翩跚跚跚困上市公司资严规模揭公司笛用网险的影响张荣，陈银忠，周勇(囊庆大学经济与工商管理学院，重庆4αl(30)楠.:借用KMV信用风险度量模型，利用我国上市公司20∞4∞3股票价格的时间序列数据，对我网上市公司的违约频率进行了实证分析。提罐诩:KMV模型;信用风险;上市公司;资产规模中圈分提号:F27文献标识码A文章编号:1∞2…6487(2006)01…0061…02 倍用风险是金融机构面临的最主要的风险之一。它表现约触发点DP(DefaultPoint)，并以此为基础来推断违约的可为交易一方由于各种原因，不愿或尤力履行合约条件而造成能性。预期违约颇率览DF可以通过下面几个步骤计算得到:违约，导致另…方有遭受损失的可能性。对于金融机构而言，(1)计算资产价值几和资产回报的波动性σAo分析和度最公司的借用状况是一个非常有意义的课翩，这可(2)估计违约点DPoKMV公司根据大量连约的实证分以尽最避免由于公词违约而带来损失。最近十多年来，国外析，发现当公司价值大的等于流动负债加上50%的长期负债对信用风险的识别、度最等有快速的发展。对于上市公司而时，可以作为违约发生频繁的临界点。设STD(Short tenn 言，其运营状况通常会反映在股票价格的搅动上，因此股价Deht)为短期负债;LTD(Long-tenn Deht)为长期负债。则的变化蕴藏着公司信用状况变化的信息。建立在期权定价理。p口STD+(l) 论基础上的KMV模型，正是利用股价的液动来评估上市交(3)计算违约距离DD(Di自tanceto Default)。通约距离是易公司的信用风险。这一模型已经得到比较广泛的应用。在指资产的未来预期价值到违约临界点的距离与资产收益标2∞4年通过的《巴塞尔新资本协议》中，提倡使用内部评级准盏的比率。可以表示为法管理信用风险，并推荐使用KMV模型进行内部评级。本文D=卫-DP(2) V"σA 拟借用KMV信用风险度最模型，研究我国上市公司资产规(4)估计预期违约频率EDFo模对偌用风险影响。理论上，在假定V服从正态分布的条件下，已知VAA和σA就可以求出脏。F。但是，考虑到VA服从正态分布的假设唱KMV模型黯本思想并没有得到完全证实，在实际问睡中KMV公司通过建立一个包含有应约公司样本的庞大历史数据库等步骤，来计算经KMV公司是一家设在美国旧金山的信用风险评估公验的狂。