KMV模型开题报告
然而，国内实体企业中对信用风险管理和监控的意识和技术都比较不成熟，从国内的信用风险分析模型的使用情况来看，由于局限于分析人员的水平和资料收集的难度，传统的度量和管理信用风险的定性方法和技术完全凭借主观，信用风险的度量均以定性的分析模型为主，而且都是通过企业过去的数据资料来进行评判分析，无法实时监控交易对手的信用变化状况，例如Altman的Zeta等单元判别模型和Logistic多元判别模型,这种评估最致命的缺陷就是只能以过去预测未来,而忽视了公司未来潜在的增长和损失。显然，这些多以靠主观因素进行分析的信用模型已经不能适应现代经济社会的情况，更不能满足对信用风险进行科学的量化度量和管理的要求。
KMV模型以Mertno的期权定价理论作为理论基础,利用公司资产预期的市场价值、波动率以及负债的账面价值来预测公司的信用风险论文网，刚好弥补了上述模型的普遍缺陷，可以对上市企业的信用风险进行动态监控。由于数据获取相对容易、计算操作比较简便,KMV模型在国外上市公司信用风险评估中得到了广泛的应用,并且已经取得良好的效果。
但是，KMV模型是基于国外的经济状况而建立的,国内上市公司所处的经济环境与西方市场经济国家存在较大差异,近些年来许多学者开始尝试将模型加以修正来更好地评价中国上市公司的信用风险状况，且取得了一定的成果，但不可否认，KMV模型在中国的研究还存在一定的缺陷。笔者将在继承现有研究成果的基础上，通过扩大样本容量等方法来进一步分析KMV模型在中国的适用性。
二、 研究目的
定量的分析模型在国内被运用得较少，绝大部分的信用风险定量分析模型均是引进于国外的，由于经济坏境和制度存在一定的差异，从国外引进的模型是否适用于中国上市企业的具体状况呢？能否对中国上市企业的信用风险做出精确的度量呢？本论文将以中国上市的制造业公司的数据为样本，来分析验证KMV模型在对于中国上市公司的适用性。此前，也有不少学者对KMV模型做过相似的验证性分析，本人看过不少相关的文献，大部分研究所选用的样本容量都较小，大概就只有10到30家企业的数据。通过修正模型中的参数，大部分文献得出的结论都指向KMV模型比较适合中国的情况。
本论文的研究目的主要是通过扩大KMV模型企业数据的样本容量，借助Matlab软件强大的数据分析和数学建模功能来进一步验证其在中国上市公司中的实用性，并得出一个更具说服力的结论。
笔者将主要围绕下面三个切入点开展研究：第一，考虑分行业研究上市公司的信用风险，仅以制造业行业作为研究对象，通过实证探索我国制造业上市公司信用风险研究的违约点，从而验证KMV模型在中国的适用性。第二，通过扩大样本企业的数量来提高结论的可靠程度。第三，将样本企业分为非ST组和ST组，通过对比验证的方法分析KMV模型计算出来的违约概率是否准确。
二、研究意义
（一）理论意义
模型是由KMV公司于1997年开发的现代信用风险评估模型。该模型以的期权定价理论作为理论基础,利用公司资产预期的市场价值、波动率、负债的账面价值来预测公司的违约概率。由于数据比较容易获取,模型在国外上市公司信用风险评估中得到了广泛的应用,并且对信用违约风险的预测也取得良好的效果。
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