KMV模型的运用步骤

1. KMV模型的运用步骤

首先，它利用Black-Scholes期权定价公式，根据企业股权的市场价值及其波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业资产的市场价值、资产价值的波动性。其次，根据公司的负债计算出公司的违约实施点 (default exercise point，为企业1年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务账面价值的一半)，计算借款人的违约距离。最后，根据企业的违约距离与预期违约率(EDF) 之间的对应关系，求出企业的预期违约率。

2. KMV模型的介绍

KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。该模型认为，贷款的信用风险是在给定负债的情况下由债务人的资产市场价值决定的。但资产并没有真实地在市场交易，资产的市场价值不能直接观测到。为此，模型将银行的贷款问题倒转一个角度，从借款企业所有者的角度考虑贷款归还的问题。

3. 在KMV模型里，怎么算那个资产波动率的波动率？V_i 和 V_(i+1) 分别代表的什么

通过matlab软件编程可以求得

4. kmv模型难吗

这个模型太理论了。它最大的问题是不能建立起DD和EDF之间的映射关系，所以基本上没法算违约率，可以说很鸡肋。　　KMV模型是国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。该模型认为，贷款的信用风险是在给定负债的情况下由债务人的资产市场价值决定的。但资产并没有真实地在市场交易，资产的市场价值不能直接观测到。为此，模型将银行的贷款问题倒转一个角度，从借款企业所有者的角度考虑贷款归还的问题。在债务到期日，如果公司资产的市场价值高于公司债务值（违约点），则公司股权价值为公司资产市场价值与债务值之间的差额；如果此时公司资产价值低于公司债务值，则公司变卖所有资产用以偿还债务，股权价值变为零。

5. KMV模型的理论基础

KMV模型的优势在于以现代期权理论基础作依托，充分利用资本市场的信息而非历史账面资料进行预测，将市场信息纳入了违约概率，更能反映上市企业当前的信用状况，是对传统方法的一次革命。KMV模型是一种动态模型，采用的主要是股票市场的数据，因此，数据和结果更新很快，具有前瞻性，是一种“向前看”的方法。在给定公司的现时资产结构的情况下，一旦确定出资产价值的随机过程，便可得到任一时间单位的实际违约概率。其劣势在于假设比较苛刻，尤其是资产收益分布实际上存在“肥尾”现象，并不满足正态分布假设；仅抓住了违约预测，忽视了企业信用品质的变化；没有考虑信息不对称情况下的道德风险；必须使用估计技术来获得资产价值、企业资产收益率的期望值和波动性；对非上市公司因使用资料的可获得性差，预测的准确性也较差；不能处理非线性产品，如期权、外币掉期等。

6. 如何用eviews软件对kmv模型进行计算

建立回归模型即可

7. MATLAB求解KMV模型？急急急

Function F=myfun3(x(1),x(2),R,c1,c2,c3)

d1=(log(x(1)/c1)+(R+x(2)^2))/x(2)

F=[x(1)*normcdf(d1,0,1)-exp(-R)*c1*normcdf(d1-x(2),0,1)-c2;normcdf(d1,0,1)*x(1)*x(2)/c2-c3]



clear all

clc

close all

C=xlsread('G:\毕业设计\计算\600684 珠江实业','计算表格','C2:C13');

E=xlsread(以下格式同上，贴子超过发表限制);

F=xlsread();

G=xlsread();

H=1.326+0.53*G;

VE=H.*F+C.*E;

STD=xlsread();

LTD=xlsread();

DP=STD+0.5*LTD;

SigE=xlsread();

rf=xlsread();

%以上我都验证过，都可以成功。

for i=1:12


c1=DP(i); （因为以上数从excel里导进来都是一列一列的，不知道是不是可以这样写。我的数比较多，这里去12个只是试验一下。我就是希望都导进来，最后又能都算出来的可以一起倒回去）


c2=VE(i);
c3=SigE(i);
R=rf(i);
a=fsolve(@(x)F,[10000;0.1])
%初值我是随便设的，我也不知道应该是多少。
VA(i)=a(1,1)
SigA(i)=a(2,1)

end

VA

SigA




出错信息是：Warning: Default trust-region dogleg method of FSOLVE cannot
handle non-square systems; switching to Gauss-Newton method.

> In fsolve at 232
In kmvmycomputer2 at 21

Optimizer appears to be converging to a minimum that is not a root:

Sum of squares of the function values is > sqrt(options.TolFun).

Try again with a new starting point.

a =




1.0e+004 *




1.0000


0.0000

VA =




10000

SigA =



0.1000

8. 关于改良后的KMV模型问题，mathCAD计算，政府融资平台，风险计量

你的公式中写的n或者i都是从1开始的,
mathcad中你写的表达中的下标变量默认是从零开始.