房地產(chǎn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量與防范研究

【摘" 要】受融資政策收緊，商品房銷(xiāo)售額下降等多重因素的影響，房地產(chǎn)行業(yè)持續(xù)陷入流動(dòng)性困境，大批房企爆發(fā)債務(wù)危機(jī)。如何有效化解信用風(fēng)險(xiǎn)，是當(dāng)前行業(yè)需要面對(duì)的問(wèn)題。論文選取A公司2018-2022年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，建立KMV模型，對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。結(jié)果顯示A公司在違約事件集中爆發(fā)前便存在較大的債務(wù)違約概率，企業(yè)應(yīng)當(dāng)通過(guò)建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，穩(wěn)定股價(jià)，優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)等方式防止風(fēng)險(xiǎn)水平的進(jìn)一步惡化。

【關(guān)鍵詞】KMV模型；房地產(chǎn)企業(yè)；信用風(fēng)險(xiǎn)

【中圖分類(lèi)號(hào)】F293.3；F275" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號(hào)】1673-1069（2023）11-0064-03

1 引言

A公司成立于1998年，經(jīng)過(guò)20余年的經(jīng)營(yíng)，已跨入千億房企的行列，在房地產(chǎn)行業(yè)中占據(jù)舉足輕重的地位。但近年來(lái)，該公司逐漸顯露出財(cái)務(wù)危機(jī)的跡象，具體表現(xiàn)為商業(yè)票據(jù)的償付糾紛增多、債務(wù)展期工作開(kāi)展。截至2022年11月末，該公司有息負(fù)債規(guī)模為652.94億元人民幣，其中一年內(nèi)到期的有息負(fù)債總計(jì)376億元人民幣，累計(jì)完成209.35億元人民幣有息負(fù)債的展期工作。盡管如此，當(dāng)年12月28日，公司仍然無(wú)法在30天的寬限期內(nèi)支付其境外美元優(yōu)先票據(jù)利息0.11億美元，產(chǎn)生境外債券違約，反映了公司當(dāng)前存在很大的信用風(fēng)險(xiǎn)。

2 KMV模型概述

2.1 KMV模型理論

KMV模型是一種估計(jì)企業(yè)違約概率的方法，它以BSM期權(quán)定價(jià)理論為基礎(chǔ)，將企業(yè)的價(jià)值分解為股權(quán)和債務(wù)兩部分，將股權(quán)認(rèn)定為看漲期權(quán)，將債務(wù)視作看跌期權(quán)。該模型的核心思路是企業(yè)的期望資產(chǎn)價(jià)值如果不足以?xún)斶€其債務(wù)面值，就會(huì)發(fā)生債務(wù)違約。因此，用企業(yè)的期望資產(chǎn)價(jià)值與債務(wù)違約點(diǎn)的差額來(lái)衡量違約風(fēng)險(xiǎn)，該差額便是違約距離。違約距離越大，表明企業(yè)違約的概率越小；違約距離越小，表明企業(yè)違約的概率越大。

2.2 KMV模型計(jì)算步驟

2.2.1 資產(chǎn)價(jià)值與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率計(jì)算

根據(jù)BSM期權(quán)定價(jià)理論，資產(chǎn)價(jià)值與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率的計(jì)算公式如下：

其中，VE表示股權(quán)價(jià)值，VA為企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值，D表示債務(wù)面值，e為自然對(duì)數(shù)的底數(shù)，r表示無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，T表示債務(wù)到期時(shí)限，σA表示資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率， N（d1）、N（d2）表示標(biāo)準(zhǔn)累積正態(tài)分布函數(shù)。

資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率σA與股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率σE之間的關(guān)系為：

2.2.2 違約點(diǎn)與違約距離的計(jì)算

KMV模型將違約點(diǎn)設(shè)置為公司短期負(fù)債與50%的長(zhǎng)期負(fù)債之和，然后與資產(chǎn)價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率結(jié)合計(jì)算違約距離[1]。違約距離是資產(chǎn)預(yù)期價(jià)值與違約點(diǎn)之間的距離，因此，計(jì)算公式為：

