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我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究

2016-11-25 17:13王科文董鵬盧葦
時(shí)代金融 2016年27期
關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn)上市公司

王科文+董鵬+盧葦

【摘要】2008年,由美國(guó)引發(fā)進(jìn)而席卷全球的金融危機(jī)從某種意義上講更像是一場(chǎng)信用危機(jī)。因而如何在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和發(fā)展的同時(shí),更好地處理信用風(fēng)險(xiǎn)的問題引起了世界各界人士的廣泛關(guān)注。

本文針對(duì)我國(guó)股上市公司的實(shí)際情況,利用修正后的KMV模型度量我國(guó)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn),經(jīng)過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)KMV模型能有效識(shí)別度量我國(guó)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。但是在實(shí)際應(yīng)用上有一定的局限性,并提出相關(guān)對(duì)策建議。

【關(guān)鍵詞】上市公司 信用風(fēng)險(xiǎn) KMV模型 風(fēng)險(xiǎn)度量

截至2015年底,我國(guó)境內(nèi)上市公司達(dá)2827家,總市值53.13萬億元,上市公司經(jīng)常會(huì)遭遇信用風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。信用風(fēng)險(xiǎn)管理——被認(rèn)為是當(dāng)代最重要、最具有挑戰(zhàn)性的風(fēng)險(xiǎn)管理的內(nèi)容之一,尤其關(guān)鍵但難以度量和管理。能否有效度量和管理信用風(fēng)險(xiǎn)不僅關(guān)系到商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)自身的風(fēng)險(xiǎn)控制,而且關(guān)系到整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健運(yùn)行。

目前國(guó)際上關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)的度量主要有兩種情況,一種是利用專家評(píng)級(jí)等方式將信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行等級(jí)劃分,我們常將信用風(fēng)險(xiǎn)從AAA級(jí)到D級(jí)劃分為10個(gè)等級(jí)。另一方面,就是對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的大小進(jìn)行定量分析。相比較而言,專家評(píng)級(jí)法比較主觀,運(yùn)用模型進(jìn)行度量更加準(zhǔn)確可靠。目前國(guó)際上比較熱門的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型主要是credit metric模型、宏觀模擬模型和KMV模型。

結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況以及模型的可操作性,將以上熱門信用風(fēng)險(xiǎn)模型在可行性上進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),Credit metric模型和宏觀模擬模型的計(jì)算方式主要依賴于外部信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)債務(wù)人的信用等級(jí)劃分。而目前我國(guó)市場(chǎng)上沒有成立官方的信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu),無法提供模型計(jì)算的依據(jù)。相比較而言KMV模型計(jì)算所需的上市公司的公開數(shù)據(jù),可在證券交易所內(nèi)找到,信息公開,數(shù)據(jù)更新快,所得結(jié)果相對(duì)可靠。

通過以上的分析,本文決定采用KMV模型來對(duì)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究。

一、KMV模型的理論基礎(chǔ)

KMV模型(expected default frequency,EDF),又被稱為預(yù)期違約率模型,其主要理論基礎(chǔ)是現(xiàn)代期權(quán)理論。該模型認(rèn)為企業(yè)之所以違約是因?yàn)闊o力償債,當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)的未來市場(chǎng)價(jià)值低于負(fù)債的賬面價(jià)值。

所以本文認(rèn)為即將發(fā)生違約的公司其違約距離整體上要小于正常公司的違約距離。

二、實(shí)證研究

(一)選取數(shù)據(jù)樣本

本文從兩千多家上市公司中選擇了30家行業(yè)相對(duì)應(yīng)的公司進(jìn)行實(shí)證研究,ST公司、正常公司各15家,便于比較。其中,選擇了一部分*ST的公司,理論上*ST的違約風(fēng)險(xiǎn)更高。

篩選原則如下:

一是盡可能選取不同行業(yè)的股票樣本,且ST公司與正常公司在行業(yè)上相對(duì)應(yīng),在資產(chǎn)規(guī)模也相近;

二是將一些極端異常值的樣本;

樣本數(shù)據(jù)具體情況如下:

違約組公司信息

正常組公司信息

(二)計(jì)算步驟及結(jié)果

KMV模型總共包括6個(gè)參數(shù)和2個(gè)方程,公司的資產(chǎn)價(jià)值V及其資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率σV的計(jì)算是公司違約距離DD和預(yù)期違約率EDF的關(guān)鍵因素。

上式中:E為公司股權(quán)價(jià)值(公司股票市場(chǎng)價(jià)值);D為公司債務(wù)面值;V為公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值;T為公司債務(wù)期限;σV為資產(chǎn)價(jià)值的年波動(dòng)率;r為無風(fēng)險(xiǎn)利率N(d)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù):

另外,公司股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率和資產(chǎn)波動(dòng)率之間存在以下的關(guān)系:

(2)

通過求解由式(1)和(2)組成的方程組就可求得公司資產(chǎn)價(jià)值V和資產(chǎn)波動(dòng)率σV。

N(d)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)

股權(quán)價(jià)值年波動(dòng)率σE的計(jì)算方法如下:

其中Pi為第一年中第i個(gè)交易日的股票價(jià)格;ri為股票的連續(xù)收益率;為年均收益率;n為一年中的交易天數(shù);S為股票日波動(dòng)率;σE為股權(quán)價(jià)值的年波動(dòng)率。

