（金融学专业论文）基于KMV模型的我国上市公司信用风险度量.pdf

摘要 无论在发达国家，还是发展中国家，信用风险都是普遍存在的，并且总是会 对个人、企业、乃至整个国家的经济活动产生影响。它是各类企业出现流动性危 机的主要根源，也是导致区域性，甚至国际性金融危机的根本原因之一。对信用 风险的度量与识别在国外很早就备受重视，并且已经发展了多种颇为先进的量化 方法。而国内对于信用风险的度量起步比较晚，目前对于信用风险的量化方面仍 处于理论验证阶段。针对我国这一现状，本文选择了一种我国可以借鉴的信用风 险量化模型叫m v 模型。本文引入了我国上市公司2 0 0 8 年的数据，采用k m v 模型对其信用风险进行实证研究，并得到结论，k m v 模型能够较为准确地识别 我国上市公司的信用风险。最后针对k m v 模型的优势和局限性，结合我国实际 情况对模型提出修正建议和政策建议，以使k m v 模型能够更准确地度量我国上 市公司的信用风险。 关键词：信用风险，k m v 模型，违约距离，期望违约频率 a b s t r a c t c r e d i tr i s ka l w a y se x i s t si nb o t hd e v e l o p e dc o u n t r i e sa n dd e v e l o p i n gc o u n t r i e s ， a n di th a sh u g ei n f l u e n c e si ne v e r ya s p e c to fac o u n t r y se c o n o m y s o m e t i m e s ，c r e d i t r i s ke v e nc a u s e si n t e r n a t i o n a le c o n o m i cc r a s h a sam a t t e ro ff a c t ，t h es t u d i e so fc r e d i t r i s kb e g a nq u i t ee a r l yi ns o m ew e s t e r nc o u n t r i e s ，a n dn o ws o m eq u a n t i t a t i v er a t i n g s y s t e m sa r ei n c r e a s i n g l yb e i n gu s e df o rt h ep u r p o s e so fi d e n t i f y i n ga n de v a l u a t i n g c r e d i tr i s ka c c u r a t e l y h o w e v e r , i nc h i n a , t h i sk i n do fs t u d i e sh a sj u s tb e g u n r e c e n t l y , a n dw ea r en o tu s i n ga n ya d v a n c e dq u a n t i t a t i v er a t i n gs y s t e m sa st h es t a n d a r do f e v a l u a t i n gc r e d i tr i s ke x i s t i n gi nc h i n a t h i st h e s i si n t r o d u c e so n eo ft h em o s tp o p u l a r c r e d i tr a t i n gm o d e l s ，t h ek m v m o d e l ，a n da p p l i e si to nc h i n e s el i s t e dc o m p a n i e s a f t e re x a m i n i n gt h ea c c u r a c ya n dc o n t r i b u t i o no ft h ek m vm o d e lb a s e do nt h ed a t a o ft h es a m p l ec o m p a n i e s ，i ti sd i s c o v e r e dt h a tt h ek m vm o d e li sa v a i l a b l ei nc h i n e s e l i s t e dc o m p a n i e s ，a n dw i t hs o m er e v i s i n ga n db a c k u pp o l i c i e s ，t h i sm o d e lc o u l db e u s e dt oe v a l u a t et h ec r e d i tr i s ki nc h i n a k e y w o r d s ：c r e d i tr i s l 【k m vm o d e l ，d i s t a n c et od e f a u l t ( d d ) ，e x p e c t e dd e f a u l t f r e q u e n c y ( e d d 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容 外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成 果。