KMV模型通俗版(共5頁)

1、精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上KMV模型主要是基于以下兩點建立起來的：      1) KMV通過模擬，證明了歷史平均違約率及轉移概率與實際情況相去甚遠；      2) 處于同一信用等級的公司，其違約率也存在較大的差異，即違約概率在等級之間存在較大的重疊區(qū)域，如某些BBB級的債券很可能與AA級的債券具有相同的違約概率；      KMV沒有使用Moody或S&P的統(tǒng)計數(shù)據來賦予違約概率，而是根據Merton在1974年提出的模型來推導每個債

2、務人的實際違約概率期望違約率EDF（Expected Default Frequency），即違約概率是公司資本結構、資產收益波動率、資產現(xiàn)值等變量的函數(shù)，因而KMV模型主要是利用期權定價理論建立監(jiān)控模型，用來對上市公司和上市銀行的信用風險進行預測。     一、貸款和期權之間的關系      將一筆貸款借給債務人，在這項債務到期時會出現(xiàn)兩種結果：一是債務人資金充足，能夠按時歸還本金與利息；二是債務人資不抵債，債務人在這種情況下只能通過資產清算來償還部分債務。結合期權的概念，可以將這種債權債務關系分解為兩

3、個合約：     1）債務到期時，債務人必須無條件的支付給債權人全額的借款（包括本金與利息，設為L）；     2）債權人售給債務人一個“賣權”合約：當債務人的資產總額（設為V）小于其負債時執(zhí)行該期權，標的資產為債務人的資產，執(zhí)行價格為L；當債務人的資產總額大于其負債時，該合約不執(zhí)行。     這樣，對于該項期權的空頭持有者債權人來說，該項期權得到期價值為：      由于期權定價技術現(xiàn)在已經比較成熟，而且該“期權”的標的資產

4、家宅及其波動性可以直接觀察到，因而在債權管理中引入期權概念可以大大簡化債務的風險量度，并可以將成熟的期權定價技術應用到債權管理中去，從而提高債權管理的準確性和有效性；同時可以根據直接觀察到的債務人公司的資產市值確定多個債務人的違約相關系數(shù)，從而可以根據投資組合理論來優(yōu)化有多個債權組成的債權組合。     二、實際違約概率EDF的推導     （1） DD（Distance to Default）的計算       在期權定價框架中，違約行為發(fā)生于資產價值小

5、于公司負債之時，但在實際生活中違約并不等于破產。KMV公司通過觀測幾百個公司樣本，認為當資產價值達到總債務置于短期債務之間的某一點時公司才發(fā)生違約。因而資產價值低于債務總值的分位數(shù)可能并不是EDF的準確量度，主要有以下幾個原因造成：資產收益率的非正態(tài)分布；資本結構的簡化假設；一些未知的尚未支付的承諾協(xié)議等。      因而，KMV在計算EDF之前添加了一個計算“DD”（Distance to Default）階段。所謂DD，指的是資產價值的均值與違約點之間的標準差的個數(shù)。      

6、設：           STD：短期債務；           LTD：長期債務；       （2） 根據DD推導EDF      根據大量的公司樣本歷史數(shù)據，尋找估計給定時間水平下將違約，而實際也發(fā)生違約行為的給定信用等級的公司，這類公司的比例為DD，也就是該類的公司的EDF。

7、60;     （3） 根據EDF預測違約行為      KMV從1993年開始，通過估計EDF來提供信用調控服務，并且證明了公司在違約之前的12年的時間里，其EDF會迅速增加。     EDF的變化類似于Moody和S&P所作的降級評價工作，但是與Moody和S&P不同的是，EDF不受違約周期的影響：在經濟衰退時，違約率會變大，但EDF會減??；在經濟繁榮時，DD則會增大。     三、定價模型 &#

8、160;   KMV的定價模型基于“風險中性”假設，也稱為鞅測度法（martingale），即根據期望的遠期現(xiàn)金流來推導。該期望值是依據所謂的風險中性概率，而不是市場歷史數(shù)據得到的實際概率，也不是EDF。     （1） 風險現(xiàn)金流的定價      定價過程大致可以分為三步：首先對無違約風險的部分進行定價，然后是對暴露于違約風險的那部分進行定價，最后將二者合并。       （2） 風險中性EDF的推導  

9、     四、KMV模型的評價      KMV是運用現(xiàn)代期權定價理論建立起來的違約預測模型，是對傳統(tǒng)信用風險度量方法的一次重要革命。首先，KMV可以充分利用資本市場上的信息，對所有公開上市企業(yè)進行信用風險的量化和分析；其次，由于該模型所獲取的數(shù)據來自股票市場的資料，而非企業(yè)的歷史數(shù)據，因而更能反映企業(yè)當前的信用狀況，具有前瞻性，其預測能力更強、更及時，也更準確；另外，KMV模型建立在當代公司理財理論和期權理論的基礎之上，具有很強的理論基礎做依托。      但是，KMV模型與其他已有的模型一樣，仍然存在許多缺陷。首先，模型的使用范圍由一定的局限性。通常，該模型特別適用于上市公司的信用風險評估，而對非上市公司進行應用時，往往要借助一些會計信息或其他能夠反映借款企業(yè)特征值的指標來替代模型中一些重要變量，同時還要通過