中国房地产企业信用风险研究论文(pdf 49页).pdf

对外经济贸易大学 硕士学位论文 中国房地产企业信用风险研究 姓名 李晓晴 申请学位级别 硕士 专业 金融学 指导教师 蔡红艳 20090301 摘要 房地产业属于先导性 基础性产业 在整个国民经济体系中处于主导产业 地位 起着十分重要的作用 房地产业以其产业关联度强 带动系数大的特点 成为促进国民经济增长的支柱产业 2 0 0 8 年对于中国的房地产行业来说 是非 常重要的年份 在经历了2 0 0 7 年近乎疯狂的房价增长后 地产业又在经济危机 的冲击和国家政策调控双重影响下 迎来了非常困难的一年 有鉴于此 对房 地产企业的现状进行研究有很强的现实意义 衡量一个企业的经营现状有很多种方法 本文尝试从房地产企业的交易对 手商业银行角度进行衡量 具体操作时 采用K M V 模型进行信用风险的估计 这样做的原因有以下两个 第一 信用风险是商业银行风险管理中的重中之重 因此方法较为成熟 第二 经多位学者研究证实 K M V 模型在我国有一定的适 用性 且数据易得 具体来说 信用风险是指交易对象无力履约的风险 也即 债务人未能如期偿还其债务造成违约 而给经济主体 寺来的潜在损失 因此从 商业银行角度计算的信用风险水平可以客观的反映企业的经营状况 与其他文章不同的是 本文在对房地产企业进行信用风险评估后 并没有 讨论商业银行应该如何规避风险 因为从 次贷危机 中我们认识到单纯的在 部门间转移风险不能从根本上解决问题 反而有可能放大风险 因此在使用K M V 模型进行实证研究后 本文具体分析了信用风险水平变化的原因 并在此基础 上 站在整个宏观经济的角度 从政府和企业两方面分别研究改善房地产企业 经营状况的途径 本文在研究布局中 力求做到以定量分析为主 与定性分析 宏观经济形 势判断相结合 规范研究和实证研究相结合 主要研究方法涉及经济学 金融学 计量经济学 在充分分析理论的基础上 借鉴国内外研究成果 力争在研究方 法上有所创新 关键词 房地产企业 K M V 模型 信用风险 A b s t r a c t A sal e a d i n gi n d u s t r y r e a le s t a t ei n d u s t r yp l a y sa l li m p o r t a n tr o l e I tc o v e r sa w i d er a n g ea n db e a r sap o w e r f u l i n f l u e n c ea n da ss u c hb e c o m e sp i l l a ri n d u s t r y 2 0 0 8 i Sa ni m p o r t a n ty e a rf o rC h i n e s er e a le s t a t ei n d u s t r y A t i e rp r i c ea p p r e c i a t i o ni n 2 0 0 7 t h er e a le s t a t ee n t e r p r i s ee n c o u n t e rm o r er i s kb e c a u s eo fe c o n o m i cc r i s i sa n d t h ei m p a c to fg o v e r n m e n tp o l i c y t h u s I ti So fg r e a t l yp r a c t i c a li m p o r t a n c et o c o n d u c tr e s e a r c ho nr e a le s t a t ei n d u s t r y T h e r ea r eal o to fk i n d so fm e t h o d st om e a s u r ea ne n t e r p r i s e T h i sp a p e r a t t e m p t st or e s e a r c hf r o mt h ep e r s p e c t i v eo fc o m m e r c i a lb a n k s u s e st h eK M V m o d e l w h i c hp u t so nc r e d i t r i s ke s t i m a t i o n T h er e a s o nw h yw ec h o o s eK M Va r ea sf o l l o w s f i r s t c r e d i tr i s km a n a g e m e n ti sm a t u r ei nc o m m e r c i a lb a n k s s e c o n d i ti Sp r o v e dt h a t t h eK M Vm o d e l i Sa p p l i c a b l ei nc h i n a C r e d i tr i s ki St h er i s ko fd e b t o r Si n c a p a b i l i t y t op a yo u tp r i n c i p l ea