DP=STD+0.5LTD

其中，E（VA） 表示資產(chǎn)的預(yù)期價(jià)值，DP表示違約點(diǎn)，STD表示短期負(fù)債。LTD表示長(zhǎng)期負(fù)債，DD表示違約距離。上市公司預(yù)期的資產(chǎn)價(jià)值增長(zhǎng)率是資產(chǎn)回報(bào)率和紅利、利息償付率的差額，但國(guó)內(nèi)不適用該方法，因此，資產(chǎn)價(jià)值增長(zhǎng)率可采用理想化的處理方式，將其設(shè)定為0[2]。

2.2.3 違約概率計(jì)算

違約概率是債務(wù)人在未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)發(fā)生違約的可能性，違約概率（EDF）與違約距離的關(guān)系如下：

EDF=N（-DD）

違約距離和違約概率的關(guān)系是KMV公司依據(jù)國(guó)外的大量歷史違約數(shù)據(jù)制定的。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的債券違約歷史較短，數(shù)據(jù)不充分，缺乏完整的違約歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，無(wú)法形成適用于國(guó)內(nèi)企業(yè)的違約指標(biāo)和違約概率的轉(zhuǎn)換機(jī)制[3]。因此，我國(guó)學(xué)者運(yùn)用KMV模型時(shí)，大多以違約距離來(lái)衡量公司違約風(fēng)險(xiǎn)，本文亦遵循這一做法。

3 KMV模型構(gòu)建與分析

3.1 數(shù)據(jù)選取

本文對(duì)A公司2018-2022年的經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以年為單位作為時(shí)間間隔，根據(jù)公司的財(cái)務(wù)報(bào)表及相關(guān)公告等資料，獲取公司的流通股、非流通股、負(fù)債等信息，從而進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。另外，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率以中國(guó)人民銀行公布的一年定期存款基準(zhǔn)利率為準(zhǔn)，即1.50%，債務(wù)到期時(shí)限參考以往的研究成果與實(shí)際情況，將其設(shè)置為1年。

3.2 股權(quán)價(jià)值與股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率

股權(quán)價(jià)值的計(jì)算公式為：股權(quán)價(jià)值=收盤(pán)價(jià)×流通股股數(shù)+每股凈資產(chǎn)×非流通股股數(shù)。股權(quán)價(jià)值年波動(dòng)率的計(jì)算過(guò)程如下：

首先通過(guò)μ=ln計(jì)算股票日收益率，pt為t日的股票收盤(pán)價(jià)，然后利用方差公式計(jì)算股票收益率的日波動(dòng)率（WE），該公式為WE=，μ為股票的日收益率，最后將股票收益率的日波動(dòng)率與前一年的實(shí)際交易天數(shù)的平方根相乘得出股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率，即σA=W。因此，A公司的股權(quán)價(jià)值計(jì)算結(jié)果如表1所示。

3.3 負(fù)債與違約點(diǎn)

通過(guò)查詢(xún)公司財(cái)務(wù)報(bào)告，利用上文的違約點(diǎn)計(jì)算公式，確定公司短期負(fù)債、長(zhǎng)期負(fù)債與違約點(diǎn)的數(shù)值，具體結(jié)果如表2所示。

3.4 資產(chǎn)價(jià)值與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率

根據(jù)2.2.1中的公式，在MATLAB軟件中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，測(cè)算出各年份的資產(chǎn)價(jià)值與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率，運(yùn)算結(jié)果如表3所示。

3.5 違約距離

在資產(chǎn)價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率與違約點(diǎn)均已得出之后，根據(jù)違約距離計(jì)算公式進(jìn)行計(jì)算，得出違約距離數(shù)值，計(jì)算結(jié)果如表4所示。

