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时间:2018-08-01
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1、将净资产收益率引入KMV模型及其应用 【摘要】文章以KMV模型和贷款五级分类理论为基础,通过将净资产收益率引入KMV模型的方法对KMV模型进行修正,并将2012年7月被ST和非ST的两组公司设为样本公司,通过对其2008年初至2011年末的季度净资产收益率样本进行模型验证,对修正后计算得到的样本公司违约距离进行检验。实证结果表明,修正后的模型能够有效区分ST和非ST公司的信用风险差异。由于净资产收益率指标数据相对于股权价值数据更容易获得,修正后的模型不仅可以用于上市公司的信用风险度量,还可以用
2、于非上市公司的信用风险度量,扩展了KMV模型的使用范围。另外,由于净资产收益率与债务的年化利息率具有很好的可比性,因此修正后的KMV模型更加关注债务的内部结构,而非单纯的债务规模。由于净资产收益率是作为衡量公司盈利能力的重要指标,将其引入KMV模型可以提高模型对风险的预测能力,进而构建可以相对准确、全面度量信用风险的KMV模型。 【关键词】净资产收益率;KMV模型;风险度量;贷款五级分类 信用风险是银行存在的主要风险,即交易对手不能完全履行合同的风险。信用风险不仅在贷款业务中大量存在,也存在
3、于承兑、担保和证券投资等表外表内业务。如果银行不能及时有效地识别损失的资产,增加呆账核销的准备金,并在相应的规定下停止对利息收入的确认,银行将可能面对更为严重的风险问题。因此,为实现有效、准确、可行的信用风险管理,银行应结合自身业务的规模性质,通过定量分析和定性分析的有机结合制定信用风险管理方法。 贷款分类是银行信贷管理的重要组成部分。是指银行根据审慎的原则和信用风险管理的需要,定期对信贷资产质量进行审查并将审查的结果分析归类的过程。中国人民银行从1998年5月开始试行《贷款风险分类指导原则》
4、,并在2001年12月修订后正式发布。指导原则采用贷款风险分类方法,按风险程度,将贷款分为正常、关注、次级、可疑、损失五类(亦称“五级分类”)。 信用风险模型技术是银行实现风险量化管理的核心技术之一。KMV模型作为信用风险度量技术,在国际上得到了广泛的应用。本文旨在探讨在风险管理中将贷款分类标准中各级贷款的主要特征与KMV模型进行结合,通过引入修正后的KMV模型,并利用市场信息来进行信用风险度量和还款能力分析。 一、KMV模型原理 KMV模型以B—S的期权定价理论与默顿模型为基础,将资产的
5、价值看做期权中标的股票的当前价格,将负债规模看做期权的执行价格,并将这一负债水平称为违约触发点DDT,当资产价值低于这一水平时公司将发生违约。又将公司年底的股东权益看作看涨期权的当前价格,用股票回报率的标准差替代衡量公东权益之风险。利用B—S期权定价模型估计资产的价值及资产的波动性。 KMV模型认为公司资产价值的波动服从正态分布,并把违约与资产价值波动过程、企业资本结构及长短期债务联系起来。利用资产价值的波动性及其平均水平来衡量目标公司目前的市场价值下降到违约触发点水平以下的概率。 二、KM
6、V模型在信用风险度量中的不足之处 首先,由于衡量违约风险是为了对目标公司贷款提供风险依据,而KMV模型假设负债到期且高于资产价值时才有违约问题并不符合实际。 其次,由于KMV模型使用的数据来自于证券市场,通过对公司股票价格的分析和预测来进行风险度量,而股票的价格信息来源于股票市场,其有效性十分依赖于股票市场的有效性,因此对于非上市公司而言,要利用KMV模型对目标公司的信用风险进行度量有相当大的局限性。 最后,如果目标公司债务的到期期限不同,或债务的条款不同,要用KMV模型来准确估计目标公司
7、的信用风险是十分困难的。 三、将净资产收益指标作为信用风险的衡量指标对KMV模型进行修正 贷款五级分类中关注类贷款的核心定义为尽管借款人目前有能力偿还贷款本息,但存在一些可能对偿还贷款本息产生不利影响的因素。这些不利影响的财务因素包括:借款人销售收入、经营利润的下降或净值开始减少等。本文把关注类贷款所具有的不利影响因素的财务特征看作是信用风险开始产生的信号。在财务分析中净资产收益率是分析体系的核心比率,具有很好的可比性,可用于不同企业之间的比较。净资产收益率还具有很强的综合性,因为净资产收益
8、率=销售利润率×总资产周转率×财务杠杆,其可以逐级向下分解,逐步覆盖企业经营活动的各个环节,能实现系统全面评价企业经营成果和财务状况的目的。由于净资产收益率受到公司因素、行业因素、市场因素等诸多因素的影响,在一定范围内其变化无法预测,因此本文将净资产收益率作为一个随机变量来考察,假设净资产收益率服从正态分布。 通过将净资产收益率指标引入KMV模型可以更好地对目标公司的信用风险进行度量和及时地预测。当目标公司负有期限不同、条款复杂的的多项债务时可以对各项债务的利息率进行年化处理,这一年化利率可以
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