kmv模型在商业银行信贷风险管理中应用研究

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个人收集整理仅供参考学习KMV模型在我国商业银行信贷风险管理中地应用研究上传日期：2009年4月27日    编辑：现代经济编辑部     点击:190次刘利文1，王吉恒2（1.东北农业大学研究生学院黑龙江哈尔滨150030；2东北农业大学经济管理学院黑龙江哈尔滨150030）摘要：本文根据KMV模型，通过选取3类公司样本进行相应地参数确定，测量我国股权公开交易地上市公司在一定时期内地违约概率.通过实证分析得出KMV模型能够比较准确地反映上市公司地真实经营状况，商业银行可以通过KMV模型加强信贷风险防范，完善我国商业银行信贷风险管理体系.关键词：KMV模型违约概率实证分析信贷风险管理目前，我国地银行业已经实现全面开放，中外资银行同台竞技，我国银行业面临外资银行地严峻挑战.特别是在信贷风险管理方面，我国地商业银行远落后于西方发达国家商业银行，我国对信贷风险地分析仍处于传统地比例分析以及专家经验判断阶段，远不能有效满足商业银行对贷款安全性度量地要求.因此，应用现代地计量模型计量我国地信贷风险，更加有效地控制我国商业银行地信贷风险，具有非常重要地意义.作为国际上应用最为广泛地信用风险度量技术之一，KMV模型地原理要求地我国上市公司股票数据和基本财务数据都较容易获得，而且计算地操作也相对简单，因此，该模型在我国具有一定地适用性.一、KMV模型地介绍11/11 个人收集整理仅供参考学习KMV模型是基于现代资产定价理论构建起来地，主要包括Black-Scholes期权定价公式和Merton地风险债务定价理论，该模型将公司股票价值具有地期权特征应用到公司信贷风险测量中.KMV模型地基本思想是把公司股权看作是以公司资产市场价值为标地资产、以公司债务面值为执行价格地欧式看涨期权，当公司地资产市场价值下降至公司债务面值水平时，企业违约概率增加，会对其所负债务选择违约，该模型认为公司资产结构与公司价值密切相关.KMV模型中地违约触发点DPT被设定为与公司负债水平相等地公司资产价值水平，在负债总额中，长期负债能够缓解公司地偿债压力.KMV公司研究表明，违约点值处于长期负债地一半与流动负债地和这一点.违约距离DD表示地是公司资产市场价值期望值与违约触发点DPT地距离.KMV模型预测公司信贷风险地基本思路是：用违约距离DD来测算公司违约地可能性，数值越小，公司发生违约地可能性越大.由于怀疑公司资产价值符合正态分布这一假设地合理性，KMV公司采用了经验地EDF.但由于我国违约数据库地缺乏，我国经验EDF函数还没有建立，因此，本文根据违约距离DD定义，得到理论上地EDF，以此检验其能否真实反映上市公司地运行状况，并检验DD与EDF地映射关系.KMV模型为我国商业银行对上市公司信贷风险管理提出了一个全新地量化地管理方法，如果该模型能够比较有效、准确地放映上市公司真实地经营状况，预测其发生违约概率地大小，就能够在一定程度上避免或减少信贷风险地发生，这对我国商业银行对信贷风险量化管理有着重要地意义.二、样本选择本文所采集地数据以安信证券交易系统流通A股为基础，以2008年7月4日为计算基准日期，从中选择12家具有代表性地上市公司作为研究对象，主要选取种植业、造纸业、制造业、炼钢业四个证监会行业，每个行业中分别选取业绩好、业绩一般、业绩差3类公司作为样本上市公司，所选3类公司在同一个证券交易所上市.本文所选取地样本上市公司财务数据以2008年中期公司财务数据为准，样本公司均已经完成股权分置改革，数据来源于安信证券交易系统和新浪财经网站.三、参数地确定（1）本文根据2008年各公司中期财务报表中地负债总额来估计其负债面额D，设定债务期限为一年，即=1，也就是计算1年期地违约距离和违约概率.11/11 个人收集整理仅供参考学习（2）股权市场价值地确定.样本股票地流通股总市值选取地是样本股票流通A股地总市值，计算基准日复权后地股票收盘价乘以流通A股总股份为样本股票流通总市值，即股权市场价值=流通A股股份×收盘价（3）无风险利率r地确定.本文采用中国人民银行制定地2007年一年期定期存款利息率作为无风险利率，即r＝0.0414.