基于ＫＭＶ模型的上市公司信用風(fēng)險的度量研究

[摘要] 本文對上市公司的信用風(fēng)險度量進行了理論研究并以我國上市公司為樣本進行了實證分析。針對中國證券市場股改后的上市公司已經(jīng)超過90%，市場對公司價值發(fā)現(xiàn)效率的進一步提高，股價反映公司價值信息進一步增強的實際情況，運用KMV模型基于市場價格變動信息評價我國證券市場上績優(yōu)公司與績差公司的信用風(fēng)險已比較適合，并通過實證來檢驗?zāi)Ｐ妥R別上市公司信用風(fēng)險的能力。

[關(guān)鍵詞] 信用風(fēng)險 上市公司 風(fēng)險度量

隨著各國經(jīng)濟活動活躍程度的提高和各國間經(jīng)濟往來關(guān)系的增強，人們發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟活動中防范和控制各種風(fēng)險的重要性和必要性。信用風(fēng)險是商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險，如何防范與降低信用風(fēng)險是當(dāng)前我國商業(yè)銀行管理的迫切要求。對于我國商業(yè)銀行來說，企業(yè)貸款是其主要業(yè)務(wù)，銀行大部分的金融資產(chǎn)為企業(yè)貸款，因此貸款的信用風(fēng)險是商業(yè)銀行信用風(fēng)險的最主要組成部分。上市公司己經(jīng)成為商業(yè)銀行信貸的主要對象，研究上市公司的信用風(fēng)險特點，預(yù)測其未來的信用風(fēng)險對商業(yè)銀行、投資者和資本市場監(jiān)管者都具有重大意義。

本文旨在結(jié)合我國金融市場的特有特征對KMV模型進行分析，從而使之較充分反映中國上市公司信用風(fēng)險信息，最終給出了一個能夠有效地判定上市公司信用風(fēng)險的模型。這對于在我國運用現(xiàn)代化的信用風(fēng)險度量模型具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

一、KMV模型的原理

通過對國外信用風(fēng)險評價模型的回顧和簡要評述的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國資本市場的具體情況，論文選取了KMV違約模型作為評價我國上市公司信用風(fēng)險的主要研究方法。下面對這種模型的理論部分進行簡單的闡述。

KMV違約模型的基本思想是公司股票價值類似于一份歐式看漲期權(quán)。也就是說，公司股票價值與一份歐式看漲期權(quán)具有同構(gòu)性。公司違約與否取決于公司未來資產(chǎn)的市場價值，如果公司債務(wù)到期時公司資產(chǎn)價值高于債務(wù)價值，則公司就有動力還款；當(dāng)公司資產(chǎn)市場價值低于其債務(wù)價值時，則公司會選擇違約，而此時公司股票將變得沒有價值。

根據(jù)KMV違約模型的基本思想可知，首先必須求得公司的資產(chǎn)價值和資產(chǎn)價值波動率。由于公司的資產(chǎn)價值和資產(chǎn)價值波動率不能從市場上直接獲取，因此，KMV公司利用可以從資本市場數(shù)據(jù)計算得到的股權(quán)價值與股權(quán)價值波動率，然后通過期權(quán)定價公式構(gòu)造股權(quán)價值與資產(chǎn)價值之間的關(guān)系，以及公司資產(chǎn)價值波動率與股權(quán)價值波動率之間的關(guān)系，求得資產(chǎn)價值和資產(chǎn)價值波動率。最后，求出公司的違約距離。

上市公司股權(quán)市場價值＝流通股市場價值+非流通股市場價值

流通股市場價值＝每日平均收盤價格*流通股股數(shù)

非流通股市場價值=每股凈資產(chǎn)*（上市公司總股本－流通股股數(shù)）

日收益率的波動率：n為一年中的交易日數(shù)，而為日收益率的均值。其中式中，為股票復(fù)權(quán)后的日收盤價格

上市公司股權(quán)市場價值的年波動率:

違約點DP=企業(yè)短期債務(wù)價值＋0.5×企業(yè)長期債務(wù)價值

二、KMV模型的實證研究

本文從2008年被ST的公司中選取了34家ST公司和34家配對的非ST公司，其中滬市有48家（占全部樣本的70%），深市有20家（占全部樣本的30%），基本可以體現(xiàn)我國上市公司信用風(fēng)險的態(tài)勢。選擇非ST配對公司滿足了配對原則：與配對的ST公司同在一個交易所上市；與配對ST公司同屬一個行業(yè)；公司成立和上市時間最相近；與配對ST公司具有相近的平均資產(chǎn)規(guī)模，差額不超過20%。這樣確保了公司經(jīng)營環(huán)境和性質(zhì)的最大相似性，以便于研究對比。

運用前面參數(shù)估計中的方法對樣本數(shù)據(jù)進行了處理。本文討論基于假定上市公司資產(chǎn)價值符合標準正態(tài)分布，資產(chǎn)價值增長率為零的情況。資產(chǎn)市場價值及資產(chǎn)波動率的關(guān)系式如下：

本文利用MATLAB迭代來計算資產(chǎn)價值及資產(chǎn)價值增長率。由DP的值帶入公式:，計算出違約距離設(shè)為：DD。

綜合比較各個ST公司和非ST公司的在2004年至2007年之間測算出來的違約距離的均值、中值、最大值和最小值，可以看出在發(fā)生違約前4年和前3年并沒有看出明顯的違約特征，而且在違約前4年和前3年時ST公司的表現(xiàn)甚至比非ST公司的違約距離大，但是通過考察違約前2年和前1年的違約距離值，發(fā)現(xiàn)每個ST公司的違約距離在發(fā)生違約的前4年中有逐漸減小的趨勢，相反非ST公司的違約距離在4年的考察期內(nèi)維持了一個穩(wěn)定的水平。