n di n t e r e s t so nt i m ew h i c hw i l lg i v eal O S St ot h ec r e d i t o r C r e d i tr i s kc a nr e f l e e tac o m p a n y so p e r a t i n gp o s i t i o n A f t e rt h ec r e d i tr i s ka s s e s s m e n t t h eP a p e rd i dn o td i s c u s sh o wt oa v o i dt h er i s k f o rc o m m e r c i a lb a n k s F r o mt h es u b p r i m ec r i s i s w er e c o g n i z et h a to n l yr i s kt r a n s f e r c a n n o tf u n d a m e n t a l l ys o l v et h ep r o b l e m e v e nm a ye n l a r g et h er i s k T h e r e f o r ea f t e r t h ee m p i r i c a lr e s e a r c hu s i n gt h eK M Vm o d e lw ea n a l y z et h ee f f e c tf a c t o r a n do n t h i sb a s i s w er e s e a r c ht h em e t h o d st oi m p r o v et h es i t u a t i o nf r o md i f f e r e n ta s p e c t s T h ep a p e rb a s e do nq u a l i t a t i v ea n dq u a n t i t a t i v ea n a l y s i sm e t h o d st oe v a l u a t et h e r i s ki nC h i n a Sr e a le s t a t ei n d u s t r y C o m b i n en o r m a t i v er e s e a r c hw i t he m p i r i c a l r e s e a r c h O u rr e s e a r c hi n v o l v e se c o n o m i c s f i n a n c e a n de c o n o m e t r i c s T h ep a p e r t r yt om a k ei n n o v a t i o no nr e s e a r c hm e t h o d s K e y w o r d s r e a le s t a t ei n d u s t r y K M V m o d e l c r e d i tr i s k 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 毒磅两J 叫年 f 月泣日 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 查鹂确 导师签名 京R t l 物 削 7V d 叫年Y 月 乙日 岬年丫肋汨 1 1 研究背景 第1 章引言 2 0 0 8 年 始于美国的次贷危机席卷全球 从当初的会融危机一步步的演变 成了重创各国经济的全球性经济危机 而次贷危机的源头就是围绕房地产发放 的次级贷款 在当前的国际环境下 我国地产业虽然不存在 次级贷 这样的 困扰 但随着2 0 0 7 年中国房价攀上令人窒息的高峰后 房产业马上迎来了历史 的寒冬 这一点我们可以轻易的从房屋成交量和房价中得到佐证 此外 早些 时候的 地王 退地浪潮也已经为我们拉开了寒冬的序幕 而另一方面 房地 产业在整个国民经济体系中属于先导性 基础性产业 处于主导产业地位 在 宏观经济中起到十分重要的作用 房地产业以其产业关联度强 带动系数大的 特点 成为促进国民经济增长的支柱产业 因此 在当今的经济形势下 找们 有必要系统的衡量中国房地产企业所蕴含的风险水平 以此来说明房地产企业 是否在经历着严冬的考验 在具体的研究对象方面 从众多风险指标中选择信用风险来进行研究 主 要是基于以下两点担忧 1 宏观经济形势 从2 0 0 7 年5 月开始 C P I 指数开始显著上升 到2 0 0 8 年上半年C P I 长期居于8 的高位 对此 央行从2 0 0 7 年下半年开始就采取了 紧缩的货币政策 到2 0 0 8 年7 月 C P I 情况开始好转 通货膨胀洪峰已过 但 G D P 增速也出现了明显滑坡 房地产行业在宏观经济整体下行的背景下 也将 走向一个相对较长的调整期 2 行业出现巨大资会缺口的端倪 2 0 0 8 年9 月1 8R 2 0 0 8 年房地产行 业资金报告 在京发布 报告显示 2 0 0 8 年房地产行业的资金缺口是6 7 3 0 亿 元 房地产行业资金趋紧的特点在下半年开始集中体现 