□耿 耘 韓芳麗 程燕京
[1.上海交通大學 上海 200030; 2.山東英才學院 山東 250104;3.上海農(nóng)商銀行 上海 200120]
在國外,關于企業(yè)債券的違約風險的研究有很多,大致可分為傳統(tǒng)方法和現(xiàn)代方法。作為傳統(tǒng)方法的代表人物,Beaver在研究了大量破產(chǎn)企業(yè)后,指出存在某些因子可以預示企業(yè)違約風險。之后Altman在Beaver的研究基礎之上提出了Z-Score模型。除此之外,傳統(tǒng)方法還包括系統(tǒng)評級法及專家評級法,其特點是操作簡單但主觀性較大,預測效果也并不顯著。在傳統(tǒng)方法的基礎上,Black,Scholes,Merton[1]開創(chuàng)了基于期權思想的現(xiàn)代方法,他們提出的Merton模型是后續(xù)簡化模型的基礎。近十年,基于前面的研究,Cramer完善了并利用Logit估計企業(yè)違約風險。Rubinstein利用VaR判斷風險的潛在價值?;诖罅繗v史違約數(shù)據(jù)及外部變量,一些商業(yè)機構也提出了度量違約風險的模型,例如麥肯錫公司提出Credit Portfolio Review模型和瑞士信貸提出的Credit Risk模型。但就預測效果和數(shù)據(jù)可得性而言,正如Sobehart J.R所述,穆迪公司的KMV模型是最有效的。
由于KMV模型不需要大量的企業(yè)違約歷史數(shù)據(jù),近十年,國內(nèi)基于企業(yè)違約風險的研究大多針對KMV開展,其中最具代表性及影響力的奠基之作是吳沖鋒、程鵬關于上市公司信用風險度量新方法的論述[2],此后的研究思想基本受其影響。關于KMV模型的修正有很多研究,包括孫小琰,沈悅,羅琦璐對股權價值的估計,周杰在模型中引入GARCH等。但令人遺憾的是,之前的研究基本上都集中在對模型細節(jié)的修正,很少有關于模型行業(yè)特點的創(chuàng)新,同樣,作為當前投資領域的核心問題,如何基于債券違約風險選擇投資策略也較少受人關注。本文試圖從行業(yè)的角度重新度量企業(yè)債券的違約風險,并嘗試提供考慮違約風險的投資策略研究。
盡管我國還沒有企業(yè)債券違約的歷史資料,但全球范圍內(nèi)的發(fā)債主體違約的情況并不罕見,其中主要發(fā)生在美國。從美國歷史經(jīng)驗來看,違約率最高的時期并非經(jīng)濟狀況最差的時期[3~4],并且可以從中得到研究中國問題的兩點啟發(fā)。
對我國來說,固定資產(chǎn)投資的變化可以一定程度地代表總需求的變化。如果固定資產(chǎn)投資增速大幅低于GDP增速,新生產(chǎn)的大量商品無法被市場及時吸收,企業(yè)的違約行為就容易發(fā)生,在經(jīng)濟疲軟的時期,尤為明顯。
如果資金面收緊,企業(yè)現(xiàn)金流斷裂,那就可能發(fā)生違約行為,其信用利差應該擴大。從十八大以來,李克強總理的“克強經(jīng)濟學”[6]被外界熱議,國務院決定全面排查地方政府債務,債券市場忽如一夜聽驚雷,利率中樞不斷上升。在這樣的市場環(huán)境下,該選擇什么樣的企業(yè)債券?建立適合中國情況的違約風險度量模型顯得迫切而必要。
1.模型的基本假設
在風險模型中,KMV模型是比較主流的企業(yè)違約風險度量模型,并且考慮到目前我國缺乏實際違約的數(shù)據(jù),KMV模型信息需求量較小也更適合我國的實際情況[7],因此本文的基本模型框架選擇KMV模型,但做了修正。
2.模型主體構建
(1)違約距離[8]
違約風險并不代表一定違約,而是表示企業(yè)違約的可能性大小,因此利用違約距離進行度量:
其中,DD為違約距離,V為資產(chǎn)價值,Vσ為資產(chǎn)波動率,DP為企業(yè)的違約點,即企業(yè)債務達到多少規(guī)模后企業(yè)會發(fā)生違約。違約距離DD越大說明企業(yè)違約風險越小,反之則越大。
(2)資產(chǎn)及波動率
