《表5 上市公司违约距离再分组统计》

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《行业与区域视角下的债券信用风险度量——基于LJD-KMV模型的实证研究》

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为了尽量消除这种情况带来的误差，考虑到AA+评级的公司与AA评级的公司信用风险水平相近，将4个信用评级归为3组，AAA为第一组，AA-、AA合并为第二组，A+为第三组，比较这三组公司的违约距离DD的均值，对这三组公司的违约距离进行Kruskal-Wallis非参数检验。在5%的置信水平下，p=0.048<0.05，说明上述分组方法下各组违约距离的均值具有显著差异。结合表5可知，不同评级上市公司的违约距离DD具有显著差异，且均值随信用评级的增高而变大，说明本文构建的LJD-KMV模型可以有效计量我国上市公司的债券信用风险，信用评级越低，违约距离越小，公司违约风险越大。