对本文所涉及的研究工作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责任由本 人承担。 特此声明 学位论文作者签名：寥乙蕻卜 沙年j 月y - e l 学位论文版权使用授权书 本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位 论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的 印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版， 并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有 权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学 校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；在以不 以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内 容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。 学位论文作者签名：罩坠耳 导师签名： 步 o ， ， 莎呷年 扣7 年f 王r 年e l 瑚谚e l 第1 章引言 1 1 背景分析 无论在任何经济制度下，信用问题都是客观存在的。从世界著名的美国大公 司“安达信”制造丑闻，美国的次级债危机，到中国“银广厦 造假事件，无一 不向人们昭示着信用问题的严重性。 信用问题源于信用过程的不确定性。无论在发达国家，还是发展中国家，信 用风险都是普遍存在的。其产生原因也是多方面的，社会的、经济的、主观的、 客观的，等等。信用风险总是会对个人、企业、乃至整个国家的经济活动产生影 响。它是各类企业出现流动性危机的主要根源，也是导致区域性，甚至国际性金 融危机的根本原因之一。 目前，信用风险不能被完全避免，也不能被充分度量。但一直以来，对信用 风险进行有效的度量和管理是各国学术界，金融监管机构和政府都十分关注的焦 点。 实际上，对信用风险的度量与识别在国外很早就备受重视，并且已经发展了 多种颇为先进的量化方法。而国内对于信用风险的度量起步比较晚，目前对于信 用风险的量化方面仍处于理论验证阶段。从全球范围内来看，能够国际通用的度 量信用风险的方法和技术还很缺乏，而信用风险带来的破坏性也一次次席卷各国 乃至全球。为此，巴塞尔委员会在2 0 0 1 年公布了内部评级法征求意见稿和新资 本协议征求意见稿，并于2 0 0 4 年公布了巴塞尔新资本协议，要求各国在信用 风险度量和管理总体框架规定下，有条件的国际大型商业银行根据自己特殊情 况，使用符合实际的信用风险度量方法和管理技术，以加强信用风险的管理和监 督。在这样的大背景下，有必要以先进的技术、方法、数理理论对信用风险的度 量作进一步的研究。这也再次确认了信用评级在一国经济发展中的重要地位。 1 2 信用评级简述 信用评级，也称资信评级、信用评估、资信评估，是对评估对象信用风险的 度量，即在信用关系复杂的市场经济环境下，对企业、债券发行者、金融机构等 市场参与主体，就其将来完全按期偿还债务的能力及其可偿债程度进行综合评价 的业务。信用评级包括对债务偿还能力的评价和债务偿还意愿的评价两个方面。 债务偿还能力是指企业或有关方面经营中产生现金流的能力、资产变现产生现金 流的能力，与需要偿还债务的压力、正常经营所需要的支出的压力的对比。债务 偿还意愿主要是债务人偿还债务的主观想法，是否愿意及时偿还债务，过去的偿 债记录是不是有赖账的历史。能力是客观的，意愿是主观的。 信用评级在市场经济中具有重要的作用，它有利于揭示债务发行人的信用风 险，降低交易成本；有利于降低社会信息成本，节约情报费用；能够协助政府部 门加强市场监督，有效防范金融风险；同时它也是经济全球化发展的必然需求。 一直以来，无论是在发达国家还是发展中国家，信用评级业被视作现代金融 基础设施的重要组成部分，但是我国的信用评级业起步较晚，始于8 0 年代后期， 信用行业的发展大致可以分为五个阶段： 第一阶段：初创时期( 1 9 8 7 1 9 8 9 年) ，中国人民银行系统组建了2 0 多家评 估机构，各地专业银行的咨询公司、调查信息部等咨询机构也开展了信用评级工 作。 第二阶段：清理整顿时期( 1 9 8 9 1 9 9 0 年) ，人民银行和专业银行设立的评估 公司一律被撤销，信用评级业务交由信誉评级委员会办理。 第三阶段：重新确立与相应扩展时期( 1 9 9 0 1 9 9 2 年) ，信用评级事业进入了 一个以组建信用评级委员会为基本模式开展业务的新阶段。 第四阶段：调整时期( 1 9 9 2 1 9 9 6 年末) ，资信评估业进入探索和调整阶段。 1 9 9 3 年国务院明确提出：企业债券必须进行信用评级。从此，我国开始建立起 自己的评级指标体系和方法。各地各大中城市相继建立了资信评估部门。 第五阶段：稳步发展( 1 9 9 7 年至今) ，是评估机构的迅速发展阶段。一些评 估机构在新形式下也开始谋求机构的改革与业务规模的扩大，如机构重组、合资， 引入国际评估指标体系等。全国各地的评估机构都进入了稳步发展阶段。 信用评级模式主要经历了三个阶段：主观判断阶段、分析模板阶段、内部风 险评级模型阶段。