基于KMV模型的我国上市银行信用风险度量研究

Research on the Measurement of Credit Risk of Listed Banks in China Based on the KMV Model

摘要: 党的二十大报告指出，打好防范化解重大风险的攻坚战，重点是防控金融风险，信用风险是其最主要的风险之一，信用风险会导致银行破产，引发金融危机，甚至会导致全球经济动荡不安，因而信用风险是目前商业银行等金融机构所面临的重要的风险之一。本文选取国内7家上市股份制商业银行2013~2023年的数据，运用KMV模型测算违约距离与违约概率，从而度量其信用风险，并研究影响其信用风险的因素，研究结果表明，违约距离越小，信用风险越大，股权价值波动率对于违约概率存在着正向的显著影响，上市商业银行的股权价值波动率越高，违约概率就越大，信用风险越高，此外，不同股份制商业银行由于对外界风险因素的敏感度有所不同，加之其内部风险管理工作的成效各异，其信用风险存在差异。

Abstract: The report of the 20th National Congress of the Communist Party of China states that in the critical battle of preventing and defusing major risks, the focus is on preventing and controlling financial risks. Credit risk is one of the most prominent risks. Credit risk can lead to bank bankruptcies, trigger financial crises, and even cause global economic turmoil. Therefore, credit risk is one of the major risks faced by financial institutions such as commercial banks. This paper selects the data of 7 domestic listed joint-stock commercial banks from 2013 to 2023, uses the KMV model to calculate the distance to default and the probability of default, so as to measure their credit risks, and studies the factors influencing their credit risks. The research results show that the smaller the distance to default, the greater the credit risk. The volatility of equity value has a significant positive impact on the probability of default. The higher the volatility of the equity value of listed commercial banks, the greater the probability of default and the higher the credit risk. In addition, due to the different sensitivities of different joint-stock commercial banks to external risk factors and the varying effectiveness of their internal risk management efforts, there are differences in their credit risks.

1. 引言

商业银行作为金融领域的核心机构，其根本宗旨在于实现利润的最大化，通过多样化的金融资产来吸纳资金，并将这些资产作为其经营的核心对象，运用负债机制进行信用创造，为客户提供全方位、多层次的金融服务。在金融体系中，商业银行的地位至关重要，其稳定运营不仅关系到金融市场的健康，更是国家经济稳定和发展的基石。信用风险是金融市场中最为关键的风险之一，在银行业中，信用风险的准确度量和管理对于维持金融稳定和保障资产安全至关重要。KMV模型作为一种基于期权定价理论的信用风险度量工具，通过计算企业的违约距离和预期违约频率，为银行提供了一种前瞻性的风险评估方法。该模型利用市场数据动态地反映企业的信用状况，特别适用于上市银行这类信息透明度较高的金融机构。随着金融市场的发展和监管要求的提高，银行需要更加精细化的风险管理工具来应对日益复杂的信用风险环境。因此，本文旨在探讨KMV模型在上市银行信用风险度量中的应用，分析其理论基础、实际操作，既能让商业银行更好地进行内部管理从而服务实体经济，又能防止信用和支付体系的崩溃以及金融危机的发生从而遏制系统性风险。

2. 文献综述

2.1. 国外研究

对于商业银行信用风险的度量研究，国外大量学者对KMV模型的研究做出了极大的贡献。Mc Quown (1993)在Merton模型的基础上，基于期权定价理论建立了KMV模型，采用违约距离评估企业的信用风险，违约距离越大，企业偿还债务的能力就越强，发生债务违约的可能性就越低[1]。Jorge (2000)通过理论分析和实证研究发现，KMV模型中公司资产价值及资产价值波动率是不可测的，需要用股权价值及股权价值波动率代替算出估计值，但实际值与理论值之间必然会存在差异，从而算出的违约距离与期望违约率必然存在争议[2]。Michel Crouhy (2000)回顾了当前提出的行业担保信用风险价值评估方法，主要包括J.P摩根银行的Credit Metrics模型、CSFP的Credit Risk+模型、KMV公司的KMV模型等，其中，KMV模型可以通过股票市场数据直接计算信用风险，利用资本市场信息对公司违约风险进行预测，因此KMV模型的应用相较其他模型而言更为广泛[3]。此外，一些学者也对模型的适用性进行了研究。Kurbat和Korablev (2002)通过校准的技术验证，得到了KMV模式在验证过程中，企业的公司规模，企业市值等规模对实际违约事件发生的影响很大，通过分析得到的预测违约分布结果和真实违约事件可以进行较好的匹配[4]。Crodbie和 Bohn (2003)用KMV模型研究金融类公司在发生违约事件前的信用风险变化，结果显示KMV模型可以很好地监测到信用质量发生的变化[5]。Douglas Dwyer (2007)在经过对比使用Z评分模型、简易的Merton模式和KMV模式三种模型评估不同国家区域的大量公司信用违约风险时，认为KMV模式具有较强的违约风险预警功能[6]。Afik (2012)在原始KMV模型的基础上，对资产预期收益率和资产波动率的估计加以改进，实证发现改进后的KMV模型预测违约风险的精确度更高[7]。