對企業(yè)的股權所有人來說,如果企業(yè)的資產(chǎn)價值低于觸發(fā)違約行為的債權價值,即違約點,那債務持有人有權對企業(yè)要求清償,企業(yè)的清償價值將優(yōu)先分配給債權人,此時,股權持有人的企業(yè)價值為零;如果企業(yè)的資產(chǎn)價值高于違約點,股權持有人手持股權的價值就等于資產(chǎn)價值減去債權價值。因此,股權價值可以利用Black-Scholes-Merton 期權公式表示:
其中,E為股權價值,D為債權價值,r為無風險收益率,T為債券期限
可以得到如下公式:
3.相關參數(shù)的修正
(1)對股權價值E的修正
考慮到股票市場在一定期限內(nèi)可以反映股權的實際價值這個基本假設,本文將非限售股股權價值定義為年平均股價與非限售股本的乘積:
其中,為年平均股價,N1為非限售股,數(shù)據(jù)的選擇根據(jù)所選擇的目標負債報告期為準。
國資委、證監(jiān)會聯(lián)合簽署的《國有股東轉讓所持上市公司股份管理暫行辦法》第24條中提及“國有股權協(xié)議轉讓價格應不低于協(xié)議簽署日前30個交易日的均價”。雖然這并沒有專門針對限售股股權價值,但本文認為其仍然可以作為定價參考。本文構造線性模型估計限售股價值,具體方法如下:
其中,X1為EPS,X2為每股凈資產(chǎn),X3為每股經(jīng)營活動現(xiàn)金流,X4為資產(chǎn)周轉率,X5為資產(chǎn)負債率。
因為不同行業(yè)的行業(yè)特征不一樣,一個線性方程并不能恰當?shù)墓烙嬎衅髽I(yè)的限售股價值。針對不同的行業(yè),銷售股股權價值E2可表示如下:
其中,P2為回歸模型估計價格,為協(xié)議簽署日前三十日股票均價,N2為限售股股權數(shù)量。
(2)違約點DP的修正
對中國公司而言,將違約點設定為短期負債加上長期負債的0.75倍擬合效果更好。此外還需要考慮的一個問題是,正如前文關于美國歷史的論述,息稅負擔對企業(yè)的違約行為影響很大。并且,如果把負債結構分為長期和短期負債,一般而言長期負債具備稅盾優(yōu)勢。在目標資產(chǎn)結構中可以承受更多的債務,不能忽略稅率對企業(yè)負債分析的影響[10]。基于上面的分析,本文對DP修正如下:
其中D1是短期負債,D2是長期負債,t是企業(yè)的實際稅率,DP0是企業(yè)基于目前的負債機構計算出的初始違約點,Debtobj是目標的負債規(guī)模,即企業(yè)決定發(fā)行多少規(guī)模的債券。
考慮到財務信息的可獲得性及研究工作的前瞻性,本文選擇A股大約2378家企業(yè)作為樣本,從大樣本的角度來分析中國企業(yè)的違約風險特征及其行業(yè)比較,進而為債券選擇提供參考依據(jù)。本文的數(shù)據(jù)選自2012年年報公布的財務數(shù)據(jù),無風險收益率r為2013年8月某日的一年期國債收益率2.9%。對于模型求解過程中涉及到的限售股股權價值估計,依照前面的論述,考慮到模型的統(tǒng)計特征,選擇如表1所示的回歸估計。
表1 行業(yè)限售股股價估計模型
然后根據(jù)前文所述,計算出股權價值E。對于企業(yè)的實際稅率,本文依據(jù)企業(yè)前三年的平均實際稅率計算,每年的實際稅率=凈利潤/利潤總額。根據(jù)財務報表的相關信息,計算出相應的初始違約點。對于資產(chǎn)價值與資產(chǎn)波動率,本文根據(jù)前述模型,利用Matlab2011 求解,求解方式選擇功能函數(shù)fsolve,最后,根據(jù)違約距離公式,求解DD。
本文根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈分布將樣本中的2000多家企業(yè)分為資源類、公用事業(yè)類、建筑與工程類、房地產(chǎn)類、能源設設備與化工類、多元金融類、交通運輸類、綜合工業(yè)類、可選消費類、日常消費類、信息技術類、醫(yī)療保健類十二大類,分別統(tǒng)計每個類別的平均違約距離。因為這里我們關心的是企業(yè)違約距離在產(chǎn)業(yè)鏈上的風險特征,為了便于比較,在這里本文均采用初始資本結構進行靜態(tài)分析,時間期限假設為一年,得到企業(yè)違約風險的產(chǎn)業(yè)鏈分布特征如圖3所示。
