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【摘要】随着金融危机的爆发，越来越多的人们意识到风险管理的重要性。无论是投资者还是监管的政府机构，都希望得到投资对象更为客观准确风险评价结果，而对于企业而言，完善自身的风险管理，也是提升自身经营能力的必经之路。
【关键词】KMV 风险管理
信用风险管理作为全面风险管理的最重要的内容之一，一直是信用资产的买卖双方最关心的问题，而作为风险管理的核心-风险度量，我们应该更加重视其在我国的投资管理中的价值。如何对信用风险进行及时、有效、全面和系统地进行度量，选取怎么样的模型，是先当今风险度量的最重要的问题。
一、KMV模型概述
（一）模型推导
KMV模型的设定思路是将权益视为投资人对投资对象公司的出售的对公司价值的看跌期权，标的是公司的资产，执行价格是公司的债务价值，选择权表现为违约或是不违约，则可以得出：
■■
这样的公司股权价值波动性σa与公司资产价值波动性σa间存在理论上的关系：
■
在公式中余下两个未知数：资产市场价值A及其波动性σa。将两个等式联立，通过matlab迭代计算，可求出两个未知数。
之后由公式：
■
可以计算出违约距离DD，按照假设，资产市值服从正态分布，故而可以由违约距离计算得出违约概率。
（二）kmv模型的优缺点
首先，相比之前的各种序数风险度量模型来说，KMV作为基数模型更能体现风险的程度大小。如序数模型度量结果为bbb级别企业高于bb级别企业，但是能高多少，序数模型并没有能力指出。而KMV的违约距离的计算能在数值上告诉我们风险的大小。其次，KMV是对上市公司股票价格变动的研究，很大程度上具有预测性、前瞻性，因为股票价格是由供求关系决定的，不仅仅反应财务状况，还反应广泛投资者对公司的看法。KMV模型作为一种动态模型，能够时刻反应投资对象的违约风险，同时量化风险程度，具有较强的度量能力。同样，KMV模型有一定缺点，由于KMV模型是建立在获取企业的股票数据基础上来计算违约概率的，故而只能对上市公司起到度量作用，故而适用范围比较狭窄。KMV模型并没有对上市公司的其他债务、有无担保进行补充判断，故而只是在股票市场上断章取义地进行风险度量，显得有失准确性。
二、实证分析
（一）对已有评级公司的实证分析
1.数据结果。通过将两家电力公司的财务数据以及股价变动带入KMV模型，计算得出如下结果：
表1 已有评级公司的计算结果
2.数据分析。通过计算出的概率，凯迪电力为0.00008294，华银电力为0.0121，证实了推测。市场对凯迪电力和华银电力的评级分别为BBB-和BB+，表明了凯迪电力的信用等级更高，信用违约风险更小。
（二）对没有评级的上市公司的实证分析
1.数据结果。选取20家我国农业、制造业上市公司的财务数据进行研究，分不同行业、总体的违约率均值以及st公司和非st公司的差异显著p值。
2.数据分析。有简单的均值可以看出，无论是农业还是制造业，通过KMV模型测定的st公司的违约概率均值要大于非st企业的违约概率。其次由符号检验以及显著性检验，p=0.125<0.1具有一定显著性，两组样本存在显著性差异，说明KMV模型对st和非st企业有一定的鉴别能力。
（三）实证分析总结
实证部分先对我国现有评级的两家电力公司套用模型，测算违约率，数据显示为评级高的公司违约率相对于评级低的同行业公司要低，从而验证KMV模型对不同评级公司具有一定的鉴别能力;再选取多家上市公司，分成st公司和非st公司两组，数据显示，两个不同行业中st公司的违约率均值较大，总体样本也显示出相同的结果。但是经过显著性分析，两组数据的差异不是很明显，具体原因分析如下：一是我国股市发展不足，很多企业的资产市值被低估。二是我国缺乏足够多的违约数据，计算出的违约率失真，如样本中有一家st公司的违约概率要低于同类行业一般规模的非st公司，说明违约距离存在计算问题，对应的经验违约率也未修正。
三、对我国风险管理建设建议
