第一阶段是将KMV模型的预测结果与实际的违约数据相比较,大多数研究结果表明,KMV模型能够反映信用风险的高低,并对信用风险具有很高的敏感性｡
第二阶段,国外学术界对模型的验证寻找到新的角度,并开发出多种验证模型有效性的方法和技术｡ www.Ｅxamda.CoM考试就到考试大
我国学者主要对模型在我国适应性和参数调整方面进行了许多探讨,取得了一定的成果｡张林､张佳林(2000)､王琼､陈金贤(2002) 先后对KMV模型与其他模型进行理论上比较,认为更适合于评价上市公司的信用风险｡薛锋,鲁炜,赵恒街,刘冀云(2003)利用中国股市的数据,得出了应中市场的σv和σE的关系函数,并以一只股票为样本进行了实证分析｡乔卓等(2003)介绍了KMV模型的基本内容,以及国外的应用经验,但是并没有进行实证研究｡易丹辉,吴建民(2004年)对深市和沪市随机抽取30家公司分行业计算违约距离和违约率并作比较,认为借助违约距离衡量上市公司的信用风险是可行的｡ 来源：考试大的美女编辑们
由于缺少大量违约公司样本的历史数据库,因此,我国目前无法通过比较违约距离和破产频率的历史,拟合出代表公司违约距离的预期违约率函数｡本文尝试使用上市公司在某国有商业银行贷款不良率替代其违约率,并根据我国资本市场的特点,选取KMV模型的相关参数,同时采用某国有商业银行 2001年12月31日的235家贷款客户的不良率来替代上市公司的违约率进行实证分析,建立违约距离与不良率的函数关系｡
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