kmv模型在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用研究

1、<p><b>　　摘 要</b></p><p>　　隨著金融全球化的快速發(fā)展及日益變化的金融創(chuàng)新，信用風(fēng)險變得更加隱蔽、復(fù)雜和多變，而原有的信用風(fēng)險管理方式已經(jīng)不適用當(dāng)前形勢的需求。如何有效提高信用風(fēng)險的管理水平已是商業(yè)銀行亟需解決的問題。近年來國際上研發(fā)出了許多現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型，其中KMV模型在使用條件上比較符合我國情況。該模型因其所需主要數(shù)據(jù)基于上市公司的股票價格和財

2、務(wù)數(shù)據(jù)公開易得，經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)該模型得到金融界專家認(rèn)可度比較高在我國適宜性較強，未來應(yīng)用前景可期。</p><p>　　選題是基于該模型依據(jù)著名的經(jīng)濟大師諾貝爾獎獲得者莫頓（Merton）的期權(quán)定價模型（OPM）建立的。KMV模型也稱之違約預(yù)測模型，雄厚的理論基礎(chǔ)決定可信度高；其次模型采用的數(shù)據(jù)主要是針對上市公司的股票市場的收盤價和公司年報里的長期負(fù)債數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)簡單易得；再者因所需數(shù)據(jù)公開透明，避免了傳統(tǒng)的方法

3、需要大量的財務(wù)數(shù)據(jù)和企業(yè)造假所帶來的弊端；最后因股票市場變化莫測，基于此市場數(shù)據(jù)預(yù)測出來的EDF值不同于傳統(tǒng)度量法，是動態(tài)的且能預(yù)知未來，非常適用于信用風(fēng)險的度量，可彌補我國商業(yè)銀行以往測量信用風(fēng)險的傳統(tǒng)方法靜止的、落后于時間的缺陷。</p><p>　　KMV模型是近年來廣泛應(yīng)用于發(fā)達國家的信用風(fēng)險度量模型，也是國際金融監(jiān)管機構(gòu)巴塞爾委員會重點推薦的現(xiàn)代模型，足見該模型的使用價值和在國際金融界的認(rèn)可度有多高。我

4、國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險度量技術(shù)由傳統(tǒng)型向現(xiàn)代度量模型轉(zhuǎn)變時，實踐《新巴塞爾協(xié)議 II》建議的內(nèi)部評級法（IRB）里的 KMV模型則是最佳的時機。研究KMV在我國商業(yè)銀行的應(yīng)用意義非凡，是對傳統(tǒng)管理方法的挑戰(zhàn)也是革命，關(guān)系到能否有效提升我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理水平，以保證經(jīng)濟平穩(wěn)運行實現(xiàn)中華復(fù)興之夢。</p><p>　　本文以國內(nèi)外學(xué)者的研究成果為基礎(chǔ)，結(jié)合我國經(jīng)濟環(huán)境和實際條件，精心研究分析KMV模型內(nèi)涵，并結(jié)合12

5、家上市公司在股票市場的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過實證以達到探討違約預(yù)測模型的效果在我國現(xiàn)有的體制下有哪些適用性的目的。</p><p>　　本論文的研究內(nèi)容主要分四部分：</p><p>　　一、主要介紹問題提出的背景、目的和意義，精心研讀國內(nèi)外學(xué)者對KMV模型研究文獻，借鑒前人經(jīng)驗，形成自己研究課題的獨立思路和方法。指出采用現(xiàn)代度量模型技術(shù)不僅對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險度量效果好而且對提高銀行整體風(fēng)險的控

6、制和管理水平的提高都是有意義的、非常必要也非常緊迫。</p><p>　　二、本章重點分析KMV模型的原理，尤其對模型的參數(shù)反復(fù)思考。合理的參數(shù)設(shè)定是保證模型有效性及適用性的前提，亦是本文重點部分之一。</p><p>　　三、這是本文核心內(nèi)容，在樣本和數(shù)據(jù)選取上花費較多時間，以我國滬深交易所上市的12家公司為樣本截取信達證券通達信網(wǎng)上交易系統(tǒng)2013年的最新數(shù)據(jù)進行計量和類比。本章涉及內(nèi)

