我國上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究

王科文+董鵬+盧葦

【摘要】2008年，由美國引發(fā)進(jìn)而席卷全球的金融危機(jī)從某種意義上講更像是一場信用危機(jī)。因而如何在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和發(fā)展的同時(shí)，更好地處理信用風(fēng)險(xiǎn)的問題引起了世界各界人士的廣泛關(guān)注。

本文針對我國股上市公司的實(shí)際情況，利用修正后的KMV模型度量我國上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，經(jīng)過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)KMV模型能有效識別度量我國上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。但是在實(shí)際應(yīng)用上有一定的局限性，并提出相關(guān)對策建議。

【關(guān)鍵詞】上市公司 信用風(fēng)險(xiǎn) KMV模型 風(fēng)險(xiǎn)度量

截至2015年底，我國境內(nèi)上市公司達(dá)2827家，總市值53.13萬億元，上市公司經(jīng)常會遭遇信用風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。信用風(fēng)險(xiǎn)管理——被認(rèn)為是當(dāng)代最重要、最具有挑戰(zhàn)性的風(fēng)險(xiǎn)管理的內(nèi)容之一，尤其關(guān)鍵但難以度量和管理。能否有效度量和管理信用風(fēng)險(xiǎn)不僅關(guān)系到商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)自身的風(fēng)險(xiǎn)控制，而且關(guān)系到整個(gè)社會經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健運(yùn)行。

目前國際上關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)的度量主要有兩種情況，一種是利用專家評級等方式將信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行等級劃分，我們常將信用風(fēng)險(xiǎn)從AAA級到D級劃分為10個(gè)等級。另一方面，就是對信用風(fēng)險(xiǎn)的大小進(jìn)行定量分析。相比較而言，專家評級法比較主觀，運(yùn)用模型進(jìn)行度量更加準(zhǔn)確可靠。目前國際上比較熱門的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型主要是credit metric模型、宏觀模擬模型和KMV模型。

結(jié)合我國實(shí)際情況以及模型的可操作性，將以上熱門信用風(fēng)險(xiǎn)模型在可行性上進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，Credit metric模型和宏觀模擬模型的計(jì)算方式主要依賴于外部信用評級機(jī)構(gòu)對債務(wù)人的信用等級劃分。而目前我國市場上沒有成立官方的信用評級機(jī)構(gòu)，無法提供模型計(jì)算的依據(jù)。相比較而言KMV模型計(jì)算所需的上市公司的公開數(shù)據(jù)，可在證券交易所內(nèi)找到，信息公開，數(shù)據(jù)更新快，所得結(jié)果相對可靠。

通過以上的分析，本文決定采用KMV模型來對上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究。

一、KMV模型的理論基礎(chǔ)

KMV模型（expected default frequency，EDF），又被稱為預(yù)期違約率模型，其主要理論基礎(chǔ)是現(xiàn)代期權(quán)理論。該模型認(rèn)為企業(yè)之所以違約是因?yàn)闊o力償債，當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)的未來市場價(jià)值低于負(fù)債的賬面價(jià)值。

所以本文認(rèn)為即將發(fā)生違約的公司其違約距離整體上要小于正常公司的違約距離。

二、實(shí)證研究

（一）選取數(shù)據(jù)樣本

本文從兩千多家上市公司中選擇了30家行業(yè)相對應(yīng)的公司進(jìn)行實(shí)證研究，ST公司、正常公司各15家，便于比較。其中，選擇了一部分*ST的公司，理論上*ST的違約風(fēng)險(xiǎn)更高。

篩選原則如下：

一是盡可能選取不同行業(yè)的股票樣本，且ST公司與正常公司在行業(yè)上相對應(yīng)，在資產(chǎn)規(guī)模也相近；

二是將一些極端異常值的樣本；

樣本數(shù)據(jù)具體情況如下：

違約組公司信息

正常組公司信息

（二）計(jì)算步驟及結(jié)果

KMV模型總共包括6個(gè)參數(shù)和2個(gè)方程，公司的資產(chǎn)價(jià)值V及其資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率σV的計(jì)算是公司違約距離DD和預(yù)期違約率EDF的關(guān)鍵因素。

上式中：E為公司股權(quán)價(jià)值（公司股票市場價(jià)值）；D為公司債務(wù)面值；V為公司資產(chǎn)市場價(jià)值；T為公司債務(wù)期限；σV為資產(chǎn)價(jià)值的年波動(dòng)率；r為無風(fēng)險(xiǎn)利率N（d）表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)：

另外，公司股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率和資產(chǎn)波動(dòng)率之間存在以下的關(guān)系：

（2）

通過求解由式（1）和（2）組成的方程組就可求得公司資產(chǎn)價(jià)值V和資產(chǎn)波動(dòng)率σV。

N（d）表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)

股權(quán)價(jià)值年波動(dòng)率σE的計(jì)算方法如下：

其中Pi為第一年中第i個(gè)交易日的股票價(jià)格；ri為股票的連續(xù)收益率；為年均收益率；n為一年中的交易天數(shù)；S為股票日波動(dòng)率；σE為股權(quán)價(jià)值的年波動(dòng)率。