圖1 不同行業(yè)的違約風險靜態(tài)比較
深色較深的行業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈上游行業(yè),較淺的為下游行業(yè),違約距離一欄為該類行業(yè)的平均違約距離。從本文的角度出發(fā),上游行業(yè)的違約風險較大,下游行業(yè)的違約風險較小,中游行業(yè)的違約風險呈分化的趨勢。單從產(chǎn)業(yè)鏈違約距離的分布來看,可能的解釋為,上游行業(yè)債務負擔重,并且過多的產(chǎn)能不易消化,企業(yè)違約風險大。下游行業(yè)貼近消費者,有消費終端的需求刺激,相對于上游行業(yè),違約風險較小。中游行業(yè)企業(yè)分部跨度大,所以違約風險的分化特征較強。由于本文是根據(jù)財務數(shù)據(jù)的理論探討,未必所有結論都與市場預期一致,其差異的可能解釋如表2所示。但是基于大樣本的模型結論也許能揭示潛在的違約風險特征,這些潛在的風險,有可能被市場忽視。
表2 理論模型結論的可能解釋
從歷史上看,資本市場最終是會獎賞那些風險管控良好的行業(yè),并且懲罰那些潛在風險巨大的行業(yè),甚至是現(xiàn)在很多人看好的行業(yè)。本文把樣本中的企業(yè)按照違約風險的大小分為違約風險較大和違約風險較小兩大類,列出了其在2012年及2013年年初至8月底的股票收益情況,如表3所示。
表3 風險特征不同的行業(yè)在股票市場上表現(xiàn)各異
對于違約風險較大的行業(yè),其在2012年的股票市場表現(xiàn)較好,高風險高收益的特征也滿足資本市場的基本規(guī)律。但是在2013年,違約風險較大的行業(yè)其股票表現(xiàn)大幅下滑,與2012年的表現(xiàn)背離較大,并且平均收益率遠低于違約風險較小的行業(yè)。高風險的行業(yè)并沒有保證高收益,這似乎有悖于人們的基本認識。不過根據(jù)歷史經(jīng)驗,這似乎并非高風險行業(yè)偶然的滑鐵盧。再次借鑒美國的違約案例,從1883~2002年,如果把違約數(shù)量高發(fā)的時期按照3年為一個區(qū)間進行劃分,可以得到表4。
表4 違約數(shù)量高的時期資本市場回報較低
可見,違約風險較大的時候,對應的資本市場表現(xiàn)較差;違約風險較小的時候,對應的資本市場表現(xiàn)較好。無論是美國歷史還是中國實踐,告訴了我們:違約風險大的行業(yè)其近期的歷史股價漲跌幅較高,反映了高風險高收益特征,但未來資本市場獎勵的仍然是風險適度的行業(yè),美國如此,中國亦然,可能時期不同,但市場不會騙人。
圖2 行業(yè)風險收益綜對比圖
研究違約風險的價值不僅在于提高風險意識,更在于指導投資。在實務當中不同的投資者風險偏好不一樣,對理性的投資者而言,只要是有高的回報,承擔一些風險也未嘗不可。投資決策時將風險與收益綜合起來考慮的,基于這個邏輯,本文沿用上述產(chǎn)業(yè)鏈的行業(yè)分類,取1年為短期,5年為中期,10年為長期,得到如圖2所示的行業(yè)風險收益綜合對比圖。
從風險收益的角度綜合考量,無論是從短期、中期還是長期來看,建筑與工程及房地產(chǎn)都呈現(xiàn)出風險大但收益小的特點,如果選擇這兩類企業(yè)的債券,其利率中樞應該更高才考慮持有。對于醫(yī)療保健,其行業(yè)特征為風險小且收益高,在當前的經(jīng)濟環(huán)境下未來信用利差下行的可能性較大,投資者可考慮在高位積極配置。而違約風險較小的信息技術行業(yè),其收益特征并不顯著,原因可能是該行業(yè)公司大小不一,企業(yè)內(nèi)部規(guī)模資質(zhì)分化很大,考慮到美國歷史上的信息泡沫案例,建議謹慎配置。
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