巨大的资金缺口导致 地产企业没有能力开发更多的土地 销售利润下降 直接影响企业的偿债能力 增加整个行业的信用风险 宏观形势的下行和资金缺口的出现最容易冲击的就是企业的信用风险 因 此对房地产企业进行信用风险研究有很强的现实意义 正是在这样的背景下 本文首先评估中国房地产企业信用风险水平 在此基础上分析房地产企业信用 风险的来源 进而提出规避风险的对策与建议 1 2 概念界定 鉴于本文的讨论是基于信用风险及相关概念而展开 因此有必要在文章一 开始对相关概念进行明确的界定 1 2 1 信用风险 信用风险是指交易对象无力履约的风险 也即债务人未能如期偿还其债务 造成违约 而给经济主体带来的潜在损失 上市公司的信用J x L 险包括债务信用 风险和股票信用风险 债务风险主要是指违约风险 即上市公司在其债务到期 时不能按约还本付息以及上市公司发生信用事件而造成风险资产价值发生变 动 从而使其债权人遭受损失的可能性 股票信用风险主要是指违规风险 即 上市公司不遵从或者违反相关法律 条例 规章制度或道德标准的行为 上市 公司的违规失信行为会造成股票价格的异常波动 从而给股票投资者带来损失 从产生的原因上看 信用风险主要有两个来源 一是借款人由于经营不善 或市场环境的变化而出现财务困境 即缺乏履约能力 一是借款人由于主观因 素而不愿偿还债务 即缺乏履约意愿 一项贷款的偿还不仅需要交易对象未来 的稳健经营和充足的现金流作为保障 而且需要借款人在有能力偿还贷款的情 况下自觉自愿的履约 前者能够通过经济和财务数据的分析进行衡量 而后者 则只能通过借款人的责任感和社会舆论的监督加以约束 1 2 2 违约 违约率及违约概率 要度量公司的信用风险 首先要明确违约的定义 出于规范性的考虑 我 们采用巴塞尔委员会提出的参考定义 如果下列事件中的一个或多个事件已经 在某个特定的借款人 债务人 身上发生 则可以认定出现了违约状况 1 已经判明借款人 债务人 不准备全部履行其偿债义务 本金 利息或手续 费 2 和借款人 债务人 的任何义务有关的信用损失 比如债务注销 提取了 特定准备金 债务重组 包括本金 利息和手续费的减免或延 展 期支付 3 债务人未能履行某些信用义务 逾期超过9 0 天 4 债务人已经申请破产 或向债权人申请保护 违约率是指债务人未能偿还到期债务的实际违约情况 违约概率 2 P r o b a b i t i t yo fD e f a u t t P D 是预计债务人不能偿还到期债务 违约 的可能性 违约概率 P D 与违约率所不同的是 它是基于债务人历史和现实的实际违约情 况做出的对未来一定时期 一般为一年 违约状况的判断 因此 违约概率是一 种事前估计 而违约率则是一种事后的验证 二者在时间点上本质的差异 本 文所作的工作就是对违约概率进行估计 1 3 国内外研究现状 1 3 1 国外研究现状 在信用评级领域 欧美等发达国家的评级机构和评级方法都较为先进和科 学 由于房地产业举足轻重的地位 国外银行界和学术界非常重视对房地产信 用风险的实证研究 其研究现状可概括如下 K P M G 公司的风险中性贷款分析系统模型 根据风险中性原则给出了一个 前瞻性的违约预测 有很大的灵活性 可以更方便银行进行贷款管理 K M V 公 司开发的K M V 信用模型依据的理论出发点则是 当公司的市场价值下降到一定 水平以下 公司就会选择对它的债务违约 该模型通过企业的财务数据 企业 资产回报波动率以及企业资产当前市值来推导预期违约概率以预测企业的违约 前景 R i s kM e t r i c sG r o u p 的C r e d i tM e t r i c s 模型 该模型主要以历史数据为依 据确定信用等级矩阵和违约时的资产回收率 以此为基础确定未来信用资产组 合的价值变化 计算整个组合的损失分布 以上的这些模型建立在现代金融理论对风险的分析和定价的基础上 对银 行面临的风险进行识别 计量 调节 检测 而在房地产领域 国外学者较为 关注住房抵押贷款风险的实证研究 研究主要集中在 个人住房抵押贷款风险 微观特征研究 期权理论在个人住房抵押贷款风险管理中的应用研究 个人 住房抵押贷款一 二级市场互动研究 1 3 2 国内研究现状 1 有关房地产行业的研究 在房地产研究方面 研究行业发展时 文章常采取调查报告的形式 论述 房地产会融 着重住房金融 对房地产企业本身的信贷状况关注较少 在分析 房地产企业不良贷款成因时 主要运用制度经济学或一般供需理论加以分析 3 更集中于规范研究 缺少定量的实证研究 陈可嘉等人 2 0 0 8 认为 就整体房地产企业而言 存在着一定的金融风险 主要在于房地产企业的自由资会比例偏低 个别企业素质参差不齐 当企业资 金周转不灵的时候 容易发生金融风险 王静 林琦 2 0 0 8 认为美国次级债危机对我国的房地产金融市场提出了警 示 目前我国的房地产金融市场与美国次级债危机爆发前有着许多相似之处 同时 我国的房地产金融市场又存在着特殊风险 因而应针对国内房地产金融 市场的特殊问题 制定有效对策 化解风险 刘宇涛 2 0 0 7 认为我国房地产的金融风险控制策略为 调控房地产业信 用总量 约束市场扩张规模与速度 适度控制住房开发贷款增量 调整房地产 