（4）违约点DPT地确定.本文采用KMV公司地经验法来估计违约点DPT地位置，即DPT是长期负债地一半与流动负债地和.根据KMV模型基本思想并结合我国实际情况，本文在实证分析过程中做了如下地假设：（1）公司股票价格服从对数正态分布.（2）公司资产价值符合标准正态分布（3）假定公司资产价值未来一年保持不变，即预期年增长率为0，即，E(VA)=VA..四、实证分析（一）股权价值年波动率地计算.根据John.Hull提出地历史波动率法，利用样本公司2008年2月15日至2008年6月27日20个周地股票周收益波动率来估计样本股票股权市场价值未来一年地波动率.根据假设（1），股票价格服从对数正态分布，则股票周收益率为：3—（1）在上式中，Pi为样本公司股票复权后地第i周地收盘价样本股票地周收益率地波动率为：3—（2）11/11 个人收集整理仅供参考学习在上式中，i为样本股票地周收益率，为样本股票地周收益率地均值，将样本公司股票价格数据代入上述公式，可得到周收益波动率.我国证券市场每周交易5天，假定上市公司一年地交易天数为250天，则与地关系是：3—（3）样本公司股票地股权市值年波动率如下表：表1样本股票地股权市值年波动率股票名称股权市值年波动率股票名称股权市值年波动率北大荒0.6339东阿阿胶0.4735华泰股份0.576华菱钢铁0.7283新和成0.9167*ST香梨1.148鞍钢股份0.7484*ST天宏0.5665禾嘉股份1.0869ST国农0.5965银鸽投资0.8227长城股份0.4474（二）资产价值和资产价值地波动率地计算.根据Black-Scholes期权定价公式和Merton地风险债务定价理论，结合KMV模型地基本思想，根据作出地第（2）和（3）条假设，存在下列公式：3—（4）3—（5）其中，，，11/11 个人收集整理仅供参考学习上述方程中，，，D已知，r=0.0414，=1，利用Eviews5.0软件，对上述公式采用迭代方法，可以求出公司地资产市场价值VA及资产地波动率.表2样本股票地资产价值和资产价值波动率股票名称资产价值(万元)资产价值波动率股票名称资产价值(万元)资产价值波动率北大荒509055.70.291569东阿阿胶37888.820.401284华泰股份602001.90.285142华菱钢铁39682430.321043新和成308714.40.301450*ST香梨16231.30.698475鞍钢股份38610450.26540*ST天宏44538.230.503080禾嘉股份71741.570.362461ST国农7263.260.545621银鸽投资231517.70.345262长城股份168836.80.485428（三）违约距离和违约概率地计算.根据违约距离地定义，违约距离地公式为3—（6）假设VA符合标准正态分布，根据违约距离DD，可得理论上地EDF理论上地3—（7），DPT，已经求出，把上述数据代入公式3—（6）和3—（7）中，可得到违约距离DD和理论上地EDF.表3样本公司地违约距离和理论EDF值股票名称违约距离理论上地EDF值股票名称违约距离理论上地EDF值北大荒2.3462010.0094829东阿阿胶2.4700680.0067544华泰股份2.9001040.0018652华菱钢铁2.4010690.0081736新和成3.0027860.0013376*ST香梨1.4811070.069289鞍钢股份2.85610.0021444*ST天宏1.6104560.0536492禾嘉股份1.9168540.0276282ST国农1.2869080.0990632银鸽投资2.1240780.0168318长城股份1.1988210.1152988五、实证结果及分析1、从表3可以计算出三类样本公司违约距离地平均值，业绩好、业绩一般、业绩差公司地违约距离分别为：2.776298、2.2280111/11 个人收集整理仅供参考学习7、1.394323.根据KMV模型地基本思想，资产业绩好或者资产波动性相对小地公司，其违约距离大，发生违约地可能性就小，根据这一思想，业绩好地公司地违约距离平均值最大，所以其发生违约地可能性最小，业绩一般公司次之，而业绩差公司发生违约地可能性最大.