2.2. 国内研究

随着我国经济的快速发展，商业银行的业务越来越广泛，因此所面临的信用风险也越来越大，国内不少学者对KMV模型在我国的适应性方面进行了探讨。吴晓(2014)通过比较KMV模型、Credit Metrics模型和基于精算的Credit Risk+模型的优劣，认为KMV模型具有不要求有效市场假设、及时反映股票市场信息以及基于现代公司理财和期权理论等特点，所以在理论上是适合研究我国上市公司信用风险的[8]。王莉(2017)对KMV模型中的违约距离进行修正，实证研究表明，修正后的KMV模型能够增强我国上市公司对违约风险的预警，提高公司的风控能力[9]。曾玲玲、潘霄和叶曼(2017)对我国上市公司信用风险进行研究时，采用BP神经网络与KMV模型相结合的方法，构建了一个基于BP与KMV相结合的联合预警模型，解决了传统单一模型在信用风险预警过程中存在的准确性和稳定性不足的问题[10]。赵浩、鲁亚军(2018)通过选取120家ST与非ST上市公司在2015~2017三年间的数据计算样本违约距离，利用EGARCH-M方法估算股权价值波动率来对KMV模型进行修正，发现修正后的KMV模型具有更优的风险识别能力和更灵敏的风险预警能力[11]。毛莹(2021)利用2019年发行信用债券并违约的26家上市公司和与其处于同行业的上市公司作为样本，通过修正KMV模型中违约点的设置测量上市公司信用风险并对测度结果进行双样本均值t检验，研究结果表明修正参数后的KMV模型能显著提高我国上市公司信用风险的识别精度[12]。

郭维、黎俏欣(2021)运用KMV模型对汽车供应链金融进行信用风险研究，通过测算各个企业的违约距离，有效地揭示了汽车供应链金融中的违约风险排序，认为汽车经销商的信用风险最高[13]。杨鑫(2022)对23家科技金融上市公司进行信用风险度量研究，通过实证结果发现在违约距离方面两组样本存在较为显著的差异，表明KMV模型在一定程度上能够识别经营较好与较差企业的违约可能性[14]。曲雪岩、蒋雪梅(2022)在研究信用风险时，对五家保险公司的违约距离进行了大量的实证分析，认为KMV模型对于信用风险具有非常好的预测性[15]。蔡真、林菁(2022)基于2008~2021年第三季度我国A股103家上市房企股票日交易数据和财务数据，运用KMV模型分析房地产调控政策对房企违约风险的影响，研究发现调控政策存在明显的结构效应，调控政策对规模在500~1000亿的房企的风险抑制效果最好，对民营企业和其他所有制性质企业产生负效果，即会导致违约风险增加[16]。

3. 信用风险度量模型的选择

3.1. 传统信用风险度量模型

传统的信用风险度量方法主要有5C要素分析法、信用评级法、信用评分法，但是这些传统的方法具有局限性。首先是主观性强，在5C要素分析法中，品德、能力等因素的评估很大程度上依赖于专家的主观判断。例如，对于企业主品德的评估，不同的评估者可能因为个人经验、价值观的差异而得出不同的结论。一位评估者可能认为企业主积极参与社会公益活动是品德良好的表现，而另一位评估者可能更关注企业主在商业活动中的诚信记录，这种主观性可能导致评估结果的不一致性。