7、容多、數(shù)據(jù)量大，故采用了計算機編程的運算法、簡潔準(zhǔn)確，達到實證模型有效性的目的同時分析出可在風(fēng)險預(yù)測、風(fēng)險評級及貸款定價等方面的應(yīng)用，同時分析了使用該模型的困難和問題并采取了應(yīng)對措施。</p><p>　　四、根據(jù)現(xiàn)代度量技術(shù)的使用條件和目前我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理存在的問題就商業(yè)銀行完善風(fēng)險管理這一方面提出合理化建議。</p><p>　　關(guān)鍵字：KMV模型；現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型 ；商業(yè)

8、銀行信用風(fēng)險管理 ；巴塞爾委員會</p><p>　　KMV MODEL’S APPLICATION RESEARCH IN CREDIT RISK MANAGEMENT OF OUR COMMERCIAL BANK</p><p><b>　　ABSTRACT</b></p><p>　　With the rapid development

9、of finance globalization and innovation, credit risk has become more concealed, complex and multiple, however, the original credit risk had outdated. How to improve the standard of credit management has been the most cri

10、tical problem to commercial banking. Recently, some developed countries have figured out amount of modern credit risk measure models. Among there, the provision of using KMV model relatively accords with our situation, b

11、ecause the basic data of KMV is b</p><p>　　Selecting this topic is based on this model and it is also based on the famous master Economics Merton`s model called OPM. KMV model also named the default predicti

12、on model. Solid theoretical basis makes it convinced. Secondly, the data of this model mainly aims at closed price in stock market of list companies and long-term debt data in annual reports of the companies. Incoming da

13、ta are easier to acquire. Furthermore, because data is open and transparent to public, compared with tradition metho</p><p>　　KMV model has been widely used in developed countries for credit risk measure and

14、 is also highly recommended by the International Financial Regulators Basel commission for modern use. From this, it is obvious that this model has high value in use and reputation. The credit risk measure technology in

15、our commercial banking has been transformed from the traditional way to modern one. At the same time, carrying out the new Basel agreement II is also an ideal optional choice. It is meaningful for ex</p><p>

16、　　This essay is based on research finding of foreign scholars and combines with our reality to analyze the meaning of KMV model. And related data comes from the 12 list companies in stock market. The aim is to grope for

17、what kind of adaptability can apply in default prediction models in China.</p><p>　　The content including four chapters, which is:</p><p>　　Chapter one: introducing the background ,purpose and m

18、eaning of this essay. Studying in related essays of foreign experts in KMV model in order to develop my own ways of thinking and method.</p><p>　　Chapter two:analyzing the KMV model method, specially revolvi

19、ng the problem in data. The provision of ensuring the effectiveness and adaptability is to set out ration parameters and it is also the key point of this paper.</p><p>　　Chapter three: this part is the core

20、of the essay. Spending amount of time in samples and selecting data. Based on the samples of 12 list companies in the Shanghai and Shenzhen Stock Exchange and intercepted the latest data of Cinda Securities to measure an

21、d compare with. This chapter are long with huge data, so it is suitable for it to adopt the operation method for the calculation of the international computer programming, which is concise and precise. It can achieve the

22、 effectiveness and anal</p><p>　　Chapter four:According to the background of service conditions in modern measure technology and the general trend in economy environment become good, it is the duty to give r

23、ational suggestion in completing risk management of commercial banking.</p><p>　　KEYWORDS: KMVmodel; modern risk measure model; commercial banking credit risk management;Basel commission</p><p>

24、<b>　　目 錄</b></p><p><b>　　第一章 緒論1</b></p><p><b>　　一、問題的提出1</b></p><p>　?。ㄒ唬┻x題背景、目的和意義1</p><p>　?。ǘ﹪鴥?nèi)外文獻的研究狀況3</p><p

25、>　　二、研究方法、思路和主要內(nèi)容4</p><p>　　三、論文的創(chuàng)新點及其應(yīng)用價值5</p><p>　　第二章 KMV模型原理及在我國適用性分析6</p><p>　　一、KMV模型原理6</p><p>　　二、KMV模型的計算9</p><p>　　三、KMV模型的優(yōu)缺點及在我國適用性分析

