基于修正KMV模型的创业板公司信用风险研究
来源:用户上传
作者:
【摘要】本文介绍了KMV模型的原理以及用GARCH模型修正历史波动率的计算方式,并用修正以后的KMV模型分别计算了创业板公司和中小板上市公司的违约距离;通过对其违约距离的比较以及影响因素的分析,给出对于创业板发展的相关政策建议。
【关键词】KMV模型;违约距离;GARCH模型
中小企业作为国民经济中最具活力的一部分,由于长期存在着资金不足的情况,使它们的发展受到很大的限制。在解决中小企业贷款难的过程中,怎么衡量中小企业的信用风险成为一大难题。随着我国中小企业板块的迅速壮大以及创业板的推出,中小上市公司的数量会越来越多,在我国资本市场的影响力会越来越大,对其研究日趋重要。我国中小企业的资产规模小,创建和发展时间较短,所有者素质不高等因素导致了公司有较高的不稳定性和不连续性,并且过多依赖债权融资的高成长性中小企业,其信用风险由于“成长幻象”不易被察觉,使得我国中小上市公司的信用风险尤其值得关注,对其信用风险的监督也越来越重要。本文试图通过修正后的KMV模型对创业板和中小板企业的违约风险进行衡量比较,从而给投资者提供决策参考;从分析比较的过程中,分析创业板企业存在的问题并提出政策建议。
一、信用风险度量模型比较
信用风险度量方法分为传统和现代两类。在主要的传统信用风险度量模型中,专家方法(SC法)和评级方法具有较强的主观性;Logistic回归分析模型、邻近法、多元判别分析模型和Altman的z计分模很难反映企业未来的发展情况;神经网络对样本数据过分依赖。在主要的4类现代信用风险度量模型中,J.P.Morgan公司发展的CreditMetries模型和Mekinsey公司的Credit portfolio View模型建立都直接依赖与信用评级机制,由于我国信用评级滞后,在短期内运用不太现实;credit Suisse Financial products开发的CreditRisk+模型的风险驱动因素是债务人的违约率,该参数的估计在我国目前比较困难,且该模型还要求债务之间是相互独立的;KMV公司开发的KMV模型是基于现代公司理财和期权理论的结构性模型,基本思路清晰,方法框架使用方便,且我国企业尤其是中小企业的财务以及其他信用相关的资料取得和真实性难以得到保证,而股票价格的波动蕴含着关于可信度的信息、宏观的经济状况、行业和公司的信用风险,是一种动态的具有前瞻性(Forward-looking)的方法。国内也有诸多文献证实了KMV模型在我国证券市场的适用性,因此本文优先选用KMV模型。
二、KMV原理介绍
KMV公司以默顿模型为基础,吸收了结构棋型发展的新成果,开发出了一套计量信用风险的方法,即KMV模型。在信用风险度量方面,KMV模型采用“预期违约率”(Expected Default Frequency),这是一种经验的违约率;而不像默顿模型那样采用理论概率。KMV模型的基本假设是:当公司的资产价值低于一定水平时,公司就会违约,这个临界水平相当于结构模型中的违约边界,可以由公司的债务水平来确定,它所对应的点被称为违约触发点DPT(Default Point)。
计算上市公司预期违约率的步骤如下:
第一步:从公司股票的市场价值和股价的波动性及负债的账面价值中,估计公司资产价值v及其波动性。KMV模型假设资产收益的波动性保持相对稳定,此外,为使模型易于实施,KMV公司假定资本结构由股本、等同于现金的短期负债、被视为永续年金的长期负债以及可转换优先股组成。在此假设下,根据默顿模型的结果得到股价与公司价值之间的关系:
把(1)和(5)联立起来,股价市值和股价的波动率是可以从市场上观察到的,采用适当的数值方法可以求出公司资产价值及其波动率的估计值,这种方法被称为受限波动率法(volatility restriction method)。
第二步:根据公司的现值确定出公司的预期价值,根据负债计算出公司的违约触发点DPT及违约距离(Distance to Default)。上市公司的投资者持有资产就是为了获得资产收益。KMV公司利用资产预期收益和系统风险的关系,根据资产回报的历史数据确定出资产预期收益,计算出预期增长率,再结合资产的现值就可得到资产的未来预期值。根据违约触发点的定义,在违约触发点处,上市公司的资产价值正好能够抵偿其债务。KMV公司根据大量违约的实证分析,发现违约发生最频繁的临界点位于公司价值等于流动负债加50%的长期负债附近。设STD为短期负债,LTD为长期负债则:DPT=STD+0.5LTD。违约距离DD被定义为于公司未来价值的期望值与违约发生的临界值之间的相对距离,它是用来衡量违约风险的指标。采用相对距离而不用绝对距离是因为公司的规模大小不同,公司未来价值的波动幅度是不同的,所以用绝对差距作为衡量公司未来违约可能性的指标是危险的。正确的衡量方法是考察资产的未来预期价值和违约点之间相差多少个资产价值变动的标准差,其中违约点设在当前负债(在信用期限内的短期债务加上一半的长期债务)的价值之处。
