本文主要研究的KMV模型来自1972年布莱克、默顿和斯科尔斯对期权定价模型的研究。1974年,默顿论述了有关将期权定价理论运用于风险贷款和证券估价的思想,研究出了一种衡量公司违约风险的实用高效的方法。后来许多学者在默顿思想的基础上继续发展,将期权定价理论应用到信用风险的度量领域,KMV模型就是这样一个例子。本文的写作思路如下：首先介绍本文的选题背景和意义,列出本文的研究内容和方法。按照相关文献资料分阶段阐述国外文献综述,分类阐述国内研究现状。并指出本文的创新和不足。其次是关于信用风险及其度量的理论。包括定义、特点和信用风险度量的基本框架等。同时概括了我国的信用评级状况。然后介绍了信用风险的度量模型。包括传统信用风险度量方法中的专家法、信用评级方法和信用评分模型,现代信用风险模型中的Credit Metrics、Credit Risk+, Credit Portfolio View模型的假设条件和计算步骤以及各自的优缺点,并初步介绍了KMV模型。在此基础上从两个角度对四大模型进行了比较,并得出较其它三个模型,KMV模型是度量我国上市公司信用风险的最适宜选择的结论。接着详细介绍了KMV模型的理论基础、假设条件、求解原理、计算步骤和模型的优势劣势等。有了前面的理论,最后选取样本、设定参数进行实证研究,采用MATLAB软件进行编程计算,应用Eviews软件和SPSS软件分析实证结果,目的在于验证KMV模型度量中国上市公司的信用风险是否有效。鉴于本文的实证结果并不特别显著,本文最后分析了KMV模型在中国市场运用的难度,提出KMV模型在中国市场的应用建议及展望,最后指出后续研究方向。很多应用KMV模型实证分析的论文研究样本的时间段是公司已被实施特别处理后的年份,以此得到违约组与非违约组违约距离存在一定差异的结论。本文认为将现已经被ST的股票和绩优股票作信用风险大小的区分,可以很明显得到想要的结论,说服力并不强,也不能说明KMV模型在事发前的有效、准确性和及时性。本文以上市公司被特别处理的年份为基准向前推算两年和三年,应用那时的数据预测公司的信用状况,以此检验KMV模型是否和上交所、深交所英雄所见略同,以及模型在中国的实用性。在挑选样本股时,很多论文随机选取个别样本,受人为因素和行业差异影响较大,不能真正衡量信用风险。鉴于在2011年之前被实施特别处理的A股上市公司在早前的论文中几乎都被当做样本研究过,本文选用的是在2011年被实施特别处理的上市公司为样本组,并选取了与每一家标准样本组的上市公司同属一个行业的绩优股与之配对。