26、11</p><p>　?。ㄒ唬㎏MV模型優(yōu)缺點11</p><p>　?。ǘ㎏MV模型在我國適用性分析11</p><p>　　第三章 KMV模型的實證研究及在風(fēng)險管理中的應(yīng)用14</p><p><b>　　一、實證研究14</b></p><p>　?。ㄒ唬颖炯皵?shù)據(jù)選取14&

27、lt;/p><p>　?。ǘ嵶C研究的方法15</p><p>　?。ㄈ﹨?shù)的確定16</p><p>　　（四）實證過程16</p><p>　?。ㄎ澹嵶C結(jié)果分析21</p><p>　　二、我國商業(yè)銀行推行KMV模型的困難和問題22</p><p>　?。ㄒ唬┵Y本市場尚處于發(fā)展中

28、22</p><p>　　（二）缺少大型信用數(shù)據(jù)庫22</p><p>　?。ㄈ嵭蠭RB法的高級法難度更大22</p><p>　?。ㄋ模┡涮椎姆煞ㄒ?guī)還不健全22</p><p>　　三、我國商業(yè)銀行關(guān)于使用KMV模型的應(yīng)對措施22</p><p>　?。ㄒ唬┩晟撇⒅贫ㄕ餍畔到y(tǒng)法律法規(guī)建設(shè)22<

29、/p><p>　?。ǘ┙?quán)威的信息共享的違約數(shù)據(jù)庫23</p><p>　?。ㄈ┩晟平鹑诒O(jiān)管體制23</p><p>　?。ㄋ模┓e極引進國內(nèi)外專業(yè)機構(gòu)的先進技術(shù)和人才23</p><p>　　（五）設(shè)立以權(quán)威機構(gòu)為主的內(nèi)部評級體系23</p><p>　　四、KMV模型在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中的應(yīng)用價值

30、24</p><p>　?。ㄒ唬┰陬A(yù)期違約測算中的應(yīng)用24</p><p>　?。ǘ┰阢y行內(nèi)部信用評級中的應(yīng)用25</p><p>　?。ㄈ┰谫J款定價中的應(yīng)用25</p><p>　　第四章 我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的問題及對策27</p><p>　　一、我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理存在主要問題27<

31、;/p><p>　　二、關(guān)于完善我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的建議28</p><p><b>　　結(jié) 論30</b></p><p><b>　　參考文獻31</b></p><p>　　附錄1：計算DD與EDF的MATLAB程序33</p><p>　　附錄2：與程序相

32、關(guān)的數(shù)學(xué)公式35</p><p><b>　　致 謝36</b></p><p><b>　　圖表索引</b></p><p>　　圖1 放款銀行損益圖7</p><p>　　圖2 股票看跌期權(quán)賣方損益圖7</p><p>　　圖3 預(yù)期違約率原理8</p&

33、gt;<p>　　表1滬深A(yù)股12家（三種類型）上市公司股票樣本情況表14</p><p>　　表2四家績優(yōu)企業(yè)與模型相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果15</p><p>　　表3四家業(yè)績一般企業(yè)與模型相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果表15</p><p>　　表4四家ST企業(yè)與模型相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果表15</p><p>　　表5德賽

34、電池2013年的周收益率計算結(jié)果表（1月4日—12月31日）17</p><p>　　表6所有樣本股票周收益波動率和年收益波動率計算結(jié)果表18</p><p>　　表7所有樣本股2013年違約點DPT值計算結(jié)果表（1月4日—12月31日）19</p><p>　　表8所有樣本股股權(quán)價值E及相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)表19</p><p>　　表9所

35、有樣本企業(yè)的違約距離DD值和違約概率EDF值計算結(jié)果表21</p><p>　　表10國際實力型銀行的EDF和信用評級之間的對應(yīng)關(guān)系參考表25</p><p><b>　　第一章 緒論</b></p><p><b>　　一、問題的提出</b></p><p>　?。ㄒ唬┻x題背景、目的和意義&