根據(jù)公司的負(fù)債計(jì)算出公司的違約距離:

其中DPT是違約點(diǎn)(Default Point DPT),即當(dāng)公司資產(chǎn)價(jià)值低于該水平時(shí),違約發(fā)生。違約發(fā)生最頻繁的臨界點(diǎn)在公司價(jià)值等于流動(dòng)負(fù)債加50%的長(zhǎng)期負(fù)債處,即DPT=STD+0.5LTD,STD表示短期債券,LTD表示長(zhǎng)期債務(wù)。但是根據(jù)我國(guó)實(shí)際情況,本文對(duì)違約點(diǎn)進(jìn)行修正,選取公司價(jià)值等于流動(dòng)負(fù)債加10%的長(zhǎng)期負(fù)債處,即DPT=STD+0.1LTD。

將30個(gè)樣本公司的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)列示如下:

(三)結(jié)果分析

將違約組(分ST和*ST)和正常組的違約距離分區(qū)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)比較兩組差異。將違約距離非等分的分為十五個(gè)區(qū)間,統(tǒng)計(jì)在每個(gè)區(qū)間的違約組和正常組的樣本個(gè)數(shù),結(jié)果如下表所示:

經(jīng)觀察發(fā)現(xiàn),違約距離(DD)在違約組公司和正常組之間差別很大。可見KMV模型的預(yù)測(cè)結(jié)果基本上同上市公司的實(shí)際信用狀況變化相一致,即可證違約距離越小,違約的可能性就越大。

三、結(jié)論

實(shí)證分析表明,ST公司與正常公司兩組樣本之間違約距離差異相對(duì)顯著,因此,KMV模型能夠較好地識(shí)別出非ST公司和非ST公司之間信用風(fēng)險(xiǎn)的差別。

(一)局限性

但是,KMV模型在我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面依然存在一定的局限性。原因如下:

一是我國(guó)證券市場(chǎng)發(fā)展不健全,對(duì)被評(píng)價(jià)企業(yè)要求較高,市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)收益率等一些變量無法取得,只能以其他指標(biāo)代替,導(dǎo)致KMV模型的計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確,無法在我國(guó)大范圍推廣;

二是KMV模型是是一個(gè)相對(duì)靜態(tài)的模型,無法依據(jù)企業(yè)債券結(jié)構(gòu)變化而變化,造成計(jì)算結(jié)果有一定的時(shí)效性;

三是KMV模型的前提假設(shè)條件可能與企業(yè)的實(shí)際情況有一定差距,因此只能計(jì)算出理論上的結(jié)果;

四是因歷史資料缺乏,KMV模型主要用作度量上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn),對(duì)于非上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方面無能為力。

(二)改進(jìn)措施

總體來說,KMV模型能有效度量我國(guó)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn),為了讓其應(yīng)用范圍更加廣泛,所得結(jié)果更加精確,我們可以從以下方面進(jìn)行改進(jìn):

一是為了真實(shí)反映上市公司信用狀況,要求我國(guó)加強(qiáng)證券市場(chǎng)的市場(chǎng)化建設(shè),加強(qiáng)交易活動(dòng)監(jiān)督,規(guī)范股市信息披露,使股票價(jià)格能真實(shí)反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況,完善和發(fā)展我國(guó)證券市場(chǎng),為KMV模型的建立提供良好的外部環(huán)境。

二是我國(guó)信用數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和維護(hù)都不夠完善,數(shù)據(jù)量較少且缺乏連續(xù)性,其數(shù)據(jù)質(zhì)量也不夠真實(shí),因此我國(guó)應(yīng)該強(qiáng)化數(shù)據(jù)管理,為KMV模型的計(jì)算提供更完善的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

三是作為一個(gè)新興行業(yè),我國(guó)在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面人才短缺嚴(yán)重,為了加快信用風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)程,應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)人才隊(duì)伍建設(shè),一方面注重高等院校相關(guān)專業(yè)教育,培養(yǎng)相關(guān)人才。另一方面積極引進(jìn)外來高級(jí)人才。

四是目前我國(guó)沒有獨(dú)立信用評(píng)估機(jī)構(gòu)部門來搜集企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)相關(guān)信息,因此我國(guó)應(yīng)成立一個(gè)專門的信用風(fēng)險(xiǎn)管理部門。

四、結(jié)束語

從二十一世紀(jì)初期到現(xiàn)在,各國(guó)學(xué)者一直都在潛心研究如何建立更符合中國(guó)特色的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型,KMV模型在信用風(fēng)險(xiǎn)的度量方面是一個(gè)非常高效的模型,是一種具有前瞻性的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法,但KMV模型對(duì)于我國(guó)實(shí)際情況的適用性,還需要我們更加深入的研究。

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作者簡(jiǎn)介:王科文(1988-),女,漢族,湖北武漢人,任職于海軍工程大學(xué),管理工程系助教,研究方向:經(jīng)濟(jì)管理;董鵬(1980-),男,漢族,山東淄博人,任職于海軍工程大學(xué),管理工程系副教授,研究方向:管理科學(xué)與工程;盧葦(1991-),女,漢族,湖北黃岡人,任職于海軍工程大學(xué),管理工程系助教,研究方向:管理學(xué)。

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