（统计学专业论文）基于KMV模型的上市公司信用风险度量研究.pdf

硕l j 学位论文 曼nu ! 皇曼曼皇曼皇量曼舅皇曼皇曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼皇曼! 曼曼曼曼 摘要 我国上市公司的信用缺失给我国经济发展带来巨大的消极影响。由于我国上 市公司缺乏适合国情的可以监测自身和有交易关联的对方的信用风险度量模型， 给信用风险管理带来了很大的困扰。通过借鉴和学习国际上的先进信用风险管理 技术和方法，建立适合我国国情的信用风险度量的模型和方法，是信用风险管理 者面临的一个重要课题。正是在这样的背景下，本文就我国上市公司信用风险度 量进行相关研究。 基于此，本文采用定性和定量结合的方法对信用风险度量模型进行了理论分 析和实证检验研究。本文首先介绍了信用风险、上市公司信用风险、信用风险度 量指标、信用风险度量模型、信用风险评级和信用风险管理的相关概念，分析了 信用风险度量在信用风险管理中的基础性作用；其次，重点探讨了几种现代度量 模型的主要内容、特征和优缺点，并对它们从理论和适用性两个方面做了详细对 比，从而得出：k m v 模型比较适合用于度量我国上市公司的信用风险；接下来， 详细阐述普遍使用的基于标准欧式期权的k m v 模型理论的基础和主要内容，并 利用我国的最新的上市公司数据对k m v 模型的应用作了实证分析。实证结果表 明，该模型能比较准确度量我国上市公司的信用风险；最后，将普遍使用的基于 标准欧式期权的k m v 模型进行改进，用障碍期权的理论估计资产的价值，构建 了基于障碍期权的k m v 模型，从经济意义上论证了该模型的可行性，并利用我 国最新的上市公司数据对基于障碍期权的k m v 模型进行了实证分析。实证结果 表明，改进后的k m v 模型能比较准确度量我国上市公司的信用风险，而且比基 于标准欧式期权的k m v 模型更有效。 关键词：上市公司；信用风险；k m v 模型；违约距离；统计检验 i i 基于k m v 模型的 ：市公习信用风险度器研究 a b s t r a c t c h i n e s el i s t e dc o m p a n i e s c r e d i tl a c kb r o u g h ta b o u tt h ee n o r m o u sn e g a t i v e i m p a c t t oc h i n e s ee c o n o m i c d e v e l o p m e n t t h el a c k o fs u i t a b l ec r e d i t r i s k m e a s u r e m e n tm o d e l st om o n i t o rc h i n e s el i s t e d c o m p a n i e sa n dt h e i rt r a n s a c t i o n s a s s o c i a t e di sab i gp r o b l e mt ot h ec r e d i tr i s km a n a g e m e n t t h r o u g hr e f e r e n c ea n d l e a r n i n gi n t e r n a t i o n a la d v a n c e dc r e d i tr i s km a n a g e m e n tt e c h n i q u e sa n dm e t h o d st o e s t a b l i s hs u i t a b l et h ec r e d i tr i s km e a s u r e m e n to fm o d e l sa n dm e t h o d si sa ni m p o r t a n t t o p i ct ot h ec r e d i tr i s km a n a g e m e n t t h i sa r t i c l et oc a r r yo u tr e l e v a n tr e s e a r c hm e a s u r e o nt h ec r e d i tr i s ko fl i s t e dc o m p a n i e si nc h i n a u n d e rt h i sb a c k g r o u n d b a s e do nt h i s ，t h i sa r t i c l eu s e dq u a l i t a t i v ea n dt h ed e m o n s t r a t i o nm e t h o dt o c a r r i e do nt h et h e o r e t i c a la n a l y s i sa n dt h er e a ld i a g n o s i se x a m i n a t i o nr e s e a r c ht ot h e c r e d i tr i s km e a s u r em o d e l f i r s t ，t h i sp a p e ri n t