36、lt;/p><p><b>　　1、選題背景</b></p><p>　　隨著網(wǎng)絡(luò)金融的發(fā)展，參與互聯(lián)網(wǎng)金融的人越來越普遍，人們最關(guān)心的話題自然是商家是否履約和資金安全等問題，即信用風(fēng)險如何管理。信用風(fēng)險成了當(dāng)下熱議的話題。商業(yè)銀行一旦爆發(fā)信用危機直接關(guān)系銀行的生存，關(guān)系到每一個普通百姓的生活，也關(guān)系到社會的穩(wěn)定，所以金融監(jiān)管機構(gòu)對信用風(fēng)險的管理從來都不曾掉以輕心，一直以

37、來都把如何提高商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理水平的問題放在重要位置。</p><p>　　從國際上看，近年來頻繁爆發(fā)的金融風(fēng)暴，除了與銀行的風(fēng)險監(jiān)管不到位有關(guān)系外，還說明風(fēng)險的復(fù)雜性和嚴(yán)酷性。上個世紀(jì)九十年代末相繼爆發(fā)的由于泰銖大幅貶值和銀行監(jiān)管不當(dāng)引起的亞洲金融危機；歐洲貨幣成員國因其中一些成員國獨善專行沒有危機意識，造成歐洲貨幣危機；特別是最近距離的美國次貸危機，典型的信用風(fēng)險管理不到位案例，次級貸變成次級債，衍生品市

38、場鏈條過長導(dǎo)致基本面被忽略，使風(fēng)險放大，不易監(jiān)管造成的。面對這一系列金融危機的發(fā)生，有分析指出日新月異的金融創(chuàng)新埋下了信用風(fēng)險隱患也是世界金融危機頻發(fā)的主要原因。所謂信用風(fēng)險就是債務(wù)人無力償還或者不想償還所借款項的可能性。由于信用風(fēng)險造成的金融危機帶給世界經(jīng)濟造成的巨大危害，早已引起各國政府和金融界高度重視，特別是對信用風(fēng)險的管理更是金融家的熱點、重點和難點的課題。</p><p>　　其實在我國金融史上曾經(jīng)發(fā)生

39、過許許多多因信用風(fēng)險造成的惡果，不知給國家和人民生活帶來多少危害。如1997年，中農(nóng)信因盲目在國內(nèi)外擴張，導(dǎo)致風(fēng)險管理失控，造成50億巨額虧空而宣告破產(chǎn)；2010年前，我國四大國有銀行在進行商業(yè)銀行股份制改革時，曾因資本金不足和1.4萬億不良資產(chǎn)過多而遲遲不能上市。如此看出，巨大的不良資產(chǎn)與銀行信用風(fēng)險管理不到位有關(guān)亦是銀行破產(chǎn)倒閉的主因，成為金融機構(gòu)乃至經(jīng)濟發(fā)展的阻力。</p><p>　　面對國內(nèi)外金融新環(huán)境

40、的變化，我國應(yīng)提高應(yīng)變各種風(fēng)險的能力。為應(yīng)對日新月異的復(fù)雜金融環(huán)境，國際金融監(jiān)管機構(gòu)巴塞爾委員會發(fā)出了一系列監(jiān)管條例并鼓勵成員國使用內(nèi)部評級法，要求從06年開始在成員國實施，并且得到國際金融界的積極響應(yīng)，各成員國銀行管理水平的快速提升和良好的示范效應(yīng)也影響了我國?，F(xiàn)階段對于我國銀行而言，使用內(nèi)部評級法KMV模型是最為適用的模式，這實質(zhì)是建立了適用于各商業(yè)銀行風(fēng)險狀況的信用風(fēng)險量化模型。就我國的現(xiàn)狀來看，隨著國際風(fēng)險監(jiān)管力度的加強，信用風(fēng)