DD的正式定义如下:一年后资产的未来预期价值和违约点DPT之间的距离除以未来资产价值的标准差。公式如下:
从直观上来看,DD的值越大,说明资产的期望价值与违约边界的距离相对资产价值波动的标准差而言足够大,因此是足够“安全”的,这样的公司其债务的违约风险应当比较小,KMV公司对历史数据统计的结果符合这一直观,采用DD作为衡量违约风险的指标是合乎经济直观的。
第三步:确定违约距离DD与违约率EDF之间的映射关系。KMV公司选取一定时期将违约距离和预期违约率两者之间的关系对应起来。对于每一时段,基于一个大量的包括有违约公司样本的历史数据库,把违约数据拟合成一条平滑曲线来表示违约距离函数,以此来估计EDF值的大小。
三、实证分析
1.参数设置:
(1)公司股权价值的计算方法
自股改以后,流通和非流通股的界限消失,上市公司股权价值可以直接用流通股的市值衡量,即:公司股权价值=流通股收盘价格*总股本。
(2)股权价值波动率的估计
在KMV公司对于的历史研究中(1996),对于的计算方式为历史波动率法,但这种方法不符合金融数据的尖峰厚尾的特征。Bollerslev提出了广义条件异方差模型(GARCH),大量的金融事实证明中国股市显著地符合GARCH(1,l)模型。因此本文在计算出每个交易日的股权价值后,使用Matlab的GARCHtoolbox对股权价值波动率进行建模。
(3)违约点D的确定
在对违约地研究中KMV公司发现,当公司资产价值达到公司总负债账面价值时,公司一般并不违约。一些公司在这一点违约了,但是还有相当一部分公司继续经营并偿还了他们的负债,这是因为一些债务的长期性给这些公司提供了喘息的机会。后面的研究发现,公司违约时的资产价值通常处于公司流动负债与总负债之间的一点。通过对大量违约公司的观察,KMV公司发现违约发生最频繁的临界点处在流动负债加上长期负债的一半。参照KMV公司对违约点的取值,本文采用流通债务的价值加上未偿长期债务账面价值的一半作为违约点的取值。
(4)债务期限,无风险利率r
考虑到数据和工作量的限制,以及与其他学者成果的对比分析,设定违约距离的计算时间为一年,即=1。无风险利率r使用中国人民银行公布的一年期定期存款利率。
2.样本取值
本文对创业板公司和中小企业板的上市公司进行配对取样,分别选取两个板块中各11家公司进行配对,配对的原则在同一交易所上市;属于同一行业;总资产规模相近;仅在国内A股上市,不存在H股、B股等其他股份。由于创业板上市时间不长,因此选取最早一批批准的公司,满足数据时间长度的需求,具体股票见表1。
3.实证结果及分析
根据上诉KMV方法,运用matlab中KMV解法解出公司价值以及价值波动率,再根据违约距离的计算方式计算出违约距离,计算结果如表2所示。
如上表数据所示,创业板公司的平均违约距离约为1.47,中小板公司的平均违约距离为1.61,明显大于创业板公司;再看创业板公司的平均资产波动率为0.67,而中小板的平均资产波动率为0.55,这是导致中小板比创业板企业具有更大违约距离的一大要素;再从债务结构来看,创业板公司的短期债务明显高于中小板企业,这也为企业将来的违约埋下了隐患。综合看来,在违约率上创业板企业要显著高于中小板企业,因此投资创业板企业的股票可能存在着更大的风险;若想要降低创业板公司的违约率,需要改善公司的资本结构,降低债务比率,同时通过制度的完善以及投资者教育等方法,平抑创业板的资产价值波动率,这样才能使得创业板企业有更好的发展。
参考文献
[1]BohnC.Modeling Default Risk[R].Working paper,1993.
[2]蒋正权,张能福.KMV模型的修正及其应用[J].统计与决策,2008(9).
[3]鲁炜,赵恒衍,方兆本.KMV模型在公司评估中的应用[J].管理科学,2003(3).
[4]李磊宁,张凯.KMV模型的修正及其在我国上市公司信用风险度量中的应用[J].金融纵横,2007(13).
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-367657.htm
