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国内学者在将KMV模型与我国国情相结合的过程中已经取得了一些成果。但不可否认, 现有关于KMV模型的研究中仍然存在许多不足。例如,在在大多数对模型中在适用性研究方面选用的样本都比较小，本人看了十几篇相关的论文，大部分取用的样本容量只有20家左右的企业，很难说明整体与样本之间的一致。为了减小误差,提高模型对我国上市公司信用风险的评估能力,本论文将在继承现有研究成果的基础上,利用我国的制造业上市公司的数据，再扩大数据的样本容量，以对KMV模型在我国的适用性作进一步探讨。
（二）现实意义
公司的信用状况是投资者进行投资的重要依据。但是 , 我国目前的信用评级制度还比较不完善 , 如信用评级往往只在发行债券或发放贷款前进行 ,很少进行事后的跟踪并进行持续评级,并且进行信用评级时仅使用公司的管理、生产和财务等指标数据,并不使用公司的市场交易数据。因此这些导致投资者所掌握的数据往往与公司真实情况存在很大的偏差。再者，以往对上市公司信用风险评估侧重于利用公司历史财务数据 ,例如Altman的Zeta等单元判别模型和Logistic多元判别模型 ,这种评估最致命的缺陷就是只能以过去预测未来 ,而忽视了公司未来潜在的增长和损失。
随着资本市场的快速发展,人们开始注重资本市场中所反映出的信用风险信息。其中最著名的有KMV公司开发的 KMV 模型 ,其理论基础是 Black2 Scholes、Merton以及Hull和White的期权定价模型。该方法应用了期权定价原理,提出用违约距离(DD)和预期违约频率(EDF)来衡量上市公司的信用状况，模型中企业的违约概率可以随着上市公司的股票收盘价而动态变化，实现了实时动态的信用监控功能。针对我国目前信用机构缺乏,信用数据获取困难的局面,由于KMV模型主要以上市公司的股票收盘价和财务报表中的负债指标作为其主要计算依据 ,因此比较适合我国目前的情况。如果能够找到合适的信用风险度量模型来识别和控制我国制造业企业的信用风险，对于商业银行和实体经济企业来说具有重要的现实意义。这也有利于制造业资金的合理安排和风险控制，促进该产业的优化升级，从而有利于我国经济的稳定和健康发展。
一、研究思路
针对我国特有的经济环境，本文结合国内外学术界对KMV模型的实证研究文献，在此基础上利用中国上市的制造业公司的数据为样本，基于市场价格变动信息来评价我国证券市场上制造业企业的信用风险，并分析KMV模型在中国的适用性。
二、主要内容
第1部分：绪论。选题背景，目的，意义，研究思路，方法。
第2部分: 文献综述
第3部分：为KMV模型原理及计算方法。介绍KMV的理论基础、运用KMV模型所需要搜集的数据以及公式和步骤等。
第4部分：通过收集到的企业数据，并将数据分为ST组和正常组，运用MATLAB软件编写KMV模型程序进行分析，将得出的运算结果与历史的违约率（破产率）进行对比验证。
第5部分：对模型计算出的预期违约概率，进行假设检验。
第6部分：结论。总结出上述操作分析过程中得出的结论，观察KMV模型是否能在中国的上市公司中具有较好的适用性。
三、研究方法
1．文献研究方法
根据本文研究的目的，通过搜集相关的文献，包括国内外学者对KMV模型在中国的适用性的研究，修正的KMV模型的计算方法和所需要收集的数据，前人的经验等等等，大约通读20篇文献后，较全面、正确地了解掌握本文要研究的课题。
2．调查法
本文有目的、有计划、有系统地搜集有关中国上市的制造业公司的现实状况或历史状况的材料，对制造企业进行系统的了解，并对调查搜集到的大量资料并结合KMV模型进行分析、综合、比较、归纳，得出相应的结论。