论文摘要
穆迪（Moody’s）公司的KMV模型是一个非常流行的商业化信用评级模型。它根据Merton（1974）所提出的结构化信用风险模型扩展而来。本文根据中国股票市场的实际情况,修正KMV模型的外生参数设定,并以转换数据的极大似然估计方法替代穆迪的参数估计方法估计模型的内生参数,并以此计算不能直接观察的公司总资产值。之后本文选择1997-2007年间在沪深证券交易所上市交易的有效上市公司样本,以上市公司被特别处理（ST）作为上市公司陷入财务困境的标志,实现了KMV-Merton模型,并最终推导出沪深证券市场上市公司的信用等级和实际违约概率。结果表明,中国证券市场上市公司的质量较低,违约概率比穆迪公司公布的世界一般水平的违约概率偏高。文章最后选择了5个样本公司作为KMV-Merton模型的应用案例,证明KMV-Merton模型测度样本公司的信用风险效果较好,但是必须针对具体的公司做具体的分析。因而,银行业在进行信用风险管理时,选择内部模型比直接利用外部评级机构提供的信用评级结果更合适。
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标签：模型论文; 特别处理论文; 信用评级论文; 违约概率论文; 转换数据的极大似然估计法论文;