的重要组成部分，因其所处的行业特性和市场环境的变化，面临着各种信用风险。
房地产行业受到宏观经济政策以及房地产调控政策的直接影响，市场周期性强，往往会出现市场供需不平衡、房价波动较大等风险。
房地产业务的特点决定了房地产上市公司的经营风险较大，包括土地储备、项目开发和销售、资金运作等环节存在着各种潜在风险。
受到地方政府政策支持的程度和土地政策的变化直接影响了房地产上市公司的经营状况和信用风险。
二、KMV模型的基本原理KMV模型是一种基于股权市场的信用风险测度模型，其基本原理是通过衡量公司股权和公司债务的关系，判断公司未来违约概率，并基于此来评估公司的信用风险水平。
该模型首先通过计算公司资产价值的变动范围来估计公司违约的可能性，然后结合市场信息和公司财务数据对公司的违约风险进行测度。
主要的指标有公司的股权波动率、债务价值比率和违约债务价值比率等。
1.数据准备在对我国房地产上市公司进行信用风险测度前，首先需要收集相关的公司财务数据和市场信息。
财务数据包括公司资产负债表和利润表等信息，市场信息包括公司股票价格、债券价格、行业数据等。
通过对这些数据进行整理和分析，可以得到进行信用风险测度所需的数据基础。
2.模型应用3.风险控制和应对在测度了我国房地产上市公司的信用风险后，需要进一步进行风险控制和应对。
首先应该注重公司内部风险管理的建设，完善公司的内部控制体系，提高公司的债务管理和资产负债比例管理水平。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种用于测度信用风险的经济模型，它通常用于评估上市公司的违约概率和违约损失。
在我国，房地产行业是一个重要的经济支柱产业，上市公司在该行业中占据重要地位。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度具有重要意义。
KMV模型基于市场价值和资产风险之间的关系来测度违约概率。
在房地产行业，上市公司的市场价值可以通过股票市值来表示，资产风险可以通过杠杆率、利润能力、流动性等指标来衡量。
对于房地产上市公司来说，违约风险主要来自于其资产负债表上的债务和现金流水平。
使用KMV模型需要确定一组适用的风险指标。
在房地产行业，可以选择杠杆率、债务比率和流动资产比率作为风险指标。
这些指标可以反映公司的财务结构、债务偿还能力和流动性状况。
根据公司的财务报表可计算这些指标。
需要根据历史数据建立违约概率与风险指标之间的关系模型。
通过回归分析可以找到最适合的模型。
这一步需要大量的历史数据来进行模型的训练和测试。
对于房地产行业来说，可以使用过去几年的财务数据进行建模。
通过将公司的风险指标代入模型，可以得到公司的违约概率。
违约概率可以表示为一个百分比，它表示在一段时间内公司违约的可能性。
通常，违约概率越高，代表该公司的信用风险越大。
除了违约概率，KMV模型还可以测度违约损失。
违约损失可以通过公司的市场价值和债务水平来计算，它代表一旦公司违约所导致的经济损失。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度可以帮助投资者和金融机构评估其投资风险。
通过了解公司的违约概率和违约损失，投资者可以更加准确地评估公司的信用质量。
金融机构可以根据违约概率来制定风险管理策略，确保自身的风险暴露在可控范围内。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种用于测度公司信用风险的统计模型，它基于公司的资产价值、债务水平和市场风险，通过评估公司违约概率来确定公司的信用风险水平。
在我国房地产行业，上市公司面临着诸多信用风险，如债务高企、流动性风险和市场风险等。
使用KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度是非常重要的。
KMV模型要求对公司的资产价值进行测算。
在我国房地产行业，房地产是公司的主要资产，因此需要对房地产的价值进行合理估计。
可以通过市值法、收益法和成本法等方法来计算房地产的价值，以此作为资产价值的基础。
KMV模型需要分析公司的债务水平。
