• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    高技術(shù)上市公司信用風(fēng)險度量與預(yù)測
    ——基于KMV模型

    2014-01-02 07:57:48王乘駿宋樊君
    關(guān)鍵詞:高技術(shù)信用風(fēng)險期權(quán)

    王乘駿,宋樊君

    (青島大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 青島 266071)

    1 引言

    KMV模型是KMV公司在1995年推出的一種僅考慮信用風(fēng)險度量的模型,模型以B-S-M期權(quán)定價模型為基礎(chǔ),將公司所有者權(quán)益具有期權(quán)特征的思想推廣到了信用風(fēng)險評價當(dāng)中.將公司股票看作一份歐式看漲期權(quán)多頭,即公司所有者持有一份以公司債務(wù)加權(quán)值為執(zhí)行價格,以公司資產(chǎn)價值為標(biāo)的歐式看漲期權(quán).如果債務(wù)到期日公司資產(chǎn)的市場價值高于其債務(wù)加權(quán)值,公司選擇執(zhí)行期權(quán)即償還債務(wù),剩余部分為股權(quán)價值;當(dāng)公司資產(chǎn)市場價值小于其債務(wù)時,公司選擇放棄執(zhí)行期權(quán)即違約,此時股權(quán)價值為零.2004年巴塞爾銀行監(jiān)督管理委員會通過《巴塞爾新資本協(xié)議》提倡使用KMV模型作為內(nèi)部評級法管理銀行信用風(fēng)險,表明KMV模型已在國外得到廣泛認(rèn)可.

    我國學(xué)者對KMV模型的研究主要集中于KMV模型對我國上市公司的適用性,即KMV模型是否能識別我國上市公司的信用風(fēng)險,其準(zhǔn)確度、靈敏度和可預(yù)測性如何、修正模型使之適應(yīng)我國國情及上市公司特征.陳金賢、王瓊(2002)將六個信用風(fēng)險模型進(jìn)行比較研究,得出KMV模型比以前只注重財務(wù)數(shù)據(jù)的信用風(fēng)險模型更能有效地度量上市公司的信用風(fēng)險.張玲、楊貞柿等(2004)基于30家ST公司和30家非ST公司數(shù)據(jù),采用每股凈資產(chǎn)計算非流通股市值方法,比較了不同違約點(diǎn)設(shè)定下模型的預(yù)測能力.張澤京(2007)運(yùn)用提高股權(quán)價值波動率精確度的KMV模型對我國中小上市公司進(jìn)行研究,得出資產(chǎn)規(guī)模與違約風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān).梅建明(2013)等運(yùn)用改良的KMV模型對上市類融資平臺信用風(fēng)險進(jìn)行了實(shí)證研究,結(jié)果表明上市類融資平臺公司存在較大的違約風(fēng)險.盡管上述學(xué)者分別從理論和實(shí)踐上證明該模型對我國信用風(fēng)險量化具有很好的指導(dǎo)意義,但不能推斷股權(quán)分置改革后該模型是否能夠較好地度量我國高技術(shù)上市公司信用風(fēng)險.

    高技術(shù)企業(yè)比一般企業(yè)的信用風(fēng)險突出.由于高技術(shù)企業(yè)從事的是以科技新發(fā)明、新創(chuàng)造為基礎(chǔ)的技術(shù)商品化活動,存在開發(fā)失敗的較大風(fēng)險,20%-30%高技術(shù)企業(yè)的巨大成功是以70%-80%企業(yè)的失敗作為代價.2001年4月美國NASDAG市場網(wǎng)絡(luò)估價的大跳水就充分說明了這一特性.為了度量和預(yù)測高技術(shù)上市公司的信用風(fēng)險,采集2009年至2013年的相關(guān)市場及財務(wù)數(shù)據(jù),計算KMV模型的主要參數(shù)—違約距離,然后判斷隨著公司被ST時間的臨近模型的識別能力.

