基于kmv模型的房地产上市公司信用风险度量实证研究

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1、基于KMV模型的房地产上市公司信用风险度量实证研究（1.2.湖南大学工商管理学院，湖南长沙410082）摘要：本文基于BlackandScholes(1973)和Merton(1974)(BSM)的结构模型，结合KMV公司的研究框架，对中国99家房地产上市公司2002～2009年间的违约距离进行了估算。结果表明，将KMV模型应用于中国房地产开发企业信用风险管理是可行的。另外，通过对影响违约距离的各输入变量的敏感性分析发现，违约点的变化对模型识别信用风险的能力没有显著影响，但股价波动率对其的影响极为显著。研究还表明，2002～2009年

2、，中国房地产上市公司的整体信用状况起伏较大，信用风险相对较高。关键词：信用风险；KMV模型；违约距离；房地产上市公司AnEmpiricalStudyontheCreditRiskofListedRealEstateCompaniesinChinaBasedontheKMVModelZHANGLing1,ZHAOXue2(SchoolofBusinessAdministration,HunanUniversity,Changsha410082,China)Abstract:BasedontheBlackandScholes(1973)a

3、ndMerton(1974)(BSM)contingentclaimsmodel,andKMVCorporationframework,weestimatethedistancetodefaultforasampleof99listedrealestatecompaniesovertheperiod2002to2009.Itshowsthat,KMVmodelisvalidinmeasuringthecreditriskoftherealestatecompaniesinChina.Thesensitivityanalysisshow

4、sthatthevolatilityofsharesvalueisthemostsensitivetothedistancetodefault,butthechangeofthedefaultpointdoesn’thavesignificanteffectonthedistancetodefault.Wealsofound,thecreditstatuesoflistedrealestatecompaniesinChinafluctuatewildlyfrom2002to2009,andthecreditriskislarger.K

5、eywords:creditrisk;KMVmodel;distancetodefault;realestatecompanies1引言2006年美国次贷危机爆发，并迅速演变成为影响全球的金融危机。据国际货币基金会组织估计，此次危机在全球造成的损失已高达近万亿美元。究其根源，12次贷危机就是信用危机，它的产生与房地产市场泡沫直接相关，正是泡沫的崩溃直接引发了美国的次贷危机，并最终演变成整个金融体系的危机。因此，如何有效地控制和管理信用风险，特别是房地产行业相关的信用风险已经成为各国金融监管当局、金融机构和投资者关注的焦点。卜壮志指出，

6、中国现阶段房地产市场的发展历程与次贷危机的发展过程有许多共同的特征，但若中国发生类似的危机，其损失很可能比美国更加严重[1]。为防止类似的危机在中国爆发，我们必须吸取此次危机的教训，根据中国房地产市场的运行特点和风险现状，提出适合于房地产市场的信用风险度量和预测模型，以完善相关的风险管理策略。事实证明，银行系统及政府监管机构建立健全有效监控房地产市场风险的预警系统特别是信用风险预警系统势在必行[2]。2KMV模型的基本原理和框架2.1KMV模型的基本原理KMV违约预测模型以Merton(1974)/Black-Scholes(1973

7、)理论为基础，第一次把公司的债务结构等同于一种期限为T年，到期还本付息的零息债券[3]。当债券到期时，股东必须支付本息以购回公司的资产。根据期权理论，对于一个看涨期权，在期权的到期日，如果标的资产的价格高于执行价格，该期权的价值为标的资产的价格与执行价格之差；如果标的资产的价格低于执行价格，则该期权的价值为零。因此，股东可以把持有的公司股权视为买入一种标的资产为公司资产市场价值，执行价格等同于公司债务面值，期权期限为债务期限的欧式看涨期权。当债务到期时，如果公司资产价值高于公司债务面值，即公司可顺利偿还债务，公司股权（期权）价值为公司

8、资产价值与公司债务面值之差；如果公司资产的价值低于公司债务面值，公司全部资产不够偿还债务，同时公司股票价值为零，股东可以选择违约[4]。2.2KMV模型的框架KMV模型应用的关键是推导出公司资产价值及公司资产价值波动率。