信用评级中违约率_违约概率研究

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1、中央财经大学学报2007年第1期信用评级中的违约率、违约概率研究TheResearchofDefaultFrequencyandDefaultProbabilityinCreditRating12赵保国龙文征ZHAOBao2guoLONGWen2zheng(11北京邮电大学文法学院北京10087621中国人民银行征信中心北京100032)[摘要]信用评级是对个人、经济体与金融工具履行各种经济承诺的能力及可信任程度的综合评价,本文通过对KMV评级模型的研究,指出在信用评级中的关键指标———“违约率和违约概率”在评级中的

2、重要意义。Abstract:Thecreditrating,whichisperformedbyindividual,economicentitiesandFinancialInstru2ments,synthesizedevaluatestheabilityofvariouseconomiccommitmentsandtrustdegree1BasedonthemodelofKMVrating,thispapershowedthesignificanceofkeyindicators-defaultFrequenc

3、yanddefaultprobabilityincreditrating1[关键词]信用评级模型违约率违约概率Keywords:CreditratingModelDefaultfrequencyDefaultprobability[中图分类号]F83012[文献标识码]A[文章编号]1000-1549(2007)01-0038-06一、前言资本市场的迅速发展和随之而来的信用风险的挑战使得信用评级的重要性日益显著,然而,信用评级所有的功能必须建立在其客观与正确的前提基础上,否则前述所有的的意义与价值将立时变为空谈。而评

4、级是否公正、客观、合理、正确,取决于两项因素:一是评级机构本身是否超然独立,二是评级的过程与方法(或简称为评级模型)是否正确无误。本文的讨论关注决定评级价值的第二项因素,研究内容落在评级模型中十分重要的指标———“违约率和违约概率”上。银行在建立内部信用评级体系时,在技术方面最核心的就是建立起合适的、有效的信用评级模型。二、模型的选择11KMV模型介绍KMV模型是将期权定价理论应用于信用监控的模型,它通过对上市公司股价波动的分析来预测股权公开交易公司发生违约的可能性。KMV模型的基本假设是:当公司的资产价值(股票市场

5、价值+债务价值)低于一定水平时,公司就会对债权人和股东违约。这一水平对应的点就是违约触发点DPT(DefaultPoint),即:公司的资产价值等于负债价值时的点。见KMV模型简(图1)。图1中:(1)t0时刻资产的价值;(2)公司在图1期望违约率模型示意图未来t时刻资产价值的概率分布;(3)公司在t时收稿日期:2006—10—20作者简介:赵保国(1971-),男,河南舞钢人,经济学博士,任教于北京邮电大学文法经济学院;龙文征(1980-),男,湖南人,管理学硕士,任职于中国人民银行征信中心。38中央财经大学学报2

6、007年第1期刻的违约距离;(4)违约临界点;(5)资产价值的期望增长率;(6)时间长度t。KMV模型简图中,在某个给定的未来时期(如1年后),预测公司的资产价值服从某个分布,此分布的特征由资产价值的期望值和标准差(波动性)表示。图中假定公司资产价值以资产净预期增长率增长并且服从正态分布。未来资产价值的均值到所需清偿公司债务账面价值之间的距离就是违约距离DD(DistancetoDefault)。KMV模型认为当表示资产价值的均值线下降到所需清偿公司债务账面价值线以下时就会发生违约,在图中一年后的资产价值分布曲线和代

7、表公司债务账面价值线以下所包围形成的面积即表示公司在一年后预期发生违约的概率(EDF)。从图中可看出,违约概率的大小取决于负债线的位置和资产价值分布曲线的形状。KMV模型主要是利用预期违约率EDF(ExpectedDefautlFrequency)的值(范围在002%-20%)来判断一个公司在未来一定时期发生违约的概率。EDF是根据企业资产价值的波动性(通过公司股票价格在证券市场上波动性估计出来)来衡量企业目前市场价值降低到违约触发点水平以下的概率。所需计算EDF的信息都包含在公司上市交易的股票价格变动之中。21选择

8、KMV模型的原因本研究认为KMV模型在中国具有适用性,原因如下:第一,KMV模型的输入数据为公司股票交易数据和财务报表中的财务数据,因此它可以被用于任何股权公开交易的上市公司。我国证券市场经过十多年的发展,上市公司的数量超过千家,股权公开交易制度已经形成,这为该模型的运用奠定了坚实的基础。第二,KMV模型不要求有效市场假设。事实上,在某种情况下

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