基于KMV模型的甘肅省上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

楚珺舒

摘? 要：市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)是信用經(jīng)濟(jì)，公司信用是企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，且我國(guó)目前缺少對(duì)甘肅省上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的量化分析。因此本文對(duì)kmv模型簡(jiǎn)單的介紹來(lái)分析甘肅省上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：KMV模型;甘肅省;上市公司;信用風(fēng)險(xiǎn)

引言

在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，公司信用之所以能得到長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展，是因?yàn)樗軜O大地提高商品的流通效率和資金使用效率，增加總投資，提高資金的總效用，從而有效提高資源配置。然而，隨著信用在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過(guò)程中的發(fā)展，信用風(fēng)險(xiǎn)客觀上已經(jīng)出現(xiàn)。

如何利用信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型使金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)降低、資源的配置更加優(yōu)化和有效， 這是目前整個(gè)金融業(yè)都要面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。我國(guó)證券市場(chǎng)經(jīng)過(guò)20多年的快速發(fā)展已經(jīng)基本成熟，利用證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于我國(guó)信用評(píng)價(jià)體系提供了一種可行的選擇。因此本文運(yùn)用KMV模型對(duì)甘肅省上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。

二、KMV模型及參數(shù)設(shè)定

（一）KMV模型

1980年，KMV公司將Merton提出的期權(quán)定價(jià)理論應(yīng)用于公司價(jià)值評(píng)估和信貸的管理中。KMV模型把公司本身的權(quán)益部分看作公司資產(chǎn)為標(biāo)的物的一種歐式看漲期權(quán)，每當(dāng)企業(yè)借入一筆負(fù)債的時(shí)候，相當(dāng)于購(gòu)買(mǎi)了一份以企業(yè)價(jià)值為標(biāo)的物、以公司負(fù)債的賬面價(jià)值為執(zhí)行價(jià)格的歐式看漲期權(quán)。如果負(fù)債到期時(shí)公司資產(chǎn)的市價(jià)大于負(fù)債的賬面價(jià)值，企業(yè)就可以執(zhí)行該期權(quán);倘若不執(zhí)行即可認(rèn)為公司本身資產(chǎn)的市價(jià)低于某一水平，就會(huì)發(fā)生違約現(xiàn)象，這一水平被稱為DP。

（二）參數(shù)的設(shè)定

1. 標(biāo)準(zhǔn)差

股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值波動(dòng)率的計(jì)算利用歷史波動(dòng)率法來(lái)預(yù)測(cè)上市公司股權(quán)價(jià)值未來(lái)一年的波動(dòng)率。通過(guò)股權(quán)價(jià)值的周標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)得到年標(biāo)準(zhǔn)差，從而獲得股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值的年波動(dòng)率 。由于股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值的周標(biāo)準(zhǔn)差 和年標(biāo)準(zhǔn)差 間的關(guān)系為 。

2. 股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值

本文將流通股、限售股都計(jì)入總股本采用年收盤(pán)價(jià)來(lái)計(jì)算股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值

3. 期限T

根據(jù)我國(guó)學(xué)者的研究，本文中的期限T設(shè)定為1年

4. 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率r

無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率采用2020年國(guó)債一年期利率3.8%

5. 違約點(diǎn)DP

通過(guò)對(duì)大量違約公司的研究發(fā)現(xiàn)，違約發(fā)生最頻繁的點(diǎn)處于短期負(fù)債加上一半的長(zhǎng)期負(fù)債。參照KMV公司對(duì)違約點(diǎn)的取值，本文也采用此方法。

（三）計(jì)算步驟

1.計(jì)算公司資產(chǎn)的市價(jià)V與波動(dòng)率 ;

2.計(jì)算違約距離DD;

3.計(jì)算期望違約頻率EDF

EDF=N（-DD）

（N·）是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。

三、樣本選取與實(shí)證過(guò)程

新冠疫情帶來(lái)的國(guó)內(nèi)發(fā)展環(huán)境的變化對(duì)我省上市公司的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和管理帶來(lái)了很強(qiáng)的沖擊。目前沒(méi)有針對(duì)甘肅省上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。因此本文研究甘肅省上市公司的信用違約問(wèn)題。截至2021年11月，本文選取了符合條件的29家企業(yè)。

四、結(jié)果分析

根據(jù)結(jié)果可看出，違約距離跨度非常大。DD最大的是方大炭素，最小的是亞太實(shí)業(yè);EDF則相反。違約距離的平均值是7.45289，違約距離大于均值的有11家;違約概率的均值是0.001319，大于均值的只有一家，亞太實(shí)業(yè)。

五、結(jié)論

本文選取29個(gè)樣本，運(yùn)用KMV模型計(jì)算各公司的DD和EDF。從結(jié)果可以看出，樣本EDF最低的是方大炭素，也就是該企業(yè)的信用質(zhì)量較好;而亞太實(shí)業(yè)EDF最大，說(shuō)明該企業(yè)償還債務(wù)的能力較低。

總的來(lái)說(shuō)，在實(shí)證過(guò)程中KMV模型由于數(shù)據(jù)獲取容易，操作簡(jiǎn)單，在目前企業(yè)信用評(píng)級(jí)信息不容易獲取的條件下，對(duì)現(xiàn)階段的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度來(lái)說(shuō)有較好的參考性。