其次是缺乏一致性和准确性。信用评分法虽然有一定的量化标准，但在确定各因素权重时往往缺乏科学依据。比如在评估个人信用风险时，年龄、职业等因素的权重设定可能比较随意，没有经过严格的统计分析。而且随着市场环境和经济结构的变化，这些权重可能不再适用，导致信用评分不能准确反映实际的信用风险状况。再者是外部评级机构评级的局限性，评级机构的收入主要来源于被评级对象支付的评级费用，这可能导致评级机构为了获取业务而给出不客观的评级结果，并且外部评级机构的评级更新频率相对较低，不能及时反映企业信用状况的变化。最后是缺乏通用性，每个金融机构的内部评级体系都是根据自身情况建立的，缺乏统一的标准。这使得不同机构之间的评级结果难以比较，在金融市场交易中可能会造成信息不对称和交易成本增加的问题。

3.2. 现代信用风险度量模型

现代信用风险度量模型主要有Credit Metrics模型、Credit Metrics+模型、KMV模型。相对于传统信用风险度量模型，现代信用风险度量模型在数据处理与分析能力方面更精确和准确，也更具有动态性和前瞻性，在现代信用风险度量模型中，一些模型的运用也具有局限性。首先，我国在应用Credit Metrics模型时面临诸多阻碍。其一，国内商业银行体系里，完备的历史违约数据库是缺失的。其二，当下国内尚未有如同穆迪公司、标准普尔公司那般权威的评级机构来提供确切的信用评级数据。其三，国内利率市场化尚未完全达成，这就致使国内商业银行信贷资产的现值难以估量。如此一来，依赖银行内部评价系统的Credit Metrics模型在国内是不适用的。再者，Credit Metrics+模型于我国的应用也困难重重。债务人的违约概率乃是Credit Metrics+模型中的一个基本指标，然而我国的信用风险量化管理水平尚需提升，违约概率的参数难以计算，所以该模型在国内难以施行。

经过众多学者的多年研究发现，KMV模型能够克服其他信用风险度量模型的应用障碍和劣势，在我国具有较好的适用性。相较于其他模型，KMV模型有着如下优势，第一，在我国股权交易制度逐渐完善的条件下，企业的股票价格能够较好地反映其运营状况。因此，我国基本具备KMV模型的实际应用条件。第二，KMV模型所需数据容易获得，模型操作简易，较为实用。第三，修正后KMV模型的评价结果符合国情，较为客观公正且准确。全国性股份制商业银行作为我国银行业的上市公司，结合以上三点优势不难看出KMV模型对全国性股份制商业银行的信用风险评价具有较好的适用性。

4. KMV模型

4.1. KMV模型理论基础

KMV模型，又叫预期违约率模型，是一种用于评估借款企业违约风险的方法。该模型的核心理论架构基于现代期权理论，特别是布莱克、斯科尔斯和默顿的期权定价理论。KMV模型通过分析债务人的资产市场价值与其负债的关系来评估信用风险，在深入分析KMV模型时，可以发现其将股东持有的股权视为一种欧式看涨期权，其标的资产为公司所拥有的资产，执行价格对应于公司的债务面值，而到期日则对应负债的偿还日期。在这种视角下，公司的举债行为被视为股东向债权人购买的一种期权。若到期时公司资产的市场价值未能超过其负债的账面价值，即期权的标的资产价值低于执行价格，股东将选择不执行期权，即不从债权人手中赎回公司资产，从而导致公司违约。这一机制清晰地揭示了资产价值与违约风险之间的直接联系，为信用风险管理提供了重要的理论和实践指导。

KMV模型的基本思路：通过股票价格求出股权价值和股权价值波动率，然后根据期权定价公式，利用股票价值和股权价值波动率得出银行的资产市场价值和波动率，其次，根据银行的非流动性负债和流动性负债的值来确定违约点，根据上述求得的值即可计算银行的违约距离，最后通过正态分布累积函数求得银行的违约概率。

4.2. KMV模型介绍

KMV模型将企业的财务状况视为一个期权定价问题，其核心思想是将公司的股票视为一种看涨期权。在这一模型中，公司的股票被比作看涨期权，其对应的标的资产是公司的总价值，而违约点则被视为该期权的行权价格。利用Black-Scholes期权定价公式，可以计算出公司资产的理论价值，并将这一价值与公司的债务总额进行对比。具体来说，如果在债务到期时，公司的资产市场价值低于其债务面值，公司可能会选择违约；相反，如果资产价值高于债务面值，公司则更可能选择偿还债务。KMV模型通过确定一个特定的违约点，并测量资产价值与这一违约点之间的距离，来评估公司的违约风险。这一距离，即违约距离，是衡量违约可能性的关键指标；违约距离越短，表明公司违约的风险越高。此外，KMV模型还考虑了市场波动性对资产价值的影响，进一步增强了其评估违约风险的准确性。