在我国房地产行业，上市公司往往存在高额债务，这给公司的信用风险带来了巨大压力。
有必要对公司的债务规模和债务结构进行详细分析，包括债务的种类、到期时间和利率水平等，以便准确评估公司的债务风险。
KMV模型考虑了市场风险因素。
在我国房地产行业，市场风险是一个重要的因素，包括市场需求的变化、房价波动和供应过剩等。
通过分析这些市场风险因素，可以评估出房地产上市公司面临的市场风险水平，并将其纳入信用风险的测度中。
基于以上分析，可以使用KMV模型计算出房地产上市公司的违约概率，从而确定其信用风险水平。
违约概率越高，表明公司的信用风险越大。
通过与其他行业的公司进行对比，可以了解到房地产上市公司的信用风险在整个市场中的位置，从而更好地控制和管理信用风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，可以帮助公司更好地了解和评估其信用风险水平，从而采取相应的风险控制措施。
这对于维护公司的信誉和发展稳定具有重要意义。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种经济资本模型，主要用于测度信用风险。
该模型以市场价值为基础，通过分析公司资产价值和资产与负债之间的关系来确定公司的信用风险水平。
本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
我国房地产行业一直以来都扮演着重要的角色，但也面临着诸多风险。
利用KMV模型可以对房地产上市公司的信用风险进行测度，帮助投资者了解和评估这些公司的财务健康状况和信用违约风险。
KMV模型通过分析公司的资产价值和资产与负债之间的关系来测度信用风险。
在房地产行业中，主要的资产包括不动产和土地使用权等，同时还有负债项如债务和不良贷款等。
通过对这些资产和负债的分析，可以确定公司的风险暴露程度。
KMV模型还可以通过计算公司的违约概率来测度信用风险。
违约概率是指公司在特定时间范围内违约的可能性。
在房地产行业中，公司的违约概率可能受到多种因素的影响，包括市场环境、宏观经济状况、政策变化等。
通过分析这些因素，可以计算出公司的违约概率，从而评估其信用风险水平。
KMV模型还可以通过计算经济资本来测度信用风险。
经济资本是指公司为应对潜在亏损而需要持有的资本。
在房地产行业中，公司可能面临着各种风险，如市场波动、贷款违约、资金链断裂等。
通过计算经济资本，可以确定公司应该拥有多少资本来抵御这些风险。
基于KMV模型可以对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
通过分析公司的资产负债关系、违约概率和经济资本，可以评估公司的信用风险水平，帮助投资者更好地进行投资决策。
对于房地产公司来说，也可以根据模型的结果来评估和管理自身的信用风险，保护公司的财务安全。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着经济的不断发展，房地产行业成为了国民经济中一个重要的组成部分。
房地产公司的上市融资已经成为了中国最主要的融资手段之一。
然而，房地产行业的信用风险日益增加成为了房地产公司面临的重要问题之一，因而对于如何对房地产上市公司进行信用风险测度，就变得尤为重要。
KMV模型是捷克系学者Kraus，Litzenberger和Veselý联合提出的一种风险测度模型。
该模型主要根据Merton公司1997年的研究成果提出的结构性信用风险模型，通过计算企业的隐含违约概率以及概率分布来测度企业的信用风险。
第一步：确定企业的市场价值和债务总额，计算公司的杠杆率。
房地产上市公司的杠杆率通常较高，但实际上公司的杠杆率对企业的信用风险有着重要的影响。
公司的市场价值相对于债务总额的比例越小，企业的债务风险就会越高。
第二步：估计企业未来资产价值的波动率。
房地产上市公司主要的资产是房地产项目，因此未来资产价值的波动率特别重要。
波动率不仅决定了企业债务重组的可能性，同时也能够印证企业的信用风险程度。
第三步：计算企业的隐含违约概率。
隐含违约概率是指企业在未来某一时刻违约的概率，即企业的违约风险。