从图1我们可以更加清楚地看到，违约距离能够较好地区分3类公司地违约大小.从整体上来看，我们明显地看到业绩好地公司地违约距离大于业绩一般公司和业绩差公司地违约距离，而业绩差公司地违约距离最小，说明其信用质量最差，违约地可能性也是最大地.2、根据表3计算出三类样本公司地理论EDF值地均值，分别为0.003707534、0.014847012、0.08432504，其数值明显偏低，没有很好地反应上市公司地真实信用状况.图2为DD和EDF地关系图，基本上反映了11/11 个人收集整理仅供参考学习DD与理论EDF地反向关系：违约距离越大，企业违约地可能性越小.DD值在区间[1,2.5]时，违约距离愈大，EDF值越小，说明公司违约概率越小，但在DD值大于或等于3.0时，理论EDF近似为0，DD与理论EDF近似呈水平直线关系，这说明在违约距离大于3地情况下，理论违约概率对公司信用状况地辨别能力有限.3、为了有效说明KMV模型对上市公司真实经营情况反映地客观性和准确性，本文根据*ST香梨公司进行说明.*ST香梨属于种植业，主要从事香梨、果酒和果品深加工，该公司2008年末每股收益为-0.4881元，净资产收益率为-547.52%，2007年年末公司营业收入和净利润分别为4143.36万元和-2886.79万元，而2008年年度为营业收入和净利润分别为2139.38万元和-11588.39万元，公司最近两年年度报告中披露地当年经审计净利润连续亏损，2009年3月13日起证监会对该公司实施退市风险警示特别处理，由此说明其经营状况出现了重大问题.从KMV模型计算地数据来看，*ST香梨地违约距离和资产价值波动率分别为1.481107和0.698475，说明其违约地可能性很大，对商业银行来说其贷款存在很大地信贷风险.由此可见，KMV模型对公司财务数据评价地客观性，比较准确地反映了上市公司地真实经营情况.总体来说，违约距离DD在一定程度上能够反映上市公司信用状况地优劣，KMV模型在实证中表现了很好地适用性，但是理论EDF反映上市公司信用状况地能力较差，并且违约距离和理论EDF地拟合度效果不是非常理想，理论EDF没有很好地反应上市公司地违约概率情况，究其原因是：第一，我国资本市场发展不是很完善，证券市场地有效性不足，存在很多投机性炒作，因此，股票价值没有真实反映上市公司地真实经营情况，这就降低了KMV模型在我国商业银行中应用地准确性.第二，我国还没有建立比较完善地社会信用体系，征信服务行业发展地比较缓慢，历史违约数据库地缺乏使得我国很难建立违约距离DD和预期违约概率之间地映射关系.11/11 个人收集整理仅供参考学习第三，在计算过程中，本文做了诸多假设，可能导致结果地不准确性，在本文应用地计算框架，其中地合理性还需进一步地讨论.如：KMV公司根据大量违约事件地实证分析发现，公司价值大约等于流动负债加50%地长期负债地时候违约发生最频繁，这是美国地最适合情况，是否也完全适合我国，也需作进一步地实证研究；假设公司资产价值符合正态分布，需要研究论证其合理性.六、加强KMV模型在我国商业银行应用地措施（一）加强证券市场地有效性.应用KMV模型对我国上市公司数据进行评估，要求证券市场必须是有效地，但由于我国资本市场过度投机和市场操纵等人为地市场不规范因素地影响，证券市场地有效性不足，模型反映公司地资产价值和股票价值地关系不能很好成立.只有确保模型所需样本数据地可靠性和完整性，KMV模型才能真实有效地反映上市公司地信用状况.因此，必须进一步完善和发展我国证券市场，要求上市公司定期披露相关信息，加强上市公司交易活动地监管，加大对机构投资者地监管，减少证券市场地过渡投机行为，从而使股价能够真实反映公司地运营状况，这样才能更好地反映公司地资产价值和股票价值地关系，为KMV模型创造良好地金融环境，对我国上市公司信用风险进行有效地管理.（二）加快建立违约数据库，建立良好地征信体系.KMV模型地运用是建立在上市公司信用信息历史数据上地，但正如本文提到地，我国证券市场起步晚、发展尚不成熟，风险信用体系尚未建立.所以，公司信用数据积累严重不足，也很不规范，数据质量不高，数据源地完整性、真实性存在诸多问题，违约数据库地缺乏使得我国无法对上市公司违约频率或是破产地数据进行系统详实地记录.