基于kmv模型的我国啤酒上市公司信用风险管理

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1、基于KMV模型的我国啤酒上市公司信用风险管理摘　要：本文基于KMV模型运用matlab软件，测量具有区域性竞争优势的八家啤酒上市企业的违约距离和预期违约概率。并通过结果分析发现啤酒企业的信用风险与其优势区域的经济发展程度并不完全相关，为中国商业银行针对啤酒企业的信用风险管理提出可行性的建议。关键词：KMV模型啤酒行业信用风险管理一．引言随着中国经济的发展，银行业的信贷业务也在不断扩张，一方面是为了满足宏观经济发展的需要，另一方面则是为了获取利润，增强银行自身的竞争力。然而这样的信贷扩张却存在着巨大的风险。虽然中国银行业在风险测试

2、和管理方面取得改革的初步性成果，但IMF指出中国“尚未对银行业的新型风险监管、风险测试和管理系统进行压力测试”,不良贷款的提前控制对于目前的中国来说并不简单。由于中国的金融业起步较晚，发展并不成熟，银行并没有足够的能力和相对较好的测量方法形成良好的风险管理体系。　　啤酒行业的有一个典型的特点，即区域性色彩较浓，大多数啤酒企业由于拥有地方品牌而具有一定的区域优势。我国的啤酒市场不单单只有一个，而是三十一个，并且比较符合垄断竞争的特点。但是成本高是啤酒行业的致命伤，这使得啤酒业整体利润率低，再加上啤酒企业抢占市场引发的恶性竞争，即使

3、是业内最优良的啤酒公司，其盈利能力与白酒公司仍有着明显差距。2008年，据中国酿酒工业协会统计表明，我国啤酒业中45％的企业处于亏损或微亏的边缘，32％左右的企业保本，只有不到20％的企业发展良好，盈利空间较大。并且啤酒企业整个亏损率为31.9%，是全酒类行业中亏损率最高的。从中可见啤酒行业长期的信用风险较大。随着啤酒业向金融机构贷款频率的增加和数额的加大，商业银行对其信用风险应引起高度关注。二．文献综述KMV模型是目前金融界中比较流行的信用风险测量模型之一，由于其依托于期权理论，具有较强的理论基础。大多数国内外的学者都对模型的

4、应用做了实证研究，证实模型能够较准确的反映公司的信用状况，对公司的违约风险由很好的指示作用。国外的学者对其研究更加深入，大量的实践证明KMV模型的有效性。Mattheatlab中fsolve函数即可算得市场价值V和波动率（2）计算违约距离(3)计算公司预期违约概率由于资产价值服从正态分布，违约概率的理论值为：四．实证分析4.1样本选取本文选择具有地域优势的八家沪、深上市的啤酒公司作为研究对象，计算其2011年的违约距离和预期违约概率。收集的样本数据是股票从2011年1月到12月的日收盘价和总股本，以及样本公司2011年末的流动负

5、债、长期负债。4.2计算过程（1）计算期望股权价值以及股权价值年化波动率期望股权价值=基准日收盘价平均值*总股本波动率=资产对数收益标准差年波动率=波动率*(n为观测值的个数)(2)计算违约点DPDP=SD+0.5LD其中SD为流动负债LD为长期负债（3）时间、无风险利率由于本文选取数据为2011年，因此时期为一年，故T=1无风险利率根据一年期定期存款利率计算，故r=3.5%（4）违约距离与预期违约概率根据理论模型通过matlab编写KMV函数，输入以上计算数据，得到资产市场价值、市场价值波动率、违约距离以及预期违约率(表一)。

6、表一：啤酒企业违约距离和预期违约率：matlab4.3实证结果分析从最后的预期违约概率中可以看出，重庆啤酒和西藏发展的违约概率最大，有高的违约风险，而青岛啤酒和燕京啤酒的违约概率最小，违约风险较小。其余四家企业的违约概率居中，有一般的违约风险。　　将结果与地域划分联系起来，从中可以发现沿海地区的违约风险较小，西部和西北部还是存在着较大的信用风险。这样的情况大致与地区经济发展相一致。企业的运作受到地区宏观因素的影响，自然受制于区域经济发展程度。但是也有不一致的地方，新疆、山东的经济不发达，但违约风险仍然不大，并且内蒙、广西、湖北中

7、部地区的违约风险也较小。这说明地区的经济发达程度并不能作为放贷的标准，经济发展程度与信用风险并不是完全一致。重庆啤酒虽然为十大啤酒品牌之一，在重庆市场上占据绝对优势，公司发展状况应该良好，但仍然存在着巨大的信用风险。因此金融机构在进行放贷的时候要充分考虑到行业特色与区域，针对不同的贷款具体问题具体分析，不可以掉以轻心，轻而易举的把贷款投放到长三角、珠三角等经济发达地区。