【摘 要】
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信用风险是金融市场中最为主要的一类风险。随着我国金融市场开放程度的提高以及股权分置改革的基本完成，信用风险度量在信用风险管理中的重要性日益凸显。本文在总结之前学者研究成果的基础上，对信用风险度量及其模型在我国的应用做进一步的探讨。 本文在分析国内外信用风险管理现状的基础之上，研究了国外信用风险量化管理的技术和工具，通过对四种信用风险度量模型进行比较，本文认为KMV模型比较适合作为我国上市公司信用
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信用风险是金融市场中最为主要的一类风险。随着我国金融市场开放程度的提高以及股权分置改革的基本完成，信用风险度量在信用风险管理中的重要性日益凸显。本文在总结之前学者研究成果的基础上，对信用风险度量及其模型在我国的应用做进一步的探讨。
本文在分析国内外信用风险管理现状的基础之上，研究了国外信用风险量化管理的技术和工具，通过对四种信用风险度量模型进行比较，本文认为KMV模型比较适合作为我国上市公司信用风险度量的工具并进行实证分析。本文选取了2017年沪深A股中制造行业ST公司和相对应的非ST公司的数据，对KMV模型在我国上市公司信用风险量化的有效性进行了实证检验。从实证结果来看，修正后的KMV模型得到的违约距离能够较好地区别制造行业内ST公司和非ST公司的信用风险，与非ST公司股票的违约距离相比，ST公司股票的违约距离一般较短。这一实证研究对探索构建适用于我国的信用风险量化模型起到了一定的借鉴和指导作用。
此外，在实证结果的基础上，通过总结分析违约距离均值的特点，发现公司资产规模的大小、行业类型的不同以及公司属性的不同都与违约风险大小有紧密的联系，与我国的实际情况也较为符合。
本文在最后结合我国信用风险管理现状，对KMV模型在我国的应用提出了两方面的建议。一是建议商业银行等金融机构在信用风险评级中引入KMV模型，部分替代或完善现有的信用风险量化方法，其结果可以作为企业融资资信的依据之一。二是建议企业在经营管理中引入KMV模型，从定性和定量的角度识别自身和交易对手企业的信用风险，对控制交易风险和科学地做出经营决策发挥着重要的作用。
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