41、險管理水平在不斷地進步，各大行都相繼建立了內(nèi)部評級體系；近幾年我國又相繼創(chuàng)建幾個大型信用評級機構(gòu)，為實踐現(xiàn)代化風(fēng)險管理鋪路墊基。由于我國正處于新老方法交替階段，所以信用風(fēng)險度量技術(shù)與 “巴塞爾新資本協(xié)議”內(nèi)部評級高級法的要求相差甚遠(yuǎn)，但隨著我國上海自貿(mào)區(qū)的設(shè)立和人民幣國際化進程的加快，必然帶動包括資本市場在內(nèi)的各行業(yè)整體水平的提升，這為以KMV模型為代表的現(xiàn)代風(fēng)險度量模型的使用增加了可能性的成分。也就是在這樣的背景下本文將KMV模型作為

42、重點研究對象探討其能有效的提高我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理水平的問題。</p><p><b>　　2、選題目的</b></p><p>　　由于當(dāng)下全球金融環(huán)境復(fù)雜，信用風(fēng)險難以控制，而我國管理手段在某些方面跟不上形式的發(fā)展，所以要集思廣益，探討新思路，提升對現(xiàn)代度量模型包括KMV模型的高度重視。將商業(yè)銀行所存在的風(fēng)險和風(fēng)險管理問題分類羅列出來對比查找原因，認(rèn)識到問題的

43、關(guān)鍵是管理手段和方法已不適用當(dāng)前復(fù)雜的國際環(huán)境。通過本文的研究找出KMV模型在信用風(fēng)險度量方面確實比傳統(tǒng)方法實用效果好，能解決哪些實際問題。同時也想借此機會提高自己的理論水平，將來在工作上需要時能發(fā)揮一點作用，以實際行動為我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理的提高盡一點綿薄之力。</p><p><b>　　3、選題意義</b></p><p>　　近年來隨著全球金融海嘯的發(fā)生和由此

44、造成的巨大損失，各國銀行無不把風(fēng)險控制作為核心工作來抓。在總結(jié)分析原因的同時，更多的是思考，如何從宏觀和微觀兩個層面持續(xù)加強并優(yōu)化金融業(yè)的風(fēng)險管理，包括信用風(fēng)險在內(nèi)的管理，已然成為世界各國金融界重要課題。由于銀行在國民經(jīng)濟及金融系統(tǒng)所處的關(guān)鍵位置，保證銀行平穩(wěn)運行已成為國家層面重要任務(wù)，所以引進新理念、新思維和新方法意義不凡。作為現(xiàn)代信用風(fēng)險度量技術(shù)KMV模型，在應(yīng)用上不需要過多財務(wù)數(shù)據(jù)，且獲得數(shù)據(jù)簡單，能節(jié)省人力財力，會給管理帶來高效

45、能。其次又由于定量精確，使管理者心中有數(shù)，決策力強，繼而降低不良貸款的比率，實現(xiàn)資本資源合理配置。再者該技術(shù)測出的風(fēng)險概率值是變化的，使風(fēng)險控制人能及時調(diào)整策略有針對性采取不同得措施。最后，因為信用風(fēng)險在所有風(fēng)險里最不好管理最令人擔(dān)憂的風(fēng)險，特別是在風(fēng)險定價方面一直是大難題。而KMV模型能解決信用風(fēng)險定價難的問題。</p><p>　?。ǘ﹪鴥?nèi)外文獻的研究狀況</p><p>　　1、國

46、外文獻研究狀況</p><p>　　國際著名的資信公司穆迪公司下屬子公司KMV公司研究伊始，集大批優(yōu)秀人才百折不撓堅持對模型的有效性研究達幾千次，并分別開發(fā)了兩個重要的數(shù)據(jù)庫：一個是債務(wù)人違約距離的數(shù)據(jù)庫。另一個是與債務(wù)人相對應(yīng)的違約率的數(shù)據(jù)庫。KMV公司通過兩個數(shù)據(jù)庫建立違約距離與違約概率的之間的關(guān)系，為研究者創(chuàng)造了極為方便的條件。辛勤的努力必有收獲，KMV公司于1997年終于成功了，從而得出模型對違約事件的預(yù)