相比国外先进的资信评级体系，我国资信评级体系进展还处于 第二阶段即分析模板阶段。以国有商业银行为例，各家银行目前多采用“打分式 评级方法，“打分式”的评级方法需要对影响信用的各种定量和定性因素( 如经 济实力、盈利水平、企业素质等) 设置一定的权重。这种作法是假设每个因素对 不同企业资信的影响是固定的。实际上，由于每个企业的具体情况不同，每个因 素对不同的企业影响也不可能完全一样，因而，很难客观确定每个因素固定的权 重。根据固定权重得出的评级结果自然难以准确地反映受评对象的信用风险，从 而降低了评级结果的可靠性。并且，信用评级机构内部评级标准不统一。目前我 国的信用评级业缺少统一的行业规范，没有一套统一规范的评级方法、标准和指 标体系，造成评级结果差距很大，不具有可比性，因此也就不具有权威性，无法 发挥降低企业筹资成本和增加企业无形资产的关键功能，这也是企业缺乏进行信 用评级积极性的重要原因之一。因此，我们资信评级体系迫切需要借鉴国际先进 的评级模型，科学的评级方法，然后，在信用评级机构发展到一定的阶段时制定 一个统一的评级标准，这样可以使评级有一个统一的衡量尺度，使各种评级结果 吴峥，我国资信评估的现状，2 0 0 8 年1 月6 日，h t t p ：w w w x j e t c g o v c n v i e w a s p x ? i d = 7 3 2 8 。 2 有一个共同的标准来检查是否确实具有投资价值，也就提高了评级结果的可信 度，使评级结果能被广泛利用。 而本文就选择了这样一种我国可以借鉴的信用风险量化模型l 洲v 模 型。事实上，由于k m v 模型在我国有较好的广泛使用前景，业内已经有很多专 家学者基于我国金融市场现状，在k m v 模型的理论、实证检验、模型改进方面 提出了有价值的建议。 1 3 关于k m v 模型的文献综述 k m v 模型自1 9 9 3 年推出以来，国外学术界对k m v 模型的研究基本可划分 为两个阶段： 第一阶段是从模型推出到2 0 0 0 年。这个阶段中关于k m v 模型的有效性基 本采用最简单最直接的检验方法，即将模型预测结果与实际中发生的违约数据相 比较。例如：v a s i c e k ( 1 9 9 5 ) 对一个含有1 0 8 只债券的样本采用经过期权调整 后的收益利差数据，发现利用e d f 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；j e f f r e yr b o h n ( 1 9 9 9 ) 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相一致，而信用质量中等和较低时，信用分布更 多的与平均的e d f 相符。大多数研究结果表明，k m v 模型能够反映信用风险的 高低，并对信用风险具有很高的敏感性。 第二阶段是2 0 0 0 至今。国外学术界对模型的验证寻找到新的角度，并开发 出多种验证模型有效性的方法和技术。例如：m a t t h e wk u r b a t 和i r i n ak o r a b l e v ( 2 0 0 2 ) 使用水平确认和校准的方法对k m v 模型进行了验证，结果表明k m v 模型的输出结果e d f 值实际上是偏态分布，并且样本规模的大小、样本公司资 产相关性的大小和e d f 偏念分布对e d f 的预测有很大影响；p e t e rc r o d b i e 和 j e f f r e yb o h n ( 2 0 0 3 ) 专门以金融类公司为样本应用k m v 模型，结果显示e d f 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。 巴塞尔银行监管委员会在2 0 0 4 年通过的巴塞尔新资本协议中提倡使用 内部评级法管理信用风险，并推荐使用k m v 模型进行内部评级。可见k m v 模 型已经在国外得到了广泛的认可和使用。 国内方面，我国学者主要对模型在我国适应性和参数调整方面进行了许多探 讨，取得了一定的成果。比较有代表性的有：杜本峰( 2 0 0 2 ) 、王琼、陈金贤( 2 0 0 2 ) 先后对k m v 模型与其他模型进行理论上比较，认为该模型更适合于评价上市公 司的信用风险；薛锋，鲁炜，赵恒珩，刘冀云( 2 0 0 3 ) 利用中国股市的数据，证明了 k m v 模型中的关键系数企业资产市场价值波动率ov 和企业股权市场价值波动 率oe 的关系是随着市场的不同而变化的；韩立言和郑承利( 2 0 0 3 ) 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本质，也更符合决策要求。郑 茂( 2 0 0 5 ) 发现对于绩效好的上市公司，e d f 模型没有给出错误信息，而高风 险上市公司的股权价值和资产市值被高估；马若微( 2 0 0 6 ) 经过大量实证研究证 明k m v 模型应用到中国上市公司财务预警中是完全可行的，而且相对l o g i s t i c 、 f i s h e r 等模型，其优势明显。 1 4 论文结构安排 本文旨在向读者介绍以期权定价理论和m e r t o n 模型为基础的k m v 模型， 并用此模型计算以我国上市公司为样本的违约距离和期望违约频率，再与实际状 况相比较，最终得出结论：k m v 模型能够较为准确的识别我国上市公司的风险， 对于我国信用风险度量来说有应用前景。 