KMV违约距离(Merton结构模型)
「KMV违约距离(Merton结构模型)」，覆盖 1991-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 17 个变量，样本量约 68,244。 衡量上市公司的信用违约风险。
| 时间跨度 | 1991-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 17 |
| 样本量 | 68,244 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [年份] — 会计年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- EquityVol [股权波动率] — 参考Merton (1974); Vassalou & Xing (2004, JF)。计算公式为：年度日收益率标准差乘以sqrt(252)，要求当年至少120个交易日，衡量股权市值的年化波动率。单位：%
- DefaultPoint [违约触发点(万元)] — 参考Vassalou和Xing(2004,JF)的方法，计算公式为：(短期借款+一年内到期非流动负债)+0.5*(长期借款+应付债券)，单位万元
- ImpliedAssetValue [隐含资产价值(万元)] — 参考Merton(1974)和Vassalou和Xing(2004,JF)的方法，通过BSM模型迭代求解的公司资产市场价值，初始值为股权市值+违约触发点，迭代至收敛(阈值1e-6)，单位万元
- AssetVol [资产波动率] — 参考Merton(1974)和Vassalou和Xing(2004,JF)的方法，通过BSM模型迭代求解的公司资产价值年化波动率，由股权波动率经杠杆调整和N(d1)修正得到。单位：%
- DD [违约距离] — 参考Bharath & Shumway (2008, RFS)的Naive Merton模型，计算公式为：DD=[ln((E+F)/F)+(r_{it-1}-sigma_V^2/2)*T]/(sigma_V*sqrt(T))，其中E为权益市值，F为有息负债面值，r为上年收益率，sigma_V为综合波动率，T=1年。越大代表违约风险越低
- EDF [预期违约概率] — 参考Vassalou和Xing(2004,JF)的方法，计算公式为：标准正态分布累积分布函数在负违约距离处的值，即Phi(-DD)，值越大违约风险越高。单位：比例
常见问题
- 「KMV违约距离(Merton结构模型)」是什么数据集？
- KMV违约距离(Merton结构模型)，隶属风险因子。衡量上市公司的信用违约风险。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1991-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 17 个变量。核心指标包括：股权波动率、违约触发点(万元)、隐含资产价值(万元)、资产波动率、违约距离、预期违约概率。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 68,244 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 本数据集基于Merton (1974)的结构化信用风险模型，采用KMV方法计算中国上市公司的违约距离与预期违约概率。该方法将公司股权视为以公司资产为标的、以公司债务面值为执行价格的看涨期权，通过Black-Scholes-Merton期权定价模型迭代求解隐含的资产价值与资产波动率，进而评估公司的违约风险。 首先，计算股权波动率$EquityVol$，作为模型迭代的输入。该指标为年度日收益率的标准差乘以$\sqrt{252}$，以衡量股权市值的年化波动率。其次，确定违约触发点$DefaultPoint$，其计算公式为： $$DefaultPoint = (短期借款 + 一年内到期非流动负债) + 0.5 \times (长期借款 + 应付债券)$$ 该定义参考了Vassalou和Xing (2004)的方法，将短期债务与部分长期债务之和作为公司违约的临界点。 核心计算过程是通过迭代求解以下两个联立方程，得到隐含的资产价值$ImpliedAssetValue$（记为$V$）和资产波动率$AssetVol$（记为$\sigmaV$）： $$E = V \cdot N(d1) - D \cdot e^{-rT} \cdot N(d2)$$ $$\sigmaE = \frac{V}{E} \cdot N(d1) \cdot \sigmaV$$ 其中，$E$为股权市值，$D$为违约触发点$DefaultPoint$，$r$为无风险利率，$T$为债务期限（通常设为1年），$\sigmaE$为股权波动率$EquityVol$，$N(\cdot)$为标准正态分布的累积分布函数，$d1 = [\ln(V/D) + (r + \sigmaV^2/2)T] / (\sigmaV \sqrt{T})$，$d2 = d1 - \sigmaV \sqrt{T}$。迭代初始值设定为$V0 = E + D$，直至资产价值前后两次迭代值之差小于阈值（如$10^{-6}$）为止。 在获得资产价值$V$和资产波动率$\sigmaV$后，计算违约距离$DD$。参考Bharath和Shumway (2008)的简化形式，计算公式为： $$DD = \frac{\ln(V/D) + (r - \sigmaV^2/2)T}{\sigmaV \sqrt{T}}$$ 其中，$r$通常使用上一年度的无风险收益率。违约距离$DD$越大，表明公司资产价值距离违约点越远，违约风险越低。 最后，预期违约概率$EDF$由违约距离$DD$通过标准正态分布函数转换得到： $$EDF = \Phi(-DD)$$ 其中$\Phi(\cdot)$为标准正态分布的累积分布函数。$EDF$值越大，代表公司在未来一段时间内发生违约的概率越高。 补充说明 - 计算股权波动率$EquityVol$时，要求当年至少有120个交易日数据。 - 迭代求解隐含资产价值和资产波动率时，设定了收敛阈值以确保计算精度。 参考文献 - Merton R C. On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates[J]. The Journal of Finance, 1974, 29(2): 449-470. - Vassalou M, Xing Y. Default risk in equity returns[J]. The Journal of Finance, 2004, 59(2): 831-868. - Bharath S T, Shumway T. Forecasting default with the Merton distance to default model[J]. The Review of Financial Studies, 2008, 21(3): 1339-1369. - 翟东升, 张娟, 曹运发. KMV模型在上市公司信用风险管理中的应用[J]. 工业技术经济, 2007.
- 如何获取该数据集？
- 通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。