r o d u c e dc r e d i t r i s k ，c r e d i tr i s ko fl i s t e d c o m p a n i e s ，t h em e a s u r e m e n ti n d i c a t o r so fc r e d i tr i s k ，c r e d i tr i s km e a s u r e m e n tm o d e l s ，c r e d i tr i s k r a t i n ga n dc r e d i tr i s km a n a g e m e n tc o n c e p t s ，a n da n a l y s i s e dt h ei m p o r t a n tf u n d a m e n tr o l eo ft h e c r e d i tr i s km e a s u r e m e n ti nt h ec r e d i tr i s km a n a g e m e n t ；n e x t ，i nt h i sf o u n d a t i o ni n t r o d u c e d w i t he m p h a s i ss e v e r a lk i n do fm o d e mm e a s u r em o d e lt h ep r i m a r yc o v e r a g e ，t h e c h a r a c t e r i s t i ca n dt h eg o o da n db a dp o i n t s ，a n dh a v em a d et h ed e t a i l e dc o r r e l a t i o nt o t h e mf r o mm o d e li t s e l fa n dc h i n a sf e a s i b l et w oa s p e c t s ，t h u so b t a i n st h ek m vm o d e l t ob es u i t a b l ef o ro u rc o u n t r ya tp r e s e n tn a t i o n a lc o n d i t i o n ；o n c em o r e ，i n t r o d u c et h e t h e o r yo fk m vm o d e lb a s e do nt h ev a n i l l ao p t i o n si nd e t a i li n c l u d i n gt h ef o u n d a t i o n a n dt h ep r i m a r yc o v e r a g e ，i n t r o d u c e dt h ek m vm o d e lt h ei n t e g r i t y , i n c l u d i n gt h e k m vm o d e lb a s e do nt h ev a n i l l ao p t i o n sa p p l i e si nt h ef i r mc o m ei n t ot h es t o c k m a r k e t ，a n da n a l y s i st h ek m vm o d e li no u rc o u n t r yb a n k i n gi n d u s t r yb yu s i n go u r c o u n t r y n e w e s td a t ao fc o r p o r a t ei ns t o c km a r k e t ；f i n a l l y , i n t r o d u c et h et h e o r yo f k m vm o d e lb a s e do nt h eb a r r i e ro p t i o n si nd e t a i li n c l u d i n gt h ef o u n d a t i o na n dt h e p r i m a r yc o v e r a g e ，i n t r o d u c e dt h ek m v m o d e lt h ei n t e g r i t y , i n c l u d i n gt h ek m vm o d e l b a s e do nt h ev a n i l l ao p t i o n sa p p l i e si nt h ef i r mc o m ei n t ot h es t o c km a r k e t ，a n d a n a l y s i st h ek m v m o d e li no u rc o u n t r yb a n k i n gi n d u s t r yb yu s i n go u rc o u n t r y n e w e s td a t ao f c o r p o r a t ei ns t o c km a r k e t k e yw o r d s ：l i s t e dc o m p a