上市公司信用风险度量研究

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1、上市公司信用风险度量研究摘要：本文利用kmv模型计算出样本上市公司的违约距离，并将其作为probit模型的自变量计算出上市公司的违约概率。实证结果表明，违约距离能较好地识别上市公司的信用风险，将违约距离作为自变量进行probit建模分析时明显提高了模型的统计显著性和预测精度。在无法利用kmv模型测算上市公司经验违约率时，利用加入违约距离做自变量的probit模型可以实现有效的替代，将二者结合起来使用能够为金融机构的信用风险评价提供科学依据。关键词：probit模型；kmv模型；信用风险；违约距离；经验违约率中图分类

2、号：f8322文献标识码：a文章编号：1000176x(2012)03006606一、引言随着资本市场的快速发展，信用风险评价已经不再仅仅局限于对企业财务报表的分析，而是开始注重资本市场信息中所反映出的信用风险信息。信用风险是指受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性，它是金融风险的主要类型，也是各国金融机构及其监管机构管理的重点。由于信用风险具有明显的非系统性风险特点，而且信用风险收益率的分布为非正态分布，再考虑到信用风险有明显的信息不对称特征和信用风险数据的难以获取都使

3、得对信用风险的测量和监管比较困难。目前对信用风险的管理有两类工具：一类是财务指标预警模型；另一类是信用风险量化模型。前者包括altman的z值模型［1］、改进的zeta模型［2］以及神经网络模型，其中以altman的z值模型应用最为广泛；后者包括jp摩根公司创建的creditmetric模型、csfp公司开发出来的creditrisk+模型、mckinsey公司开发的creditportfolioview模型和kmv公司开发的kmv模型，其中以kmv模型应用最为广泛［3］。由于财务指标预警模型主要是基于历史财务信

4、息对受信人信用风险做出评价，具有一定滞后性，所以具有前瞻性的kmv模型在国外研究中占据了主导地位，而在国内的研究和应用也在不断扩大。kmv模型的理论基础是由black和scholes［4］在1973年提出的期权定价模型，并参考了merton［5］在1974年提出的期权定价模型。kmv模型的基本思想是把公司权益和负债看做期权，而把公司资产作为标的资产，即把公司的所有者权益看做看涨期权，负债看做看跌期权，而公司价值遵循几何布朗运动。如果贷款到期时企业市场价值高于其债务，企业有动力还款；当企业价值小于其债务时企业有违约的

5、选择权。kmv模型的基本假设是:当公司的资产价值低于一定水平时，公司就会对债权人违约。这一水平对应的点就是违约点dpt，即公司的资产价值等于负债价值时的水平。即该模型的本质在于将公司负债看做是买入一份欧式看涨期权，即公司所有者持有一份以公司债务面值为执行价格，以公司资产市场价值为标的欧式看涨期权。然后通过期权定价原理计算公司的总资产价值和资产价值波动率，进而求出公司的违约距离。最后利用全国违约数据库将公司的违约距离和违约概率进行映射求出公司的违约概率，从而判断公司具有的信用风险。从1993年kmv公司推出该模型以来

6、，国外学者便开始广泛研究和应用该模型，研究重点主要集中在对该模型的预测效果的验证上。比较有代表性的有michel等［6］和lorenzo［7］。国内学者对kmv模型的研究主要集中在模型在我国应用时的参数修正上，比较有代表性的有张泽京等［8］、周沅帆［9］和唐振鹏［10］，这些学者从不同角度证明了该模型在中国的适用性，并提出了改进模型的相关建议。但我国尚未建立全国性的公司信用数据库，尚无法将公司的违约距离和违约概率密度函数映射求解个别公司的违约概率。虽然广大学者基于中国国情修正了诸如公司股权价值计算公式、公司资产价值

7、波动率和违约点等参数，但在应用kmv模型时一般只能求出个别公司的违约距离，无法进一步求出基于全国信用数据库的个别公司违约概率。本文创新之处是：在利用kmv模型求出违约距离之后利用probit模型分析和判断个别公司的违约概率，进而为公司的信用风险度量和金融机构信用风险管理提供更加可行的依据。二、kmv-probit模型分析框架1kmv模型步骤第一步，根据公司股票的市场价值和股价的波动性估计出公司资产的市场价值及其波动性。既然企业股权所有者的损益状况与它持有的股票看涨期权是同构的，那么股权的价值就可以表示为一项看涨期

8、权的价值。根据black-schools期权定价公式，可得下列方程组：ve=va·n(d1)－e－rt·d·n(d2)d1=［ln(va/d)+(r+05σ2a)t］/σatd2=d1－σat其中，ve代表公司股权价值，va代表公司资产价值，d代表负债的账面价值，r代表市场无风险利率，t代表债务剩余到期时间，σa代表资产价值的百分比标准差，n(d)代表正态