3.6 結(jié)果分析

近5年來(lái)，A公司的違約距離整體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，由2018年的6.22下滑至2022年的3.16，盡管在2021年有小幅回升的跡象，但依然處在相對(duì)較低的水平，反映出公司存在較高的信用風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合A公司的發(fā)展?fàn)顩r來(lái)看，近年來(lái)公司銷(xiāo)售業(yè)績(jī)及回款出現(xiàn)下滑，疊加融資渠道受阻等因素，導(dǎo)致公司出現(xiàn)流動(dòng)性緊張情況。與此同時(shí)，A公司短期借款的規(guī)模較大，且長(zhǎng)期借款、應(yīng)付債券等非流動(dòng)負(fù)債的集中到期致使公司的短期債務(wù)持續(xù)攀升。在其貨幣資金難以覆蓋短期債務(wù)的情況下，企業(yè)面臨巨大的債務(wù)清償壓力，甚至出現(xiàn)債券違約。因此，違約距離能夠合理地反映企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，有利于企業(yè)和利益相關(guān)者及早發(fā)現(xiàn)與規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，具備一定的參考價(jià)值。

4 防范建議

4.1 建立信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制

A公司可以通過(guò)收集、分析與評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)防信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，從而保障企業(yè)的信用安全和經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定，達(dá)到事前防范的效果。在公司內(nèi)部可以成立專(zhuān)門(mén)的風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)和培養(yǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理人才，加強(qiáng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。通過(guò)監(jiān)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，防范潛在的風(fēng)險(xiǎn)，避免債券違約等降低公司信譽(yù)的事件發(fā)生。

在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的系統(tǒng)中，A公司可以建立合理的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估平臺(tái)，利用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法，對(duì)收集到的信用風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)行量化和綜合評(píng)估，確定企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，反映企業(yè)當(dāng)前的信用發(fā)展趨勢(shì)[4]。例如本文所使用的KMV模型對(duì)A公司的信用風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行度量，發(fā)現(xiàn)早在公司在發(fā)生債券實(shí)質(zhì)性違約之前就已經(jīng)透露出可能出現(xiàn)違約的趨勢(shì)，在違約距離明顯下降的這一階段，企業(yè)便急需要采取調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，改變負(fù)債結(jié)構(gòu)等措施緩解未來(lái)到期的債務(wù)清償壓力，避免出現(xiàn)負(fù)面事件。由于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法多樣且企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況多變，A公司在選擇評(píng)估方法時(shí)，一定要結(jié)合自身的實(shí)際，選擇適合企業(yè)現(xiàn)狀的方法。在條件允許的情況下，可使用KMV模型等多種信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具組合對(duì)企業(yè)進(jìn)行全面的評(píng)估。

4.2 維護(hù)股價(jià)的穩(wěn)定

通過(guò)對(duì)KMV模型的分析可以發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)，A公司的股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率在逐年升高，而違約距離卻明顯下降，二者大致呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系。由此可以判斷股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率在一定程度上影響公司的信用水平，A公司有必要采取措施穩(wěn)定股價(jià)，減少股票市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。

首先，A公司應(yīng)該增強(qiáng)自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。目前房地產(chǎn)行業(yè)已進(jìn)入存量時(shí)代，大規(guī)模拿地等資源獲取能力已被精細(xì)化運(yùn)營(yíng)能力取代，房地產(chǎn)企業(yè)面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型[5]。這要求公司應(yīng)在充分考慮自身實(shí)力和預(yù)期收益的基礎(chǔ)上，制定和調(diào)整適合自己的發(fā)展策略，在投資、開(kāi)發(fā)及銷(xiāo)售等各個(gè)環(huán)節(jié)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析、智能化技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化流程等手段，提高管理效率，降低成本和風(fēng)險(xiǎn)，最終實(shí)現(xiàn)房產(chǎn)質(zhì)量與客戶(hù)滿(mǎn)意度的提升，這樣有利于增強(qiáng)公司的盈利能力，提升公司的價(jià)值，減輕投資者對(duì)公司發(fā)展前景的擔(dān)憂(yōu)。

其次，A公司應(yīng)當(dāng)建立良好的信息披露制度。信息披露是上市公司與投資者實(shí)現(xiàn)交流的重要途徑，也是影響股價(jià)波動(dòng)的重要因素之一。公司應(yīng)該真實(shí)、準(zhǔn)確且及時(shí)地披露與公司經(jīng)營(yíng)相關(guān)的各種信息，包括財(cái)務(wù)情況、重大事項(xiàng)、風(fēng)險(xiǎn)提示等。這樣有助于投資者更好地了解公司的真實(shí)狀況，避免信息不對(duì)稱(chēng)造成市場(chǎng)恐慌或過(guò)度炒作，從而達(dá)到穩(wěn)定股價(jià)的目的。