开发贷款的内在结构 积极拓展住房按揭贷款市场 促进房地产业的良性循环 启动住房公积金贷款市场 拉动住房市场需求 目前国内的大部分研究没有将定性和定量分析结合起来 切实提出有效的 建议 2 K M V 模型的应用 国内学者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 首先将K M V 模型与其他模型进行理论上的比较 认为更适合于评价 上市公司的信用风险 都红雯对K M V 模型在中国的实证研究进行了很好的总结 和展望 随后有学者利用中国股市的数据 得出了市场的仃V 和 的关系函数 并以股票为样本进行了实证分析 易丹辉 吴建民在2 0 0 4 年对深市和沪市随 机抽取3 0 家公司分行业计算违约距离和违约率并作比较 认为借助违约距离 衡量上市公司的信用风险是可行的 有鉴于此 本文没有过多的说明K M V 模型 的适用性 而是将它作为一种衡量风险的工具对当前上市房地产企业的信用风 险水平进行评估 国内学者在使用K M V 模型时 大多站在商业银行的角度提出规避和转移风 险的方法 本文则是站在商业银行的角度评估风险 目的是从另一个侧面考察 房地产企业的经营状况 而在分析原因和提出建议时 则以整体的宏观经济为 着眼点 试图找出化解风险的有效途径 1 4 研究内容与方法 本文试图综合运用定量 定性等分析方法 对所要探讨的房地产企业风险 4 评价及其风险防范措施进行探讨 全文从样本房地产企 世的信用风险评价出发 分别运用财务指标和K M V 模型衡量房地产行业的信用风险水平 分析其信用风 险显著增大的原因 探寻帮助房地产企业走出困境的有效途径 本文具体研究 内容如下 第一章 引言 主要是介绍论文的研究背景及意义 国内外研究现状 对 相关概念进行界定 阐述论文写作思路和研究方法 第二章 与信用风险相关的重要财务指标 介绍总资产周转率 存量资产 周转率与信用风险的关系 第三章 房地产企业信用风险的实证检验 介绍K M V 模型的理论 利用样 本数据对我国房地产企业信用风险进行实证研究 第四章 房地产企业信用风险增加的原因 具体分析导致房地产企业信用 风险增加的原因及其特点 第五章 规避信用风险的有效途径 分别从政府和企业视角分析消除风险 的主要措施 第六章 结论与展望 总结全文 提出文章不足之处 第2 章与信用风险相关的重要财务指标 总资产周转率 信用风险从交易对手的角度考察了一个企业的经营状况 风险水平的高低 与企业的总资产周转率有很高的相关性 在这方面 我国已有多位学者进行过 深入的研究 吴世农 卢贤义以7 0 家S T 公司和7 0 家非S T 公司为样本 运用 一元笋f J t j 分析研究财务困境出现前5 年内这两类公司财务指标各年的差异 这 些指标中就包括总资产周转率 杨华采用L o g i s t i c 回归法构建了财务危机预警 模型 核心指标就是总资产周转率 由此我们可以看出 总资产周转率与企业 的财务状况和信用风险有很密切的联系 具体来说 总资产周转率是指企业在一定时期主营业务收入净额同平均资 产总额的比率 是综合评价企业全部资产经营质量和利用效率的重要指标 其 计算公式为 总资产周转率 次 主营业务收入净额 平均资产总额X 1 0 0 2 1 平均资产总额 资产总额年初数 资产总额年术数 1 2 2 2 公式中 主营业务收入净额足指企业当期销售产品 商品 提供劳务等主 要经营活动取得的收入减去折扣与折让后的数额 数值取自企业利润及利润分 配表 平均资产总额是指企业资产总额年初数与年末数的平均值 数值取自资 产负债表 总资产周转率是考察企业资产运营效率的一项重要指标 体现了企业经营 期间全部资产从投入到产出的流转速度 反映了企业全部资产的管理质量和利 用效率 总资产周转率高 则不需过多的融资就可以实现营业额大幅增长 为 自由现金流的提高做出了保证 因此总资产周转率高的企业对应的信用风险相 对较小 但这只是初步的推断 结论还需在下一章K M V 模型运算后进一步验证 2 2 存量资产周转率 2 2 1 基本理论 在总资产周转率的基础上 我们对其进行变形 引出另一个重要的财务指 标 存量资产周转率 这一指标通过进一步计算可以用来衡量企业短期风险头 寸的大小 具体计算公式 如下 存量资产周转率 当期总收入 上年末总资产 2 3 暴露在外的短期风险头寸 流动负债率一存量资产周转率 2 4 存量资产周转率与普通意义上的资产周转率区别在于存量资产周转率剔除 了当期新增资产对周转率的影响 反映了一个地产企业在一年内对存量资产的 实际开发力度 数值越大 说明企业对存量资产的开发力度越强 反之 则越 弱 根据存量资产周转率计算出的短期风险头寸则可以反映企业一年内到期的 短期负债中有多少不能用当年经营产生的现金流来还 而必须依靠持续的外部 融资 也就是企业在短期内对外部融资的依赖程度 下面就根据以上的思路利 用各公司2 0 0 7 年年报的数据对我国上市房地产公司进行实证研究 从而考察企 业暴露在外的短期风险头寸 1 I H I J 虹 房地产企业抗击政策冲击 短期风险头寸的管理 6 2 2 2 实证检验 目前 国内的上市房地产公司共1 0 3 家 考虑数据的可得性和完整性 选 取6 0 家企业作为样本点 