1. 毕业设计（论文）主要目标：
本文研究在中国上市公司的信用风险度量中应用的KMV模型。通过结合贝叶斯方法，得到修正KMV模型并将其应用到上市公司的信用风险测量中，从而提高上市公司信用风险测量的准确性。并通过与Credit Metrics模型进行对比，得出修正KMV模型是更适合中国国情的上市公司的信用风险度量。证明了修正KMV模型研究对上市公司的信用风险度量有重要意义。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文研究上市公司的信用风险模型。
首先，在中国信用违约风险度量尚不成熟而且重要的数据提供不足的大背景下，运用贝叶斯方法，对KMV模型进行修正，就可以将模型中的波动率以及资产价值能够直接通过模拟得出，从而解决了由于数据不足而无法进行研究的问题。
然后，运用模型对中国的多家上市公司进行信用风险度量，所选的样本分为两组：特殊处理（ST）类上市公司和非ST类上市公司。对这两组样本分别进行信用风险度量，并比较组内和组间的度量结果，发现ST类的违约率平均值较非ST类公司的平均值偏高，但并不是绝对的，存在违约率较低的ST类公司，也存在违约率较高的非ST类公司。
3. 主要参考文献
[1] W. H. Beaver. Financial ratios as predictors of failure[J].Journal of Accounting Research, 1966, 71-111.
[2] Rorber ,C , Merton .On the pricing of corporate debt :The structure of interest rates[J].Journal of Finance, 1974.Vol.29, No.2:449 - 470.
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