基于KMV模型的上市公司信用风险度量分析

来源:用户上传      作者: 林婵

　　摘要：信用风险是金融业面临的最主要的风险之一，对企业债权人及股东的投资产生重要影响，因此，度量信用风险显得十分重要。采用KMV模型对中国上市公司的信用风险进行度量，结果表明该模型能很好地识别信用风险。
　　关键词：上市公司；信用风险；KMV模型
　　中图分类号：F830.9 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2011）13-0073-02
　　
　　公司的信用状况是企业的债权人及股东进行投资的重要依据，因此，对上市公司进行信用风险的度量显得异常重要。KMV模型是由KMV风险管理公司开发的一个信用风险计量模型，是基于Black Scholes 和 Merton的期权定价理论的违约预测模型，本文采用该模型对上市公司的信用风险进行度量。
　　一、KMV模型介绍
　　KMV模型将公司股权看做是买入一份欧式看涨期权，该看涨期权以公司资产为标的，以公司债务为执行价格。在企业的债务到期日，若企业资产的市场价值低于企业所需偿还的负债面值时，企业将发生违约；若企业的资产市场价值高于企业的债务面值，则公司偿还债务。模型以违约距离表示企业资产市场价值期望值距离违约点的远近，距离越大，企业发生违约的可能性越小，反之越大。由于中国历史违约数据缺乏，违约距离和违约概率之间的映射关系无法实现，因此，本文直接用违约距离度量上市公司的信用风险大小。
　　二、实证分析
　　1.样本的选取。由于公司2007年被ST和2006的年报是同时发生的，故在本文的实证中，采用2007年1―6月被ST的40家上市公司和非ST的40家上市公司2005年的财务数据和股票数据进行分析一年后上市公司的违约情况，选择非ST企业的标准是：与配对的ST企业同行业及具有相近的资产规模。
　　2.计算上市公司股权的市场价值VE和股权价值的波动性σE。由股票的周收盘价格可以求出周收益率的标准差，股票的年收益标准差和周收益标准差的关系为σE=*σn，其中N为一年中的交易周数，在此，假设一年有250个交易日，一周有五个的交易日，则全年的交易周数为50周。此外，在中国的上市公司中，存在的流通股和非流通股，且非流通股并不随着市场价值变化而变化，本文以每股净资产估计非流通股的价值，则股权的价值VE=流通股的价值+非流通股的价值。
　　3.违约点的计算。公司的资产市场价值越向债务的面值靠近，其发生违约的风险也越大。KMV公司的研究表明，违约点处于债务面值总额与流动负债之间的某一点，在本文的实证分析中，采用KMV公司推荐的违约点计算方法，即，发生违约点的值＝流动负债+0.5长期负债。
　　4.计算公司资产的市场价值VA及其波动率σA。根据KMV模型，现在通过以下的期权定价公式来计算公司的资产价值VA和资产价值的波动率σA。
　　VE=VA*N（d1）-e-r*（T-t）*B*N（d2）（1）
　　σE=σA（2）
　　d1=（3）
　　d2=d1-σA （4）
　　其中，B为公司的债务面值，根据违约点的概念，B＝短期债务＋50％长期债务，VA为公司资产的市场价值，σA为公司资产价值的年波动率，r为无风险利率（取一年期整存整取的利率），（T-t）是债务的偿还期限，N（d）是标准累积正态分布函数。本文采用MathCad软件解出上述方程组，得到公司2005年末资产的市场价值VA及资产市场价值的波动率。
　　5.计算违约距离DD。KMV模型把违约距离定义为，要达到违约点资产价值需下降的百分比对于标准差的倍数。违约距离计算公式如下：
　　DD=（5）
　　式中，E（VA）为公司资产的期望值；为违约点价值。设E（VA）=VA，即公司的资产增产率为零，=B，同时假设公司资产价值服从正态分布，因此，违约距离DD反映了公司资产价值距离违约点的标准差数。利用上述公式求出80家上市公司的违约距离（如表1所示）。
　　6.两总体样本违约距离均值的T检验。计算结果表明，40家ST上市公司的违约距离均值为2.1281，40家非ST上市公司的均值为2.5397，可见ST上市公司的违约距离较小，信用状态较差。为了说明是否可以利用违约距离区分ST上市公司和非ST上市公司，对两组样本进行独立性的T检验，结果（见表2）。
　　由T检验可知，在显著性水平为0.05的条件下，ST和非ST上市公司的违约距离均值存在显著差异，可认为违约距离能够较好的区分公司信用风险的高低。
　　三、结论
　　KMV模型在计算违约距离时利用了公司股票的历史交易数据和基本的财务数据，能够综合各方面的信息，比较全面地对公司的信用状况做出评价，由于上市公司每天都有交易数据，且定期的公布财务报表，因而可以进行不断更新，及时提供与实际情况比较相符的信用状况指标，可以认为，该模型是度量上市公司的信用风险状况的有效模型。
　　
　　参考文献：
　　[1]马若微.KMV模型运用于中国上市公司财务困境预警的实证检验[J].数理统计与管理，2006，(5).
　　[2]翟东升，张娟，曹运发.KMV模型在上市公司信用风险管理中的应用[J].工业技术经济，2007，(1)：126-127.
　　[3]迟晨.KMV模型对中国上市公司信用风险度量的实证研究[J].海南金融，2010，(2)：41-44.
　　
　　Analyzing the Credit Risk Measurement of Listed Companies Base on KMV Model
　　
　　LIN Chan
　　（Department of Tourism，QiongZhou University，Sanya 572022，China）
　　Abstract：Credit risk is one of the foremost financial risks of enterprise，which has an important impact on the investment of the shareholders and the creditors.Therefore，the measurement of the credit risk can be quite important.In the paper，the KMV model is used to measure the credit risk of the Chinese listed companies.The results show that the model can identify the credit risk well.
　　Key words：listed companies； credit risk； KMV model[责任编辑 陈丽敏]
　　注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-393797.htm