通常情况下，违约概率和企业的杠杆率、债务覆盖率、未来资产波动率等多个因素有关。
为了更好地掌握企业的信用风险，需要对这些因素进行充分的分析和评估。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度具有一定的理论和实际意义。
通过对企业杠杆率、未来资产价值波动率、隐含违约概率及其分布等因素的分析和评估，可以更加全面地了解房地产上市公司的风险程度，为企业的战略决策提供科学依据。
然而，在具体实践中，应当注意根据企业实际情况定制相应的风险测度方法，避免过度简化引起的误差和偏差。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着中国房地产市场的快速发展，房地产上市公司在金融市场中扮演着越来越重要的角色。
房地产行业的特殊性以及市场的波动性使得这些公司面临着很大的信用风险。
对这些公司的信用风险进行有效的测度和评估显得尤为重要。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
我将介绍KMV模型的基本原理和应用方法，然后利用该模型对我国房地产上市公司的信用风险进行分析，并提出相应的建议。
1. KMV模型的基本原理和应用方法KMV模型是一种基于结构化方法的信用风险测度模型，它通过测度公司的资产价值与负债价值之间的差距来评估公司的违约概率。
该模型的核心思想是，当公司的资产价值低于负债价值时，公司就存在着违约的风险。
根据这一原理，KMV模型通过测度公司的资产价值波动性和负债价值之间的差距来评估公司的违约概率。
在应用KMV模型时，首先需要确定公司的资产和负债的价值，然后计算资产价值和负债价值之间的差距，最后根据这一差距来评估公司的违约概率。
由于该模型能够考虑到公司的资产负债情况以及市场的波动性，因此在评估公司信用风险时具有很高的准确性和可靠性。
2. 我国房地产上市公司的信用风险分析我国房地产行业的发展呈现出两个主要特点，一是行业的周期性非常强，二是行业内部竞争非常激烈。
这两个特点使得我国房地产上市公司面临着较高的信用风险。
以某上市房地产公司为例，我们可以利用KMV模型对其信用风险进行测度和评估。
我们需要确定该公司的资产和负债的价值。
公司的资产包括土地、房产、在建工程等，而负债主要包括银行借款、债券等。
通过财务报表和市场数据，我们可以计算出该公司的资产价值和负债价值。
然后，我们需要计算资产价值和负债价值之间的差距，即公司的违约边际。
违约边际的大小反映了公司的违约概率，边际越小，公司的违约概率就越高。
通过计算违约边际，我们可以评估出该公司的违约概率。
通过对该公司的信用风险进行测度和评估，我们发现该公司的违约概率较高，存在着较大的信用风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着我国房地产市场的快速发展，房地产上市公司已成为我国资本市场中的重要组成部分。
他们作为房地产行业的代表企业，具有较大的市场影响力和信用评价的重要性。
因此，对于房地产上市公司的信用风险测度显得极为重要。
本文将基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
KMV模型是目前比较成熟的公司信用风险测度模型之一，它的核心思想是通过衡量债务者的违约概率和违约后的损失，来评估债务的信用风险水平。
该模型主要基于债务者的资产价值和市场评估的波动率等因素，建立了一个反映违约概率和违约触发后的损失概率的公式，从而进行信用风险的测度和评价。
对于房地产上市公司来说，其信用风险的测度与其所处的市场环境密切相关。
在债权人和投资者的角度来看，房地产上市公司面临的信用风险主要包括市场风险、财务风险、法律风险等。
因此，我们将主要从这三个方面来分析我国房地产上市公司的信用风险。
一、市场风险在KMV模型中，资产价值和市场评估的波动率是评估债务违约概率和违约损失概率的核心因素。
因此，我们可以通过分析房地产上市公司的财务数据和市场状况，来评估其信用风险的市场风险程度。
