kmv模型中edf的度量方法及应用

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1、KMV模型中EDF的度量方法及应用 日期：2007年3月9日      　　目前，有关违约风险度量的方法不断推陈出新，有许多定量的估值模型、分析技术、软件已付诸商业应用。其中包括著名的风险管理公司KMV公司开发的一种基于股票价格的信用风险计量模型（KMV模型），也称作信用风险的期权定价模型，此模型在全球多个国家得到广泛应用。该模型最主要的分析工具是所谓的预期违约率EDF（ExpectedDefaultFrequency），故也称为EDF模型。EDF作为度量公司违约发生可能性大小的指标，能对所有股权公开交易的公司的违约可能性做出概率上的预测，本文

2、将介绍EDF的计算原理和实际应用。　　一、EDF的基本原理　　对于一个公司而言，违约风险是指围绕其偿债能力所产生的不确定性。在违约之前，我们无法明确判断一个公司是否会违约，充其量也只能对其违约的可能性做出概率上的估计。一家公司的EDF是指该公司在未来一年或几年内违约的概率，它主要由三大因素决定，分别是：　　1．资产价值：公司资产的市值。它是公司资产在未来产生的现金流以一定的贴现率贴现到当前的价值。这个公司资产的测度不但反映了公司的发展前景，而且还包含了公司所处的行业以及宏观经济状况等信息。　　2．资产风险：是指资产价值的不确定性。这是一个关于公

3、司经营风险和行业风险的测度。因此公司的资产价值只是一个估计值，存在一定不确定性，应当在公司的经营风险或者资产风险的框架下理解。　　3．债务水平：是指公司在合同上负债的程度。如果说与公司资产相关的测度是公司的市值，那么公司杠杠比率的相关测度就是相对于公司资产市值的债务面值，因为它是公司必须偿还的金额。　　在经典的Black-Scholes-Merton（BSM）模型框架下的基本假设是：当公司的资产价值低于一定水平时，公司就会对债权人和股东违约，与这一水平相对应的资产价值为违约点（DefaultPoint），即公司资产价值等于负债价值时的点。在研究

4、违约的文献中，我们已经发现当公司资产价值等于债务面值时许多公司并没有选择违约，而是依然经营并偿还它的债务，这是因为债务构成中的部分长期债务为公司提供了一定的缓息空间。我们发现，违约点即公司将会发生违约时的资产价值通常是介于总债务和短期债务之间。　　因而公司净值也就等于公司的资产市值减去公司的违约点，即：　　公司净值＝公司的资产市值－违约点　　当公司净值等于零时，违约事件就会发生。和公司的资产价值一样，公司净值的测度也必须在公司经营风险的框架下考虑。比方说，食品和饮料行业内的公司比高科技行业能承受更高水平的杠杆比率，因而它们的资产市值更加稳定、有

5、着更小的不确定性。　　公司的资产风险则是由资产的波动率来衡量的，它是指公司资产价值每年变动百分比的标准差倍数，它是一个与公司的规模以及所处的行业都相关的测度。　　资产的波动率与股票的波动率相关，却又不同于它。一个公司的财务杠杆具有放大其资产波动率的作用。因此，有着较低资产波动率的行业，如银行业趋向于采用较高的财务杠杆，而资产波动率较高的行业，如计算机软件行业，则趋向于采用较低的财务杠杆。正是由于这种趋向差异的存在，股票波动率不像资产波动率那样随行业和资产规模的不同有较大的差别。　　资产价值、经营风险、财务杠杆能够结合起来形成一个违约风险的单一测

6、度，它将公司的净值与资产价值一个标准差的波动幅度相比较，将二者的商称为违约距离（DD，Distancetodefault），其计算过程如下：　　违约距离（DD）＝(资产市值－违约点）/（资产市值*资产波动率）　　从上式可以看出，违约距离融合了一个公司三个关键的信用要素：资产价值、经营和行业风险以及财务杠杆。KMV公司选定一定时期，基于一个包括大量的公司违约信息的历史数据库，把违约距离与预期违约率的关系拟合成一条光滑曲线，从而找出违约距离与预期违约率之间的映射关系以便估计EDF的值。也就是说，给定一个违约距离就可以计算出相应水平的预期违约概率。　

7、　二、EDF的计算过程　　对一个公开上市的公司而言，市场上与其违约概率相关的基本信息有三种，分别是财务报告、公司债券和股票的市价、市场上对公司前景和风险的主观评价。价格从本质上讲都有前瞻的内在特性，投资者对公司未来的预期形成了债券和股票的价格。在决定市场价格的时候，投资者使用了各种各样的信息，这些信息包括：公司前景和风险的主观评价、财务报告以及市场上的其它价格。投资者们通过自己的分析和判断将这些信息融合为自己买卖公司股票、债券的意愿，而市场价格正是许多投资者买卖意愿的综合结果，因而市场价格包含了许多投资者的综合观点和预测。用市场价格能为估计增加

8、很强的预测力，使模型更具有前瞻性。KMV公司确定一个公司EDF的全过程，主要有三个步骤：（1）估计资产价值和资产波动率；（2）计算违约距离；（3）计算