信用計量模型與KMV模型的比較

KMV模型和creditmetrics模型是國際金融界最流行的兩種信用風險管理模型。兩者都為銀行等金融機構衡量授信對象的信用狀況、分析其面臨的信用風險、防止集中授信提供了量化的、更加科學的依據，從而實現投資和具體授信決策的多元化，對主觀性和藝術性較強的傳統信用分析方法提供了良好的彌補。但是，從上面的介紹和分析中，我們可以清楚地看到，兩種模型在建模的基本思路上有很大的不同，而這些不同主要表現在以下幾個方面。

KMV模型對企業信用風險的度量指標edf主要來源於對企業股票市場價格變動相關數據的分析，而creditmetrics模型對企業信用風險的度量則來源於對企業信用評級變動及其概率的歷史數據的分析。這是他們之間最根本的區別之壹。

由於KMV模型采用了企業股票市場價格的分析方法，可以根據企業股票市場價格的變化隨時更新模型的輸入數據，及時得到反映市場預期和企業信用狀況變化的新的edf值。因此，kmv模型被認為是壹個動態模型，能夠及時反映信用風險水平的變化。而creditmetrics采用的是企業信用等級指數的分析方法。企業信用評級，無論是內部評級還是外部評級，都不可能像股票市場價格那樣是動態的，而是長期保持靜態特征。這可能使得該模型的分析結果不能及時反映企業信用狀況的變化。

同時，也正是因為kmv模型提供的edf指數來源於對股票市場實時市價的分析，實時市價不僅反映了企業的歷史和當前發展，更重要的是反映了投資者對企業未來發展的綜合預期。因此，該模型被認為是壹種前瞻性的方法，edf指數包含了市場投資者對企業信用狀況未來發展趨勢的判斷。這與creditmetrics模型采用的後視方法有著本質的區別，後者主要依賴於信用狀況變化的歷史數據。Kmv的前瞻性分析方法在壹定程度上克服了依賴歷史數據向後看的數理統計模型中“總是能夠在未來復制自己”的缺陷。

KMV模型提供的edf指數本質上是風險的基本度量，而creditmetrics和信用評級分析法采用的EDF指數是順序度量，兩者完全不同。基數法衡量風險的最大特點是，既能反映不同企業風險水平的高低順序，又能反映風險水平的差異程度，因此更加準確。這也更有利於貸款的定價。序數衡量法只能反映企業間信用風險的高低順序，如bbb級高於bb級，但不能明確說明有多高。

Creditmetrics采用組合投資的分析方法，側重於直接分析企業信用狀況變化之間的關系，更符合現代組合投資管理理論。而Kmv則是從單個信用企業在股票市場上的價格變化信息入手，側重於分析股票價格變化信息所反映的企業自身信用狀況，而沒有對企業信用變化的相關性給出足夠的分析。