其中 表示一年中的交易天数，本文中取 。所以可以得到代码为000639金德发展上市公司的股权年收益波动率 =0.563237091，依此类推，得到其他股票的年收益波动率。论文参考。
②计算违约点DPT
KMV公司发现违约发生最频繁的临界点处在公司价值大于等于流动负债加50%的长期负债。每只股票的违约点的公式表示为：
 (5)
③计算公司股权的市场价值( )：＝流通股市场价值+非流通股市场价值
④无风险利率r的确定：在无风险利率的估计上，本文取一年期整存整取利率r=2.52%。
⑤债务期限T的估计：考虑到工作量和数据的合理性，及研究违约概率的时间段，取T=1。
⑥计算公司的资产价值 和资产价值的波动率 。
根据matlab软件计算，结果如表4：
表4．资产价值和资产价值的波动率
| 股票代码 |
资产价值 |
资产价值的波动率 |
股票代码 |
资产价值 |
资产价值的波动率 |
| 000639 |
3.51E+10 |
0.161 |
000906 |
8.36E+08 |
0.326 |
| 000932 |
6.25E+10 |
0.332 |
000430 |
6.53E+10 |
0.145 |
| 600599 |
4.16E+10 |
0.227 |
|
|
|
第二步：计算违约距离：
 得到结果如表5：
表5．违约距离
| 代码 |
股票 |
违约距离DD |
代码 |
股票 |
违约距离DD |
| 000639 |
金德发展 |
2.17 |
000906 |
*ST天一 |
0.31 |
| 000932 |
G华菱 |
1.98 |
000430 |
*ST金荔 |
0.27 |
| 600599 |
浏阳花炮 |
1.59 |
|
|
|
从上表可以分析：金德发展、G华菱、浏阳花炮这三个上市公司的违约距离比*ST天一、*ST金荔的违约距离更远，则其违约风险就小。
第三步：计算预期违约概率EDF
| 公司代码 |
是否有不良贷款 |
违约点  |
违约距离  |
 |
违约概率  |
| 000639 |
否 |
131381143.6 |
2.17 |
1.448 |
0.089 |
| 000932 |
否 |
23311243508 |
1.98 |
1.229 |
0.107 |
| 600599 |
否 |
84021251.21 |
1.59 |
0.781 |
0.246 |
| 000906 |
是 |
518939967.4 |
0.31 |
-0.689 |
0.705 |
| 000430 |
是 |
305362616.5 |
0.27 |
-0.736 |
0.747 |
从上表我们可以看到：代码为000639、000932、600599这三个公司违约概率较小，可划为优质上市公司；而代码为000906、000430这两个公司的EDF较大，公司的信用风险问题值得关注，则银行方面应着重考虑这两个公司的是否值得给予其经济方面的支持。
2.2 结果分析
违约距离DD、违约概率EDF都能从某些角度对上市公司的信用状况有较好且真实的反映，则可以认为KMV模型在我国具有一定的实用价值。
本文中KMV模型所采用的样本数据是来自于Logistic模型实证分析中发生误判的五家上市公司的数据，通过结论我们发现：KMV模型对这五家上市公司进行实证分析得到的结果，没有发生误判的情况，这可以说明KMV模型较优于Logistic模型。
参考文献：
[1]沈沛龙,任若恩.现代信用风险管理模型和方法的比较研究[J].经济科学.2002，(3):16-20.
[2]刘莉亚.商业银行内部评级系统研究综述[J].外国经济与管理，2004,8.
[3]冯建友.现代信用风险管理模型的发展与比较研究[J].中国科学技术大学,2007,10.
[4]陈娜娜.商业银行信用风险评价模型及其在我国的适用性研究[J].西南财经大学,2007.
[5]刘婕.CreditMetrics与KMV模型的比较研究[J].对外经济贸易大学,2008,4.
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