資源描述：
《基于KMV模型的我國上市公司信用風(fēng)險研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第38卷第10期數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識Vol.38No.102008年5月MATHEMATICSINPRACTICEANDTHEORYMay,2008基于KMV模型的我國上市公司信用風(fēng)險研究12王建穩(wěn),梁彥軍(1.北方工業(yè)大學(xué)理學(xué)院北京100144)(2.北方工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京100144)摘要:在KMV框架的基礎(chǔ)上對股權(quán)價值計算方法進(jìn)行了改進(jìn),通過改進(jìn)后的方法,計算出1999年至2006年各年所有上市公司的違約距離、理論違約率、企業(yè)價值、股權(quán)價值等指標(biāo)數(shù)據(jù).從分析的結(jié)果來看,上市公司規(guī)模對信用風(fēng)險有一定影響,上市公司規(guī)模越大,信用風(fēng)險越小,公司規(guī)模越小,信用風(fēng)險越大.從違約
2、風(fēng)險的變化情況看,2003—2006年上市公司的違約距離呈下降態(tài)勢,說明近年來上市公司的違約風(fēng)險加大.對比滬深300上市公司股改前和股改后信用狀況,發(fā)現(xiàn)股改前后信用狀況有顯著不同,股改后上市公司的違約風(fēng)險變大.通過違約距離的敏感性分析,認(rèn)為股權(quán)價值波動率對違約距離最敏感.關(guān)鍵詞:上市公司;信用風(fēng)險;KMV模型;違約距離1引言信用風(fēng)險作為金融業(yè)最主要的風(fēng)險之一,同樣在證券市場上的表現(xiàn)也很突出.證券市場上的信用風(fēng)險是指上市公司、證券中介機構(gòu)、各種投資者在證券發(fā)行、交易和信息披露等過程中,由于一些參與者違反應(yīng)遵守的誠信原則而造成另一些參與方損失的可能性.近年來,我國證券市場蓬勃發(fā)展對
3、國民經(jīng)濟(jì)起了巨大的推動作用,但是證券市場的發(fā)展還不夠規(guī)范、不夠完善.部分上市公司、中介機構(gòu)、券商和機構(gòu)投資者不講誠信,采取提供虛假信息、粉飾財務(wù)報表等方式蒙騙投資者,為了降低投資者所面臨的信用風(fēng)險,利用期權(quán)定價理論開發(fā)的KMV模型來預(yù)測上市公司的違約距離及違約率就十分重要.該模型的很多特點使得它比其它信用風(fēng)險更適合度量我國上市公司的信用風(fēng)險.第一,KMV模型是一種動態(tài)模型,可以及時反映信用風(fēng)險水平的變化.股票市場每天都有上市公司股票交易數(shù)據(jù),且定期公布財務(wù)報表,這使得該模型可以經(jīng)常更新數(shù)據(jù),及時得出反映市場預(yù)期和企業(yè)信用狀況變化的預(yù)期違約率第二,KMV模型是一種具有前瞻性的方法
4、,在一定程度上克服了依賴歷史數(shù)據(jù)向后看的數(shù)理統(tǒng)計模型缺陷.KMV模型所提供的預(yù)期違約率指標(biāo)來自上市公司股價的分析,股票價格不僅反映了公司的歷史和現(xiàn)狀,而且反映了市場中的投資者對該公司信用狀況未來的發(fā)展趨勢.第三,KMV模型的預(yù)期違約率指標(biāo)在本質(zhì)上講是一種對風(fēng)險的基數(shù)衡量法,與序數(shù)衡量法不同,以基數(shù)衡量法的最大特點在于不僅可以反映不同公司風(fēng)險水平的高低順序,而且可以反映風(fēng)險水平差異程度,因而更加準(zhǔn)確.收稿日期:2007-12-10基金項目:北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助項目(20051D0500207);北京市教育委員會科技發(fā)展計劃面上項目(km200710009011)10期王建穩(wěn),等
5、:基于KMV模型的我國上市公司信用風(fēng)險研究471.1文獻(xiàn)綜述[1]國外學(xué)者對KMV模型的有效性驗證做了一系列研究,McQuown(1993)指出,財務(wù)報告反映公司的歷史情況,市場價格更能反映公司發(fā)展的未來趨勢,最準(zhǔn)確的信用風(fēng)險度量[2]方法應(yīng)該同時使用這兩種數(shù)據(jù)資源.Vasicek(1995)對一含有108只債券的樣本采用經(jīng)期權(quán)調(diào)整后的收益利差數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)利用EDF模型確定定價偏低或偏高的方法來組建組合會產(chǎn)生出明顯的超額收益,表明EDF值能夠預(yù)測公開交易債券的收益變化.MattHewburBat和[3]IrinaKorablev(2002)則使用水平確認(rèn)和校準(zhǔn)的方法對KMV進(jìn)行驗
6、證,研究結(jié)果證實KMV模型的輸出結(jié)果EDF值實際上是偏態(tài)分布,并且樣本規(guī)模的大小、樣本公司資產(chǎn)相關(guān)[4]性的大小和EDF偏態(tài)分布對EDF的預(yù)測有很大影響.PeterCrodbie和JeffBohn(2003)專門以金融類公司為樣本應(yīng)用KMV模型,結(jié)果顯示EDF值在這些公司發(fā)生信用事件時或破產(chǎn)前能夠準(zhǔn)確、靈敏地檢測到信用狀況的變化.《巴塞爾新資本協(xié)議》(2004)提倡使用內(nèi)部[5]評級法管理信用風(fēng)險,并推薦使用KMV模型進(jìn)行內(nèi)部評級.Stefan.M.Denzler(2006)利用KMV模型的EDF估算股票價格.我國對KMV模型的研究更多地側(cè)重于KMV模型在我國的適用性研究.早期
7、的研究僅[6]僅局限于對KMV模型的理論基礎(chǔ)和模型框架的介紹和分析,較有代表性的是杜本峰[7](2002)發(fā)表在《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》的“實值期權(quán)理論在信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用”和王瓊與陳金賢[8](2002)發(fā)表在《現(xiàn)代財經(jīng)》的“信用風(fēng)險定價方法與模型研究”等文章.韓立巖和鄭承利(2003)指出KMV模型輸入的數(shù)據(jù)與預(yù)測結(jié)果的模糊表達(dá)更接近事物本質(zhì),也更符合決策[9]的要求.魯煒、趙恒絎和劉冀云(2003)在研究中指出KMV模型中的關(guān)鍵系數(shù)eV和eE的[10]關(guān)系是隨著市場的不同而變化的.鄭茂(2005
