KMV模型可以使用以下软件进行实现：

Matlab

Matlab是一种广泛使用的数值计算和可视化软件，可以通过编写脚本或函数来实现KMV模型的核心计算，包括计算违约点、违约距离和违约率等。

R语言

R语言也可以通过安装和加载特定的包来实现KMV模型。例如，可以使用`nleqslv`包来求解非线性方程组，这是KMV模型计算中的关键步骤之一。

Excel

虽然Excel不是专门用于数值计算的软件，但它可以通过编写公式和函数来进行KMV模型的基本计算。例如，可以使用Excel中的`NORMSDIST`函数来计算正态分布的累积分布函数（CDF），并结合其他公式来计算违约距离和违约率。

建议

Matlab：对于需要高效、灵活和可扩展的解决方案，Matlab是一个很好的选择，尤其是对于需要进行复杂数值计算和仿真的场景。

R语言：对于喜欢统计分析和数据挖掘的用户，R语言提供了丰富的包和社区支持，可以方便地实现和验证KMV模型。

Excel：对于初学者或需要快速进行简单计算的场合，Excel是一个简单易用的工具。但对于复杂计算和大规模数据，建议使用Matlab或R语言。

根据具体需求和偏好选择合适的软件工具，可以更有效地实现和应用KMV模型。