综上不难看出：无论是哪一种指标或是模型的运用前提是比较完善的市场和便捷的数据获取。显而易见，在我国由传统的定性分析向定量过程的发展过程中，不断的完善市场、加强数据建设、人才培养等成为新时代的要求。
（一）量化管理
我国传统的风险管理模式中，往往运用定性的度量手段估计风险，这样做并不能精确地分析出企业风险的弊病所在，故而首先要实现向量化度量的转型。而在量化转型过程之中，市场化的完善以及数据库的建立等成为首要建设对象。
（二）加快市场化建设
数据的获取以及数据的可靠性，来源于完善的市场发展。在 KMV运用过程中，通过使用股票市场的历史数据，来测算违约概率，其结果的可靠性需要建立在强式或半强式的市场上面，这样股价信息才能较为真实的反应公司的实际经营和实际价值。因此建立合理的交易平台、设置有序的竞价方式、合理创新促进成交量，同时需要加强机构投资者和个人的投资理念、道德的教育，从体制上一起完善股票市场。
四、结论
首先通过对国内和国外的具体环境介绍，引出“风险管理急需提升”的第一结论;再从风险管理具体分析出：提升风险度量手段，即实现“定性分析”向“定量分析”转型是风险管理的必要路径，即第二结论;再次，由两家评级公司的实证分析以及对多家有效上市公司分组检验，进一步证实KMV在我国有一般适用性;最后，由风险度量指标和模型的假设要求和对KMV的推导过程，以及实证结论的不理想结果，发现国内的市场缺陷，再对我国的市场化建设提出一些可靠的建议。
注释
{1}E是股权的市场价值，A是资产市场价值，σα是资产价值波动性，B是公司的负债价值，r是无风险借贷利率，τ是时间。
参考文献
[1]夏珍，甘杰.浅析KMV模型基本框架和在中国的适用性[J].经济研究.
[2]中国注册会计师协会.财务成本管理[M].北京：中国财政经济出版社，2013：55—58.
[3]梁正君.Research of Credit Risk Measurement Based On the KMV Model Modified，东北农业大学经济学硕士学位论文.
[4]王小娇.我国商业银行面临的信用风险度量研究——基于KMV模型的实证分析[D].山东大学2011.
【关键词】KMV 风险管理
信用风险管理作为全面风险管理的最重要的内容之一，一直是信用资产的买卖双方最关心的问题，而作为风险管理的核心-风险度量，我们应该更加重视其在我国的投资管理中的价值。如何对信用风险进行及时、有效、全面和系统地进行度量，选取怎么样的模型，是先当今风险度量的最重要的问题。
一、KMV模型概述
（一）模型推导
KMV模型的设定思路是将权益视为投资人对投资对象公司的出售的对公司价值的看跌期权，标的是公司的资产，执行价格是公司的债务价值，选择权表现为违约或是不违约，则可以得出：
■■
这样的公司股权价值波动性σa与公司资产价值波动性σa间存在理论上的关系：
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在公式中余下两个未知数：资产市场价值A及其波动性σa。将两个等式联立，通过matlab迭代计算，可求出两个未知数。
之后由公式：
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可以计算出违约距离DD，按照假设，资产市值服从正态分布，故而可以由违约距离计算得出违约概率。
（二）kmv模型的优缺点
首先，相比之前的各种序数风险度量模型来说，KMV作为基数模型更能体现风险的程度大小。如序数模型度量结果为bbb级别企业高于bb级别企业，但是能高多少，序数模型并没有能力指出。而KMV的违约距离的计算能在数值上告诉我们风险的大小。其次，KMV是对上市公司股票价格变动的研究，很大程度上具有预测性、前瞻性，因为股票价格是由供求关系决定的，不仅仅反应财务状况，还反应广泛投资者对公司的看法。KMV模型作为一种动态模型，能够时刻反应投资对象的违约风险，同时量化风险程度，具有较强的度量能力。同样，KMV模型有一定缺点，由于KMV模型是建立在获取企业的股票数据基础上来计算违约概率的，故而只能对上市公司起到度量作用，故而适用范围比较狭窄。KMV模型并没有对上市公司的其他债务、有无担保进行补充判断，故而只是在股票市场上断章取义地进行风险度量，显得有失准确性。