本文拟从以下四个方面探讨k m v 模型对我国上市公司信用度量中的应用： 第2 章，简述信用风险的内涵和外延、重要性以及信用风险度量方法的列举 和比较，表明了本文选择k m v 模型做实证研究的科学性和可行性。 第3 章，对k m v 模型及其理论基础和基本假设做简要描述，并对其做出详 细的数学推导和简要的文字说明。首先，v 模型利用b l a c k s c h o l e s 期权定价 公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无j x l 险借贷利 率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性。其次根据公司的负 债计算出公司的违约点( d e p ) ，计算借款人的违约距离。最后，根据企业的违约 距离与预期违约率( e d f ) 之间的对应关系，求出企业的预期违约率。 第4 章，引入数据，进行实证研究。作者将以2 0 家上市公司( 这2 0 家公司 包括1 0 家s t 公司和1 0 家非s t 公司) 为样本来研究k m v 模型在我国的适用 性。比较每个公司的违约率和其实际状况，对结果做出解释说明。然后对k m v 模型违约率的决定性因素做敏感性分析，揭示各个变量对使用k m v 模型计算出 的违约距离和期望违约频率的影响方向和大小。 第5 章，根据第3 、4 章的理论结合实证的分析，对全文做出总结，即k m v 模型能够较为准确地识别我国上市公司的信用风险。列举k m v 模型的优势和局 限性，同时结合我国实际情况对模型提出修正建议和政策建议，以使k m v 模型 能够更准确地识别我国上市公司的信用风险。 第2 章信用风险 2 1 信用风险的内涵与外延 风险的核心含义是“未来结果的不确定性”。而信用风险是金融风险的一个 分支。 4 传统观点认为，信用风险又称违约风险，是指交易对手未能履行约定契约中 的义务而造成经济损失的风险，即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的 预期收益与实际收益发生偏离的可能性。具体来讲，信用风险是借款人因各种原 因未能及时、足额偿还债务或银行贷款而违约的可能性。发生违约时，债权人或 银行必将因为未能得到预期的收益而承担财务上的损失。在信用关系中，债务人 既有偿还意愿又有偿还能力时，债权人的信用风险最低，反之，当债务人既无偿 还意愿又无偿还能力时，债权人的信用风险最高。 但现代观点认为，信用风险不只包括违约风险，还有_ 种可能性，就是当交 易对手的财务状况、信用状况发生变化使其信用评级或履约能力发生变动时，导 致其债务市场价值变动从而引起损失的可能性。例如，在金融衍生产品市场上， 衍生产品的市场价格是随着债务人偿还能力的变化而时时变动的，并非只在违约 实际发生时才会变动。 因此，本文认为，信用风险与违约风险不同。由于债务人可能发生违约而给 债权人带来损失称为违约风险，而信用风险的范围更广。因此，违约风险是信用 风险的一种。 信用风险包括三个层面：一是由于债务人偿债能力低导致债权人发生损失的 可能性；二是债务人偿还意愿差导致债权人发生损失的可能性；三是债务人由于 信用状况变化导致信用等级变动，存在潜在损失的可能性。 而且，信用风险的研究并不能只局限在金融领域内。信用风险具有边界性。 随着经济一体化、金融产品跨边界交易和金融衍生产品的产生和创新，信用风险 的存在环境也在不断加大，对信用风险进行研究的视角也需扩展。除了考虑交易 对手的财务状况、还款意愿、以及其它一些信用状况外，还应考虑一些外延风险， 比如经济环境、主权风险、行业风险、非对称信息的风险和特定事件的风险等。 经济运行的周期性会带给信用风险很大影响：在处于经济扩张期时，信用风 险降低，因为较强的赢利能力使总体违约率降低；在处于经济紧缩期时，信用风 险增加，因为赢利情况总体恶化，借款人因各种原因不能及时足额还款的可能性 增加。 主权风险是指由于一国政局不稳定、经济体制不健全等因素导致信用风险的 变化。例如一些政治因素、法律因素、经济结构的变动、物价不稳定、汇率风险 会使债务人不能履行债务等。 行业风险是由于不同行业之间的差异，包括经营业务的差异、行业生存环境 的差异、行业的周期等对债务人的偿债情况造成的影响。 非对称信息风险是指由于信息透明度降低、信息不对称导致的信用风险。例 如，一方利用信息优势签订对另一方不利的契约；再如，达成契约后，一方利用 5 信息优势不履约或有“偷懒”行为给另一方带来信用风险。 信用风险有时也与特定事件相关联。例如，公司经营中有影响的特殊事件的 发生，这种特殊事件发生与经济运行周期无关，但是会对公司经营有重要的影响。 像是产品的质量诉讼等使得债务公司无法偿还其债务的风险。 总之，信用风险已经不能只从经济学或是金融学的角度作研究，随着社会的 发展，经济学与其它学科的融合，在研究信用问题时，应从社会、政治、法律、 文化等多方面作考虑。 2 2 信用风险度量方法概述 对信用风险的度量与识别很早就备受重视，穆迪公司的创始人约翰穆迪早 在1 9 0 9 年出版的铁路投资分析一书中就发表了债券资信评级的观点，使资 信评级首次进入证券市场。他开创了利用简单的资信评级符号来分辨2 5 0 家公司 发行的9 0 种债券的做法，正是这种做法才将资信评级机构与普通的统计机构区 分开来，因此后人普遍认为资信评级最早始于穆迪的铁道债券资信评级。之后， 度量信用风险的各种方法相继出现。 