在市场风险的评估指标中，我们可以考虑如下因素：1、房地产行业的发展状况以及市场波动情况。
2、房地产上市公司作为市场的代表企业，其所处市场规模和市场份额等。
3、公司的盈利能力和稳定性，包括其财务数据和财务状况等。
4、公司的管理水平和风险管理措施等。
通过对上述指标的全面测度和评价，我们可以得到一个反映房地产上市公司市场风险状况的信用风险评估结果。
二、财务风险1、房地产上市公司的资本结构和资产负债情况。
2、公司的偿债能力和流动性状况。
3、公司的盈利能力和价值水平，包括其股价、市净率等。
三、法律风险1、公司所处的法律和政策环境，包括国家和地方政策等。
3、公司的透明度和信息公开水平等。
综上，基于KMV模型，对我国房地产上市公司的信用风险进行测度和评价是十分必要的。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度在我国房地产市场，房地产上市公司作为重要的参与者之一，具有较高的信用风险。
为了准确测度房地产上市公司的信用风险，可以采用KMV模型。
KMV模型，全名为Krein-Milman-Vasicek模型，是一种用于测度公司信用风险的经济学模型。
该模型基于公司的资产价值与债务价值之间的关系，通过评估公司的违约概率来测度信用风险。
KMV模型的核心思想是通过建立公司资产价值与债务价值之间的关系来测度公司的违约概率。
该模型假设资产价值服从一个随机过程，并且公司违约的边界为公司资产价值与债务价值之间的某个阈值。
当资产价值低于该阈值时，公司将面临违约风险。
在测度我国房地产上市公司的信用风险时，可以按照以下步骤进行：从各家房地产上市公司的财务报表中获取公司的资产价值和债务价值数据。
资产价值可以通过计算公司的净资产值来获得，而债务价值可以通过计算公司的负债总额来获得。
基于获取的资产价值和债务价值数据，可以计算公司的资产负债比。
资产负债比反映了公司债务相对于资产的比重，是衡量公司财务风险的一个重要指标。
然后，可以通过使用KMV模型的方法来测度公司的违约概率。
具体而言，可以利用KMV模型中的违约边界公式计算出公司的违约概率。
该公式基于公司的资产负债比和违约边界。
可以根据计算得到的违约概率来评估房地产上市公司的信用风险水平。
通常情况下，违约概率越高，公司的信用风险越大。
需要注意的是，尽管KMV模型是一种较为常用的评估公司信用风险的模型，但它仅仅是一种估算方法，而非铁证。
在使用该模型进行信用风险测度时，应该结合其他因素进行综合评估，以获得更加准确的结果。
基于KMV模型可以测度我国房地产上市公司的信用风险。
通过获取公司的资产价值和债务价值数据，并结合公司的资产负债比和违约边界公式，可以计算出公司的违约概率，进而评估其信用风险水平。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种用于测度信用风险的模型，可以用于评估我国房地产上市公司的信用风险。
本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
我们需要了解KMV模型的基本原理。
KMV模型是基于距离到违约（Distance to Default，DTD）的理论开发的。
DTD是指债务人违约的概率与其个体特征之间的距离，即债务人偿还能力与最低偿还要求之间的偏离程度。
KMV模型通过测量债务人表现的预期损失来评估其违约概率。
在应用KMV模型进行信用风险测度时，需要估计两个关键参数：债务人资产价值和资产价值波动率。
对于我国房地产上市公司来说，债务人的主要资产通常是其房地产项目。
我们可以通过评估房地产项目的价值来估计债务人的资产价值。
这可以通过对房地产项目进行市场估值或基于收益法进行估计。
资产价值波动率可以通过历史数据或市场波动率进行估计。
在确定债务人的违约边界时，可以考虑多种因素。
债务人的市场份额和行业地位反映了其偿还能力。
财务指标如偿债能力、盈利能力和现金流量情况也是评估债务人偿还能力的重要参考。
外部因素如宏观经济环境和政策环境也对债务人的违约概率产生影响。
基于以上参数和指标，我们可以利用KMV模型计算出每个房地产上市公司的违约概率。