二、实证分析
（一）对已有评级公司的实证分析
1.数据结果。通过将两家电力公司的财务数据以及股价变动带入KMV模型，计算得出如下结果：
表1 已有评级公司的计算结果
2.数据分析。通过计算出的概率，凯迪电力为0.00008294，华银电力为0.0121，证实了推测。市场对凯迪电力和华银电力的评级分别为BBB-和BB+，表明了凯迪电力的信用等级更高，信用违约风险更小。
（二）对没有评级的上市公司的实证分析
1.数据结果。选取20家我国农业、制造业上市公司的财务数据进行研究，分不同行业、总体的违约率均值以及st公司和非st公司的差异显著p值。
2.数据分析。有简单的均值可以看出，无论是农业还是制造业，通过KMV模型测定的st公司的违约概率均值要大于非st企业的违约概率。其次由符号检验以及显著性检验，p=0.125<0.1具有一定显著性，两组样本存在显著性差异，说明KMV模型对st和非st企业有一定的鉴别能力。
（三）实证分析总结
实证部分先对我国现有评级的两家电力公司套用模型，测算违约率，数据显示为评级高的公司违约率相对于评级低的同行业公司要低，从而验证KMV模型对不同评级公司具有一定的鉴别能力;再选取多家上市公司，分成st公司和非st公司两组，数据显示，两个不同行业中st公司的违约率均值较大，总体样本也显示出相同的结果。但是经过显著性分析，两组数据的差异不是很明显，具体原因分析如下：一是我国股市发展不足，很多企业的资产市值被低估。二是我国缺乏足够多的违约数据，计算出的违约率失真，如样本中有一家st公司的违约概率要低于同类行业一般规模的非st公司，说明违约距离存在计算问题，对应的经验违约率也未修正。
三、对我国风险管理建设建议
综上不难看出：无论是哪一种指标或是模型的运用前提是比较完善的市场和便捷的数据获取。显而易见，在我国由传统的定性分析向定量过程的发展过程中，不断的完善市场、加强数据建设、人才培养等成为新时代的要求。
（一）量化管理
我国传统的风险管理模式中，往往运用定性的度量手段估计风险，这样做并不能精确地分析出企业风险的弊病所在，故而首先要实现向量化度量的转型。而在量化转型过程之中，市场化的完善以及数据库的建立等成为首要建设对象。
（二）加快市场化建设
数据的获取以及数据的可靠性，来源于完善的市场发展。在 KMV运用过程中，通过使用股票市场的历史数据，来测算违约概率，其结果的可靠性需要建立在强式或半强式的市场上面，这样股价信息才能较为真实的反应公司的实际经营和实际价值。因此建立合理的交易平台、设置有序的竞价方式、合理创新促进成交量，同时需要加强机构投资者和个人的投资理念、道德的教育，从体制上一起完善股票市场。
四、结论
首先通过对国内和国外的具体环境介绍，引出“风险管理急需提升”的第一结论;再从风险管理具体分析出：提升风险度量手段，即实现“定性分析”向“定量分析”转型是风险管理的必要路径，即第二结论;再次，由两家评级公司的实证分析以及对多家有效上市公司分组检验，进一步证实KMV在我国有一般适用性;最后，由风险度量指标和模型的假设要求和对KMV的推导过程，以及实证结论的不理想结果，发现国内的市场缺陷，再对我国的市场化建设提出一些可靠的建议。
注释
{1}E是股权的市场价值，A是资产市场价值，σα是资产价值波动性，B是公司的负债价值，r是无风险借贷利率，τ是时间。
参考文献
[1]夏珍，甘杰.浅析KMV模型基本框架和在中国的适用性[J].经济研究.
[2]中国注册会计师协会.财务成本管理[M].北京：中国财政经济出版社，2013：55—58.
[3]梁正君.Research of Credit Risk Measurement Based On the KMV Model Modified，东北农业大学经济学硕士学位论文.
[4]王小娇.我国商业银行面临的信用风险度量研究——基于KMV模型的实证分析[D].山东大学2011.