基于KMV模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理研究

劉亞文

【摘要】信用風(fēng)險是現(xiàn)代商業(yè)銀行面臨的最重要的風(fēng)險，也是導(dǎo)致銀行破產(chǎn)的最常見的原因之一。本文在對當(dāng)前我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理現(xiàn)狀進行分析的基礎(chǔ)上，與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)這一發(fā)展迅速的行業(yè)相結(jié)合，以上市互聯(lián)網(wǎng)公司為研究樣本，通過KMV模型對10家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進行了定量分析，從企業(yè)的角度來刻畫其向銀行借款的違約概率，并根據(jù)實證結(jié)果提出對策建議，對商業(yè)銀行的風(fēng)險管控具有一定意義。

【關(guān)鍵詞】信用風(fēng)險管理 KMV模型 商業(yè)銀行 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)

一、研究背景

信用風(fēng)險是商業(yè)銀行所面臨的核心風(fēng)險，同時也是新巴塞爾協(xié)議中的核心內(nèi)容。目前我國經(jīng)濟處于中高速發(fā)展時期，銀行借貸是大部分企業(yè)的主要融資渠道。因此，強化完善商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理不僅可以防范商業(yè)銀行的內(nèi)部風(fēng)險，同時還可以保障銀行外部金融環(huán)境的穩(wěn)定，具有重要的意義。

2009至2010年在信貸政策相對寬松的環(huán)境下，中國銀行業(yè)釋放出大量信貸。為了獲取規(guī)模擴張和業(yè)績增長，微觀領(lǐng)域某些金融機構(gòu)甚至不惜通過短貸長借、借新還舊、降低房貸標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展業(yè)務(wù)。隨后出現(xiàn)的信托、理財、資管、以及影子銀行等類金融手段，也在某種程度上助長了金融體系擴張，延緩了金融風(fēng)險暴露，推遲了整體不良資產(chǎn)周期。截止2016年12月，我國商業(yè)銀行不良貸款余額為5921億元，比上年增加993億元；不良貸款率為10%，同比增長。，05個百分點。因此需反思我國信用風(fēng)險管理方式，以彌補風(fēng)險管理過程中存在的缺陷和漏洞。

本文以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為例，運用KMV模型對企業(yè)信貸違約風(fēng)險進行定量分析，為商業(yè)銀行在風(fēng)險識別方面提供借鑒。

二、KMV模型思想

KMV模型是基于期權(quán)定價理論對風(fēng)險債券、貸款進行信用風(fēng)險的度量。該模型認為企業(yè)違約概率主要取決于企業(yè)的資產(chǎn)市場價值、資金回報率和企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)。該模型使用了兩種關(guān)系：第一種是企業(yè)股東市值與資產(chǎn)市值之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，第二種是企業(yè)資產(chǎn)價值的波動程度之間的關(guān)系，在此引入違約距離來表示企業(yè)資產(chǎn)未來市場價值的均值到違約點之間的距離，而用企業(yè)期望違約頻率（EDF）來表示企業(yè)未來某一特定時期的違約概率。

假定企業(yè)貸款為OB，貸款到期時企業(yè)的資產(chǎn)市值為OA2，其中OA2>OB。在這種情況下，企業(yè)會歸還到期債務(wù)OB并得到剩余價值OA2-OB。相反，如果企業(yè)資產(chǎn)價值低于OB（例如OA1），那么那么企業(yè)股東將存在違約動機或?qū)嵤┻`約選擇權(quán)。

在企業(yè)發(fā)生違約時，銀行收回的貸款就會少于OB，在某些極端情況下，放款銀行的本金和利息可能全部無法收回，此時銀行的損益為零?？紤]到某些現(xiàn)實情況，企業(yè)違約后銀行還要承擔(dān)法律成本和追賬費用，銀行的損失有可能會超過本金和利息。

如果股票價格S低于執(zhí)行價格X，期權(quán)的買方將會選擇執(zhí)行期權(quán)，期權(quán)的賣方將會承擔(dān)相應(yīng)的損失。如股票價格S超過執(zhí)行價格X，期權(quán)的買方不執(zhí)行期權(quán)，期權(quán)的賣方一直擁有期權(quán)費。

根據(jù)看漲一看跌期權(quán)平價原理，企業(yè)所有者借入一筆貸款時，相當(dāng)于持有一份看漲期權(quán)，如果債務(wù)到期時企業(yè)市場價值大于債務(wù)，企業(yè)所有者執(zhí)行期權(quán)，償還到期債務(wù)并獲利，如果企業(yè)資產(chǎn)市場價值小于其債務(wù)時，企業(yè)所有者放棄期權(quán)，選擇違約并且損失期權(quán)費，即違約概率就是不執(zhí)行期權(quán)的概率。

根據(jù)Black-Scholes（布萊克一斯科爾斯）定價，一份看漲期權(quán)的價值Et由下式給出，其中：

其中：Vt表示企業(yè)資產(chǎn)價值，F(xiàn)為債券面值，T為到期口，t表示當(dāng)前時刻，r表示無風(fēng)險利率。

三、完善商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理對策建議

（1）加強風(fēng)險識別與評估。目前，銀行外部經(jīng)營環(huán)境已發(fā)生巨大變化，因此各商業(yè)銀行應(yīng)轉(zhuǎn)變授信評審思維。一方面，加強對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的研究，把我行業(yè)發(fā)展新趨勢；另一方面，應(yīng)充分應(yīng)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果，通過KMN模型對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進行風(fēng)險評估。根據(jù)最終所計算的違約率，來對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的信貸違約風(fēng)險進行度量。

（2）建立統(tǒng)一和完善的信用風(fēng)險管理數(shù)據(jù)庫。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的顯著特征之一就是擁有龐大的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，這些互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)包括交易次數(shù)、交易金額、交易狀況可以很好地反映互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的運營狀況和資信狀況，這些數(shù)據(jù)如果被商業(yè)銀行加以利用，就能形成完備的信用風(fēng)險評估數(shù)據(jù)庫，有助于更準(zhǔn)確地刻畫違約概率，實現(xiàn)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理。由于我國股票市場建立時間短、各評級機構(gòu)信用數(shù)據(jù)庫代表性不強導(dǎo)致違約率的測算結(jié)果不能反映信用等級的價值，因此，數(shù)據(jù)庫的缺乏成為測算違約率的難度之一。我國應(yīng)盡快建立起完善的商業(yè)銀行信用數(shù)據(jù)庫，為我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的度量研究提供有力的數(shù)據(jù)支撐。

（3）加快互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)信用評價體系的建設(shè)。根據(jù)商務(wù)部（原全國整規(guī)辦）、國資委、工業(yè)和信息化部有關(guān)文件，中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會于2008年開展了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)企業(yè)信用評價工作的試點工作，自開展以來已有百度、騰訊、新浪、搜狐等近300家國內(nèi)知名企業(yè)獲得A級（良好）以上信用等級。對于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險控制，商業(yè)銀行可以通過加快與互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會信用評價中心的合作來實現(xiàn)。

參考文獻：

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