n y ；c r e d i tr i s t ；k m vm o d e l ；d e f a u td i s t a n c e ；s t a t i s t i c a l t e s t i i i 硕 学位论文 插图索引 图2 1信用风险与市场风险的概率分布比较9 图4 1k m v 模型简图一3 8 图4 2 违约距离d d 与期望违约概率e d f 映射图4 1 苯于k m v 模型的f ：市公司信用风险度晕研究 附表索引 表3 1o c c 评级方法要求的贷款损失准备金2 3 表3 2 穆迪和标准普尔公司的信用评级2 3 表4 12 0 0 8 年估计样本违约距离一4 3 表4 2曼一惠特尼u 检验结果4 5 表4 3 两独立样本的k s 检验结果4 5 表4 4 两个独立样本的游程检验结果4 6 表4 5 极端反应检验结果4 6 表5 12 0 0 8 年估计样本违约距离排序表5 4 表5 2曼一惠特尼u 检验检验结果5 5 表5 3两个独立样本的k s 检验结果一5 5 表5 4 两个独立样本的游程检验结果5 5 表5 5 极端反应检验结果5 5 表5 6 均值差5 6 表5 7 秩和差比较一5 6 附表12 0 0 8 年资产价值、资产波动率表6 6 v i l 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取 得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何 其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献 的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法 律后果由本人承担。 作者签名： 鸯峰 日期易叼年箩月1 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被 查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入 有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编 本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密d ，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密d 。 ( 请在以上相应方框内打“) 日期：砷岁月f 日 日期伽。7 年，月j 日 蜂缆 捌芦 名名签签者师作导 硕t = 学位论文 1 1 选题背景及意义 第1 章绪论 从1 9 9 0 年我国证券市场建立至今，上市公司从小到大，从弱到强，不断发展 壮大，己经成为国民经济中最重要组成部分之一。证券市场在取得巨大成就的同 时，也积累了很多的问题，其中上市公司的信用问题最为突出。市场经济从本质 上来说就是信用经济，作为国民经济中最重要组成部分之一的上市公司，其信用 问题当然不可忽视。 近年来，上市公司违规行为频频曝光，具体表现在以下几方面：( 1 ) 上市公 司违规担保。许多上市公司之间、上市公司与其母子公司之间或关联公司之间， 沿着担保一再担保一反担保轨迹衍生了一个“担保网络”，致使信用风险急剧增 加。这就好像地雷阵一样，一旦“网络”中的某个公司出现还款困难，其他关联公 司便可能一同被“引爆”。据沪深证券交易所统计，截至2 0 0 4 年底，沪市8 3 6 家公 司中，存在违规担保的上市公司有1 4 8 家，违规担保总额为2 3 8 8 亿元；深市公司 违规担保的金额为1 8 6 亿元。2 0 0 6 年底涉及担保的上市公司多达6 0 0 多家，约占 总体上市公司比例的5 0 ，披露的担保总额超过千亿元。( 2 ) 大股东违规占用上 市公司资金。一部分上市公司的控股公司或母公司不管上市公司的生产经营的情 况，大量并且长期占用上市公司的资金，上市公司只好再向商业银行融资，使生 产经营成本加高，公司情况迅速恶化。2 0 0 2 年底，中国证监会曾普查1 1 7 5 家上 市公司，发现6 7 6 家公司存在大股东占款现象，占款总额为9 6 7 亿元；2 0 0 3 年共 有6 2 3 家公司被占用资金，总额为5 7 7 亿元；2 0 0 4 底占用资金继续保持在5 0 9 亿 元左右。( 3 ) 上市公司在关联交易披露中存在问题。部分控股公司或母公司利用 配股或关联交易，使控股公司或母公司的大量不良资产进入上市公司，使上市公 司整体资产质量下降，甚至被淘空，例如s t 石化a 截至2 0 0 1 年底应收控股股东 深圳石化集团及其附属公司的应收款项约1 1 亿元，2 0 0 1 年报对这笔巨额应收款 全额计提了坏账准备，致使s t 石化当年每股每股亏损一5 1 9 5 元，每股亏损成为 沪深两市之最。年报显示，公司每股净资产为5 4 2 元，已严重资不抵债。( 4 ) 高 管违规问题从2 0 0 3 年1 月份到2 0 0 5 年底的两年内，先后就有奥园发展、啤酒 花、山东巨力、开开实业、东北高速等数十家上市公司高管违规后外逃，卷走资 金或造成资金黑洞总计数百亿元。