EDF模型的介绍

1. EDF模型的介绍

EDF模型（Expected Default Frequency）即“预期违约率模型”，是著名的风险管理公司KMV公司开发的用以衡量违约风险基本工具。该模型最主要的分析工具是所谓的预期违约率EDF，故也称为EDF模型。EDF作为度量公司违约发生可能性大小的指标，根据实证数据显示，其早期侦测(early detecting)违约风险能力成效卓著；再者，应用选择权观念所建立之违约风险衡量指标，于信用分析领域中，独树一格。

2. EDF模型的EDF的计算过程

对一个公开上市的公司而言，市场上与其违约概率相关的基本信息有三种，分别是财务报告、公司债券和股票的市价、市场上对公司前景和风险的主观评价。价格从本质上讲都有前瞻的内在特性，投资者对公司未来的预期形成了债券和股票的价格。在决定市场价格的时候，投资者使用了各种各样的信息，这些信息包括：公司前景和风险的主观评价、财务报告以及市场上的其它价格。投资者们通过自己的分析和判断将这些信息融合为自己买卖公司股票、债券的意愿，而市场价格正是许多投资者买卖意愿的综合结果，因而市场价格包含了许多投资者的综合观点和预测。用市场价格能为估计增加很强的预测力，使模型更具有前瞻性。KMV公司确定一个公司EDF的全过程，主要有三个步骤：（1）估计资产价值和资产波动率；（2）计算违约距离；（3）计算EDF。 资产价值和资产波动率的计算如果股票市价是可得的，那么资产的市值和波动率将可以通过期权定价方法直接得到。这种方法将股票视为公司资产的一项买入期权。股票的特点使得持股者拥有公司在偿还债务之后接手公司剩余资产的权利，而非义务。因而，可以将股票看作是公司资产的一项买入期权，而这项期权的执行价就等于公司债务的面值。在BSM模型框架下，公司债务只包括单一级别的股票和单一级别的债券，并假定公司资产的市场价值服从以下随机过程：违约距离（DD）的计算由上可知，在公司资产市值和资产波动率知道之后，对违约概率的计算的关键就是违约点的确定。KMV公司根据对违约的实证分析发现违约发生最频繁的分界点在公司市场价值大约等于流动负债加减50%的长期负债时，因此KMV公司选择的违约点等于短期债务（一年及以下）的价值加上未偿长期债务账面价值的一半，这样违约距离就可以通过下式计算出来：违约距离= (资产市值－违约点）/（资产市值*资产波动率）如果违约距离的分布已知，那么违约概率就可以简单的看作是资产价值低于违约点的概率。然而，在实践中，违约距离的分布是很难度量的，而且，通常对违约距离做出的正态分布或对数正态分布假定也是不合理的。在对违约进行度量的过程中，公司资产价值和违约点之间关系发生逆向改变的可能对精确确定违约概率是十分关键的，这些改变可能是由于公司资产价值或是债务水平的变化所导致的。因此，KMV公司首次将违约距离定义为公司资产价值偏离违约点的标准差倍数，然后应用历史数据来决定相应的违约概率。违约发生在公司资产价值低于公司债务面值，则可将违约概率表示成：

3. EDF模型的EDF的评价

EDF具有一些明显的优点的同时也存在一些缺陷。 　EDF的优点在于EDF是基于市场价格计算出来的，因此它有很好的前瞻性，能及时、可靠的反映上市公司信用状况。EDF指标来自于股票价格的实时行情数据的分析，而不是以历史的会计数据为基础，股票价格不仅反映了公司的历史和现状，还具有对公司未来的前景预测。由于模型是以股票市场数据为基础的，这为投资者、债权人、监管机构等相关人员和部门提供可靠的信用风险评价信息。EDF应用过程中的缺陷在于， EDF反映的是预期的违约概率，而非实际的违约概率，它是一个通过历史数据模拟出来的指标，是对实际违约概率的一个估计值。而且EDF的计算需要有强大的公司违约信息数据库为支撑，数据不足则计算准确度不高。