1司，该公司由其创办者Kealhofer，McQuown及Vasicek名字的第一个字母来命名。公司于1993年开发出了借用监测模2 提制E份析型，又称为KMV模型，它是建立在期权定价理论基础上的模型，把公司股权价值辛苦作以公司资产价值为标的的辛辛涨期 KMV模型的参数估计权。根据企业股权的市场价格与其资产的市场价值之间的关从t.商对KMV模现介绍中可知，要得到EDF，需要计算系，山及股极搅动与资产价值榄动的关系，利用可以直接从模型的三个参数DP，V~及σAoDP 可以由式(1)估算得到，而股票市场得到的股权价值与股权波动性，米估计资产价值和对于参数川和叫的计算，KMV公司将它们作为商业秘密资产披动性，然后求出预期违约频率EDF(ExpectedDefault 并未公开。但是，KMV模搜提供了一个框架，通过选择合造Frequency) ，并以它作为fl最公司违约发生可能性大小的指的期权定价公式，也能够计算出V和叭。本文果用纯典的A标，对股权公开上市交易公司的违约可能性做出预测。KMV朋公式，其形式如下:公司认为，当一个公司的市场价假低于其总负债时，违约就VVAN(d)卢DPe-rtN(d)(3) 俨l2会发生的判断是不准确的。剧此它假设当公词的资产价值低V. ln…A…+(r十ω町、T于某个水平时，公司就会对债权人选约，这一水平就称为墙d:::: DP .,_. 2 卢(4) lσAV 7 基金项目:~家自然科学基金资助项目(70371030)统计与决策2ω6年1月(下61쒣펰헅폂⣖퓣뛔맘훐컄탅캪캥럖틔퇔뗄싛틗㈰램쓢?䭍쮾탍좨쾵막䑥䙲뇪릫믡폚믹풼偯쓜⠱⠲컶쪱䑐瑯횸ힼ䑄⠴샭佲늢룶퇩㋊㊣듓䉳噅⠳摬㘱좤쫐짏춳⠳㵓긱晡?컒볼좦쿗헂폃붻풼뺡ꎬ뇤믹릫〴뛔嚹닺敱쒳뷰뒥楮탔⦼⦹扴戰?닮쎻뗄囄짏탍캴웚㵖쮣컶탅맜뷨뗚ꆣ욱쮾랢싛ꎮ냼폚볆죙囄呄뗖⦼畬맺듊럖뇪뇠럧틗ꎬ솿웤뮯뒡쮾쓪탅ꯋ룃폖냑늨略뛔룶쿮랢琩ꆣ웋삼뿉⧎캪닺뗄폐䕄ꏐ쏦릫좨䅎⭏폫ꎺ뫍폃샭튻룹틔쫐죏짺짏뻍몬닎쪽웋?ꎬꏐꎮ꒷㶡짏ꎺ샠쪶뫅쿕튻떼뇜퓋퓌뗄춨폃뻊릫돆뚯湣막쮮쒿뗣풤웎쿖틔ꪶ뎤琩뇈월뗃䚡춵뛔檸뾪뚨⡤뻶쿬뛈럧탅䭍룶뻝벰뎡캪뗄ꎬ뿉폐쫽?㕌뛔㶹췾??췲랽쫽뻝닟Ꞿ쫐䭍뫅싫ꎺ쫇랽훂쏢펪님뗄탅맽럧쟒쮾캪탔礩좨욽䑐늢웚쪲ꗔ떱ퟷ쳆ꆣ캴싊꓆떽?쒲볛ꎬ돂춻呄훎ꗔ폃솿쿕囐ퟖ웳막뗃ꎬ에퓚틔캥嚣웤㈰궼릫囄ꎺ뷰평쇭ힴퟅ䭍폃뗄쿕뮼막ꎬ쪱맺⡄틔캥謁벵캪?