根據(jù)公司的負(fù)債計(jì)算出公司的違約距離：

其中DPT是違約點(diǎn)（Default Point DPT），即當(dāng)公司資產(chǎn)價(jià)值低于該水平時(shí)，違約發(fā)生。違約發(fā)生最頻繁的臨界點(diǎn)在公司價(jià)值等于流動(dòng)負(fù)債加50%的長期負(fù)債處，即DPT=STD+0.5LTD，STD表示短期債券，LTD表示長期債務(wù)。但是根據(jù)我國實(shí)際情況，本文對違約點(diǎn)進(jìn)行修正，選取公司價(jià)值等于流動(dòng)負(fù)債加10%的長期負(fù)債處，即DPT=STD+0.1LTD。

將30個(gè)樣本公司的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)列示如下：

（三）結(jié)果分析

將違約組（分ST和*ST）和正常組的違約距離分區(qū)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)比較兩組差異。將違約距離非等分的分為十五個(gè)區(qū)間，統(tǒng)計(jì)在每個(gè)區(qū)間的違約組和正常組的樣本個(gè)數(shù)，結(jié)果如下表所示：

經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn)，違約距離（DD）在違約組公司和正常組之間差別很大?？梢奒MV模型的預(yù)測結(jié)果基本上同上市公司的實(shí)際信用狀況變化相一致，即可證違約距離越小，違約的可能性就越大。

三、結(jié)論

實(shí)證分析表明，ST公司與正常公司兩組樣本之間違約距離差異相對顯著，因此，KMV模型能夠較好地識別出非ST公司和非ST公司之間信用風(fēng)險(xiǎn)的差別。

（一）局限性

但是，KMV模型在我國上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方面依然存在一定的局限性。原因如下：

一是我國證券市場發(fā)展不健全，對被評價(jià)企業(yè)要求較高，市場的風(fēng)險(xiǎn)收益率等一些變量無法取得，只能以其他指標(biāo)代替，導(dǎo)致KMV模型的計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確，無法在我國大范圍推廣；

二是KMV模型是是一個(gè)相對靜態(tài)的模型，無法依據(jù)企業(yè)債券結(jié)構(gòu)變化而變化，造成計(jì)算結(jié)果有一定的時(shí)效性；

三是KMV模型的前提假設(shè)條件可能與企業(yè)的實(shí)際情況有一定差距，因此只能計(jì)算出理論上的結(jié)果；

四是因歷史資料缺乏，KMV模型主要用作度量上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，對于非上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方面無能為力。

（二）改進(jìn)措施

總體來說，KMV模型能有效度量我國上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，為了讓其應(yīng)用范圍更加廣泛，所得結(jié)果更加精確，我們可以從以下方面進(jìn)行改進(jìn)：

一是為了真實(shí)反映上市公司信用狀況，要求我國加強(qiáng)證券市場的市場化建設(shè)，加強(qiáng)交易活動(dòng)監(jiān)督，規(guī)范股市信息披露，使股票價(jià)格能真實(shí)反映企業(yè)經(jīng)營狀況，完善和發(fā)展我國證券市場，為KMV模型的建立提供良好的外部環(huán)境。

二是我國信用數(shù)據(jù)庫的建立和維護(hù)都不夠完善，數(shù)據(jù)量較少且缺乏連續(xù)性，其數(shù)據(jù)質(zhì)量也不夠真實(shí)，因此我國應(yīng)該強(qiáng)化數(shù)據(jù)管理，為KMV模型的計(jì)算提供更完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

三是作為一個(gè)新興行業(yè)，我國在信用風(fēng)險(xiǎn)評估方面人才短缺嚴(yán)重，為了加快信用風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)程，應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)人才隊(duì)伍建設(shè)，一方面注重高等院校相關(guān)專業(yè)教育，培養(yǎng)相關(guān)人才。另一方面積極引進(jìn)外來高級人才。

四是目前我國沒有獨(dú)立信用評估機(jī)構(gòu)部門來搜集企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)相關(guān)信息，因此我國應(yīng)成立一個(gè)專門的信用風(fēng)險(xiǎn)管理部門。

四、結(jié)束語

從二十一世紀(jì)初期到現(xiàn)在，各國學(xué)者一直都在潛心研究如何建立更符合中國特色的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，KMV模型在信用風(fēng)險(xiǎn)的度量方面是一個(gè)非常高效的模型，是一種具有前瞻性的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法，但KMV模型對于我國實(shí)際情況的適用性，還需要我們更加深入的研究。

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作者簡介：王科文（1988-），女，漢族，湖北武漢人，任職于海軍工程大學(xué)，管理工程系助教，研究方向：經(jīng)濟(jì)管理；董鵬（1980-），男，漢族，山東淄博人，任職于海軍工程大學(xué)，管理工程系副教授，研究方向：管理科學(xué)與工程；盧葦（1991-），女，漢族，湖北黃岡人，任職于海軍工程大學(xué)，管理工程系助教，研究方向：管理學(xué)。