根据违约概率的高低，可以将公司划分为不同的信用风险等级，以便投资者和金融机构进行风险管理和决策。
需要注意的是，KMV模型只能提供对违约概率的估计，而不能直接测度违约损失的大小。
在进行信用风险测度时，还需考虑到其他风险因素，如违约损失率和违约的冲击。
模型的输入参数和估计方法也需要根据具体情况进行合理选择和调整。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度需要估计债务人资产价值和资产价值波动率，并综合考虑市场地位、财务指标和外部因素来确定违约边界和计算违约概率。
这将帮助投资者和金融机构更好地理解和管理房地产上市公司的信用风险。
KMV模型对我国上市公司的信用度量研究——以创业板和主板市场为例进行对比研究的开题报告
KMV模型对我国上市公司的信用度量研究——以创业板和主板市场为例进行对比研究的开题报告
1. 研究背景和意义
信用度量一直是金融领域重要的研究方向之一。
KMV模型是一种基于市场价值的信用风险度量方法，由于其简便、实用和高效等特点，得到了广泛应用和普及。
在我国证券市场中，创业板与主板市场的特点和运作机制存在差异，因此对于两个市场的上市公司进行信用度量的研究具有重要的理论和实践意义。
2. 研究对象和内容
本文研究对象是我国创业板和主板市场上的上市公司，研究内容包括：
（1）对KMV模型的原理和应用进行深入探讨和分析；
（2）通过企业财务数据和市场信息对创业板和主板上市公司的信用风险进行评估和比较；
（3）以实证分析的方式，探讨创业板和主板市场上市公司的信用风险特征及其影响因素，分析两个市场的异同和变化趋势。
3. 研究方法和技术路线
（1）使用KMV模型对上市公司的信用风险进行量化分析。
（2）基于财务报表和市场数据，选取适当的评价指标，建立多元回归模型，进行数据分析和实证研究。
（3）使用SPSS软件对数据进行统计分析、检验和解释。
4. 预期研究结论
（1）本文将检验KMV模型在我国创业板和主板市场上市公司的适用性和可行性。
（2）通过数据分析和实证研究，探讨创业板和主板市场上市公司的信用风险特征及其影响因素，分析两个市场的异同和变化趋势。
（3）对于我国上市公司的信用度量和风险管理提出一些有益的启示和建议，以促进证券市场的稳定和发展。
基于KMV模型的创业板上市公司信用风险研究
基于KMV模型的创业板上市公司信用风险研究基于KMV模型的创业板上市公司信用风险研究一、引言创业板作为我国资本市场的重要组成部分，为创新型企业提供了融资渠道，同时也存在着较高的风险与不确定性。
创业板上市公司的信用风险对于市场的稳定以及投资者的利益保护具有重要意义。
为了更好地理解和识别创业板上市公司的信用风险，本文将基于KMV模型进行相关研究。
二、KMV模型介绍KMV模型是一种基于债务定价理论的信用风险评估模型。
其核心思想是通过计算企业违约可能性的概率，进而衡量其信用风险水平。
KMV模型的基本假设是企业资产价值服从随机过程，并通过模拟方法来估计未来收益率分布。
通过计算企业市值与其剩余债务之间的差值，判断企业是否面临违约风险。
KMV模型被广泛应用于评估上市公司的信用风险，具有较高的准确性与可解释性。
三、创业板上市公司信用风险特点创业板上市公司相较于主板公司，具有较高的创新性和成长性，但同时也面临着更大的不确定性与风险。
首先，创业板上市公司通常处于较为初创阶段，其业务模式和盈利能力尚不稳定，存在着较高的经营风险。
其次，创业板上市公司往往依赖于创新技术和知识产权，这种依赖程度增加了其市场风险。
此外，创业板上市公司的财务指标往往较不稳定，以及宏观经济波动和行业竞争压力也会对其信用风险产生影响。
四、基于KMV模型的创业板上市公司信用风险评估1. 数据准备为了构建KMV模型并评估创业板上市公司的信用风险，需要收集相关公司的财务报表数据、市场数据和宏观经济数据。
这些数据包括企业的资产负债表、利润表、现金流量表，市场指标、股价数据以及宏观经济指标等。
2. 建立KMV模型利用收集到的数据，首先需要对企业的资产价值进行估计。
常用的方法包括市场资本化法和财务资本化法等。
其次，基于企业历史数据和市场数据，建立预测未来收益率的模型，以及预测违约可能性的模型。