计算结果如表所示 表2 1 短期风险头寸结果 序弓股票代码股票名称存量资产周转率 短期风险头寸 l0 0 0 0 0 2万科A0 7 1 2 3 0 3 3 4 10 2 0 0 0 0 0 6深振业A 0 3 0 8 4 8 0 1 6 51 6 6 3 0 0 0 0 0 7S T 达声 0 0 4 1 5 1 4 3 0 36 5 6 2 4 0 0 0 0 0 9 中国宅安 0 3 6 1 9 9 1 3 9 35 2 0 50 0 0 0 1 4 沙河股份 0 0 4 8 3 4 9 2 0 12 5 1 9 60 0 0 0 2 4 招商地产 0 2 9 8 6 6 6 6 3 1 9 0 5 7O O 0 0 4 6 泛海建设 0 5 7 0 9 7 3 2 1 3O 80 0 0 1 5 9 国际实业 0 6 6 0 6 4 3 7 7 6 0 90 0 0 4 0 2金融街0 3 6 7 7 1 8 6 5 24 7 2 1 00 0 0 5 0 2 绿景地产 0 6 8 6 0 3 3 9 8 42 7 3 3 1 1 0 0 0 5 1 1 银基发展 0 3 7 6 9 4 4 3 4 2 0 1 20 0 0 5 1 4渝开发0 4 2 7 1 0 2 5 9 10 1 30 0 0 5 2 6 旭飞投资 0 0 1 6 5 6 8 9 1 82 0 1 9 9 6 1 4 0 0 0 5 4 0中天城投 0 4 8 8 2 1 5 2 3O 1 50 0 0 5 4 6光华控股0 2 1 4 5 4 8 7 8 3 2 2 8 1 60 0 0 5 5 8 莱茵置业 0 5 8 2 2 8 7 9 2 1 3 7 3 1 70 0 0 6 0 8 阳光股份 0 3 2 3 3 3 8 5 4 23 1 6 4 1 80 0 0 6 0 9 绵世股份 0 6 8 4 7 4 8 9 8 6 1 9 0 0 0 6 1 6亿城股份0 5 5 4 8 6 6 31 6 2 00 0 0 6 3 2 兰木集团 0 0 15 7 5 9 6 5 75 7 0 2 2 10 0 0 6 7 1 阳光发展 0 4 9 9 1 1 1 3 31 1 2 3 2 2 0 0 0 7 1 6S T 南方 0 3 7 6 5 0 1 8 6 83 0 5 8 2 30 0 0 7 1 8 苏宁环球 0 5 2 71 8 8 1 6 5 1 6 3 9 2 40 0 0 7 9 7 中国武夷 0 5 4 7 9 2 5 0 1 46 9 0 7 2 50 0 0 9 2 6福星股份O 71 6 1 6 3 9 3 2 2 66 0 0 0 0 7 中困困贸 O 14 7 3 7 8 7 5 3O 2 76 0 0 0 4 8保利地产 O 5 1 3 5 1 5 9 7 6O 2 86 0 0 0 5 l宁波联合O 9 5 9 5 2 8 1 2 96 0 0 0 5 3 中江地产 0 3 3 7 7 3 4 9 0 69 5 4 3 06 0 0 0 6 4 南京高科 0 2 6 3 0 5 7 5 4 73 2 0 9 6 3 16 0 0 0 6 7 冠城大通 0 8 5 8 6 4 8 4 6 30 3 26 0 0 0 7 9人福科技0 3 0 9 0 8 5 3 1 82 1 8 5 3 36 0 0 1 5 8 中体产业 0 0 1 3 0 6 0 8 5 75 2 3 6 3 46 0 0 2 4 6 万通地产 O 4 8 1 8 9 9 0 7 5O 9 9 3 56 0 0 2 5 6 广汇股份 0 4 6 8 8 1 5 8 2 5O 3 66 0 0 3 2 2 天房发展 0 3 9 4 9 4 9 6 21O 3 7f 0 0 3 2 5华发股份0 3 9 0 6 3 7 8 7 27 4 4 3 86 0 0 3 8 3 金地集团 0 0 0 4 3 7 2 9 1 54 1 8 3 3 96 0 0 5 0 2 安徽水利 0 7 4 8 6 4 9 5 3 5O 4 06 0 0 5 3 3 栖霞建设 0 5 8 6 7 7 6 6 0 50 4 16 0 0 6 0 6 金丰投资 0 0 4 3 3 5 7 2 4 73 1 2 4 4 26 0 0 6 1 4 鼎立股份 1 0 9 7 5 9 2 7 0 90 4 36 0 0 6 3 8 新黄浦 0 18 0 4 5 9 5 3 90 4 4 6 0 0 6 4 l万业企业 0 2 0 8 7 7 4 0 8 33 3 8 4 56 0 0 6 4 8 外高桥 0 0 1 8 3 0 0 3 9 93 4 4 1 4 66 0 0 6 6 3 陆家嘴 0 1 6 1 6 0 2 2 6 71 7 2 3 4 76 0 0 6 6 5 天地源 0 3 2 9 8 7 7 7 7 62 2 6 4 4 86 0 0 6 7 5中华企业0 3 1 8 2 5 7 5 7 5 1 0 6 2 4 96 0 0 7 0 4 中大股份 0 8 3 4 0 5 3 2 1 3 0 5 06 0 0 7 3 2 上海新梅 O 1 5 9 5 3 7 5 1 22 4 2 3 5 16 0 