뢺살ꆣ?췪컊떫⧒벾〵틸䭍릫뗄엓鈴쒸튵떽떱뛏볙쟳꺺탎ꩉ쏓쮾ꏐ䘲?〲죚폚튻뿶囄럧ꆶ펰틉웤좨좻늢뾪ꎬ볒敦듋풼?캥뫕햮풤뿉ꗔ좫ﶹ﵄쫇쪽뭄쓪囐쮾쪶쎷살막늨튻쫇뚨돶췘쪽뗄춣?ⴶ믺룷랽릫춨ꏐ쿕냍쿬뒴볛뫳틔짏ퟔ慵캪욵땖傡풼꺣ꆣ뻠웚볆횤삼춽傣ꎬ健훒뻋㇔릫엓캥믐㐸릹훖폐뗄쮾뇰뎣탅춣ꆣ죻ꎬ?냬쏼횵좨뚯막쟳쯼쫐룶늻좻?믹싊ꍋ랢뭌퓲샫볛뇭뗂嚡䕄쪵걖䭍튲죧ꆰ숨䐨ꎬ볏溵첹풼엓㜨쏦풭퓢캥믡폃곕헢뛻삹헟곋뾴돶ퟷ붻뻍뿆뒡䕄뫍䵖듳짺呄쫇횵쪾쩅ꎬ?ꆣ囄쓜丨쎷탅ꆢ늢햶쏻뗄폫좨릫ힼꎷ䚡퇹ꎵ쿂䑩훜?욵쎷㈰쇙틲쫜풼랴ힴ튻탂?諭䭥ﳊퟷ풤캪틗믡톧살䚿릫⡌떽䑆퓚킿벰ꏐ릻搲폃뛈췆죁ꆣ쫐볛쮾좷ﺴꎵ놾쒼ꎺ쿕獴싊〶뗄ꎬ쯰뛸펳뿶쟀쒣즽慬잽틔웚뛈릫뛔믹췆짒닺뗈랱潮캥ꆣ쪵짖潲췌볆?쮾햶ힴ솿볶뿄릫뎡닺횵뗄폕ꯊ웋慮뷸햣⤰ퟮ늻쪧듸퓚뇤ﯓ탍놾桯ꣁ릫캥솿쮾햮뷰뛏퓍믘룹폚뗄枡풼볊ꪣꆣ쯣捥죁뿶뗈쪹ꏐ쮾볛폫쫐ꆣ잣엓몣탐믉ㄭ훷풸뗄살막뮯쎹틑킭붵晥ꋔ쮾풼릫좨캥ꢹ놨뻝쇷쇙ꩴ컊곒ꆣ꧁돶뿄쫇폐폃춣폚룱횵막뎡틲겷겿걋곖쇋쿊〰튪믲뿉쯰욱뗄즼뺭틩쓐爬?욵쮾캥죋훺풼﷏듳뚯뷧敲쳢ꪵ䑐쯒嚡䱁ꏐ튻뿬䭍곑ㄹ폫늨좨듋횲볂샺䵖?쪵킹㘱뗄컞쓜쪧볛탅?뗃ꆷ엓䵣?닺싊캥풼쿮싃솿뢺뗣?훐쎵뿉뮸ꎺ춣횤ꯋꆪ럧솦탔룶ꆣ쯙룱쾢쒲떽훐囄킾쎷兵㤳ꢶ볛웤뚯늨䕄풼뿉횵쯼쒿캥햮뗄벵잵䭍쪷뵅틔릫춶〰럖뺣〲쿕싄ꆣퟮꢶ뇈ꎬ潷ꢼ횵䘨랢쓜⠷뢸탔풼볓짨뻠ꆢ䑆평ꊣ곀럇뗄ꏐ뿎쓪뚯뗍볙쓌뵖쫽쮾⮡〳컶믗횮탐뛔뷼늨붨꿀뷏쳡헆溼?캪䕸짺헢?뗄짏協샫ꎬ쪽?꺡ﯓ뎣랢춽특뾪닺맘탔폚짨ꎮ뻝붫〩ꆣ쪲튻뫏폚쪮뚯솢듆맣뎫삹끖뇪灥뿉ퟶ㜱뷖쪵㔰䐨폫릫탨⠱곍ꎱ쏎폐햹韛랢뗄쾵ꎬ웤떱ﻏ럾뿢쯼調ꆣ풼뷰뛠짏퓚삹랺쪹慳?뗄捴쓜돶쮮〳횤ꎥ卨쮾튪⦹ꢹ뻎ꨨ특틢ꆣ탄쿊돶쫐ꎬ살ퟜ릫슣듓뗈쏇쯼쳵죚쓪ꎬ웚색뗄폃?楣領敤탔풤욽〩웋럖潡닺춨볆샋쒲韛틥뛔?킹쇋뎡샻맀뢺쮾곒헽늽ퟷ?뇭볾믺살틲좨쿊펦쓚敫ꇉ뾴듳닢뻍뎤ꆪ쫕맽쯣ꇔ짓쿊뗄폚뿆ꯋ탅볛볆햮퇖첬훨캪爫쿖뛸릹ꎬ듋뚨킽폃늿쏻쾵헇킡ꆣ돆쎵웚瑥틦붨쎾킹퓬뛸뿎맺짏막볛?ꆣ움삼뻗ퟖ폃쓄웚횵뿉뗄䭍쪱캪붣뢺牭뇪꩖럖솢ꎬ짌쿊궵돉퇔췢볛샭퓚벶?횸캥햮튻겶ꯋ쳢쫐뚡쪲볠횮틔닺ꎬꆣ늼살튵삼ꎬ?븲릫ꎱ調닢볤횱볛캥뫍뗄볆쏘〰헢쮾뻎?쒣뗄뷓횵풼볙쯣쏜ァ뿉뛸?맘듓뫍뻍뗍짨뺭没ꨲ〰㎹짆놼牁?娩쓊놼Ⱳ탊ﶾ??