所以根据公司地经验EDF公式来计算几乎是不可能地，这导致KMV模型在我国地应用面临许多困难.因此，我国应尽快按照内部评级法地基本要求，加快信息系统建设，加快中国上市公司信用信息地历史数据库和网络基础设施地建设，建立大型客户基础数据库，用科学地方法对数据进行整理、加工和挖掘.目前可以通过建立企业数据过滤器，对企业提交地财务报表进行真实性检验，为采用KMV模型进行信用风险评估提供完善和准确地数据统计基础.11/11 个人收集整理仅供参考学习同时，要在全社会范围内建立征信体系.我国商业银行应尽早建立起全国范围内地企业信用等级资料；贷款企业在历史时期内地信用等级上升或下降地信用等级转移情况地历史资料.我国应加快建立社会征信体系，建立良好地评级机构，为采用KMV模型进行信用风险评估提供良好地信用文化环境.（三）进一步加强KMV模型在我国地应用KMV模型产生于西方发达国家商业银行地风险管理实践，我国在应用该模型时，应该根据我国地实际情况，并借鉴KMV模型地测定思想、方法和过程，对KMV模型进行适当地修正，以使其更符合我国地国情.但我国对KMV模型在商业银行中地具体应用研究还是不足，并没有建立一个结合我国实际情况地KMV模型，因此，应进一步加强KMV模型在我国实用性地研究，例如：资产价值是否符合正态分布目前尚未给出严格地证明，直接影响着KMV模型在我国使用地准确性；随着市场地不同，/函数关系可能会发生变化，其函数关系不一定适用国内，目前国内并没有广泛地实证研究证明该函数关系是普遍有效地，因此对此函数关系还需要做进一步地研究和论证，探索出适用于我国地函数关系；结合我国宏观经济情况，研究资产价值是否服从其他分布情况，以及怎样确定违约点DPT地问题.另外，我国经验EDF函数还没有建立，这极大地制约了KMV模型在我国商业银行信贷风险管理中地应用，我国应该在KMV模型现有实证研究成果地基础上，在违约数据库逐步建立和征信体系完善地同时，尝试建立我国经验EDF函数，从而更加有效地进行信贷风险地管理参考文献：1．徐琼．我国商业银行信贷风险管理研究．南京师范大学硕士学位论文，2008年5月2．王宏梅．信用风险度量模型及KMV模型在我国上市公司地应用研究，武汉理工大学硕士学位论文，2007年11月3．刘学波．现代信用风险度量模型分析及KMV模型在我国银行业地应用研究．中国海洋大学硕士学位论文，2007年6月4．乐林平．我国商业银行信贷风险管理研究．江西财经大学硕士学位论文，2006年10月11/11 个人收集整理仅供参考学习5．李舜蛟，王文胜．EDF模型在中国商业银行信用风险管理中地应用．[J]金融论坛，2008年第1期6．刘国玲．EDF模型在银行信用风险管理中地应用[J]现代金融，2007年第9期7．董飞．基于期权理论地KMV模型演进[J]北方经济，2009年第1期8．贺剑．KMV模型度量国内信用风险适用简析[J]内蒙古科技与经济，2007年2月9．王宝富，李南．上市公司违约概率地实证研究[J]商业时代，2007年18期 版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理.版权为个人所有Thisarticleincludessomeparts,includingtext,pictures,anddesign.Copyrightispersonalownership.b5E2RGbCAP用户可将本文地内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律地规定，不得侵犯本网站及相关权利人地合法权利.除此以外，将本文任何内容或服务用于其他用途时，须征得本人及相关权利人地书面许可，并支付报酬.p1EanqFDPwUsersmayusethecontentsorservicesofthisarticleforpersonalstudy,researchorappreciation,andothernon-commercialornon-profitpurposes,butatthesametime,11/11 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