0 7 3 6 苏州高新 0 3 3 2 6 6 6 7 612 5 1 9 5 26 0 0 7 4 8上实发展 0 4 8 4 0 5 7 7 4 66 0 7 5 36 0 0 7 6 6 同城股份 0 0 4 1 0 6 0 1 7 l 6 9 3 8 5 46 0 0 7 6 7 运盛实业 0 0 6 3 7 9 6 7 4 23 5 1 0 5 56 0 0 7 9 l 京能置业 0 7 2 1 2 8 9 3 5 3O 8 5 66 0 0 8 2 3 世茂股份 0 4 3 7 5 4 2 1 8 30 5 76 0 0 8 4 0 新湖创业 0 6 9 8 2 4 7 4 7l0 5 86 0 0 8 4 6同济科技0 6 9 7 6 2 1 4 7 7 0 5 96 0 0 8 9 5 张江高科 0 19 9 8 3 6 3 3 43 2 3 7 6 06 0 1 5 8 8 北辰实业 0 2 9 7 0 4 1 5 2 78 0 9 数据来源 锐思数据库 注 当流动负债率 存量资产周转率时 定义房地产企业暴露在外的短期风险头 寸为0 2 2 3 计算结果分析 由上表可知 在6 0 家样本公司中 有2 4 家企业当前的短期风险头寸为0 有3 6 家企业面临着当前的短期风险头寸威胁 其中有1 9 家企业短期风险头寸 都在2 嘛以上 园城股份更是达到了6 9 3 8 一个每年必须为了2 0 以上的存 量资产寻找新资金的企业 它的资产周转的效率远远低于正常水平 抗击政策 和宏观经济冲击的能力可想而知 从以上两节的分析中我们可以看出 总资产周转率与存量资产周转率是决 定企业信用风险非常重要的两个因素 两者基本都是对企业经营效率的综合考 察 但总资产周转率侧重于衡量企业的经营效率 存量资产周转率则能更好的 说明企业对存量资产的开发力度 并能进一步评价企业抗击外来冲击的能力 本章对于存量资产周转率的实证研究让我们初步认识到当前我国的房地产企业 普遍存在开发力度较弱的问题 在宏观经济形势下行时 很有可能会使信用风 险显著增大 在下文使用K v 模型对企业进行信用风险评价时 我们将会加入 总资产周转率的因素 验证总资产周转率与信用风险之间的关系 第3 章房地产企业信用风险的实证检验 本章的主要内容是运用K M V 模型对我国上市房地产公司进行信用风险的实证 分析 我们选取了六支股票 分别是深鸿基 0 0 0 0 4 0 中粮地产 0 0 0 0 3 1 金 融街 0 0 0 4 0 2 力 科 0 0 0 0 0 2 名流置业 0 0 0 6 6 7 和冠城大通 6 0 0 0 6 7 研究的思路是分别研究2 0 0 7 年 2 0 1 8 年各公司在不同负债比例下的信用风险 将 两个年度的结果进行比较 从而判断中国房地产企业目前蕴含的信用风险和资金 9 状况 本章将分为两部分进行沦述 第一节介绍K M V 模型的基本理论以及选取该 模型的原因 第二节进行实证检验 3 1K M V 模型的基本理论 信用风险指因借款人违约事件 或因借款人的信用质量恶化事件而造成的 风险 是金融风险中最古老的风险 长期以来 信用风险 直是商业银行 乃 至整个金融业最主要的风险 对信用风险的识别 测度 合理管理直接影响到 现代社会经济生活的各个方面 也影响到一个国家的宏观经济发展 甚至影响 到全球经济的稳定与协调发展 特别是近几年来 信用风险已经成为导致银行 破产的最常见原因 3 1 1 模型的选择 国外银行界和学术界非常重视对房地产信用风险的实证研究 开发了很多 信用风险模型 主要有K M V 公司研发的K M V 信用模型 砒s kM e t r i c sG r o u p 的C r e d i tM e t r i c s 模型 麦肯锡公司的C P V 模型和K P M G 公司的风险中性贷款分 析系统模型等 国内学者对各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 研究表明 K M V 模型适用于我国上市公司的信用风险 度量 出于数据的可得性 我们选择K M V 模型对样本进行计量 需要指出的 是 我国房地产企业上市的标准很严格 能够上市的都是资信较好 实力雄厚 的企业 如果计量结果表明这些企业信用风险状况令人堪忧 那么我们可以基 本判断房地产行业的运营蕴含着很大的信用风险 3 1 2K M V 模型 K M V 模型是将期权定价理论应用于贷款和债券估值而丌发出的一种信用监 控模型 是直接计算 估计和模拟技术的混合系统2 模型从借款企业所有者的 角度考虑贷款归还的问题 在债务到期同 如果公司资产的市场价值高于公司 债务值 则公司股权价值为公司资产市场价值与债务值之间的差额 如果此时 公司资产价值低于公司债务值 则公司变卖所有资产用以偿还债务 股权价值 变为零 2 毛振华 矧衍 信用评级前沿理论 j 实践 中国舍融出版社 2 0 0 7 9 l O 如图3 1 图3 1K q V 模型简图 来源 K M V 公司版权所有 1 9 9 3 如图所示 K M V 模型中 假设前提是公司资产价值变动符合正态分布 从而 根据公司资产的期望增长率推导出一定期限之后公司的预期资产价值 并确定将 短期负债和二分之一长期负债的和 