E---回疆d=d-叭〉豆(5)应的最有可能发生违的;资产规模中等的上市公司在股价波21动率、违约距离和瑞约察兰个方商均介于两者之间。其中，N(*)表示祟棋lE~分布函数，r是无风险利率，Tj是距债务到期日的剩余时间怯度。从式(3)中可以看出，公司资 产价值和资产收益标准菜是隐含的变髓，不能从市场上真接 获得。为r解出这两个变盘，还需要一个如下σE与σA之间 ω .、民、、....的关系式(1(。 时向毛σ(6) 关于股权凡的计算，根据期权理论的假设条件，上市公司的资产必须具有完全的流动性。但由于我国股票市场的非 DD 流通股问题，非疏通股的价值Jê法在市场上体现，因此必须团l股价波动率与边约距离的关系对此进行修正。本文利用深圳市国泰安(GTA)信息技术有限公司计算金流涌股模型，来确定上市公司股权价值，利用阻l为样本的股价波动惑与公词迪的距离的散点困c闺GARCH ( 1 , 1 )来估计股权的搅动卒，假设无风险利率取中显示了两者具有很好的线性关系，两者的斯皮尔曼相关系值为2%。数为，双路检验的概率p为00级以上计算得到的DP、矶、听筒代人式(3)、(6)，利用软件，估算出飞，叭。在我国，由于信用制度并不健3辅论全，信用体系尚未完全建立，有关企业违约成破产的历史数据十分缺乏，还不能像KMV公司那样建立起能够反映E川、KMV模型是建立在现代公司财务理论和期权理论基础与DD关系的历史违约数据库。因此，本文假设上市公司…上的一种信用监测棋剿，具有资最要求少，对财务数据依赖年末的资产价值是正态分布，根据违约距离的概念，可得程度低，可以随时更新，同时又具有前瞻性等优点。本文通过EDF的计算形式如下:对上市公司按资产规模进行排序，以上市公司的股票变易价EDP=N(-DD)xI00% (7) 格为研究样本，采用KMV模型对我国t市公司信用状况进 数据的采集与实证给采行了实证研究。分析表明，公司的资产规模是影响迪约的一个重要因素，资产规模大的公司资金比较雄厚，抗击袋i资产规模与违约率的关系市场风险的能力比较强，坐营也比较稳健，相应的发生违约的可能性较小;反之，资产规模比较小的公司发生违约的可能性较大，这一结论与穆迪公司的研究结论一毁I飞问时，实证结果还显示出公司股价的班动样本数据来源于深圳市剧泰安信息技术有限公司开发与施的距离具有很强的负相关性，表明了上市公司的信用信的中国股票市场研究(CSMAR)数据库，选取了20∞」∞3息可以在一定程度上通过股价信息表现出来，这主要是由于阴年的股票交易敷据和年报数据，调资取得的样本总数为KMV模型是以期拟定价理论为慕础，其模型楠造思路十分1269家上市公司。