47、測能力非常強，能有效預(yù)測到因信用風(fēng)險引發(fā)的破產(chǎn)或危機并及時發(fā)出預(yù)警信號。如：1993年-1997年之間用KMV模型預(yù)測出泰國國家銀行有危機，因該公司的EDF值一直處于上升階段，后來果然發(fā)生了經(jīng)濟危機；在90年代初的前5年KMV公司以同樣的方法跟蹤測評國際知名品牌計算機企業(yè)——IBM公司的信用質(zhì)量有惡化的趨勢，因其公司EDF值在這幾年持續(xù)上升直到升為20%，結(jié)果終于在90年代初，由于受亞洲金融危機的沖擊，導(dǎo)致IBM公司個人電腦業(yè)務(wù)未能保持

48、行業(yè)老大地位遭受900億美元的損失的危機事件發(fā)生。類似的事例不勝枚舉。</p><p>　　2、國內(nèi)文獻研究狀況</p><p>　　由于我國資本市場起步較晚，在不具備條件情況下，金融界研究者依然克服種種困難大概從1998年開始對KMV模型堅持科研。研究的重點是集中在探討模型的參數(shù)與我國實際情況不符如何修正以及修正后在我國的適用性，終于取得了一些成果。</p><p&g

49、t;　　最初以王瓊與陳金賢為代表的學(xué)者在對金融衍生品市場很陌生的環(huán)境里敢于挑戰(zhàn)最先對模型的理論基礎(chǔ)和模型框架進行研究起到了拋磚引玉的作用，也為后來的研究打下基礎(chǔ)。隨后，我國不少學(xué)者又就KMV模型的相關(guān)要素和有效性進行分析。大致分兩類：</p><p>　　一類是不用修正KMV模型里的參數(shù)，保持KMV模型原有的基本框架，以此驗證該模型在我國的有效性。主要研究成果:</p><p>　　吳沖鋒

50、（2002）選擇績優(yōu)股、績差股和高科技公司的股票為樣本股，通過對這三類多家上市公司的比較分析驗證了模型的的有效性。張義強（2003）以一家公司為樣本，選擇4年時間段的股票價格的時間序列和對應(yīng)的財務(wù)數(shù)據(jù)整理分類，然后利用KMV模型計算該公司不同時間段的EDF值分析比較，驗證了模型的有效性。</p><p>　　另一類是在修正參數(shù)后的KMV模型研究。修正后的KMV模型比較符合我國現(xiàn)行經(jīng)濟環(huán)境，在實用方面更進一步。&l

51、t;/p><p>　　2007年，陳東平，孫明他們根據(jù)我國資本市場的特點，選取了KMV模型的相關(guān)參數(shù)，進行多次分析研究發(fā)現(xiàn)貸款不良率與違約距離有某種聯(lián)系，經(jīng)過深入研究發(fā)現(xiàn)使用多家上市公司在某國因有外貿(mào)業(yè)務(wù)而在某國貸款產(chǎn)生的商業(yè)銀行貸款不良率替代違約率計量這一類型的公司的信用風(fēng)險的方法是可行的結(jié)論。</p><p>　　2008年，馬雨生以公開上市的40家ST公司和非ST公司為樣本，發(fā)現(xiàn)模型具有

52、最強識別風(fēng)險能力的違約點恰好在短期負(fù)債加上四分之一長期負(fù)債時的這一有價值的結(jié)論</p><p>　　除此之外國內(nèi)也有學(xué)者注重模型的變量之間的函數(shù)關(guān)系的建立以尋求更適合我國當(dāng)前經(jīng)濟體制下的KMV模型，2011年，曾紅燕，呂瑩瑩以上市公司15家企業(yè)的5家績優(yōu)股，5家科技股、5家ST股為樣本，通過對其違約距離（DD）的比較，得出了KMV模型在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中是可行的結(jié)論。就目前而言，由于我國缺乏大量的違約數(shù)據(jù)

53、庫，導(dǎo)致EDF與違約距離DD間的映射關(guān)系無法建立，這是未來需要進一步研究的。本文在國內(nèi)學(xué)者關(guān)于KMV模型的研究的基礎(chǔ)上深入一些，突破了國內(nèi)的實證研究和有效性方面的研究，由馬雨生最強識別風(fēng)險能力違約定在短期負(fù)債加上四分之一長期負(fù)債的結(jié)論持質(zhì)疑態(tài)度進而展開研究，本文以KMV公司方法認(rèn)為違約定在短期負(fù)債加上二分之一長期負(fù)債的看法，重新計算，結(jié)論依然能區(qū)分績優(yōu)股和業(yè)績一般股的差別，為商業(yè)銀行貸款決策提供依據(jù)。</p><p&