1) 资产价值和资产价值波动率

根据布莱克期权定价理论，公司股权价值和资产价值的关系为

$V_E=V_{A }N\left(d_1\right)-D{e}^{-rT}N\left(d_2\right)$ (1)

其中，

$d_{1 }=\frac{\ln \left(\frac{V_A}{D}\right)+\left(r+\frac{1}{2}{\sigma }_A{}^2\right)T}{{\sigma }_A\sqrt{T}}$ , $d_2=d_1-{\sigma }_A\sqrt{T}$ (2)

公司的股权价值波动率与资产价值波动率的关系为

${\sigma }_E=\frac{V_{A }}{V_{E }}N\left(d_1\right){\sigma }_A$ (3)

公式(1)和(2)中，V_E为公司的股权价值，V_A为公司的资产价值，D为公司负债，T为公司债务剩余期限，r为无风险利率，${\sigma }_E$ 为股权价值波动率，${\sigma }_A$ 为资产价值波动率，N(d)为标准正态累积分布函数。

2) 违约点DP和违约距离DD

违约距离是表示公司资产价值与违约点距离远近的指标，距离的大小反映违约可能性的大小。计算公式为：

$\text{DD}=\frac{V_A-\text{DP}}{V_A{\sigma }_A}$ (4)

一般情况下，银行的短期负债和长期负债共同决定违约点，因此设定违约点为银行短期债务加上长期债务的二分之一。

$\text{DP}=\text{STD}+\frac{1}{2}\text{LTD}$ (5)

其中，STD表示短期负债，LTD表示长期负债。DD表示违约距离，DP表示违约点。

3) 预期违约频率EDF

一般的，假设资产价值服从标准正态分布，可以得到预期违约频率为

$\text{EDF}=P\left(V_A\le \text{DP}\right)=N\left(-\text{DD}\right)$ (6)

5. 我国上市银行信用风险度量

5.1. 样本选择

本文选取招商银行、光大银行、民生银行、华夏银行、兴业银行、中信银行、浦发银行7家上市银行2013~2023年的数据进行分析，见表1，利用KMV模型求出违约点和违约距离，判断其信用风险的大小。首先获取7家上市银行的相关代码如下。

Table 1. Stock code and name

表1. 股票代码及名称

证券代码	证券名称
600036	招商银行
601818	光大银行
600016	民生银行
600015	华夏银行
601166	兴业银行
601998	中信银行
600000	浦发银行

5.2. 选定参数

根据KMV模型，信用风险度量涉及的参数如下，见表2。

Table 2. Parameter meanings

表2. 参数含义

参数	含义	参数	含义
VE	股权价值	N(.)	标准正态分布函数
σE	股权价值波动率	rf	无风险利率
T	债务期限	VA	资产价值
D	债务价值	σA	资产价值波动率

5.3. 计算分析

首先通过phython获取7家银行2013~2023年每年最后一个交易日的股票收盘价、再获取流通股数量来计算商业银行每一年的股权价值V_E。其次，计算股权价值波动率，假定股票价格服从标准正态分布，则股票日对数收益率为：

${\mu }_i=\ln \left(\frac{S_{i+1}}{S_i}\right)$ (7)

日收益率的波动率为：

$\sigma =\sqrt{\frac{1}{n-1}{\displaystyle \sum }_{i=1}^n{\left({\mu }_i-E\left(\mu \right)\right)}^2}$ (8)

假定上市商业银行一年有250个股票交易日，则年波动率为：${\sigma }_E=\sigma \sqrt{n}$ 。

最终得到各商业银行每年的股权价值波动率σ_E，债务期限T = 1，各银行的负债总额D通过企业年报数据可以获取。无风险利率选取中国人民银行公布的2013~2023年的一年期定期存款利率作为无风险利率r_f，见表3。

Table 3. The one-year fixed deposit interest rate of the central bank from 2013 to 2023

表3. 2013~2023年中央银行一年期定期存款利率

2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
3%	2.75%	2.5%	1.75%	1.5%	1.5%	1.5%	1.5%	1.5%	1.5%	1.5%

通过期权定价公式得到7家银行2013~2023年的资产价值V_A及资产价值波动率σ_A，通过phython求得，见表4和表5。

Table 4. The asset values of 7 listed banks from 2013 to 2023 (unit: trillion yuan)

表4. 2013~2023年7家上市银行资产价值(单位：万亿元)

