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1、第38卷第10期数学的实践与认识Vol.38No.102008年5月MATHEMATICSINPRACTICEANDTHEORYMay,2008基于KMV模型的我国上市公司信用风险研究12王建稳,梁彦军(1.北方工业大学理学院北京100144)(2.北方工业大学经济管理学院,北京100144)摘要:在KMV框架的基础上对股权价值计算方法进行了改进,通过改进后的方法,计算出1999年至2006年各年所有上市公司的违约距离、理论违约率、企业价值、股权价值等指标数据.从分析的结果来看,上市公司规模对信用风险有一定影响,上市公司规模越大,信用风险越小,公司规模越小,信用风险越大.从违约
2、风险的变化情况看,2003—2006年上市公司的违约距离呈下降态势,说明近年来上市公司的违约风险加大.对比沪深300上市公司股改前和股改后信用状况,发现股改前后信用状况有显著不同,股改后上市公司的违约风险变大.通过违约距离的敏感性分析,认为股权价值波动率对违约距离最敏感.关键词:上市公司;信用风险;KMV模型;违约距离1引言信用风险作为金融业最主要的风险之一,同样在证券市场上的表现也很突出.证券市场上的信用风险是指上市公司、证券中介机构、各种投资者在证券发行、交易和信息披露等过程中,由于一些参与者违反应遵守的诚信原则而造成另一些参与方损失的可能性.近年来,我国证券市场蓬勃发展对
3、国民经济起了巨大的推动作用,但是证券市场的发展还不够规范、不够完善.部分上市公司、中介机构、券商和机构投资者不讲诚信,采取提供虚假信息、粉饰财务报表等方式蒙骗投资者,为了降低投资者所面临的信用风险,利用期权定价理论开发的KMV模型来预测上市公司的违约距离及违约率就十分重要.该模型的很多特点使得它比其它信用风险更适合度量我国上市公司的信用风险.第一,KMV模型是一种动态模型,可以及时反映信用风险水平的变化.股票市场每天都有上市公司股票交易数据,且定期公布财务报表,这使得该模型可以经常更新数据,及时得出反映市场预期和企业信用状况变化的预期违约率第二,KMV模型是一种具有前瞻性的方法
4、,在一定程度上克服了依赖历史数据向后看的数理统计模型缺陷.KMV模型所提供的预期违约率指标来自上市公司股价的分析,股票价格不仅反映了公司的历史和现状,而且反映了市场中的投资者对该公司信用状况未来的发展趋势.第三,KMV模型的预期违约率指标在本质上讲是一种对风险的基数衡量法,与序数衡量法不同,以基数衡量法的最大特点在于不仅可以反映不同公司风险水平的高低顺序,而且可以反映风险水平差异程度,因而更加准确.收稿日期:2007-12-10基金项目:北京市优秀人才培养资助项目(20051D0500207);北京市教育委员会科技发展计划面上项目(km200710009011)10期王建稳,等
5、:基于KMV模型的我国上市公司信用风险研究471.1文献综述[1]国外学者对KMV模型的有效性验证做了一系列研究,McQuown(1993)指出,财务报告反映公司的历史情况,市场价格更能反映公司发展的未来趋势,最准确的信用风险度量[2]方法应该同时使用这两种数据资源.Vasicek(1995)对一含有108只债券的样本采用经期权调整后的收益利差数据,发现利用EDF模型确定定价偏低或偏高的方法来组建组合会产生出明显的超额收益,表明EDF值能够预测公开交易债券的收益变化.MattHewburBat和[3]IrinaKorablev(2002)则使用水平确认和校准的方法对KMV进行验
6、证,研究结果证实KMV模型的输出结果EDF值实际上是偏态分布,并且样本规模的大小、样本公司资产相关[4]性的大小和EDF偏态分布对EDF的预测有很大影响.PeterCrodbie和JeffBohn(2003)专门以金融类公司为样本应用KMV模型,结果显示EDF值在这些公司发生信用事件时或破产前能够准确、灵敏地检测到信用状况的变化.《巴塞尔新资本协议》(2004)提倡使用内部[5]评级法管理信用风险,并推荐使用KMV模型进行内部评级.Stefan.M.Denzler(2006)利用KMV模型的EDF估算股票价格.我国对KMV模型的研究更多地侧重于KMV模型在我国的适用性研究.早期
7、的研究仅[6]仅局限于对KMV模型的理论基础和模型框架的介绍和分析,较有代表性的是杜本峰[7](2002)发表在《经济经纬》的“实值期权理论在信用风险评估中的应用”和王琼与陈金贤[8](2002)发表在《现代财经》的“信用风险定价方法与模型研究”等文章.韩立岩和郑承利(2003)指出KMV模型输入的数据与预测结果的模糊表达更接近事物本质,也更符合决策[9]的要求.鲁炜、赵恒绗和刘冀云(2003)在研究中指出KMV模型中的关键系数eV和eE的[10]关系是随着市场的不同而变化的.郑茂(2005