基本上，信用风险度量方法可以分为传统的信用风险评价方法和现代信用风 险度量模型两大类。 2 。2 1 传统的信用风险评价方法 传统的信用风险分析方法主要包括以下几种。 首先是要素分析法。要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风 险时所采用的专家分析法。常用的要素分析法是5 c 要素分析法，5 c 是指以下五 个方面信用要素：借款人品德( c h a r a c t e r ) 、经营能力( c a p a c i t y ) 、资本( c a p i t a l ) 、 资产抵押( c o l l a t e r a l ) 、经济环境( c o n d i t i o n ) 。5 c 要素分析法就是在这五个方面进 行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。根据不同的角度，类 似的定性分析还有5 p 要素分析法，即以个人因素( p e r s o n a lf a c t o o 、资金用途因 素( p u r p o s ef a c t o r ) 、还款财源因素( p a y m e n tf a c t o r ) 、债权保障因素( p r o t e c t i o n f a c t o r ) 、企业前景因素( p e r s p e c t i v ef a c t o o 五个方面进行分析；5 w 要素分析法， 即对借款人( w h o ) 、借款用途( w h y ) 、还款期限( w h e n ) 、担保物( w h a t ) 及 如何还款( h o w ) 五个方面进行分析。另外还有4 f 法要素分析法，c a m p a r i 法，等等。无论以上哪一种方法，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然 后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷 款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。但同时，无论哪一种方法， 都不能完全包含影响客户信用风险的因素，且主观性较强，在评价过程中难以确 定共同遵循的标准。 多元线性判定模型法( z c o r e 模型) 。z c o r e 模型最早是由a l t m a n 在1 9 6 8 6 年提出的。该模型通过五个变量( 五种财务比率) 将反映企业偿债能力的指标、 获利能力指标和营运能力指标有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产 的可能性。一般地，z 值越低，企业越有可能发生破产。此方法还可以用于债券 评级、投资决策、银行对贷款申请的评估及子公司业绩考核等。虽然a l t m a n 的 模型取得了较高的判别率，但也存在着一些问题。其统计上关于财务比例服从联 合正态分布、违约和非违约样本具有同样的协方差结构等假设就过于严格，与实 际不符。 多元逻辑模型( l o g i t 模型) 。其采用一系列财务比率变量来预测公司破产或 违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线，以此对分 析对象进行风险定位和决策。l 0 醇模型建立在累计概率函数的基础上，不需要 自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等的条件。l o g i t 模型判别方法先根 据多元线性判定模型确定企业破产的z 值，然后推导出企业破产的条件概率。 其判别规则是t 如果概率大于o 5 ，表明企业破产的概率比较大；如果概率低于 0 5 ，可以判定企业为财务正常。采用l o g i t 方法尽管对预测企业破产有所改进， 但仍不够理想。 2 2 2 现代信用风险度量的主要模型及比较 2 0 世纪8 0 年代以来，受债务危机的影响，各国银行普遍重视对信用风险的 管理和防范，新一代金融工程专家利用工程化的思维和数学建模技术，在传统信 用风险度量的基础上提出了一系列成功的信用风险量化模型。迄今为止，世界著 名的中介机构和金融机构向外公布的，最有影响力的四个模型是：j p 摩根的信 用度量术模型( c r e d i tm e t r i c s ) 、麦肯锡公司的信用组合观点模型( c r e d i tp o r t f o l i o v i e w ) 、瑞士银行金融产品开发部的信用风险附加模型( c r e d i tr i s k + ) 和k m v 公司的k m v 模型。 信用度量术模型是由j p 摩根公司主持开发并于1 9 9 7 年推出的，属于盯市类 ( m a r k e tt om a r k e t ) 模型。从资本组合的角度研究信用风险是信用度量术模型的 创新之处。信用风险主要是非系统性因素导致的风险，根据马柯威茨资产组合管 理理论，可以通过多样化组合降低这种风险。信用度量术模型这是从资产组合的 角度研究信用风险的。模型的核心思想是组合价值的变化不仅受到债务人违约的 影响，而且还会受到债务人信用等级转移的影响。该模型通过求解信贷资产在信 用品质变迁影响下的价值分布，计算信用风险的v a r 值。v a r 的中文含义是在 险价值，是指即在给定的置信区间上、在给定的时间段内，信贷资产可能发生的 最大价值损失。 