    2 KMV模型

    KMV模型除了滿足B-S-M公式的基本假設(shè)之外還須滿足如下假設(shè):

    (1)當(dāng)公司總價值超過債務(wù)價值時,債務(wù)將會得到全額的償還,股東得到剩余部分價值;當(dāng)公司總價值低于債務(wù)價值時,公司選擇違約,此時股東價值為零.

    (2)公司資產(chǎn)價值服從幾何布朗運(yùn)動.

    由B-S-M期權(quán)定價公式,公司股票期權(quán)價值表示為:

    式中E是股權(quán)的市場價值(即看漲期權(quán)的價值),X為公司債務(wù)調(diào)整值,r為無風(fēng)險收益率,τ是債務(wù)償還期限,N為標(biāo)準(zhǔn)累積正態(tài)分布函數(shù),d1,d2為函數(shù)參數(shù).d1,d2分別表示為:

    σv為公司資產(chǎn)價值波動率.

    公司資產(chǎn)價值V和資產(chǎn)價值波動率σv未知,可利用公司股權(quán)市場價值波動率σE與σv之間的關(guān)系來聯(lián)立求解,關(guān)系式為:

    將(1)式和(4)式聯(lián)立可得到公司資產(chǎn)價值V和資產(chǎn)價值波動率σv.

    根據(jù)KMV模型,當(dāng)公司資產(chǎn)價值低于流動負(fù)債和總負(fù)債之間某一點(diǎn)時公司就會違約,這一點(diǎn)稱作“違約點(diǎn)”,簡稱DP.違約距離是一個標(biāo)準(zhǔn)化的度量指標(biāo),可用于不同公司之間比較.違約距離DD的定義式為:

    3 經(jīng)驗研究

    3.1 KMV模型的參數(shù)確定

    3.1.1 股權(quán)市場價值波動率的估計

    實(shí)際運(yùn)用中,我國學(xué)者通常采用兩種方法,第一種方法是用GARCH(1,1)模型計算,但經(jīng)驗結(jié)果表明GARCH模型存在著低估我國股票收益率波動的缺點(diǎn).

    第二種是計算周波動率再轉(zhuǎn)換為年波動率,本文采用第二種計算方法.

    假設(shè)上市公司股票價格服從對數(shù)正態(tài)分布,股票的對數(shù)收益率μi為表示為股票價格一周末的收盤價,式中為股票每周的相對價格.股票價格周標(biāo)準(zhǔn)差可以表示為:

    根據(jù)股權(quán)市場價值的周標(biāo)準(zhǔn)差σ'和年標(biāo)準(zhǔn)差σE間的關(guān)系可估計出上市公司股權(quán)年價值波動率(每年交易天數(shù)按250天計算):

    3.1.2 上市公司的股權(quán)市場價值

    我國上市公司于2008年底基本完成股份制改革,雖然有限售股份,但也屬于流通股,因此定義股權(quán)市場的價值=股份數(shù)額×收盤價.

    3.1.3 債務(wù)期限和無風(fēng)險利率的確定

    設(shè)定違約距離的計算時間為一年,即τ=1.我國債券市場不夠發(fā)達(dá),不能有效確定無風(fēng)險利率,通過相關(guān)學(xué)者研究,無風(fēng)險利率可以近似采用市場化程度較高的上海銀行間同業(yè)拆放利率,見表1.

    表1 上海銀行間同業(yè)拆放利率

    3.1.4 違約點(diǎn)的確定

    在研究違約的上市公司時發(fā)現(xiàn),當(dāng)公司資產(chǎn)價值剛剛低于債務(wù)總值時,公司一般不選擇違約,因為負(fù)債中的長期負(fù)債能夠緩解公司償還債務(wù)的壓力.根據(jù)KMV公司大量經(jīng)驗研究和風(fēng)險債務(wù)估值理論,違約點(diǎn)一般介于債務(wù)面值總額與流動負(fù)債之間,違約發(fā)生最頻繁的點(diǎn)一般為DP=STD+0.5LTD,本文采取這種方法.