S T D I 2 L T D 设立为违约临界点 D P T 当 预期资产价值低于O P T 对应得到一个预期违约概率E D F 阴影部分 公司将会 用所有资产来抵偿债务 在具体计算E D F 的过程中需要三个步骤 首先 它利用 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 无风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实施点 计算借款人的违约距离 D D 最后 根据企业的违约距离与预期违约率之间的对应关系 求出企业的 预期违约率 假设V 是T 时刻公司资产价值 F 为其债务价值 则违约概率可以表示为 p v F 根据资产价值正态分布的前提 根据I t o 引理有 一扣屁r 3 1 其中乙 N O 1 为标准正态分布的随机变量 仃一为资产价值波动率 为 资 弦的预期收益率 所以根据K M V 模型埘违约的定义 债务到期同T 时的违约概率 为 P p v 一 P l n V I n F 其中 即违约距离 e f a u l t s t a n c e I n 竺V p 芦 兰 T 3 3 dA T 已知F T 还有三个变量 吼和 需要计算出来 根据期权价值公式 有 其中 d l E f V o r 一 B f 瓴 一B e l 7 p 3 4 n V B j 1 仃j f o 正 d l d 一6 正 对公式用I t o 引理 可得E 木o r 熹附矿 从而得到另一个关系式 盯E g y 盯彳 B f 尘丛垡乒 3 5 其中盯F 为公司权益价值的波动率 根据可以求出两个未知变量V 和o r 代入前面的公式 即得到违约距离D D 进而计算出违约概率P 在K M V 模型中 违约概率P 称为预期违约概率E D F E x p e c t e dD e f a u l tF r e q u e n c y N 一D D K M V 模型是一种盯市模型 m a r k t o m a r k e t 通过股价的波动预测公司资产价 值的波动 因此同传统的基于财务信息的评估模型相比具有更大的信息量和更好 的前瞻性 可以利用公司的现时财务数据和资本市场充分的信息来预测将来的违 约概率问题 适合在计算上市公司信用风险中应用 另一方面 它建立在当代公 司理财理论和期权价值理论的基础上 有很强的理论依托 近年来 该模型已经 被大星的应用于商业领域 巴塞尔委员会更是在新协议中将K M V 模型列为内部评 级法中对违约概率 P r o b a b i l i t yo f D e f a u l t P D 进行估计的推荐方法 户一 一了一 塑 但是它的劣势也很明显 首先在于对资产价值正态分布的假设不符合实际 真实分布有着比理论分布有更厚的尾部3 从而导致了信用风险的变化 另一方 面 K M V 模型数据的获得依赖公司财务数据的真实性和资本市场的信息对称 这 忽视了现实中存在的道德风险 结果不完全客观 有可能低估信用风险 另一方 面 K M V 模型长期应用于比较成熟的欧美资本市场 比较适应西方的资本市场交 易规则和相应法律法规 这些劣势导致了国内外学者在讨论其现实应用的可能性 时 都作出了修正和改进的尝试 笔者认为K M V 模型基本可以用来测度国内上市 房地产公司的预期违约概率 但是需要对其假设和数据的获得作出一些必要的改 进 3 2 房地产企业信用风险的实证研究 3 2 1 样本选取与数据来源 出于数据可得性的考虑 本文选取的都是上市公司 具体在各样本点的筛 选过程 主要注重企业的规模性 盈利性和知名度 这样选取的原因是如果实 证结果表明这些资信较好的上市企业存在信用风险 那么可以对整个房地产业 有基本的判断 此外 如前文所述总资产周转率与信用风险密切相关 因此需 要选取不同资产周转率水平的样本公司 从而验证资产周转率与信用风险间的 关系 最终选取的六家企业如表3 1 所示 表3 1 样本公司资产周转率 股票代码 公司名称资产周转率 0 0 0 0 4 0深鸿基0 0 6 3 3 0 0 0 0 3 1 中粮地产 0 1 9 4 6 0 0 0 4 0 2金融街0 3 3 6 0 0 0 0 0 2 万科 0 4 7 8 1 0 0 0 6 6 7名流置业 0 6 3 3 8 6 0 0 0 6 7 冠城人通 0 8 2 2 7 3 张智梅 张仁俊 I M 模型的改进及对I 市公 d 信用风险的度量 统计 j 决策 2 0 0 6 年9 J T 1 5 7 数据来源 数据均选自沪深两市2 0 0 7 至2 0 0 8 年度年报 是有公信力的财务数据 3 2 2 研究思路 本节试图通过计算各样本公司在0 7 0 8 年在不同的负债比例下的违约概率 情况 从而比较房地产行业信用风险在两年里的差异 进而揭示房地产企业的 经营状况的变化 实证研究主要分为以下几个步骤 第一 结合公司财务报表计算公司市值和违约触发点D P T 第二 通过股权价值E 和股权价值波动率O 预测公司资产价值V 和资产价 值波动率o 第三 计算违约距离D D 和预期违约概率E D F 3 2 3 实证研究 六家公司的财务数据如表3 2 表3 2 样本公司财务数据 每股净K 期负债 