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KMV模型在中國上市公司信用風險度量適用性分析

2008-04-29 00:00:00秦惠林
商場現代化 2008年35期

[摘 要] KMV模型是一種國外普遍應用的信用風險度量模型,本文分析了該模型的基本思想和基本構成,并探討了模型在我國的適應性。

[關鍵詞] KMV模型 信用風險 違約

企業信用風險一直以來都是各經濟主體面臨的最重要金融風險,其測度、規避、防范和控制不僅是商業銀行,也是投資者、供應商、服務商等面臨的重大問題。本文以KMV模型為例,來探討該模型對我國上市公司信用風險度量的適用性。

一、模型基本思想

KMV模型是將期權定價理論應用于貸款和債券估值而開發的信用風險度量模型。模型根據公司股權的市場價格和公司資產的市場價值之間的關系,以及公司股權的波動性和公司資產市場價值波動性之間的關系的分析來預測股權公開交易公司發生違約的可能性。因上市公司行為最終都會體現在其股價波動上,所以股價變化的信息中蘊藏著公司可信度變化的可靠證據,利用期權定價理論建立的KMV模型正是利用股價的波動來評估股權公開交易公司的信用風險。該模型認為企業信用風險主要決定于企業資產市場價值、波動率以及負債賬面價值,當企業資產未來市場價值低于企業所需清償的負債面值時,企業將會違約。

二、模型基本結構

模型給出了預測企業違約概率的計算方法。

首先,計算違約點DP。期權定價理論將公司資產價值看作公司債務的期權,當公司資產價值低于短期負債加長期負債一半時,債務人會違約。故違約點DP=CL+0.5LL,其中CL為短期負債,LL為長期負債。

其次,計算違約距離DD。DD是企業資產未來市場價值的期望值到違約點間距離,DD=(V-DP)/(δVV),其中V為公司資產價值,δV為資產價值波動率,兩者可由以下①與②方程聯立求出。①,其中E為股權市場價值,D為負債賬面價,為到期時間,r為無風險利率。標準積累正態分布函數N()可由d1、d2計算出:,。通過可觀察的公司股權市場價值波動率δE與δV間的關系得②。

最后,計算違約率EDF。KMV公司采用將違約距離與公司歷史違約率相匹配來計算預期違約率,需大量歷史數據,這點在我國尚不具備。此處可采用理論預期違約率替代,假設公司資產價值服從對數正態分布,則理論預期違約率EDF=1-N(DD)。

三、模型適用性

我國金融市場處于新興發展階段,市場開放及規范程度不高,公司財務信息在公司市場價值波動中得不到及時體現,甚至有虛假和錯誤信息。為了降低投資者所面臨的信用風險,KMV模型的很多特點都比其它信用風險模型更適合于度量上市公司的信用風險。

1.優勢分析

(1)是一種動態模型。輸入模型中的數據隨股票市場價格變化更新快,可隨時更新數據計算EDF值,及時反映上市公司信用狀況,為投資者、監管機構等提供較可靠的信用風險評價信息。(2)結果相對客觀公正。模型大量數據都來源于上市公司披露的年報數據及上市公司股票交易價格,這些信息都是公開的,可在證券交易所直接獲取。(3)具前瞻性。模型以股票市場價格數而不是歷史會計數據為基礎,股票價格不僅反映公司歷史與現狀,還具有對公司未來發展前景預期,可預測公司未來可能發生的信用風險。(4)具相對穩定性。模型是基于期權理論的結構性模型,股權被視為企業資產的一種看漲期權,較統計模型具有相對穩定性。(5)適用于任何股權公開交易的上市公司。模型將違約與公司特征聯系在一起,對債務人信用質量的變化更加敏感。

2.存在的問題

盡管KMV 模型有上述優勢,但在我國實踐運用中還存在以下問題。(1)對公司資本結構假設過于簡單。認為公司資本結構一旦確定就不再變化,而事實上在信貸周期內,因再融資、分紅等導致公司資本結構變化的概率很大。(2)數據缺乏。為了把EDF與DD映射起來,需上市公司違約歷史數據庫,但我國因信用體系尚不健全,缺乏企業違約或破產的歷史統計數據,很難把DD轉化成實際EDF。(3)假設利率既定。這使利率風險無法在模型中體現,限制了其在貸款期較長或利率敏感型信用工具上的應用。(4)模型理論EDF計算建立在資產收益正態分布假設基礎上,否則無法求出。

3.改進策略

(1)模型修正。模型推導是基于美國公司大量有效股票市場數據,而我國因股票市場歷史短、效率低等因素,使股價尚不能準確反映上市公司實際資產狀況及模型期權定價思路。因此當應用于我國時可做相應修正,如:張智梅等(2006)提出上市公司非流通股的股權價值可以由非流通股股數乘以每股凈資產得到;李磊寧等(2007)為減小誤差引入了公司資產價值增長率。這些都使得該模型在我國有了進一步的適應。(2)加強數據庫建設。推導EDF與DD間對應關系需上市公司大量違約歷史數據,而我國因企業違約與破產的歷史統計資料嚴重缺乏,無法將DD轉化為預期EDF,影響了模型在我國的應用。因此應抓緊建立和完善關于資產負債狀況、現金流量、管理水平及經濟周期的影響等方面信息的客戶基礎數據庫和及違約損失的時間序列數據庫,為該模型提供完善的數據統計基礎。(3)將模型納入高級信貸風險管理框架。可在制度、技術雙平臺逐步完善基礎上,將量化模型納入高級信貸風險管理框架內,避免信用風險度量模型孤軍奮戰,使其隨整個風險管理體系的完善而聯動發展。

因我國金融市場與歐美等成熟金融市場相比尚屬轉軌和新興發展階段,使KMV模型在我國的應用存在一些問題。但隨著我國金融業市場的不斷開放及信用風險量化趨勢的發展,適應我國國情且與世界先進信用風險管理水平接軌的信用風險模型在我國金融市場的應用將越來越廣泛。

參考文獻:

[1]李磊寧 張 凱:KMV模型修正及在我國上市公司信用風險度量中的應用[J].證券與保險,2007(13)

[2]伍舟宏:現代信用風險度量模型綜述[J].經濟師,2007(3)

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