    3.2 樣本采集

    研究樣本選取滬深兩市的10家高技術(shù)公司,其中被ST的2家、非ST的8家,計算基準(zhǔn)日為2009至2013年12月31號.時間區(qū)間為該年的第一個交易周到這一年的十二月份最后一個交易周.樣本公司的財務(wù)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)來自銳思金融數(shù)據(jù)庫.樣本企業(yè)的資料如下:

    表2 高技術(shù)上市公司樣本

    3.3 經(jīng)驗結(jié)果分析

    基于KMV模型參數(shù)的估計方法,使用matlab7.1軟件進(jìn)行編程并運(yùn)行,得到公司資產(chǎn)價值、資產(chǎn)價值波動率和違約距離.計算結(jié)果如表3、表4所示:

    對比分析發(fā)現(xiàn):(l)ST公司的違約距離均值遠(yuǎn)小于非ST公司;(2)對于某個公司個別年份,ST時的違約距離存在小于非ST公司違約距離的情況;(3)隨著公司被ST時間的臨近,違約距離逐漸減小,模型的識別能力越強(qiáng);(4)在ST當(dāng)年及前l(fā)、2年時ST公司和非ST公司的違約距離差異是非常顯著的;(5)我國高技術(shù)上市公司在部分年份信用違約風(fēng)險較大.

    表3 年違約率計算

    表4 違約率距離檢驗

    4 結(jié)論與建議

    KMV模型對我國高技術(shù)上市企業(yè)有良好適用性,能準(zhǔn)確識別ST與非ST兩類公司,且隨著ST時間臨近,模型的識別能力逐漸增強(qiáng),能為投資者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)、債權(quán)人提供可靠的信用風(fēng)險評價信息,KMV模型公式各個變量之間關(guān)系為發(fā)現(xiàn)、規(guī)避或者消除信用風(fēng)險提供良好的啟示.雖然KMV模型在預(yù)測我國高技術(shù)上市公司的信用風(fēng)險有較好的應(yīng)用價值,但在經(jīng)驗研究中仍存在許多局限性,作者提出以下幾點(diǎn)建議:

    第一,健全完善資本市場.KMV模型直接應(yīng)用財務(wù)報告和股票市場價值對上市公司信用風(fēng)險進(jìn)行量化,這就要求資本市場各項制度必須完善.我國證券市場投機(jī)氣氛濃厚,投資者對政府政策有很強(qiáng)敏感性,這很大程度上導(dǎo)致了市場價格發(fā)現(xiàn)功能的失真,σE不能真實(shí)反映上市公司股權(quán)波動.上市公司未能及時、可信地披露信息,導(dǎo)致不能及時、準(zhǔn)確地度量信用風(fēng)險.因此,要加強(qiáng)交易監(jiān)管,減少大戶內(nèi)幕操縱,抑制過度投機(jī)行為;加強(qiáng)資本市場的法制化建設(shè),規(guī)范股市信息披露,增強(qiáng)KMV模型預(yù)測的準(zhǔn)確性.

    第二,建立大型歷史違約數(shù)據(jù)庫,通過違約距離(DD)與違約概率(EDF)的映射關(guān)系來估計違約率.由于宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的差異,國外已建立的映射不能直接應(yīng)用于我國.我國學(xué)者一般采用理論的EDF,但假設(shè)V服從正態(tài)分布,其本身就是值得商榷的.預(yù)期違約率的測算需要一個龐大的歷史數(shù)據(jù)庫做支持.一方面,我國的證券市場不規(guī)范,原始數(shù)據(jù)的積累不充分;另一方面,沒有對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和加工.由于行業(yè)習(xí)慣,我國商業(yè)銀行沒有實(shí)現(xiàn)客戶信息的共享,特別是信用較差的客戶.真正意義上的信用評級機(jī)構(gòu)極少,信用體系尚未正式建立.今后我國商業(yè)銀行、資信評級機(jī)構(gòu)須重視數(shù)據(jù)的收集、共享和加工,建立可供使用的歷史違約數(shù)據(jù)庫.

