摘要：信用风险是我国如今发展阶段最为普遍，也是最易发生的金融风险，也是能直接导致我国产生金融危机和经济崩坏的非系统性风险。我国的金融机构和金融市场与国外相比还远远无法跟上国外的发展速度，无论是在相关法规的完善上还是精英人才的培训上，因此为了让我国的金融机构，特别是商业银行能够更好的对处于自己业务范围内的一些公司进行评级和对信用风险进行评估，如何提升预测的准确度已经是这方面最重要的问题。

而房地产行业又是在这些行业中风险更大的一个行业。极大的负债比例，极脆弱的资金链，极易遭受影响的交易方式都导致了房地产的信用风险更加难以预测。本文在描述了我国房地产领域的阶段性状况后，详细的说明了KMV模型在我国房地产领域中用于预测违约的情况，以及在现有国情下我国房地产市场上信用风险的实际发生概率，随后进行对比，对在我国上市房地产公司运用KMV模型的可行性和适用性进行了描述性和数据性的分析。

KMV模型在现有阶段用于进行信用风险和违约概率的预测中有着举足轻重的地位，由于它确实能够很大概率的对一个公司的信用程度相对正确的作出评价，所以该模型很多情况下都会被用来对上市公司进行风险评估。由于不同的行业，不同的地区，经济环境都会有所不同，所以KMV模型在运用时都会进行适当的修正。在此基础上本文决定选择KMV模型进行剖析，运用了数据分析和与实际情况进行对比的研究方法，选取了2016-2018年的代表性上市房地产公司的数据运用MTLAB软件[ MATLAB软件：用于算法开发，数据可视化，数据分析以及数值计算的高级技术计算语言]进行运算，并对程序运算的结果进行了描述性分析和对这几年的数据变化进行了阐述和对比，并着重解释了MATLAB程序运算出的数据与实际情况产生矛盾的原因。最后本文针对数据的结果和对比，得出了KMV模型在我国房地产领域参数设定不合理和股权表示股价不合理的结论，并且本文也从国家和个人的角度提出了自己一些建设性的对策建议，用于KMV模型能够更快的进行改善，从而使用于我国房地产市场。

关键词：KMV模型   信用风险   上市房地产公司

目录

摘要

Abstract

1导论-4

1.1 研究背景-4

1.2 研究目的-5

1.3 文献综述-5

1.3.1 国外研究-5

1.3.2 国内研究-6

1.3.3 文献评述-7

2 信用风险管理-9

2.1 信用风险的阐述-9

2.2 信用风险的特点-9

2.2.1 信用风险的不对称性-9

2.2.2 信用风险的双重性-9

2.2.3 信用风险的累积性-10

3 KMV模型基本理念-11

3.1 KMV模型的理论框架-11

    3.1.1 KMV模型的基本原理-11

    3.1.2 违约距离在模型中的体现-11

    3.1.3 KMV模型的理论框架图-12

3.2 KMV模型的成立假设-13

3.3 KMV型的计算过程-13  

3.3.1 KMV模型的基本计算步骤-13

    3.3.2 KMV模型的计算公式-14

4 房地产上市公司的数据研究-18

4.1上市房地产公司的数据-18

4.2 KMV模型下的实际数据运算-18

4.3 MATLAB运算-21

4.4 描述性分析-24

5  KMV模型在我国的结论和对策建议-27

5.1 结论-27

5.2 对策建议-28

参考文献-30

致谢-32

附录一-29

15家房地产上市公司-33

2016年15家上市房地产公司的财务数据-34

2017年15家上市房地产公司的财务数据-35

2018年15家上市房地产公司的财务数据-36

附录二-38

MATLAB运算程序图-38