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论文:我国上市公司信用风险的实证研究

发表时间:2013/1/2 21:19:27

论文:我国上市公司信用风险的实证研究
——基于改进的KMV模型及ST公司数据

刘春志 饶水平 刘严(中南财经政法大学 金融学院,湖北 武汉 430073)
摘要:本文利用改进的KMV模型对2005年至2012年期间初次被ST的34家上市公司数据进行实证分析,分别计算其被ST前一年和前两年的违约距离,试图寻找违约距离的某种共同的数字特征以期更好地利用违约距离预测风险.结果发现,上市公司违约前的违约距离虽然有一定的聚集现象,但并未严格处于一个狭小的区间内,而与股票市场的波动和宏观经济环境有较大的关系.
关键词:信用风险 KMV ST公司
一、前言
加强信用风险的管理一直是各国金融业及其监管部门工作的重点,对公司违约风险的度量则是更好地进行信用风险管理的前提与基础.公司违约风险的度量方法经历了两个阶段:一是早期信用风险度量方法,如专家制度法、信用评分法;二是现代信用风险度量模型,如基于期权定价技术的KMV模型、基于VaR的Credit Metrics、基于宏观模型的CPV等,其中最著名的是KMV模型,它是在资本市场动态数据之上,再结合公司静态历史财务数据的方法.早期的信用风险度量方法仅依靠历史财务数据评价上市公司的信用风险,无论在理论上还是在实践中都存在明显的缺陷,而KMV模型是以期权定价理论为基础,基于股票市场信息的信用风险度量
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风险定量模型:KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Risk+模型和CPV模型,并对各个模型的优缺点进行了比较分析后认为KMV模型能较好地适用我国的实际情况.郭风(2008)认为KMV模型作为一种动态模型,具有的前瞻性和相对稳定性等特点使其比其它信用风险模型更适合于度量我国上市公司的信用风险.王浩(2008)从信用评级水平的现状、客户违约的数据资料和证券市场的有效性方面分析了KMV模型在我国商业银行中的适用性.
另一类则是对基本的KMV模型进行了改进和修正,以建立符合我国具体情况的模型.考虑到我国上市公司股权结构中存在非流通股的特殊性以及宏观经济环境的不同,所以在研究中对KMV模型进行改进和修正.修正的参数主要围绕模型中的三个变量,即权益的市场价值、股权的波动率、以及违约点.张智梅,章仁俊(2006)考虑到我国证券市场中上市公司存在流通股和非流通股既不同股更不同价的特殊现象,在计算上市公司股权市场价值时,对流通股和非流通股实行分别计价,认为得到参数调整后的模型更加符合我国的实际.张绍敏(2007)也得到类似的结论.刘迎春(2011)考虑了股权价值波动的时间异变性,利用GARCH(1,1)波动率模型估计股权价值的波动率,提高了模型的风险识别能力.章文芳(2010),张能福、张佳(2010)分别应用不同的方法来求符合我国上市公司的违约点,经比较,认为新违约点更能反应我国公司的信用状况.
三、KMV理论模型介绍
KMV模型由美国KMV公司创立的一种现代信用风险度量模型.该模型是在布莱克(Black)、斯科尔斯(Scholes)和默顿(Merton)的期权定价模型基础上建立起来.它的创新之处就在于它是从借款企业的股权所有者的角度来看待企业借款的激励问题,即把股东对公司的股权看做一种期权.其基本思想是:它将公司负债看作是买入一份欧式看涨期权,即公司所有者持有一份以公司债务面值为执行价格,以公司资产市场价值为标的的欧式看涨期权.如果负债到期时,公司资产市场价值高于其债务,公司会执行买权即选择偿还债务;当公司资产市场价值小于其债务时,由于丧失了偿债能力,公司就会出现违约.
在这种基本思想下,KMV模型认为假设一个公司的市场价值低于其总负债时违约就会发生的假设是不精确的,只有当公司资产价值低于某个水平时,违约才会发生,在这个水平上的公司资产价值被定义为违约点(Default Point, DP),并进一步提出了违约距离(distance of default, DD)和预期违约概率(E*pected Default Frequency, EDF)这一概念,以期权模型求得的EDF值能更灵敏地反映企业的信用恶化的征兆.
KMV模型的计算需要三个步骤,第一步:由于我们无法直接观测到上市公司资产的市场价值和资产的市场价值的波动率,但是可以直接观测到股票的价格和股价的波动率.因此,通过期权定价公式构造出的股权价值和资产价值之间的关系,来反向求出公司资产价值和公司资产价值的波动率.
第二步:根据公司的负债价值计算出公司的违约点,并根据公司的现值确定出公司的预期价值,用这两个价值以及公司价值的波动性计算出违约距离.
该计算过程可用如下方程组表示:
由B-S-M期权定价公式:VE=VA*N(d1)-DP*e-rt*N(d2) (1)
d1=
d2=d1-
由伊藤引理可得:σe= (2)
上述两个方程(1)、(2)中资产价值VA和资产价值波动率σA是未知的,其他变量均可从公开的资料中获取.
第三步:确定违约距离与违约概率之间的映射关系,用具有不同违约距离值的公司违约数据库将违约距离按比例对应于预期违约概论来确定违约概率,所得到的预期违约概率来测试上市公司的信用风险.
四、KMV模型的改进与样本的选取
当上市公司出现财务状况异常或者其他异常情况,导致其股票存在被终止上市的风险,或者投资者难以判断公司前景,投资者权益可能受到损害的,证券交易所对该公司股票实行特别处理(special treating).特别处理分为警示存在终止上市风险的特别处理(*ST)和其他特别处理(ST).鉴于我国违约数据不健全,本文以公司被其他特别处理(ST)作为违约的标致.实际情况表明,虽然公司违约与ST不完全等同,但他们之间有很强的相关性.本文对KMV模型的修正主要体现在股权市场价值和违约点上,采用更适合我国实际情况的方程,以求得更精准的结果.本文数据来自于国泰安数据服务中心、锐思金融研究数据库和巨灵金融平台.
KMV模型的改进
KMV模型_有7个变量,分别为公司股权价值VE、违约点DP、股权价值波动率σe 、无风险利率Rf、时间T、公司资产价值VA和资产价值波动率σA,其中前面5个变量可以从数据库中获取, ……(未完,全文共10795字,当前仅显示2568字,请阅读下面提示信息。收藏《论文:我国上市公司信用风险的实证研究》