    第三,加強(qiáng)KMV模型思想的研究,建立一套完整的、操作性較強(qiáng)的信用評價系統(tǒng).結(jié)合我國上市公司的特殊市場環(huán)境、自身的歷史違約數(shù)據(jù)對KMV模型參數(shù)、函數(shù)關(guān)系進(jìn)行修正并建立一套完整、易于操作的評價系統(tǒng).

    第四,加強(qiáng)KMV模型在非上市公司中的應(yīng)用.一方面,非上市公司往往規(guī)模較小,較上市公司存在更大的違約風(fēng)險,需特別注重其違約風(fēng)險度量與防范.另一方面,對非上市公司進(jìn)行信用風(fēng)險度量時評估有較多困難,計算結(jié)果的準(zhǔn)確性也非常低,特別是如何計算非上市公司的資產(chǎn)價值和波動率,還有待進(jìn)一步的研究.

    〔1〕閆麗瑞.基于KMV模型的信用風(fēng)險度量研究[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2009(5):200-207.

    〔2〕程鵬,吳沖鋒.信用風(fēng)險度量和管理方法研究[J].管理工程,2009(1):56-59.

    〔3〕張玲,楊貞柿.KMV模型在上市公司信用風(fēng)險評價中的應(yīng)用研究[J].系統(tǒng)工程,2004(11):85-89.

    〔3〕張澤京,陳曉紅,王傅強(qiáng).基于KMV模型的我國中小上市公司信用風(fēng)險研究[J].財經(jīng)研究,2007(11):31-42.

    〔4〕王瓊,陳金賢.信用風(fēng)險定價方法與模型研究[J].現(xiàn)代財經(jīng),2002(4):145-159.

    〔5〕楊星,張義強(qiáng).中國上市公司信用風(fēng)險管理實(shí)證—EDF模型在信用評估中的應(yīng)用[J].中國軟科學(xué),2004(1):76-92.

    〔6〕梅建明,易衛(wèi)民.基于KMV模型的上市類融資平臺公司信用風(fēng)險研究[J].財政研究,2013(10):64-67.

    〔7〕王飛.基于KMV模型的公司債券定價研究[D].上海師范大學(xué),2012.

    猜你喜歡
    高技術(shù)信用風(fēng)險期權(quán)
    2021年上半年高技術(shù)制造業(yè)快速增長
    智能制造(2021年4期)2021-11-14 18:56:41
    因時制宜發(fā)展外匯期權(quán)
    中國外匯(2019年15期)2019-10-14 01:00:44
    人民幣外匯期權(quán)擇善而從
    中國外匯(2019年23期)2019-05-25 07:06:32
    淺析我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理
    初探原油二元期權(quán)
    能源(2016年2期)2016-12-01 05:10:43
    京東商城電子商務(wù)信用風(fēng)險防范策略
    歐陽明高技術(shù)控的產(chǎn)業(yè)情懷
    汽車觀察(2016年3期)2016-02-28 13:16:25
    個人信用風(fēng)險評分的指標(biāo)選擇研究
    信用風(fēng)險的誘發(fā)成因及對策思考
    航天項目管理——高技術(shù)復(fù)雜項目管理
    航天器工程(2014年1期)2014-03-11 16:35:07
    吉水县| 广平县| 密云县| 枞阳县| 泸西县| 鄯善县| 昌图县| 桑日县| 丰都县| 融水| 嫩江县| 青浦区| 巴林右旗| 凉城县| 华安县| 蓬莱市| 奎屯市| 赤峰市| 乐东| 万宁市| 靖远县| 青浦区| 晋江市| 贞丰县| 赣州市| 从化市| 壤塘县| 铜山县| 平江县| 海林市| 太和县| 连城县| 馆陶县| 临海市| 康平县| 霞浦县| 英德市| 井冈山市| 长子县| 苏尼特左旗| 枣阳市|