最后，利用模拟方法，得出企业未来违约可能性的概率分布。
3. 信用风险评估与监测在得到创业板上市公司违约可能性的概率分布后，可以根据预设的风险容忍度，对企业划分为不同的信用风险水平。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
随着我国房地产市场的持续发展，房地产上市公司的数量也在逐年增加。
房地产行业
具有很高的资本密集度和周期性特征，同时也面临着政策风险、市场风险、信用风险等多
种风险因素的挑战。
因此，对于房地产上市公司的信用风险进行测度和评估显得尤为重要。
在信用风险测度的方法中，基于KMV模型的方法在实践中得到了广泛应用。
KMV模型
是一种基于市场价值的模型，可以跟踪企业资产价值的变动和变化，同时也考虑了企业的
债务和股权结构，对于风险管理和投资决策具有一定的指导作用。
第一步，确定企业的经济价值。
经济价值是指企业未来现金流的现值，可以通过财务
数据、行业数据等进行计算。
在房地产行业中，公司的经济价值通常与房地产项目的销售额、利润等有关。
第二步，确定企业的违约概率。
违约概率是指企业不能按照约定支付债务利息或借款
本金的概率。
根据KMV模型，可以通过企业的股价波动率和债券价格波动率来计算违约概率。
第三步，确定企业的债务价值。
债务价值是指企业的负债总额，可以通过企业的财务
报表进行计算。
第五步，计算企业的隐含违约债务。
隐含违约债务是指企业违约时需要面对的债务价值。
可以通过债务价值和违约概率来计算。
基于以上步骤，可以通过KMV模型对我国的房地产上市公司的信用风险进行测度。
在
实践中，还可以在KMV模型的基础上进行风险敞口、压力测试等多维度分析，以更全面地
评估企业的信用风险，为投资者提供更准确的决策依据。
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第23卷第3期2003年9月西北工业大学学报(社会科学版)JOURNA LOFNORTHWESTERNPO LY TECHNICA LUNIVERSITY(S ocialSciences)V ol123N o.3Sep12003Ξ上市公司信用风险度量的一种新方法———K MV薛 锋,关 伟,乔 卓(西安交通大学管理学院,陕西西安 710049)摘 要:本文介绍了K M V公司运用期权定价理论开发的基于股票价格的信用风险评价模型,就美国安然公司破产案将K M V模型计算出的预期违约率与标准普尔公司对安然公司的信用评级进行了比较,并讨论运用K M V模型分析我国上市公司信用风险的优缺点和运用前景。
关键词:信用风险;上市公司;预期违约率;违约距离中图分类号:F22410 文献标识码:A 文章编号:100922447(2003)0320038204一、引言信用风险作为金融业最主要的风险之一,同样在证券市场上的表现也很突出。
证券市场上的信用风险是指上市公司、证券中介机构、各种投资者在证券发行、交易和信息披露等过程中,由于一些参与者违反其应遵守的诚信原则而造成另一些参与方损失的可能性。
我国对信用风险的研究刚刚起步处于理论探索阶段,而且由于各类法规、制度、监管手段等的不完善和不健全,使得信用风险在证券市场中的表现日益突出,有些已给投资者造成重大损失。
由此已引起了投资者和证券监管部门的高度重视,同时引发的对证券市场的信用风险研究也成为了金融业风险研究的热点[8]。
最近十年来国外对信用风险的识别、度量等的研究从理论上向定量模型化发展,其中美国著名的信用风险管理和证券组合管理者K MV公司开发出的一种基于股票价格的信用风险模型,在全球50多个国家得到了广泛应用。
由于上市公司的所有行为最终都会体现在其股票价格的波动上,因此上市公司股价变化的信息之中蕴藏着公司可信度变化的可靠证据。
利用期权定价理论建立的K MV模型,正是利用股价的波动来评估股权公开交易公司的信用风险。
本文在介绍K MV模型的核心思想及原理的基础上,探讨了K MV模型在我国证券市场上的应用前景。
二、K MV模型的核心思想及其原理K MV模型是将期权定价理论应用于贷款和债券估值而开发出的一种信用监控模型,是直接计算、估计和模拟技术的混合系统。
