再次，建立违约预警模型。基于已有数据，可以建立违约预警模型，通过对企业的财务、经营等数据进行分析和比对，预测可能出现违约风险的企业。违约预警模型可以帮助企业及时发现潜在风险，采取相应措施进行风险控制。
最后，定期进行违约风险评估和监控。建立违约数据库后，需要定期对企业的违约风险进行评估和监控，及时调整风险控制策略。在评估和监控过程中，可以结合外部市场环境、行业竞争状况等因素，综合分析企业的风险状况，不断优化风险管理措施。
第7章总结与展望
7.1总结
从我国目前的经济形势来看，房地产行业是重要的经济支柱和财政收入来源，该行业既促进了国民经济的发展，同时需要政府进行整体宏观调控和监管。目前我国的房地产市场存在着高杠杆率的问题，使得各类房地产企业存在较高的信用风险；然而我国目前缺乏完善的信用风险管理体系和机制，导致无法准确度量和监测信用风险。LPR改革能够对房地产市场和企业信用风险产生直接的影响。LPR改革会对房地产市场产生直接的影响，LPR改革和房地产上市企业的信用风险会产生间接的连锁反应。本文试图通过KMV模型对其两者间的关系进行分析和研究，以提出降低房地产上市企业的信用风险的建议。
本文首先对信用风险概述、LPR改革及相关影响概述和KMV模型等相关概念及理论进行研究概述。然后按照“行业相同、年份对应、市值相当”的原则各选取20家房地产上市企业作为违约组和非违约组，利用KMV模型对房地产上市企业信用风险进行度量实证。在度量过程中，选取股权价值、市场无风险利率、股价波动率、资产价值及资产价值波动率为度量指标参数，对结果进行计算评估。结果显示，违约组的违约距离较非违约组的违约距离要小，且两组数据具有明显的差异性，表示KMV模型在房地产上市企业信用风险度量方面具有一定的适用性和效用。其次，本文对公司违约概率的影响因素进行了分析。基于KMV机制对房地产上市企业信用风险关系进行分析，在实施LPR改革下，实证组的违约距离大于相对应非违约组的违约距离，表明LPR改革对房地产上市企业的信用风险产生直接的影响。同时，从融资和违约概率影响两方面总结了LPR改革对房地产上市企业信用风险的影响。
参考文献（略）