( 5 ) 上市公司会计信息披露存在问题。由于我 国正处于由计划经济体制向社会主义市场经济体制转型的过渡时期，相对于西方 发达国家的证券市场来说，我国的证券市场还处于发展阶段，用虚假陈述、不实 基于k m v 模型的 二市公司信用风险度量研究 表达、误导信息以获得再次融资的资格，靠证券市场上获得的资金维持公司的正 常运转，一旦败露，上市公司必将受到严厉的查处。这对于商业银行来说，信用 风险是巨大的。 据统计，自2 0 0 1 年来，每年约有三十多家上市公司本身因为借款违约被商业 银行告上法庭( 不包括上市公司子公司违约案件和上市公司担保而介入的案件) 。 虽然涉案公司的家数上升并不十分明显，但涉案的金额却逐年明显地增加。上市 公司的信用缺失给我国经济发展带来了巨大的消极影响，它不仅降低了社会资源 配置的效率，对金融机构的安全运行造成了严重的威胁，而且使投资者蒙受了巨 大的经济损失，不利于我国上市公司的可持续发展，直接危害到证券市场的健康 发展。 我国信用风险研究起步较晚，信用风险的度量和控制技术相对滞后。目前我 国的信用风险分析还停留在以专家分析法和基于财务指标的分析为主的定性分析 方法阶段，国内的机构和学者对基于计量经济学和统计分析的信用风险度量模型 的研究大都在理论方面，缺少在实际中的检验，推广运用的较少，远远不能满足 实际的需要。因此，本文认为应该在借鉴和学习国际上的先进信用风险管理技术 和方法的基础上，结合我国实际的金融环境，尽快地建立适合我国上市公司的信 用风险评价模型以期加强对我国上市公司的信用风险管理，同时对我国商业银行 的信用风险模型提供借鉴与参考，对于健全中国的信用制度，构筑严格的信用管 理体系、建立完善的社会主义市场经济体制具有重大的意义。 1 2 国内外研究现状 国外学者对信用风险度量的研究开始较早，信用风险度量技术大体可分为两 类：传统方法和现代方法【l 】。但是很难在它们之间做出严格的划分，特别是因为 在现代模型中沿用了许多传统模型中较好的思想和观念。 传统的信用风险度量方法，主要包括z 计分模型、z e t a 模型、l o g i t 模型、 神经网络模型等，这类方法注重从历史数据中获得违约信息。线性区别模型是最 早用来度量信用风险的模型，自b e a v e r 2 】先以单变量切入、a l t m 一3 】拓展到多变 量区别分析之后，多元统计分析特别是多元判别分析技术获得广泛应用，由此又 发展了两类改进的模型：一类是统计模型，另一类是人工智能模型。a l t m a n 于1 9 6 8 年提出了著名的z 计分模型，并于1 9 7 7 年对z 计分模型进行了修正和扩展，建 立了z e t a 评分模型。类似的研究有h o r r i g a n 4 1 ，p o g u e 和s o l d o f s k y 5 1 ，w e s t 6 1 ， p i n c h e s 和m i n g o 7 ，8 】，a l t m a n 和k a t z 9 】等。a l t m a n 的z 计分模型和z e t a 模型 给出的是企业是否会违约的预测，而非企业的违约概率。o h l s o n 1 0 】，z a v g r e n l i u 试图利用假设条件比较宽松的l o g i t 分析来建立预测模型，并拉大违约公司与正 2 硕，f j 学位论文 _ ii_,i i i i 曼曼曼曼曼皇曼量曼曼曼曼量曼曼曼皇曼曼曼曼曼曼曼曼舅曼量皇曼量曼曼 常对照公司的样本数差异，在明确“违约”定义的前提下，选取反映公司偿债能力、 盈利能力、管理能力、流动性等财务比率作为预选指标，运用历史数据对预选指 标进行显著性检验和多重共线性检验，确保最终纳入模型的变量与因变量( 违约概 率) 具有显著的相关性，各自变量之间的信息重叠尽量少。结果表明4 项财务资 料对评估破产概率具有统计显著性，判别正确率高达9 0 以上。p r o b i t 模型的基 本形式与l o g i t 模型相同，区别在于其假设事件发生的概率服从累积标准正态分 布，而最早使用该模型来进行财务危机预测的著名学者为z m i j e s k i 1 2 】。除了l o g i t 分析方法外，许多非参数方法也应用于违约概率估计，如l u n d y 【1 3 】运用聚类分析 方法对消费贷款申请者的信用进行评估。在人工智能模型方面，d u t t a 和s h e k h a r 1 4 】 第一个将神经网络应用于债券信用评级，研究不同数目的自变量及网络构架对等 级分辨能力的影响；此后o d o m 和s h a r d ”】，a l t m a n 1 6 】，d e s a i 、c r o o k 和 o v e r s t r e e t 1 7 】等也相继进行了相关研究。 上世纪9 0 年代以后，随着银行信贷业务的竞争日趋激烈，金融机构资产状况 日益多样化，表外衍生品交易的快速发展以及1 9 9 6 年巴塞尔协议修正案的推动， 国际银行业出现了一系列更多应用现代金融理论和工程化技术方法度量信用风险 的模型，由此形成了现代信用风险的度量方法。