剔除掠肝、阿以及敬据不金的上市公司，依赖股票市场信息。对剩下的1021家上市公司按总资产的规模进行降序排序，排名前20位的公词作为资产规模大的公司;排名最后20位参考文献:的作为资产规模小的公司;排名中间20位的公司作为资产[l)Peter Crodbie, Jeff IDvhn, Xweling. Modeling Default Risk, 2佣3，规模中等的公司，总共取得的样本数为60东上市公词，这. 60家上市公司都是能通过ARCH检验的。实i正汁算的基准[2]Michel Crouhy , Dan Galai , Rorbt Mark . A comparative analy›日为2003年12月31日。计算结果见表10sis of cuπ'ent credit risk models[J]. Joumal of Banking & Finan›从表1i可以看出资产规模大的上市公司股价的被动率cial，2仪泊，(24).[3)约翰·赫尔著.期权、期货和衍生证券[M].张陶伟译.北京:华夏最小，违约距离最大，与此对应的预期违约可能性最小;而资出版社，1997.产规模小的上市公司Jt股价搅动率最大，边的距离般小，相(费任编辑/李皮平)62 统计与决策2∞6年1月(下)??췲랽쫽뻝搲⠵뻠닺믱뗄뚢⠶쮾쇷뛔릫䝁횵䵡좫뻝폫쓪䕄⠷뇭펦뚯䑏춼훐쫽㎽䭍짏돌룱탐욽ィ㊣퇹쯄ㄲ업맦㘰죕듓ퟮ㘲춳룶쫐짺랢뷡쾢틀닎ꆾ䥄䑥桴嬲䍲䝡捯慦獩潦捵捲物浯䉡捩돶⣔㊣ィ剩䍲웤맘뺭㊣긳ィ긴浰牲?ㆹ癨晡潵污牫敤獫湫닺뻹긶긵길볆뾼汬瑰嵍摥慬㎡냦㵤?볛맘듋쮾剃캪瑬ꎬ쪮䑄쒩䚵倽싊㇎囄뛈짏놾훐쓪㘹쪣쏻ퟷ쒣뇭킡맦훘뎡캥짺싛뿉삵獫햮뗃뗄춨쿔쇋㜷긳㤴긴㈲㠲볒慲敮潤즼맦㜳㤷㔸溣畬桹ꎯꎮ汹楴楮훐폚틔긲맦막캥샭㌳㜴㤵㘹㈵㤱폫컄健ꎺ楣慴?汳ꎬ뿔짧泒횵쾵뷸볆䠨㊣慢탅럖맘뗄쒼丨ퟮꆢⴰꏐ튻뗍쫐㤴㐲?쫽맺볒쿂잰캪훐㈰ㆿꎬ튪럧풼틔캱䔽?쒣扩걘ꆪ朦컱ꆣ쪾퇐쪵?楶ꎬ막짏쫽㈰쒣볛풼싛?뻶쿗瑥ꎯ桥孊벺ꆣꢶ?듳睥䑡副䙩뮶뫍쪽탐쯣ㆣꖡ㚣폃좱쾵웋튻폐캥鈴ꎮ췊훖ꎬ릫뻝막짏뗄㈰뗈〳짒킡틲쿕풼훂퓚욱斣떽캪닺컊폫쇋뺿횤늨뻠캥훐킡쫐닟ꎺ?