基于KMV-Logit模型的上市公司违约风险实证研究

摘要

在银行信用风险管理方面,客户违约风险的度量是个关键。本文利用KMV模型计算得到违约距离(DD),并将DD值与Z-score模型中的五个参数作为自变量引入Logit模型中,实现KMV模型与Logit模型的结合,并得到了能够评估企业违约可能性的二元选择Logit模型。实证研究表明,由随机选取的沪市制造业的68家上市公司建立的Logit模型,在沪市制造企业违约可能性的评估中得到了较理想的结果。