在知识经济时代,科技发展处于一国战略的核心位置在促进国家经济增长方面发挥至关重要作用。作为国家科技创新的主要推动力,高新技术企业因逐步成为实现国家经济稳定增长、产业结构优化调整的关键而受到政府政策的大力支持。然而,尽管有政府政策的扶持,高科技企业的发展仍不顺利。融资难仍是限制我国高技术企业发展的主要难题。目前,高科技企业出现融资困境的症结源于在其主要的融资渠道—银行借款中,银行等金融机构缺乏对高科技企业专有的信用风险评价方法,导致其做出不合理的信贷决策。这种困境在于:一方面,高科技企业经营过程中需要不断进行研发活动,这一过程投资大、期限较长并且研发成果短期内难以转化为产品实现资金回流。但高科技企业的创新性技术能力一旦转化为产品,该产品由于其独特性会很快形成竞争优势并迅速给企业带来大额收益。因此,对高科技企业进行信用风险评价不能只着眼于当前现状,而需要有长远的眼光能探索到企业未来巨大的发展潜力,这就加大了对高科技企业违约风险评价的难度。其次,高科技企业总资产很大部分是由无形资产构成,无形资产的难定价性使得对高科技企业的价值衡量准确性不足。授信方对高科技企业进行授信审核时,传统的信用风险评价模型由于利用历史财务数据进行信用评估,缺乏对隐形价值的估量,因此对高科技企业不具有适用性,难以对其信用状况做出准确评估。评估模型的不适用性严重限制了授信方对高科技企业投资的积极性,致使高新技术企业融资举步维艰。本文在对国内外信用风险评价模型文献进行梳理的基础上,对各模型的适用性进行对比及分析,得出KMV模型更适用于我国高科技企业信用风险评价。在此基础上,本文结合高科技企业的实际情况对相关指标进行调整,以提高KMV模型对高科技企业信用风险评价的准确性。这不仅有利于投资方对高科技企业进行更准确的信用风险评价从而缓解高科技企业融资难的局面,也为高科技企业自我信用管理、提升其信用水平和信用管理能力提供参考依据。本文通过理论与实证分析相结合的方法,在介绍KMV模型理论并分析其对于高科技企业信用风险评价适用性的基础上,根据KMV模型的计算步骤,运用Matlab R2014a软件进行编程,输入相关变量得到样本公司的信用风险水平,从而对高科技企业信用进行评价。为了验证该模型判别正常公司与违约公司的准确性,文章对评价结果中的违约距离进行了配对样本T检验以及K-Wallis检验。此外,Z值模型由于具有很强的稳定性经常被用来与各种信用风险评价模型对比评价效果,因此本文选取Z模型与KMV模型对比,再次验证KMV模型的有效性。本文在概括研究背景及框架的基础上,对企业信用风险评价的文献进行了综述和比较分析,初步判断出KMV模型适用于高科技企业。之后,本文对高科技企业信用风险评价的理论进行概述并针对KMV模型的适用性进行分析,同时详细介绍了KMV模型的理论基础以及违约风险计量的操作步骤,为实证分析部分做铺垫。实证分析部分首先度量了正常企业与ST样本违约风险,然后对实证结果进行统计检验并通过与Z值模型运行结果对比来验证该模型的适用性。T检验和K-Wallis两种统计检验结果显示KMV模型能够辨别出正常公司和违约公司的违约率或违约距离的显著不同,但Z值模型的检验效果相比之下并不理想。Z值模型仅对正常公司的信用风险判定能力很强。因此,从样本整体来看,调整后的KMV模型的判定能力优于Z值模型,更适用于对我国高科技企业信用风险评价。论文最后得出研究结论并针对KMV模型运用过程中可能存在的问题给出政策建议。本文的贡献在于对各种信用风险评价方法进行了详细的比较研究,并结合高科技企业独有的特征对KMV模型参数进行了调整,力求在高科技企业特殊的经营环境下选择出具有理论意义和实践意义的最佳适用性模型。本文最后通过实证检验证明了调整后的KMV模型的有效性,丰富了高科技企业信用风险评价的研究,对探索适用于高科技企业信用风险评价方法的研究具有参考和借鉴意义。