最后，A公司可選擇股票回購(gòu)或董監(jiān)高增持股票。股票回購(gòu)可以減少流通股股數(shù)，提高每股收益和股東價(jià)值；董監(jiān)高增持股票向外界表明了公司對(duì)自己業(yè)績(jī)與前景的信心與維護(hù)公司及全體股東利益的決心。此二者均可以穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期，增強(qiáng)投資者信心。

4.3 優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)

企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值應(yīng)當(dāng)始終保持在違約點(diǎn)的上方，當(dāng)二者接近甚至相交時(shí)，公司的信用風(fēng)險(xiǎn)隨之加大。因此，A公司有必要對(duì)自身的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化管理。

首先，A公司應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)資產(chǎn)的流動(dòng)性水平。適當(dāng)處置低質(zhì)項(xiàng)目，減少土地儲(chǔ)備，對(duì)于具備一定市場(chǎng)潛力和價(jià)值的項(xiàng)目，可以考慮通過(guò)轉(zhuǎn)讓或并購(gòu)的方式，將項(xiàng)目出售給有意愿和能力的其他房企或投資者，從而實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)輕量化和現(xiàn)金回流。某些項(xiàng)目可能已經(jīng)嚴(yán)重虧損或無(wú)法繼續(xù)開(kāi)發(fā)，可以考慮通過(guò)合作或清盤(pán)的方式，與相關(guān)方協(xié)商解決債務(wù)問(wèn)題，盡量減少損失和影響。對(duì)于銷(xiāo)售情況不佳的商品房，可利用打折促銷(xiāo)、增加福利的方式來(lái)提升銷(xiāo)量，降低庫(kù)存。

其次，A公司應(yīng)該優(yōu)化債務(wù)結(jié)構(gòu)。根據(jù)項(xiàng)目的流動(dòng)性和周期，選擇適合的融資期限，匹配相應(yīng)的融資工具，對(duì)于建設(shè)周期長(zhǎng)、回款慢的項(xiàng)目，不宜進(jìn)行短期債務(wù)融資。否則，會(huì)導(dǎo)致投融資期限錯(cuò)配，增加短期償債壓力，加劇企業(yè)債券違約的風(fēng)險(xiǎn)[6]。

最后，A公司應(yīng)當(dāng)統(tǒng)籌平衡資金安排，防止債務(wù)過(guò)度集中兌付。在進(jìn)行債務(wù)融資時(shí)，公司內(nèi)部應(yīng)當(dāng)統(tǒng)一規(guī)劃與調(diào)配，保證債券到期日均勻分布，同時(shí)需要及早制定債務(wù)清償計(jì)劃，落實(shí)資金來(lái)源，保證如期償還。

【參考文獻(xiàn)】

【1】蔡真，林菁，薄棟.房地產(chǎn)調(diào)控與房企違約風(fēng)險(xiǎn)——基于KMV模型和面板回歸的分析[J].重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2023，35（05）：115-127.

【2】陳致遠(yuǎn)，劉成昆，陳蔚.我國(guó)保理業(yè)務(wù)信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別——基于修正的KMV模型[J].學(xué)術(shù)研究，2019（02）：96-102.

【3】周艷琴.泰禾集團(tuán)債券違約影響因素案例研究[D].哈爾濱：哈爾濱商業(yè)大學(xué)，2022.

【4】崔秀梅，溫素彬，龍思珗.數(shù)智化管理會(huì)計(jì)的價(jià)值意蘊(yùn)和體系構(gòu)建[J].財(cái)會(huì)月刊，2023，44（05）：47-51.

【5】張耀，張冬冬.房地產(chǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑探析[J].時(shí)代經(jīng)貿(mào)，2023，20（09）：98-101.

【6】張馨月，郝濤.投融資期限錯(cuò)配與企業(yè)債券違約風(fēng)險(xiǎn)[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2022（02）：63-71.