三、模型的檢驗

從兩個方面來對模型進行檢驗:模型的計算結(jié)果是否可以明顯地區(qū)分違約公司與非違約公司;如果模型適用于實際，它應(yīng)當(dāng)具有一定的預(yù)測能力，即模型的計算結(jié)果是否可以用來反映隨著違約發(fā)生日期的接近違約距離是否有逐漸變小的趨勢。針對前一種情況做截面分析，即檢驗違約公司與配對樣本公司違約距離的均值是否有顯著差異；對后一種情況做時間序列分析，即有違約記錄的公司，它的違約距離隨著違約日期的臨近是否有逐漸減小的趨勢，違約當(dāng)年的違約距離均值與違約前三年的違約距離均值是否具有顯著的差異。

1.獨立樣本T檢驗

對31家違約公司和31家配對樣本公司進行獨立樣本T檢驗，結(jié)果如表2所示，

2004年和2005年差異并不明顯，但從2006年和2007年兩年的違約距離中我們可以看出來，ST和非ST上市公司的信用情況是隨著其違約距離的不同而變化的。從違約距離上來看，ST上市公司的違約距離普遍小于非ST上市公司的違約距離，它們在經(jīng)過均值相等的檢驗結(jié)果表明，ST和非ST公司的違約距離在0.05%的顯著水平下統(tǒng)計顯著的。它們在95%的置信水平下顯著的拒絕了均值相等的原假設(shè)，在被ST的前兩年已經(jīng)表現(xiàn)出了違約的可能性。非ST公司違約的可能性小于ST公司的違約的可能性。這也在一定程度上反映了真實的信用狀況。

2.方差檢驗

對34家ST公司從發(fā)生違約的前四年到發(fā)生違約的前一年的違約距離進行方差分析，結(jié)果如表3，Levene檢驗的顯著性水平為0.0001，小于0.05，所以方差是顯著的。

又通過多元比較分析顯示，見表4，公司違約發(fā)生前一年也即2007年的違約距離與違約前四年、前三年、前兩年的違約距離均值均差異顯著，說明了隨著時間的推移，違約距離發(fā)生了顯著性的變化，可以預(yù)測公司違約發(fā)生的跡象。

同時，表中的數(shù)據(jù)還向我們顯示出了一個趨勢，就是上市公司即將被ST的前四年中，其違約距離是逐漸減小的，并且在前2年和前1年加速下降，而且ST公司與非ST公司的違約距離的差值有逐漸擴大的趨勢。通過表2中的數(shù)據(jù)，ST和非ST公司的違約距離的均值差異在被ST前一年達到最大，最大值為1.1638。我們可以通過比較ST公司與非ST公司的違約距離的差值得出未來發(fā)生違約的可能性的大小，根據(jù)上市公司的違約距離的大小來進行有針對性的提取風(fēng)險準備金。通過比較ST公司和非ST公司的違約距離均值的顯著性差異說明，KMV模型在上市公司被ST前4年，即具有較強的識別公司信用狀況變化趨勢的能力。ST公司和非ST公司之間的違約距離差距逐漸擴大，且差異逐漸顯著，充分反映了ST公司信用狀況逐漸惡化的過程。在大量掌握上市公司違約距離的前提下，我們可以根據(jù)違約距離來構(gòu)建適合我國上市公司實際情況的信用轉(zhuǎn)移矩陣。

四、研究結(jié)論

本文參照了KMV公司設(shè)立的度量信用風(fēng)險的違約率模型，對我國證券市場上的上市公司存在的信用風(fēng)險做了初探性分析，得到了如下結(jié)論：

1．根據(jù)我國目前信用風(fēng)險的研究現(xiàn)狀，在尚未建立起全社會信用評估體系，而資本市場改革時間不長，對上市公司的信用風(fēng)險缺乏權(quán)威的等級評估機構(gòu)的背景下，KMV公司開發(fā)的信用風(fēng)險違約率模型可作為研究我國上市公司信用風(fēng)險的最佳選擇模型。

2．對參數(shù)提出適合我國現(xiàn)狀的估計方法。上市公司股權(quán)市場價值＝股票日平均收盤價格*流通股股數(shù)+每股凈資產(chǎn)*（上市公司總股本－流通股股數(shù)）；用股票日收益波動率間接求出上市公司股權(quán)波動率；債務(wù)面值和不同的違約點值可以從年度財務(wù)報表中得到；用MATLAB迭代可以求出公司資產(chǎn)價值和波動率；進一步得出違約距離。

3.對ST公司和非ST公司4年間的違約距離進行橫向和縱向的比較，認為發(fā)生違約的前3年和前4年風(fēng)險變化的趨勢很隱蔽，不易判斷，兩類公司并沒有顯著區(qū)別，且通過的等均值檢驗；但是在前1年和前2年中，兩類公司沒有通過等均值檢驗，且可以明顯看出即將發(fā)生違約的變化趨勢。

4.我國應(yīng)該重視信用風(fēng)險的研究，逐步建立起我國上市公司的歷史違約數(shù)據(jù)庫。因為只有積累大量的違約公司的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，才能夠從中獲取有用的信息，建立符合中國國情的信用風(fēng)險評估的方法和模型，才能為我國銀行業(yè)的實踐工作提供理論指導(dǎo)。

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