银行	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
招商银行	4.34	5.15	5.91	6.49	7.23	7.83	8.65	9.17	9.67	10.19	11.18
光大银行	2.32	2.80	3.27	3.60	4.12	4.40	4.69	5.19	5.60	5.99	6.38
民生银行	3.39	4.23	4.73	5.04	6.01	5.85	6.58	6.67	6.52	7.06	7.87
华夏银行	1.62	1.73	1.99	2.29	2.42	2.85	2.83	3.41	4.00	3.80	4.08
兴业银行	3.56	4.38	5.20	5.48	6.26	6.57	6.91	7.67	8.19	8.48	9.02
中信银行	3.77	4.42	5.23	5.34	5.70	6.25	6.63	7.17	7.65	7.88	8.44
浦发银行	3.55	4.22	4.97	5.34	5.99	6.46	6.71	7.57	8.27	8.59	9.15

Table 5. Volatility of the asset values of 7 listed banks from 2013 to 2023

表5. 2013~2023年7家上市银行资产价值波动率

银行	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
招商银行	0.0504	0.0214	0.0653	0.0210	0.0527	0.0166	0.0572	0.0202	0.0523	0.0081	0.0135
光大银行	0.0144	0.0434	0.0464	0.0228	0.0148	0.0194	0.0189	0.0160	0.0112	0.0126	0.0109
民生银行	0.0529	0.0469	0.0495	0.0341	0.0157	0.0148	0.0142	0.0085	0.0068	0.0072	0.0042
华夏银行	0.0226	0.0249	0.0345	0.0243	0.0120	0.0192	0.0069	0.0319	0.0557	0.0505	0.0376
兴业银行	0.0352	0.0292	0.0289	0.0240	0.0079	0.0188	0.0148	0.0152	0.0166	0.0119	0.0125
中信银行	0.0383	0.0392	0.0399	0.0274	0.0146	0.0190	0.0148	0.0106	0.0090	0.0103	0.0096
浦发银行	0.0192	0.0224	0.0285	0.0180	0.0139	0.0121	0.0110	0.0092	0.0056	0.0105	0.0026

根据上述求得的各个参数计算出违约距离DD和违约概率EDF，见表6和表7。

Table 6. The distance to default of 7 listed banks from 2013 to 2023

表6. 2013~2023年7家上市银行违约距离

银行	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
招商银行	2.70	3.24	2.07	3.76	3.71	2.98	3.74	2.90	2.54	3.19	3.21
光大银行	1.72	2.93	2.16	3.40	5.49	3.30	3.87	2.35	2.84	3.23	3.69
民生银行	2.05	2.38	2.24	4.02	5.27	2.02	4.64	3.47	3.55	3.82	4.26
华夏银行	0.80	1.76	1.31	3.22	2.77	2.93	3.94	3.13	2.79	2.81	3.33
兴业银行	0.70	1.99	1.48	4.39	5.31	3.37	3.07	2.70	2.05	2.60	3.03
中信银行	2.47	2.34	2.06	3.75	5.20	3.01	4.16	2.72	3.61	3.64	3.78
浦发银行	1.07	2.06	1.72	3.24	3.41	3.26	3.63	2.73	2.80	2.64	2.83

Table 7. The probability of default of 7 listed banks from 2013 to 2023

表7. 2013~2023年7家上市银行违约概率

银行	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022	2023
招商银行	0.0035	0.0006	0.0193	0.0001	0.0001	0.0014	0.0001	0.0019	0.0056	0.0010	0.0009
光大银行	0.0424	0.0017	0.0155	0.0003	0.0000	0.0005	0.0001	0.0095	0.0023	0.0008	0.0002
民生银行	0.0200	0.0087	0.0127	0.0000	0.0017	0.0215	0.0000	0.0003	0.0002	0.0001	0.0000
华夏银行	0.2113	0.0390	0.0945	0.0006	0.0028	0.0017	0.0000	0.0009	0.0026	0.0034	0.0003
兴业银行	0.2430	0.0232	0.0693	0.0000	0.0000	0.0004	0.0011	0.0034	0.0204	0.0048	0.0012
中信银行	0.0068	0.0097	0.0198	0.0001	0.0000	0.0013	0.0000	0.0033	0.0002	0.0002	0.0002
浦发银行	0.1413	0.0198	0.0426	0.0006	0.0003	0.0006	0.0001	0.0032	0.0026	0.0037	0.0021