目前比较流行的信用风险管理模 型主要有以下几个：k m v 公司的k m v 模型【1 8 】、j p 摩根的c r e d i tm e t r i c s 模型【”】、 瑞士信贷银行的c r e d i tr i s k + 模型【1 8 】以及麦肯锡公司的c r e d i tp o r t f o l i ov i e w 1 8 】模 型。 国外学者对上述模型还进行了许多后续研究v a s i c e k 1 9 】研究一个含有1 0 8 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k m v 模型确定定价偏 低或偏高的方法来组建组合会产生明显的超额收益，也就是说可以运用e d f 模型 对公开交易债券的收益变化做出预测。j e f f e r y 2 0 】经过研究表明在信用质量最高 时，信用分布与标准普尔评级是相一致的，而信用质量中等和较低时，信用分布 更多的与平均的预期违约概率相符。r o g e rm s t e i n 2 1 】在对原k m v 模型进行分析 后，通过与现实情况因素进行对比，提出了模型自身存在的一些预测问题和模型 相关的改进意见。m a t t h e wk u r b a t 和i r m ak o r a b l e v l 2 2 】则使用水平确认和校准的方 法对k m v 进行了验证，研究结果证实k m v 模型的输出结果预期违约概率值实 际上是偏态分布，并且样本规模的大小、样本公司的资产相关性的大小和预期违 约概率的偏态分布对预期违约概率的预测结果有很大的影响，他们选用1 9 9 1 年到 2 0 0 1 年间上千家美国公司的数据作为样本，计算出的样本公司资产相关性在 o 1 。0 2 之间，用中位数预期违约概率替代均值预期违约概率，并按中位数预期违 约概率小于2 0 和等于2 0 将样本公司分为两类，分别描绘出的预期违约率轨迹与 十年间实际发生的违约率轨迹匹配性很好，证明k m v 模型是十分有效的。p e t e r c r o d b i e 和j e f fb o h n 2 3 】专门以金融类公司为样本应用k m v 模型，结果显示预期 3 基于k m v 模型的f ：市公司信用风险度量研究 违约概率值在这些公司发生信用事件时或破产前能够准确、灵敏地监测到信用质 量的变化。 我国学者对信用风险度量研究起步比较晚，在传统方法方面，陈静【2 4 】主要运 用判别分析对1 9 9 8 年被特别处理的2 7 家上市公司进行了财务失败预测研究。陈 静的研究是国内第一个以上市公司为样本判定企业财务困境的成果，虽然方法选 择、样本构造、判别标准等方面还有待继续深入，但其意义却是十分重要的，标 志着国内研究企业财务困境问题的开始。陈晓、陈治鸿【2 5 】采用s t 和非s t 公司 财务数据运用l o g i t 模型对上市公司进行了预测，判别准确率为8 6 5 ，但还是 没有说明判定s t 公司的概率临界值，只是一次性的预测。王春峰、万海晖和张 维【2 6 】以某国有商业银行的信用风险评估为例，选取了9 0 余家企业客户为对象， 有效样本总数为8 7 ，将这8 7 家企业划分为训练子样本和测试子样本两个组合， 并利用主因子分析法提取了5 个比率，利用线性判别分析法和神经网络法信用风 险评估信用风险。结果表明无论对于训练样本还是测试样本神经网络都优于判别 分析法。 在现代方法方面，我国学者主要就国际上现有测量方法进行介绍，然后结合 我国实情对违约概率进行实证研究，自主研发测量模型却极少。沈沛龙【2 。7 】对目前 在国际上比较著名的信用风险管理模型c r e d i tm e t r i c s ，c r e d i tm o n i t o r ， c r e d i t r i s k + ，c r e d i tp o r t f o l i ov i e w ，l o a n a n a l y s i ss y s t e m 等方法进行了一系列的比较， 研究了模型建立的理论基础和模型之间的相互关系，阐述了现代信用风险度量技 术和方法的特点和发展趋势，对我国商业银行信用风险模型的建立具有现实的指 导意义。 我国学者从1 9 9 8 年开始关注k m v 模型。但大量的实证研究和相关的文献 资料则是在近几年内形成的。早期的研究仅仅局限于对k m v 模型的理论基础和 模型框架的介绍与分析，较有代表性的是杜本峰【2 8 】发表的“实值期权理论在信用 风险评估中的应用”和王琼与陈金贤【2 9 】发表的“信用风险定价方法与模型研究”等 文章。以后的研究主要分为两类： 一类是不修正k m v 模型，直接用国内的样本数据进行验证。通常按照k m v 模型的基本框架并利用国外研究的模型和关系函数，以我国上市公司为样本，只 是所选用的样本数据规模及分类有所不同，薛锋等【3 0 】以一家上市公司为样本，程 鹏和吴冲锋【3 l 】以多家上市公司为样本并将其划分为不同的类别，如划分为绩优 股、绩差股和高科技股，叶庆祥【3 2 】以实际逾期违约不还本付息的并被起诉的公司 为例，杨星和张义强【3 3 】直接以s t 股票作为违约公司的，验证后的基本结论是， k m v 模型的风险预测方法可以弥补传统方式的不足，有着很好的运用前景。