它通过对上市公司股价波动的分析来预测股权公开交易公司发生违约的可能性。
K MV模型的基本假设是:当公司的资产价值(股票市场价值+债务价值)低于一定水平时,公司就会对债权人和股东违约[1]。
这一水平对应的点就是违约触发点DPT(Default P oint),即:公司的资产价值等于负债价值时的点。
见K MV模型简图[3]: K MV模型简图中,在某个给定的未来时期,预测公司的资产价值服从某个分布,此分布的特征由资产价值的期望值和标准差(波动性)表示。
图中假定公司资产价值以资产净预期增长率增长并且服从正态分布。
未来资产价值的均值到所需清偿公司债务账面价值之间的距离就是违约距离DD(Distance to Default)。
K MV模型认为当表示资产价值的均值线下降到所需清偿公司债务账面价值线以下时就会发生违约,在图中一年后的资产价值分布曲线和代表Ξ收稿日期:2002-12-04基金项目:国家自然科学基金资助项目(70171005)作者简介:薛锋(1956— ),男,陕西西安人,西安交通大学管理学院副教授。
K M V 模型简图公司债务账面价值线以下所包围形成的面积即表示公司在一年后预期发生违约的概率(E DF )。
从图中可看出,违约概率的大小取决于负债线的位置和资产价值分布曲线的形状。
K MV 模型主要是利用预期违约率E DF (Expect 2ed Default Frequency )的值(范围在0102%—20%)来判断一个公司在未来一定时期发生违约的概率。
E DF 是根据企业资产价值的波动性(通过公司股票价格在证券市场上波动性估计出来)来衡量企业目前市场价值降低到违约触发点水平以下的概率。
所需计算E DF 的信息都包含在公司上市交易的股票价格变动之中。
计算上市公司预期违约率的步骤如下:第一步:从公司股票的市场价值和股价的波动性及负债的账面价值中,估计出公司资产价值V A 及其波动性σA 。
假设资产收益的概率分布不随时间而变化,即资产收益的波动性保持相对恒定。
此外,为使模型易于实施,K MV 公司假定资本结构由股本、等同于现金的短期负债、被视为永续年金的长期负债以及可转换优先股组成[1]。
在此假设下,根据经典的Black 2Scholes 2Merton 卖出期权估值模型和违约选择权的相似关系,可得到股权价值的解析解V E :V E =f (V A ,σA ,K,c ,r )(1)其中,K 代表资本结构的杠杆比率,c 为长期债务的平均利息,r 为无风险利率。
上式中K 、c 、r 已知,V E 可以通过股价和股数计算得到,但是一个方程无法求解V A 和σA 。
R obert A Jarrow and Stuart M.Turnbull (1998)根据可观察的公司股权价值的波动性(σE )与不可观察的公司资产价值波动性之间的关系建立了函数:σE =h (σA )(2)在有了(1)和(2)两个等式和两个未知量后,采用连续迭代法可计算出V A 和σA 。
当然这两个函数都是以显函数的形式来表示。
第二步:根据公司的现值确定出公司的预期价值及根据负债计算出公司的违约触发点DPT 及违约距离DD 。
上市公司的投资者持有资产就是为了获得资产收益。
K MV 公司利用资产预期收益和系统风险的关系,根据资产回报的历史数据确定出资产预期收益,计算出预期增长率,再结合资产的现值就可得到资产的未来预期值[7]。
根据违约触发点的定义,在违约触发点处,上市公司的资产价值正好能够抵偿其债务。
K MV 公司根据大量违约的实证分析,发现违约发生最频繁的临界点处在公司价值大于等于流动负债加50%的长期负债[3]。
设:ST D 为短期负债LT D 为长期负债则:DPT =ST D +0.5LT DDD 表示位于资产价值概率分布均值与违约发生临界值之间的距离,它是用来衡量违约风险的指标。
它也可表示为资产的未来预期价值和违约点之间存在未来资产收益标准差的数目,其中违约点设在当前负债(在信用期限内的短期债务加上一半的长期债务)的价值之处。
DD 的正式定义如下:一年后资产的未来预期价值E (V 1)和违约点DPT 之间的距离以未来资产收益的标准差。
