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时间:2018-05-10
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1、KMV模型的修正及在我国上市公司信用风险度量中的应用[内容摘要]目前,国内学者在将KMV模型与我国国情相结合的过程中已经取得了一些成果。本文在继承现有研究成果的基础上,对模型加以进一步的修正,不再假定公司资产价值增长率为零,而是以净收益增长率加以表示并且引入到KMV模型中。通过对沪深两市30家ST公司和30家非ST公司的信用风险进行评估检验,结果表明,利用修正后的KMV模型能够较好地识别出非ST公司和ST公司之间信用风险的差别,比较准确地把握上市公司信用质量的变化趋势。一、引言KMV模型是由KMV公司于1993年开发的现代信用风险评估模型。该模型以Merton的期权定价理论作为理论基础,利用
2、公司资产预期的市场价值、波动率以及负债的帐面价值来预测公司的信用风险。由于数据获取相对容易,计算操作比较简便,KMV模型在国外上市公司信用风险评估中得到了广泛的应用,并且已经取得良好的效果。近年来,国内学者对KMV模型能否应用于我国上市公司信用风险的评估这一问题做了许多有益的探索。董颖颖、薛锋、关伟(2004)对KMV模型在我国证券市场的适用性进行了分析,认为KMV模型具有三大优点:不要求有效市场假设,在像我国这样的弱有效市场预测效果较好;数据获取相对容易;KMV模型对财务指标的依赖仅限于债务的账面价值,从而在一定程度上缓解了我国普遍存在的会计信息失真的影响。赵保国、龙文征(2007)选取了
3、20家ST公司和30家正常公司作为样本,运用KMV模型对此两类上市公司的信用风险进行了度量,实证结果表明KMV模型能够有效地识别违约公司和正常公司。KMV模型是基于国外的经济状况而建立的,而国内上市公司所处的经济环境与西方市场经济国家存在着较大差异,在应用中一些学者开始尝试将模型加以修正以更好地评价我国上市公司的信用风险状况。由于我国上市公司股权结构与西方发达国家不同,长期以来一直存在非流通股,因此,非流通股价格的确定会对KMV模型中股权价值的计算结果产生直接影响。陈志武、熊鹏(2002)通过对2000年8月至2001年7月间2577例法人股拍卖及242例法人股协议转让的研究,得出流动性折价
4、结果如下:拍卖和协议转让的法人股股价分别只是其相应流通股股价的22%和14%。张智梅、章仁俊(2006)提出上市公司非流通股的股权价值可以由非流通股股数乘以每股净资产得到。而在无风险利率的设定上,由于我国利率尚未完全市场化,国内学者在研究中均采用了银行一年期定期整存整取存款利率加以代替。综上所述,国内学者在将KMV模型与我国国情相结合的过程中已经取得了一些成果。但也不可否认,现有关于KMV模型的研究中仍然存在诸多不足之处。例如,在对KMV模型中公司资产价值增长率的引进和修正方面,国内研究严重缺乏,到目前为止,国内学者在研究中均将公司资产价值增长率简单地假定为零,显然这会使得计算结果出现较大误
5、差。为了减小误差,提高KMV模型对我国上市公司信用风险的评估能力,本文将在继承现有研究成果的基础上,把公司资产价值增长率引入KMV模型中,以对该模型在我国的应用作进一步探讨。二、KMV模型基本原理及其修正KMV模型又称为预期违约率模型(expecteddefaultfrequency,缩写为EDF),该模型把违约债务看作企业的或有权益,把所有者权益视为看涨期权,将负债视为看跌期权,而把公司资产(股票加债务)作为标的资产。该模型认为企业信用风险主要决定于企业资产市场价值、波动率以及负债账面价值。当企业资产未来市场价值低于企业所需清偿的负债面值时,企业将会违约。企业资产未来市场价值的期望值到违约
6、点之间的距离就是违约距离DD(DistancetoDefault),它以资产市场价值标准差的倍数表示,距离越远,公司发生违约的可能性越小,反之,公司发生违约的可能性越大。基于公司违约数据库,模型可依据公司的违约距离得出一个期望违约频率,这个期望违约频率就是公司未来某一时期的违约概率。由于历史违约数据的积累工作滞后,确定违约距离和实际违约频率之间的映射仍然无法实现,而直接计算出来的理论违约率的结果说服力偏离很大。因此,本文将直接应用违约距离来比较上市公司的相对违约风险大小。KMV模型中的两个未知变量VA和σA可从以下联立方程组中求出。(1)(2)(3)(4)其中,E为公司的股权价值;B为公司负
7、债的帐面价值;为公司资产的市场价值;τ为债务期限,一般设为一年;为公司资产价值的波动率;r为无风险利率;为公司股权价值的波动率。假设公司资产价值服从对数正态分布,那么我们可以通过式(5)计算出上市公司的违约距离。(5)其中,DP为违约点;为公司资产未来价值的期望值。本文假设公司资产价值的年增长率为g,则公司的违约距离可以由(6)计算得出:(6)三、KMV模型的实证研究(一)样本选取本文选取2007年沪深两市被
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