KMV-Merton 違約機率與穆迪 EDF
穆迪過去曾根據他們的穆迪 EDF 模型發布違約機率估計，但他們暫時停止了發布。我了解穆迪的 EDF 模型與默頓模型密切相關，因此我在 Excel VBA 中編寫了默頓模型，以根據股票價格、債務面值和上市公司的無風險利率推斷違約機率。
然而，我從默頓模型中得到的違約機率與穆迪的 EDF 模型截然不同。通常它們非常高或非常低，並且同一公司的排名完全不同。我知道穆迪使用經驗分佈，而默頓使用正態分佈來計算這些機率 - 這是差異的唯一來源嗎？
如果我想準確重現穆迪 EDF 的違約機率，我應該使用什麼方法？既然我無法重現他們的經驗分佈，這毫無意義嗎？
如果有人感興趣，我很樂意發布我的程式碼。
我了解穆迪使用經驗分佈，而 KMV 使用正態分佈來計算這些機率
KMV 不使用正態分佈將距離映射到預設機率（KMV 模型中的 EDF）。它使用專有數據庫。
通過嚴格的結構解釋， $ EDF $ ，預期違約頻率，即觀察公司在一年內違約的機率，應該等於正常機率 $ EDF_t=N(DD_t) $ . 然而，KMV 在這一點上打破了模型，而是依靠其龐大的歷史預設值數據庫來映射 $ DD $ 到 $ EDF $ 通過專有功能 $ EDF = f(DD) $ .
資料來源：https ://www.fields.utoronto.ca/programs/scientific/09-10/finance/courses/hurdnotes2.pdf
如果我想準確重現穆迪 EDF 的違約機率，我應該使用什麼方法？
你可能會發現
Sreedhar T. Bharath，泰勒·舒姆威；使用默頓違約距離模型預測違約，金融研究評論，第 21 卷，第 3 期，2008 年 5 月 1 日，第 1339-1369 頁，https: //doi.org/10.1093/rfs/hhn044
有趣的。他們做了你所描述的事情。尤其參見第 1354 頁。他們發現了一個高等級相關性，這讓你覺得這個觀察很奇怪
…同一家公司的排名完全不同。
不過，他們的樣本量只有 80。名義上的預設機率水平雖然相當低，這就是他們使用 Cox 模型的原因。
…這是差異的唯一來源嗎？
據我所知，也許吧。您得到的其他差異可能是由於他們使用的東西，例如債務。