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

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.

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