已上市流通股非上市流通股 年份收盘价 资产 万 万 万 万 2 0 0 78 9 31 9 9 8 41 9 3 9 83 9 6 0 0 0 4 3 67 3 5 9 2 深鸿基 2 0 0 83 4 81 8 94 3 5 6 74 1 9 6 54 9 9 1 4 2 0 0 72 5 5 4 3 7 9 5 4 4 6 4 54 9 2 9 9 7 7 7 24 1 3 8 6 8 0 2 6 中粮地产 2 0 0 84 81 8 l1 8 3 6 5 4 1 0 3 4 7 37 7 9 0 0 2 0 0 72 8 34 3 73 0 8 0 0 06 5 1 9 4 4 3 7 4 2 6 5 0 7 2 7 4 金融街 2 0 0 87 6 15 6 24 4 5 0 0 01 8 3 5 5 66 4 5 6 6 2 0 0 72 8 8 4 4 2 61 6 3 7 1 9 96 5 1 8 4 2 1 8 41 6 6 7 3 万科 2 0 0 86 4 52 7 41 5 7 0 4 6 0 1 0 7 2 8 8 22 6 6 4 0 2 0 0 71 4 5 41 8 8 1 31 9 0 0 04 8 3 2 8 4 0 7 42 8 1 9 8 9 0 3 8 名流置业 2 0 0 83 4 l3 4 77 1 2 0 09 5 2 3 73 9 4 7 9 2 0 0 72 0 4 2 2 0 68 4 2 4 43 0 5 4 2 5 2 8l7 5 3 7 3 6 6 冠城大通 2 0 0 84 0 l2 71 0 6 2 3 6 5 0 3 2 61 0 9 6 6 1 4 一 公司总市值及违约触发点的计算 在我国 公司总市值E 由两部分构成 分别是流通股市值和非流通股市值 根据我国存在非流通股这一现实情况 多数学者在计算公司总市值时采取了适 当的改进 比较通用的做法是用用非流通股乘每股净资产得到非流通股市值 再加总流通股与股价乘积即流通股市值 从而得到比较符合实际的公司总市值 4 同时 我们还可以利用公式得到六家公司的年度违约触发点D P T 计算结果 如下表 表3 3 六家公司D P T 计算结果 总市值 万 违约触发点D P T 万 2 0 0 73 6 8 3 3 5 2 0 019 9 5 7 9 深鸿基 2 0 0 8l5 5 4 7 6 8 61 1 0 8 1 1 5 2 0 0 71 4 1 6 1 7 9 2 2 62 0 4 8 8 3 5 中粮地产 2 0 0 86 3 7 6 6 9 45 l 6 7 0 2 0 0 72 0 313 8 6 2 4 67 2 9 3 8 8 金融街 2 0 0 8l7 5 9 7 2 2 0 89 8 9 5 5 4 2 0 0 71 8 8 0 6 2 3 1 2 85 6 9 9 7 9 3 5 万科 2 0 0 86 9 9 3 0 8 2 57 5 8 5 8 3 5 2 0 0 77 5 5 7 4 5 6 4 139 4 6 6 8 名流置业 2 0 0 8 4 6 1 7 5 0 31 0 9 0 6 8 2 0 0 76 5 9 8 0 5 3 9 5 75 1 9 5 0 5 冠城大通 2 0 0 82 3 1 4 1 5 4 65 8 1 8 2 3 二 公司资产价值及其波动率的计算 在计算股票波动率仃E 时以周收益波动率 为最小计数单位 假设公司股票 价格服从对数正态分布 则股票收益率和周收益率标准差为 U l n S s 川 3 6 4 马若微 K M v 模型运用卡中国上市公司财务困境顶警的实证检验 数理统计 j 管理 第2 5 卷第5 期 2 0 0 6 9 5 9 3 6 0 l o M2 3 7 其中 s s 一 为股票每周的相对价格 订为U 的均值 假设一年中股票的 交易天数为2 5 0 天 则公司权益价值年波动率为 仃E2 以万科2 0 0 7 年数据为例 其收盘价 收益率的计算如下 表3 4 收益率及波动率统计结果 3 8 日期 股价 股票收益率 日期股价股票收益率 2 0 0 7 0 1 0 51 4 8 52 0 0 8 1 42 9 2 4 2 0 0 7 0 11 21 6 10 0 8 0 8 1 9 4 12 0 0 8 1 1l3 1 0 60 0 6 0 3 8 3 1 8 2 0 0 7 0 11 91 7 1 90 0 6 5 5 0 8 5 52 0 0 8 1 1 8 2 7 8 4 o 1 0 9 4 4 7 2 0 0 7 0 1 2 61 8 5 80 0 7 7 7 5 7 912 0 0 8 1 2 52 7 0 0 3 0 6 3 7 2 0 0 7 0 2 0 21 4 4 2国 2 5 3 4 6 9 62 0 0 8 2 12 7O 2 0 0 7 0 2 0 91 5 0 4O 0 4 2 0 9 7 1 92 0 0 8 2 52 8 2 10 0 4 3 8 3 9 6 6 2 0 0 7 0 2 1 61 6 6 5O 1 0 1 6 9 6 92 0 0 8 2 152 6 4 6 0 0 6 4 0 4 2 4 2 0 0 7 0 3 0 21 4 3 9 0 1 4 5