易 丹辉，吴建吲3 4 】采用分行业进行样本选取，将公司公为工业、商业和公用事业三 大类进行实证，通过比较违约距离及其标准差，得出结论认为借助违约距离衡量 4 硕卜学位论文 上市公司的信用风险是可行的，并且资产规模是影响违约的一个关键因素。郑茂 t 3 5 j 贝, u 采用绩优股、s t 股和退市股三类样本进行实证，发现对于绩效好的上市公 司，预期违约概率没有给出错误信息，但对于高风险的s t 股和退市股，预期违 约概率区别不明显，经过反向推测股权市值和公司资产市值，发现这两项指标在 先前计算中存在着高估的情况。其原因是我国股市机制不够完善和资产正态分布 的假设造成的。石晓军和任若恩【3 6 】的实证结果表明，m e r t o n 型违约模型的因素在 中国找到坚实的统计证据，但是同时还不足以解释中国上市公司的信用风险，需 要进一步的修正。朱小宗和张宗益【3 7 】从模型假设、模型设定与参数估计的优势和 劣势等方面剖析了当前比较著名的现代信用风险管理度量模型，并进行范式比较 和实证比较，发现建模方法不同，预测效果也相差较大，最后对这些模型做出了 评价。李秉祥【3 8 】通过上市公司的s t 和非s t 的数据，利用概率阀值的方法对k m v 模型进行实证，表明该模型具有较好预测功能。 另一类则在修正k m v 模型的基础上，再用国内的样本数据进行验证，以探 求在我国的具体适用性。虽然k m v 模型己经被证明是很有效的信用风险量化技 术，并且在国外应用非常广泛，但由于k m v 模型只是一个概念性框架，没有给 出具体的计算公式，k m v 模型中最关键的期权定价公式使用的是 v k ( v a s i c e k k e a l h o f e r ) 模型，而v k 模型和资产价值与股权价值的关系函数一直 作为k m v 公司的商业秘密没有公布，同时考虑到k m v 模型创建时的宏观经济 背景与我国的现行经济环境不同这一因素，所以在研究中必须对k m v 模型进行 改进和修正以建立适合我国的模型。这方面的研究主要围绕计算预期违约概率所 需要三个参数进行：违约点的设定和公司资产价值与公司资产价值的波动率的关 系式的拟合。关于违约点的设定问题。韩立岩和郑承利【3 9 j 分别指出k m v 模型输 入的数据与预测结果的模糊表达更接近事物的本质，也更符合决策的要求，提出 k m v 违约预测模型中固定违约点的缺陷，建议在k m v 模型基础上采用模糊随机 方法对公司违约预测进行探讨；在进一步的研究中又将违约点模糊化，以模糊事 件表示违约，从而修改确定公司股权价值的期权公式，并通过案例分析表明他们 提出的模糊方法是可行的。张玲和杨贞柿【4 0 】计算出三种违约点值情况下样本公司 的违约距离，然后对配对样本的违约距离作t 检验和w i l c o x o n 秩检验，认为当模 型的违约点值设定为违约点值等于流动负债，模型对上市公司具有最强的分辨能 力。关于公司资产价值与公司资产价值的波动率的关系式的拟合问题。鲁炜和赵 恒珩【4 1 】在研究指出k m v 模型中的关键系数资产价值与公司资产价值的波动率的 关系是随市场不同而变化的，因此他们利用中国股市的数据，采用了全新的方法 计算k m v 模型中最关键的公司价值和公司价值波动性，即利用固定增长模型的 自由现金流量( f c f f ) 法计算公司价值和利用1 9 8 6 年波勒斯勒( b o l e r s l e v ) 提出的广 义条件异方差模型( g a r c h ) 计算股权价值波动性，最后用一个两参数的w e i b u l l 5 幕于k m v 模型的i ：市公司信用风险度量研究 分布来描述公司资产价值的波动率和股权价值波动率的关系函数，实证结果显示 与k m v 模型相比较，他们所拟合的关系函数更能有效的反映中国市场的真实情 况。另外，k m v 模型创建于西方国家的经济背景，上市公司的所有股权均是可 以上市流通的，不存在非流通股问题，因而它在计算股权价值时将股票的价格与 股票总数简单相乘即可确定，而我国由于特殊的国情造成了上市公司特殊的股权 结构，不能简单将流通股数与非流通股数简单相加来确定，因此我国学者研究了 多种不同的方法解决非流通股的折算问题。董颖颖，薛锋【4 2 l 指出，目前协议转让 的国有股的价格基本都是围绕每股净资产浮动，因而可构造一个以每股净资产为 自变量，股票转让价格为因变量的线性回归模型。 1 3 研究课题来源 本课题来源于许鹏教授主持的教育部新世纪优秀人才支持计划新型金融危 机及其对中国经济影响的统计测度和湖南省自然科学基金开放条件下金融运 行异常情况的统计监测。 1 4 研究的思路与内容 1 4 1 研究思路 本文研究的是我国上市公司信用风险的度量。围绕这个主题，论文首先介绍 了信用风险、上市公司信用风险、信用风险度量指标、信用风险度量模型、信用 风险评级和信用风险管理的相关概念，分析了信用风险度量在信用风险管理中的 基础性作用；其次，重点探讨了几种现代度量模型的主要内容、特征和优缺点， 并对它们从理论和适用性两个方面做了详细对比，从而得出：k m v 模型比较适 合用于度量我国上市公司的信用风险；接下来，详细阐述普遍使用的基于标准欧 式期权的k m v 模型理论的基础和主要内容，并利用我国的最新的上市公司数据 对k m v 模型的应用作了实证分析。