信用组合观点模型是由麦肯锡公司应用计量经济学理论和蒙特卡罗模拟 法，于1 9 9 8 年开发出的一个多因素信用风险量化模型，它主要用于信贷组合风 7 险的分析。该模型将违约及信用等级转移概率与利率、经济增长率、失业率等宏 观经济变量联系在一起，应用计量经济学和蒙特卡洛模拟实现模拟违约的联合条 件概率分布，直接将转移概率与宏观经济因素之问的关系模型化，通过宏观因素 对模型的修正来模拟信用转移概率的演变。模型的应用过程中，将过去的样本区 间划分为衰退期和非衰退期，分别计算这两个时期的信用转移矩阵，己得到两种 v a r 结果。它假设在经济衰退时期，违约和降级概率要高于相应的历史平均水平， 而在繁荣期的结果正好相反。该模型的使用范围广，既可以用于单个债务人，也 可以用于群体债务人。 信用风险附加模型是瑞士银行金融产品开发部于1 9 9 6 年开发的信用风险管 理系统，它应用保险经济学中的保险精算方法来计算债券或贷款组合的损失分 布。该模型是一种违约模型，只考虑债务人对债券或贷款是否违约，并假定这种 违约服从泊松分布，与公司的资本结构无关。在风险期末，信用风险附加模型以 风险价值法来估计组合损失以及所需的经济资本。模型使用一个连续随机变量来 描述某一信用等级客户的违约风险。也就是说，客户的信用等级是随着时间的变 化而变化的。此模型利用违约率的波动性来描述违约相关性，进而生成贷款组合 的损失分布。信用风险附加模型是一个只考虑违约不考虑降级风险的信用违约风 险度量模型，可以用于公司贷款、零售贷款、衍生工具和可转换债券等，其应用 范围广泛。 k m v 模型是由k m v 公司( 现已经被穆迪投资服务公司收购) 开发的一种 违约预测模型，它将信用风险与违约联系在一起，并仅通过违约概率来估计信用 风险。k m v 模型利用默顿的期权定价理论，将公司资产看作是公司债务的期权， 当公司资产价值少于短期债务加上5 0 长期债务时，债务人就会违约。模型认 为公司资产的市场价值低于其总负债价值是对公司破产而不是公司违约的准确 度量。k m v 模型多用于分析评估企业的信用风险，该模型考虑了企业的负债水 平、股价及其浮动情形，比以往的仅依靠公司的财务数据所做的评价更准确。 从模型在我国的适用性上来看，这四个信用风险度量模型都存在着一定的局 限性。 信用度量术模型将在险价值法应用于信用风险度量有利于我国商业银行准 确合理地衡量准备金和银行经济资本水平。但是该模型严格依赖于由评级公司提 供的信用评级、国家和行业长期的历史数据，然而我国商业银行在现阶段不论是 信用评级还是数据库建设都处于起步阶段。因此，在目前情况下，该模型应用于 我国的信用风险管理实践的可操作性不强。 信用组合观点模型考虑了宏观经济因素对信用评级转移的影响。然而宏观经 济因素的个数、各因素的经济含义以及它们与信用级别转移的具体函数关系都难 8 以确定和检验，并且这种关系缺乏稳定性。因此，该模型在我国的应用前景不大。 信用风险附加模型是要求的数据相对最少的模型，这也是其最大的优势。并 且，该模型处理能力很强，可以处理数万个不同地区、不同部门、不同时限等不 同类型的风险暴露。但是，该模型有很大劣势：对于单项债务人的违约率没有详 细阐述，而它们正是模型的基本输入因子；该模型没有考虑债务人的特征及市场 风险，只将违约风险纳入模型而且认为违约风险与资本结构无关；模型忽略了债 务人信用等级的变化，并假定每笔贷款的信用风险暴露在计算期间内固定不变。 这些都导致在使用该模型基于中国市场数据做实证研究时，结果会与现实情况有 很大出入。 k m v 模型在理论上相对比较完善，但模型中的违约距离和违约率的映射需 要大量的数据来拟合。k m v 公司的经验数据库包括了1 5 年的数据，可见构建数 据库时刻漫长的过程，这对于在此方面研究较晚，数据库不完善的我国是个难以 在短期解决的问题。而且我国上市公司披露的信息质量不高，这一切都局限了 k m v 模型在我国的实际应用。但与其他三个模型相比，假以时日，该模型的一 些局限会渐渐解除，因此，k m v 模型具有最好的使用前景。这也解释了为何我 国的众多学者都对k m v 模型展开了实证研究，并认为k m v 模型能够较好辨别 我国上市公司的信用风险。因此本文在针对中国上市公司的信用风险度量中就选 用了k m v 模型。对于k m v 模型理论基础、推导过程的具体描述将在第三章展 开。 2 2 3 其它信用风险度量模型 神经网络分析法。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用 数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学 能力和容错能力。神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函 数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，无须分清存在何种非线性关系， 给建模与分析带来极大的方便。该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其 映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的 训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插 和外推以推断其属性。 死亡率模型。