2. 그런 다음 회사 부채를 기준으로 회사 위약 집행점과 대출자 위약 거리를 계산합니다.
3. 마지막으로 위약거리와 예상 위약율의 대응을 기준으로 예상 위약률을 계산합니다.
KMV 모델은 현대 옵션 이론에 의지하여 역사적 장부 데이터 대신 자본 시장의 정보를 최대한 활용하고 시장 정보를 위약 확률 계산에 포함시켜 상장회사의 신용 현황을 더 잘 반영할 수 있다는 장점이 있습니다.
KMV 모델은 미국 샌프란시스코 KMV 가 1997 년 설립한 대출업체의 위약 확률을 추정하는 방법이다. 이 모델은 대출의 신용 위험이 주어진 부채 하에서 채무자 자산의 시장 가치에 의해 결정된다고 생각한다. 그러나 자산은 시장에서 실제로 거래되지 않으며 자산의 시장 가치는 직접 관찰할 수 없습니다. < P > 따라서 이 모델은 한 가지 관점에서 은행 대출 문제를 무너뜨리고, 대출 기업 소유자의 관점에서 대출 상환 문제를 고려합니다. 채무 만기일, 회사 자산의 시가가 회사 채무 가치 (위약점) 보다 높고, 회사 지분 가치는 회사 자산의 시가와 채무 가치의 차이이다. 이때 회사의 자산 가치가 회사의 부채 가치보다 낮으면 회사는 모든 자산을 매각하여 채무를 상환하고 지분 가치는 이 됩니다.
KMV 모델의 장점은 현대옵션이론에 의거해 역사장부 데이터 대신 자본시장의 정보를 최대한 활용하고 시장 정보를 위약 확률에 포함시켜 상장회사의 현재 신용상황을 더 잘 반영할 수 있다는 점이다. 전통적인 방법에 대한 혁명입니다.
KMV 모델은 주로 주식 시장의 데이터를 활용하는 동적 모델입니다. 따라서 데이터와 결과 업데이트가 빠르고, 예견이 있으며, 일종의' 예견' 한 방법이다. 주어진 회사의 현재 자산 구조는 자산 가치의 무작위 과정이 확정되면 임의의 시간 단위의 실제 위약 확률을 얻을 수 있다. < P > 의 단점은 가설이 가혹하다는 점이다. 특히 자산수익의 분포에는 실제로' 비료 꼬리' 현상이 있어 정규 분포 가정에 맞지 않는다는 점이다. 위약 예측만 파악하고 기업 신용의 질적 변화를 무시하다. 비대칭 정보에 따른 도덕적 해이를 고려하지 않았습니다. 추정 기술을 사용하여 자산 가치와 기업 자산 수익률의 예상치와 변동성을 얻어야 합니다. 미상장 기업의 경우 사용 데이터의 가용성이 낮기 때문에 예측의 정확성도 떨어집니다. 옵션 및 외화 스왑 기간과 같은 비선형 제품은 처리할 수 없습니다.