实证结果表明，该模型能比较准确度量我国 上市公司的信用风险；最后，将普遍使用的基于标准欧式期权的k m v 模型进行 改进，用障碍期权的理论估计资产的价值，构建了基于障碍期权的k m v 模型， 从经济意义上论证了该模型的可行性，并利用我国最新的上市公司数据对基于障 碍期权的k m v 模型进行了实证分析。实证结果表明，改进后的k m v 模型能比 较准确度量我国上市公司的信用风险，而且比基于标准欧式期权的k m v 模型更 有效。 1 4 2 本文结构 本文内容共分为五章： 6 项 j 学位论文 第一章介绍论文的选题背景和意义、文献综述、研究思路和方法。 第二章从对信用风险、特点进行了阐述，分析了上市公司的信用风险，在介 绍信用风险度量的指标和信用风险管理的流程、策略和原则的基础上总结了信用 风险度量在信用风险管理中的重要的基础性作用。 第三章主要介绍了信用风险管理模型的和比较。分析了引发度量方法发展的 原因，介绍各种模型的特点，对两类模型各自进行了理论和适用性比较。 第四章运用基于标准欧式期权的k m v 模型实证研究我国上市公司信用风险。 首先介绍了基于标准欧式期权的理论基础，接下来利用我国股票市场的基本信息， 选取6 0 家具有代表性的上市公司作为样本，并根据k m v 模型的基本步骤首先求出 股票收益的同标准差以及年标准差，再利用m a t l a b 7 0 软件编程求出l 蝴v 模型中的 两个变量资产价值及其波动率，最后代入违约距离的求解公式求出每个公司的违 约距离，并且运用s p s s 软件对结果进行统计检验和比较分析得出实证结果比较准 确的反映了公司的实际信用状况，从定量的视角表明该模型在我国的适用性。 第五章用基于障碍期权的理论对资产价值的估计进行了改进，并运用改进后 的基于障碍期权的k m v 模型实证研究我国上市公司信用风险。首先从分析了将障 碍期权引入到求解资产的价值的可行性性并从理论上比较了该改进的对信用风险 度量的影响。接下来利用我国股票市场的基本信息，选取6 0 家具有代表性的上市 公司作为样本，并根据k m v 模型的基本步骤首先求出股票收益的日标准差以及年 标准差，再利用m a t l a b 7 0 软件编程求出模型中的两个变量即资产价值及其波动率， 最后代入违约距离的求解公式求出每个公司的违约距离，并且运用s p s s 软件对结 果进行统计检验得出实证结果比较准确的反映了公司的实际信用状况，从定量的 视角表明该模型在我国的适用性；最后通过比较分析得出该模型比普遍的基于标 准欧式期权的k m v 模型更有效的度量我国上市公司的信用风险。 1 4 3 创新点 ( 1 ) 运用障碍期权的理论对k m v 模型进行了改进，从经济意义上解释了其 合理性，并通过实证研究证实了改进后的模型比原模型在度量上市公司信用风险 方面更为有效。 ( 2 ) 合理的选取上市公司的样本，以完成股权分置改革的上市公司为研究对 象，避免了对非流通股的定价难题；创新性的运用m a t l a b 7 0 软件迭代求解非 线性方程组，解出了资产价值及其波动率。 7 基于k m v 模型的i ：市公司信用风险度量研究 第2 章信用风险度量与信用风险管理分析 2 1 信用风险分析 2 1 1 信用风险定义 信用风险有广义和狭义之分。广义的信用风险指信用风险的一方因为另一方 没有履约而导致的可能损失。狭义的经济层面理解信用风险是指受信方拒绝或无 力按时、全额支付所欠债务时，给信用提供方带来的潜在损失。它一般分为商业 信用和银行信用。商业信用是指供应商向顾客销售货物和提供服务时，允许顾客 延期支付货款。银行信用是指银行为了在未来获取利息并收回本金，而向借款人 提供贷款。但是在还款过程中，人们可能会违法、撤消、重新协商或更改既定的 契约，从而给信用提供方造成损失。也就是说，信用风险是交易对手违约风险的 一种形式，交易对手违约风险是指合同或协议的一方无法履行其在交易中的责任 时给另一方带来的风险。它可以是违约方拒绝提供所承诺的货物或服务，也可以 是无力按时和全额偿还所欠的债务。 信用的发展是社会经济发展到一定阶段的必然产物，同时，信用的可获得性 以及人们在观念上对信用的接纳在某种程度上也极大的促进了社会和经济的发 展。随着信用的大量使用，信用缺失所带来的信用风险不断地出现，且造成了严 重的后果，信用风险成为金融市场中最古老的也是最重要的金融风险形式之一。 它是现代社会中投资者、社会经济实体( 如金融机构) 等所面临的重要问题之一， 它直接影响着整个社会经济活动的趋势，关系到一个国家整体金融环境发展和宏 观经济的决策，在全世界范围内占有举足轻重的地位。 按照受信主体来分，可以分为企业信用风险、金融机构信用风险和个人信用 风险。企业作为受信主体，其面临的信用风险主要来自其他企业和金融机构。银 行作为受信主体，其面临的信用风险主要来自企业、个人和国家。个人作为受信 主体，其信用风险主要来自民间借贷和金融投资。 信用风险形成的成因相当复杂我们可以从博弈论原理和经济学原理两个方面 来解释。从博弈论原理解释信用风险的成因时，假定交易双方是否违约时由违约 是否能给自己带来比不违约更多的收益所决定的。假如违约能给自己带来更多的 收益，交易一方就会选择违约。用经济学原理解释信用风险产生的原因，可以从 两个层面上分析。