死亡率模型是美国学者a l t m a n 等借鉴寿险精算的思想开发出 债券的边际和累计死亡率表，俗称死亡率模型，基本思路是利用历史违约数据， 估计贷款寿命周期内每一年的边际违约率m m r 和累计违约率c m r ，将违约率 与l g d 结合就可得到预期损失的估计值，进一步可得到预期之外损失的估计值。 该模型的主要优势：比较容易利用死亡率表来计算单个债券和债券组合的预期损 失及其波动率，特别是计算债券组合很方便；死亡模型是从大量样本中统计出来 9 的一个模型，所以采用的参数比较少。该模型主要劣势：没有考虑不同债券的相 关性对计算结果的影响；没有考虑宏观经济环境对死亡率的影响，因而需要时时 更新死亡率表；数据更新和计算量很大；不能处理非线性产品，如期权、外币掉 期等。 非参数方法。非参数方法包括聚类分析等，比较符合信用风险中按照定量指 标和定性指标对并不服从一定分布特性的数据信息分类的要求。 ， 第3 章k m v 模型 3 1k m v 模型概述 k m v 模型是一种违约预测模型，该模型可以预测股权公开交易的公司或银 行违约的可能性。k m v 模型是著名的风险管理公司k m v 公司开发的信用风险 度量模型。k m v 公司是一家创建于美国旧金山市的信用风险评估公司，该公司 以其创办者名字( k e a l h o f e r h 、m c q u o w n 和v a s i c e k ) 的首字母命名。该公司成 立于1 9 8 9 年，目前，k m v 公司已经被世界著名的评级机构穆迪投资服务公 司收购。 在上世纪8 0 年代初，k m v 公司收集了包括3 4 0 0 家上市公司和4 0 0 0 0 家非 上市公司自1 9 7 3 年以来的资料，建立了庞大的企业信用资料数据库，在度量信 用风险方面取得良好的预测效果，k m v 模型也成为欧美国家最为流行的信用风 险度量模型之一。 k m v 模型是在b l a c k s c h o l e s 定价公式和m e r t o n 模型的基础上展开的。b l a c k 和s c h o l e s 在1 9 7 2 年做出了有关期权定价的模型，这就是著名的b l a c k s c h o l e s 定价公式。m e r t o n 在1 9 7 4 年将期权定价理论运用于风险贷款和证券股价的思想， 用以衡量公司违约风险。1 9 8 0 年，k m v 公司的m c q u o w n 和v a s i c e k 在此基础 上做出改进，并应用于有关授信和贷款投资组合管理中。 k m v 模型以此为基础进一步发展成为一套资信风险的量化技术，它是由 m c q u o w n 在1 9 9 3 年正式提出的。模型指出贷款的信用风险是在给定负债的情况 下由债务人的资产市场价值决定的，而风险大小是由违约距离( d d ) 和期望违 约频率( e d f ) 来衡量的。用来估计期望违约频率的相关数据源于两个方面：由 公司的财务报告反映的公司的历史情况和由市场价格反应的公司发展的未来趋 势。 k m v 模型的优点是：该模型是一个动态模型，将借款公司的股价信息转换 成信用信息，对借款公司质量的变化比较敏感，同时市场信息也被反映在模型当 中，具有一定的前瞻性，模型的预测能力较强。 l o k m v 模型在实际运用中存在的非议主要是：在权益市场繁荣期间，该模型 通常会给大多数公司非常低的违约率。这是因为，基于权益的模型更易于对市场 泡沫产生过度反应。这种过度反应，会使基于权益模型计算违约率相关的经济资 本具有非常大的波动性。由于这一特性，该模型的周期循环性更强，因为股票市 场通常在经济增长期间表现较好，在经济衰退期间表现较差，因此也就鼓励银行 在经济转好时贷出更多资金，而当经济衰退期需要更多资金支撑时却贷出较少资 金。 目前，k m v 模型已经广泛地被实践者所接受。这种基于股票价格的信用风 险计量模型在全球5 0 多个国家得到了广泛的应用。许多银行开发了自己的系统， 以便从市场变量中提取早期预警信息。同时，k m v 模型也反映了所有影响股权 市场的噪音和泡沫，所以它并不是能解决一切问题的方法。总的来说，k m v 模 型可以被视为一种通过对公司财务数据和权益市场表现的分析衡量其信用风险 的有效工具。 3 2k m v 模型的理论基础 3 2 1b i a c k - s c h o l 6 s 定价公式 b l a c k s c h o l e s 期权定价模型基于对冲证券组合的思想：投资者可以通过建立 期权与其标的股票的组合来保证获得确定的报酬。在均衡时，此确定的报酬等于 无风险利率。 b l a c k s c h o l e s 模型的基本假设有： 1 股票价格遵循i t 0 过程； 2 允许使用全部所得卖空衍生证券，即不存在卖空限制； 3 没有交易费用或税收，所有证券都是高度可分的； 4 在衍生证券的有效期内没有红利支付； 5 不存在无风险套利机会； 6 证券交易是连续的； 7 无风险利率r 为常数且对所有到期同都相同； 根据b l a c k s c h o l e s 定价公式，欧式看涨期权的价值为： c = s n ( a 。) 一x e 叫p ：) ( 3 1 ) d 。= 1 n ( s x ) + ( r + c r 2 2 ) c l b 以) d ：= 【1 n ( s x ) + ( ，一盯2 2 l b 打) = d 。一仃7 约翰赫尔，期权、期货和其它衍生品，中译本。