公式如下:DD =E (V 1)-DPT σA违约距离测度是一个标准化的度量方法,可用于不同公司之间的比较,但它类似于债券等级序数性的度量指标,仍然没有告知公司违约概率是多大,因此还须将违约距离转化成违约率E DF 。
第三步:确定违约距离DD 与违约率E DF 之间的映射关系,用具有不同违约距离值公司的违约数据库将违约距离按比例对应于预期违约概率来确定E DF 。
K MV 公司选取一定时期,将违约距离和预期违约率两者之间的关系映射起来。
对于每一时段,基于一个大量的包括有违约公司样本的历史数据库,把违约数据拟合成一条平滑曲线来表示违约距离函数,以此来估计E DF 值的大小。
例如:某个公司当前市场价值V 0=1000,每年资产净预期增长率93 第3期薛 锋等:上市公司信用风险度量的一种新方法———K M V20%,一年后期望资产价值E (V 1)=1200,年资产波动性σA =100,违约触发点DPT =800,则:DD =E (V 1)-DPTσA=1200-800100=4假定某一时期,在所有违约距离等于4的公司中,一年后5000家样本公司有20家违约,那么:EDF 1yera =205000=0.4%该公司在某一时期违约距离和预期违约率之间的映射关系,如下图所示:给定时期的违约距离和预期违约率映射图EDF 1yera =0.4%表明该公司在一年后发生违约的概率为014%。
这个违约概率大约对应于标准普尔资信评级的BB +等级。
E DF 测量的是实际违约率,而不是信用等级分。
即当一个公司的E DF =2%时,表明该公司在未来一年中有2%的违约风险,同样可以说未来一年中100个公司中平均有两个会发生违约。
三、K MV 模型对安然(Enron )公司破产的信用风险分析2001年美国有255家公开上市的公司倒闭,涉及总计资产总额达2585亿美元,其中安然(Enron )公司是美国有史以来最大的破产公司[5]。
它的破产使美国各界重新对上市公司的信用风险引起了极大的关注。
引起安然公司股价发生变动的重大事项(从2001年2月至2001年12月)以及K MV 公司利用其模型计算的E DF 值和标准普尔公司对安然公司的信用评级结果见下表:E DF 值和标准普尔公司对安然公司的信用评级对照表日 期发生对公司股价有重大影响的事件E DF 资信级别2001.02.28斯克利任安然公司的CE O ,负债达＄373亿比去年上涨91%,股价下降到＄68.50.35%2001.03安然和布科布斯特公司取消一笔重大交易,其资产减少了19.03%0.51%2001.05一家重要的大客户停止购买安然公司产品 1.14%2001.08斯克利辞去CE O ,肯雷上任CE O1.91%BB2001.10.08安然以＄18亿把波特兰的资产出售给西北天然气公司2.05%2001.10.16四年来由于经营状况恶化,安然首次宣布亏损,并透露由CF O 凡斯特参与的关联方交易而被控告损害股东权益涉及＄12亿官司1.98%BB2001.10.22安然宣布美国证监会调查其与凡斯特的关联交易,股价降为＄20.65 4.27%2001.10.24安然公司更换CF O ,股价降为＄16.41,其风险比一年前增加50倍6.10%2001.11.01J.P.摩根和所罗门公司提供＄10亿信用贷款,其市值降到＄89亿9.88%CCC +2001.11.08宣布其1997年＄6亿盈利是虚构的,违约风险比一周前增加70%16.64%2001.11.09一竞争对手购买其＄90亿的股份,同时注入＄15亿的优良资产16.041CCC -2001.11.20安然宣布因其信用等级下降要加速偿还＄6.9亿的贷款并请求延期20%2001.11.28主要评级机构把安然债券评为垃圾债券,竞争对手终止购买,安然延期支付所有款项,M L =103%2001.12.02安然公司最终因涉及10亿元美元官司,最终请求破产保护D 将安然公司在此期间股票价格波动的数据资料输入利用K MV 模型编制的信用分析软件中,就可以得到随着其股价波动的E DF 值。
安然公司在不同时点的E DF 值和标准普尔公司对应的信用评级如04西北工业大学学报第23卷下图示。