一是按照经济实际运行中债权人和债务人之间由于还债能力、 还债意愿、债务管理等方面存在的问题而产生的违约情况。这是层面比较浅的分 析，是对大量经济运行现象进行观察得出的结论。二是从信息经济学原理进行分 硕i j 学位论文 析，信用市场中受信和授信主体所掌握的信息资源是不同的，受信主体对自己的 经营状况及其信贷资金的配置风险等真实情况比较清楚的认识，而授信主体则较 难获得这方面的真实信息，他们之间的信息是不对称的，在信用合约签订前，非 对称信息将导致信用市场中的逆向选择；而在信用合约签订后，产生信息优势方 ( 受信主体) 可能会发生道德风险行为。 2 1 2 信用风险的特征 作为金融风险的一种主要形式，信用风险具有金融风险的一般特性，如具有 不确定性、传递性和扩散性、隐蔽性和突发性等等，同时，信用风险又具有与其 他形式金融风险不同的一些特性。相对于市场风险而言，信用风险具有以下特点： 1 收益和损失的不对称性 当我们投资只受到市场风险的影响影响的产品时，例如无信用风险的股票， 该产品的市场价格的波动( 以及由此带来的投资损益) 以其期望为中心，主要集中 于相近的两侧，而远离期望值的极端情况发生的可能性较小，而且大致是钟形对 称的。尽管严格说来现实中可能存在肥尾现象，但这种钟形的正态分布的假设在 许多情况下都反映了市场风险的基本特征。然而，信用风险的分布却与此不同。 对于无抵押的贷款，其风险特征是在贷款安全收回( 通常可能性较大) 的情况下， 放款人获得正常的利息收益，但一旦风险转化为实际损失( 通常可能性较小) ，这 种损失要比利息收益大很多。这种收益和损失不对称的风险特征使得信用风险的 概率分布向左倾斜，并在左侧出现肥尾现象( 见图2 1 ) 。承受信用风险带来的收益 与损失的不对称性决定了信用风险的难以充分分散化、收益和损失发生可能性的 非对称性、信用风险保护的提供者少于买者等一些特性。 烯场叫 、， 。乏乞夕 图2 1信用风险与市场风险的概率分布比较 这一特征使得我们难以对信用风险进行正态分布的假设，从而为信用风险的 统计分析带来了比市场风险更大的困难。 2 信用风险承担者对风险状况及其变化的了解更加困难 信息不对称的另外一个结果表现为授信对象信用状况的变化不如市场风险变 9 基于k m v 模型的i ：市公司信用风险度量研究 化那样容易观察，因而投资者对信用风险的了解不如对市场风险那样及时、深入。 在一般的情况下，受信者掌握更多的交易信息而处于有利的地位，授信者所拥有 的信息较少而处于不利地位，从而会产生所谓道德风险的问题。授信者对受信者 信用状况及其变化的了解主要有两个渠道：一是通过长期业务关系而得到的有关 信息：二是外部信用评级机构公布的评级信息。然而这两条渠道都有很大的局限 性，前者明显受到自身业务范围的局限，而后者只能覆盖有限的大企业，对于众 多的中小公司则不能提供相应的信用信息。正是由于信用风险具有这些特点，造 成了计算两个或更多企业间信用风险的相关系数远比计算两个市场产品价格相关 系数困难得多，这也成为信用风险的计量研究滞后于市场风险的计量研究的原因。 3 存在难以量化的影响因素 对于市场风险而言，影响因素通过资产市场价格的波动表现出来，所以尽管 可能我们不能一一地量化这些因素，但是我们观察到的市场价格传达了这些因素 的信息。而对于信用风险而言，存在着一些难以量化的重要因素的影响。比如借 款人的还款意愿，实际经济中借款人是否违约是由他的还款能力和还款意愿共同 决定的。在西方市场经济发达的国家，由于建立起了较为成熟的诚信体系，对于 违约者有着严厉的惩罚措施，比如市场禁入等。此外，有较为完善的关于破产清 算，保护债权人利益的法律规定，因此市场的纪律是比较严格的，在这样的经济 环境中假定借款人都有积极性遵守合约是可以接受的，因此西方的很多信用风险 计量模型是从借款者的还款能力方面建模解释违约现象。我国现在处于经济转轨 时期，刚刚开始市场诚信体系的建设，而且，有关破产和债权人保护的法律法规 还不完善，因此在一段时期内，借款者的还款意愿仍然是度量信用风险时要考虑 的重要因素。这种因素是难以量化的，银行实务中一般是靠有经验的信贷专家做 出评估。 4 信用风险的非系统性 信用风险的非系统性风险特征非常明显。借款人的还款能力主要取决于与借 款入相关的非系统因素，如借款人财务状况、经营能力、还款意愿等。因此，多 样化投资分散非系统性风险的风险管理原则更适合于信用风险管理。但是基于资 产组合理论的资本资产定价模型和基于组合套利原理的套利资产定价模型都只对 系统风险因素定价，信用风险没有在这些资产定价模型中体现出来。 5 信用风险的观察数据少，且不易获取 造成这一局限性的主要原因有：首先贷款等信用资产缺乏二级交易市场，流 动性较差，而对于市场风险而言，各种金融产品发达的二级市场为观察市场风险 的变化提供了大量的数据，从而使得运用各种数理统计模型来衡量市场风险成为 可能；其次，二级市场交易损溢的衡量一般可以采取盯市的原则，市场风险的变化 因而能得到及时的反映。但信用产品很多时候是采取违约的原则，通常在贷款等 1 0 硕l j 学位论文 曼曼曼曼曼曼曼曼皇曼蔓皇曼曼曼曼曼曼曼曼皇曼曼蔓曼曼量曼曼曼! 曼曼吕曼曼曼曼曼曼鼍曼曼曼曼曼曼曼曼皇曼l m ；_ 量曼