华夏出版社，2 0 0 0 ，第2 1 1 页。 l l 其中，c 为欧式看涨期权价值；s 为标的资产现价；x 为该期权执行价格； r 为连续复利计算的无风险利率；o 为标的资产价格波动率；t 为到期日距离当 前同期的时间；n ( ) 为标准正态分布变量的累积分布函数。 3 2 2m e r t o n 模型 1 9 7 4 年，m e r t o n 将期权定价理论运用于有风险的贷款，并将违约债务看作 企业资产的或有权益，利用期权理论进行定价分析。模型假定某个企业在其资产 价值降低到其债务价值以下时就发生违约。 m e r t o n 模型的基本假设有与b l a c k s c h o l e s 模型的假设基本相同，如：市场 是无摩擦的，交易成本及税收为零，无红利分配，等等。在此基础上，m e r t o n 模型还假设企业只有一笔贷款，则企业的价值等于负债加所有者权益。贷款一旦 转化为具有固定到期同的无息债券，那么企业必须在到期同偿付债券的本金。如 果公司市场价值低于其债务价值，就会在到期同发生违约，则资产即转让给债权 人。如果企业到期能够支付本金，则企业市场价值超过债券本金的部分属于资产 所有者。 3 3k m v 模型的推导 3 3 1k m v 模型的基本假设 k m v 模型是在b l a c k - s c h o l e s 定价公式和m e r t o n 模型的基础上建立起来的， 因此k m v 模型的基本假设综合来说有： 1 股票价格遵循i t 0 过程； 2 允许使用全部所得卖空衍生证券，即不存在卖空限制； 3 没有交易费用或税收，所有证券都是高度可分的； 4 在衍生证券的有效期内没有红利支付； 5 不存在无风险套利机会； 6 证券交易是连续的； 7 无风险利率r 为常数且对所有到期日都相同。 8 借款人的资本结构中只有所有者权益、流动负债、非流动负债和可转化 的优先股； 9 借款人资产价值小于其债务价值时，借款人会违约；反之，则不会违约； 1 0 用违约距离对企业进行评级是合适的指标。 3 3 2k m v 模型的推导 rc m e r t o n ，o nt h ep r i c i n go fc o r p o r a t ed e b t ：t h e 硒s ks t r u c t u r eo fi n t e r e s tr a t e s ”，j o u r n a lo f f i n a n c e ，v o l 2 9 ，n o 2 ，p p 4 4 9 - 4 7 0 ，19 7 4 圆叶蜀君，信用风险的博弈分析与度量模型，中国经济出版社，2 0 0 8 ，第5 2 5 3 页。 1 2 模型的基本计算思路是把企业价值作为标的资产，企业所有者权益看作看涨 期权，即企业所有者持有一份以企业债务面值为执行价格，以企业资产市场价值 为标的资产的欧式看涨期权。当企业资产市场价值低于企业所需偿清的负债面值 时，企业将发生违约。以违约距离表示企业资产市场价值期望值距离违约点的距 离，距离越大，企业发生违约的可能性越小，反之则越大。而这种可能性就是企 业实际的期望违约频率。 计算步骤为：第一步，应用期权定价公式从公司股票的市场价值、股票市场 价值的波动率和公司负债的账面价值中计算出资产的市场价值和资产市场价值 的波动率；第二步，根据公司负债计算出违约点，再根据公司价值估计违约距离； 第三步，根据违约距离与期望违约频率的对应关系估计期望违约频率。 在市场无摩擦，交易成本和税收为零，无红利分配时，企业的价值等于负债 加所有者权益。在到期日，如果企业市场价值低于债务面值就会发生违约。即到 期日公司股票持有人的收益为： e = m a x ( v d ，o ) l 3 2 ) e 为企业股权市场价值；v 为企业资产市场价值；d 为企业债务面值。 把企业资产市场价值v 看作标的资产，企业所有者权益e 看作看涨期权， 企业债务面值d 为执行价格，根据b l a c k s c h o l e s 期权定价公式，可得： e = i ( v ，盯，d ，r ) = 功v p i ) 一d e 一厅n ( a 2 ) ( 3 3 ) d 。：乜n ( y d ) + ( ，+ 仃；2 沙1 打) d ：i n ( y d ) + 一仃y 2 2 沙1 b y 打) = d 。一仃r 歹 其中，r 为无风险收益率；t 为债务的偿还期限；ov 为企业资产市场价值 波动率；n ( ) 为标准正态分布变量的累积分布函数。 ( 3 3 ) 式中含有两个未知量，v 和uv ，而仅靠一个方程无法解出这两个未 知量。为此，引入企业资产市场价值波动率ov 和股权价值波动率ue 的关系函 数： 仃f = g ( 矿，y ，r ，d ，丁) = r n ( d 。) 口矿】e ( 3 4 ) 将( 3 3 ) 式和( 3 4 ) 式联立，即可解出企业资产市场价值v 和企业资产 价值的波动率ov 。 在k i v i v 模型中，当资产价值跌到企业负债的价值之下时，就会发生违约或 破产。这一临界值就是违约点。k m v 模型假设企业的资本结构包括长期债务( 到 期期限超过限定期限t 的债务) ，以及短期债务( 到期期限早于限定期限t 的 债务) 。而违约点即执行价格的计算是短期债务和长期债务的结合。需要指出的 1 3 是，根据违约点的定义，在违约点处，企业的资产价值正好能够抵偿其债务。在 对于违约的研究中，k m v 公司发现，当企业资产价值达到企业总负债账面价值 时，企业一般并不违