由表7的计算结果可知7家商业银行均存在信用违约风险，样本银行的违约距离与期望违约率成反比关系，在违约距离大于2后，EDF值逐渐无限趋于零，2019年之前，7家股份制商业银行的违约概率总体上呈现下降趋势，说明其对信用风险的防控措施相对较好，2019年之后，受疫情影响，7家股份制商业银行的违约概率有所上升，随着疫情逐渐得到控制，各商业银行信用风险逐渐降低。

5.4. 回归分析

1) 变量选取

Table 8. Main variables

表8. 主要变量

类型	变量名称	符号
被解释变量	违约概率	EDF
核心解释变量	股权价值波动率	σE
控制变量	股权价值	VE
控制变量	资产价值	VA
控制变量	违约距离	DD
控制变量	负债总额	D
控制变量	资产价值波动率	σA

在对7家上市银行的信用风险进行测量时，发现上市银行的违约概率与股权价值波动率之间存在关系，股权价值波动率对违约概率有明显的较大影响，利用回归分析来简单验证这一猜想。因此针对上文运用KMV模型对我国股份制商业银行进行信用风险度量的结果进行简单线性回归，探究股权价值波动率对上市银行违约概率的影响。首先，确定被解释变量、核心解释变量和控制变量，并对上文分析的7家上市商业银行2013~2023年的各项变量进行描述性统计，主要变量如下，见表8。

2) 变量的描述性统计

本文选取了7家股份制商业银行2013~2023年的数据，主要变量的描述性统计见表9所示。测算结果表明，这7家银行2013~2023年的资产价值、股权价值、负债总额波动较大，说明上述指标对外界风险影响因素变化较为敏感，从而影响了商业银行信用风险的稳定性。

Table 9. Descriptive statistics of variables

表9. 变量的描述性统计

变量	样本数	平均值	标准差	最小值	最大值
VE	77	4087.73	3544.79	699.275	21379.38
σE	77	0.3178	0.1963	0.1557	0.6228
VA	77	57160.5277	21386.35747	16156.4855	111754.8
σA	77	0.02318	0.01512	0.0026	0.0653
EDF	77	0.015005195	0.04093908	0	0.243
D	77	3964.57	17742.86	1109.35	95536.43
DD	77	3.01667	0.97041	0.697	5.487

3) 基本回归

Table 10. Analysis of regression results

表10. 回归结果分析

变量	EDF
σE	0.30576632^***
	(0.11579232)
VA	−6.02E−07
	(4.19E−07)
VE	−6.47E−08
	(4.08E−06)
D	0.00791508
	(0.00895972)
常数	0.125326256^*
	(0.05344913)
样本数	77
R-squared	0.65918612

注：括号中数字为标准误；^***、^**、^*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

通过phython对面板固定效应模型进行简单线性回归分析，结果见表10所示。从回归结果看出，股权价值波动率对于违约概率的结果在1%的水平上显著，且回归系数为0.30576632，这就表明股权价值波动率对于违约概率存在着正向的显著影响，表明猜想正确。上市商业银行的股权价值波动率越高，违约概率就越大，信用风险越高。

6. 结论

通过KMV模型对上市银行信用风险度量可以发现，违约距离越大，预期的违约率就越低，因此违约的可能性也相应降低，此外，从信用风险度量结果可以看出，不同的股份制商业银行信用风险和稳定性存在差异，其主要原因是各个股份制商业银行对外界风险因素的敏感度有所不同，加之其内部风险管理工作的成效各异，容易导致在同一经济环境下出现差异较大的风险水平。此外，通过对股权价值波动率对违约概率的影响研究表明商业银行的股权价值波动率对违约概率有正向作用，也就是说股权价值波动率是影响商业银行信用风险的重要因素之一，因此，对于商业银行来说，降低股权价值波动率在一定程度上能有效地防范信用风险。

应用KMV模型后，上市银行能够获得预期违约频率(EDF)的精确度量。这一度量结果不仅能够帮助银行评估其所面临的信用风险水平，还能够对潜在的违约风险进行量化分析。具体来说，一个较高的EDF值通常意味着银行面临更高的违约风险，因此需要采取更为严格的风险管理措施。此外，银行还可以通过对比不同时间点的EDF值，来监控信用风险的发展趋势，这有助于银行及时调整其风险管理策略，以应对市场变化。更为重要的是，KMV模型中的违约距离不仅能够有效评估银行业的信用风险，而且在我国银行业的信用风险度量中展现出了显著的适用性和准确性，这对于提升我国银行业的风险管理水平具有重要意义。