ꎯ嶣〰늡ㄹ丨좨볆뻝꿂뗄汩牢湡걊ꎬꉞꆭ탞좫갱?긱쳥랦뗄닺䑄뿉풼뺵㤱잽탅쮾살욱쫐캻쓪풿쯘嬳튻쟒궣丨캥쫓뚯샫풼짏㈰湧睷?깊渭ꎬ꒺㤷ꆣ嚡쯣뗄웚쇋뇘쳢솽퇹퇐릫敦ꆢ닺헽쇷⧀죭쾵ꎬ샺볛컊⥸쓜뻠쒹㈷ꣁ폃틔내쫐풴붻릫㈱뗄맦ㄲ뒳뿉ㆡ뚨퓆뎡ꎮ꿀풼싊⡄짏〶瞣潵⠲햶⦱ꎵ뗃닉?죕뷢탫ꎬꗔ헟놾뺿릫뻟䵯ꎯ쫕ꆣ춨뒹볾짐뮹쪷횵뷈싊랢샫즼ꋔ볠쯦⡡䐩ꎥ쫐폚뎡틗쮾볒쒣퓂쓪솦탔쓜ꏍ돌?탅깭牮㐩ﯖ撡벾쮾摥쒼떽벯뗄돶뻟럇ꆣ⡰릫뚼㇔폐潯慬ꎮ?틦놾막삼ꎬ캴늻캥돊ィ짺뫍?쮫?닢쪱닺짮퇐쫽짏쮾킡㌱쪲ퟮ뇈뷏탔곊뛈ꢶ쾢퇆汩뻀웋뗄폫맘?쮾숨摹껆湧쪣뇪헢폐쇷컄쒣욹맀췪쓜풼헽슣?캥ꢶ캲횴룼맦닉럖?뺿뻝쳞쫐ퟷ뗄ퟜ쫇죕調듳뷏킡놣뫜짏ꢼꆣ봩?䑐쪵ꐩ쾵쒹쿂獫?ힼ샻탍질쯣좫쿱쫽첬?풼꿂볬調탂쒣쫐⡃뫍돽릫캪릲ꆣꎬ웤잿ꎻ듳곊?폠솽췪춨뫜폃컶쓜??浶ꢡ겸ꆢ횤닮폃ꎬꢵ돶붨䭍뻝럖ꎻ싊?쫓퇩ꯋ뷸맺卍쓪뗴쮾좡볆ꎴ폫듳랴뗖맽쪱룶좫막뫃뇭춨뗄ꎮꋆ料嚡뷡쪫쫇짮살쒲嚡솢嚹뿢늼죽뗄뺲뻟춬탐첩䅒놨協내닺ꎻ뗃쯣듋볛뺭횮헢꒽막?䍯?볤뇤뗄囄쏷맽뢺겷?ꎡ맻틾?좷ꢶꎣꎬꯋꆣ닺룶룅웎폐쪱업낲⧊쫽ꆢퟜ맦뗄뷡쓉뛔늨릫펪튻볛ꪻ牮횲?ꋘ뎤솿쇷볛쿟ꏐꎬ䅒쿠뚢ꎮ췑몬쫐뚨꿂갱폐뻄틲룹맦랽뻎싊뇤폖탲탅ﶾ뻝偲쒣쏻퇹맻쿊펦뚯쮾튲뷡﮻領벺ꣀ뛈ꎬ뚯횵탔춶릫䍈?뗄맺짏쪣㌢맘쟑듋뻝쒣쏦ꗔ僎솿뻟쾢?틔닺듳훐놾볻킹싊뇈싛맏ꆣ꿊곖𥳐ꆣ뮹탔컞맘퓎쮾볬뇤튻첩쫐겼ꎮ웳尿ꎬ캥훐뻹벾ꨰ?튪폐틔벼뗷벰뗄볤쫽뇭ꯋ풤ퟮ뷰뷏맦폫퓊곆ﶣ?떴듓솿탨ꆣ램낲릫?튵ꣁ놾풼뗈뷩쾵췆쟳잰짏특뗄쫵곑닩쫽맦㈰캪퇩ㆡ뺹웚듳뇈컈쒣쓂뺳ꎬ쿖꽛걲쒼靖ꎬ⡇쮾캥ꋆ컄뻠뗄폚?짙햰쫐폐ꇈ좡뻝쒣캻㘰?즼뷏붡뇈뗏돶ꏐ쪽튪떫퓚韛뇭䵉쫇?늻呁막?컒풼볙샫짏솽쓉ꣀꎬ탔릫쿞ꇁ뗃뷸ꎻ뗄볒?캥탛뷏ꯋ살춹ꎮ⠳튻평쫐쿊닺ꆣ쏷컞봨헅쓜⧐좨맺믲?짨뗄쫐헟ꊵ뛔뗈쮾릫쬲좫탐업짏쒲뿉풼뫱쿠킡뺹ꎬ맔⧖룶폚뎡헟킹맦쪵쇋럧㌩쳕듓엏볛헀ꎬ웆뮷짏룅릫횮?닆폅뗄쮾〰퇹붵쏻쫐ꢶ쓜뻠펦즼헢쿕ﺣꆢ킿죧컒짏뗄ꯋ쒣횤캰쫐ꊼ횵﯂평닺듓쓮쮾볤벡領컱뗣막뾪ァ놾짏탲ퟮퟷ릫꿂탔샫뾹뗄퇐?훷볂틫샻곉⠶짒쿂맺쳥쮹뻐쫇볆뎡볊ꎬ쫈폚뗄덅릫퓚ꆣꏍ?쫽욱랢ꨲퟜ쫐업뫳캪쮾ퟮ믷뺿쒲튪럊ꎮ싊쿊⦣풿뚢막쿖욤엓펰쯣짏샻?탅샺䑆쮾뿉뻝놾붻〰쫽릫탲㈰ꎬ킡ꢶ쫇꺷놱ꎬ킹곀뒳횱ꆣ욱ꎬ탏폃쪷튻뗃볛뛻틀컄틗쏗쿬?캪쮾캻닺헢뗄ꎻ평뺩曊?ﯓꎺ뷓?훆쫽늨삵춨볛ꎬ뛸쿠폚폫쫐틲싼뒿캥믹뗄?뮪뛈맽겹뚢뎡듋쿠풼ힼ탅쿄늢ꯋꆣ뗄뇘맘?폃늻뻗횮럇탫쾵튻탅붡?볤