54、gt;　　二、研究方法、思路和主要內(nèi)容</p><p>　　研究方法：本文最先采用理論分析法以雄厚的期權(quán)定價理論為依據(jù)再結(jié)合理論聯(lián)系實際法分別研究KMV模型的原理和計算結(jié)果，同時采用定量分析法，對12家上市企業(yè)的最新財務(wù)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)分成三類并通過計算機編程軟件算出違約距離（DD值），之后用定性分析法比較DD值的大小，一方面驗證模型有效性另一方面探索模型可在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的哪些領(lǐng)域使用。</p&g

55、t;<p>　　研究思路：首先，從我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理存在的問題為切入點，重點分析信用風(fēng)險的特征，提出防范信用風(fēng)險的難點和對我國商業(yè)銀行發(fā)展的重要性。其次，針對國際上使用現(xiàn)代化信用風(fēng)險度量模型因受使用條件所限，只能選擇比較符合我國實際情況的一種現(xiàn)代化計量模型KMV模型進行研究，重點對模型的參數(shù)重新設(shè)定，以使其符合我國資本市場的實際情況，修正后模型的有效性會更好。最后，通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶嵶C研究，將其結(jié)果與我國情況結(jié)合起來作深入

56、分析找出該模型的適用性。針對使用過程中存在的問題和困難，找出原因和解決的方案。</p><p>　　主要內(nèi)容：本文將分為四部分，第一部分為緒論，闡述引用現(xiàn)代度量模型進行信用風(fēng)險管理問題的研究背景、目的和意義；借鑒國內(nèi)外專業(yè)學(xué)者的寶貴經(jīng)驗，為本文的研究提供了有價值的參考意見；第二部分詳細(xì)闡述了基于莫頓期權(quán)定價理論的KMV原理、變量的計算過程并分析模型在我國有那些適用性。第三章部分實證分析也是論文的重點部分，以滬深A(yù)

57、股市場的12家上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用KMV模型計算違約距離值，經(jīng)過比較分析模型對業(yè)績不同的企業(yè)信用狀況的識別力較強，進而驗證模型的度量效果是有效的、在我國是適用的結(jié)論，并就目前使用該模型遇到的困難提出了應(yīng)對措施。第四部分結(jié)合實證分析的結(jié)果根據(jù)現(xiàn)代度量技術(shù)的使用條件和我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理中存在的一些問題，為完善商業(yè)銀行風(fēng)險管理這一方面提出了合理化建議</p><p>　　三、論文的創(chuàng)新點及其應(yīng)用價值&l

58、t;/p><p>　　論文的創(chuàng)新點：首先，選題比較大膽突破了保守傳統(tǒng)觀念，如果實證研究成果被應(yīng)用將彌補商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的薄弱環(huán)節(jié)，其未來會廣受市場歡迎。</p><p>　　其次，大多數(shù)研究者注重模型的有效性和適用性，而本文沒有到此為止又拓展了模型的實用性功能。</p><p>　　論文的應(yīng)用價值：首先，針對信用事件的發(fā)生造成的嚴(yán)重后果查找原因，特別是對風(fēng)險影響最大

59、的因數(shù)不良資產(chǎn)的變化做了重點分析，隨著我國深化改革處于深水區(qū)的艱難境況，經(jīng)濟下行的壓力很大，銀行為了效益，難免會冒險，易發(fā)生違約導(dǎo)致新增不良資產(chǎn)的可能性增大，隨之銀行管理難度也增大，希望監(jiān)管者要時刻驚醒臨危不懼，保效益更要保安全</p><p>　　其次，對監(jiān)管部門所提出的政策建議，對今后我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理實施量化的技術(shù)掃除障礙，營造良好環(huán)境發(fā)出一點倡議。</p><p>　　第三，就信

60、用風(fēng)險的度量技術(shù)而言KMV模型確實是個不錯的選擇。該模型所具有的實用性的優(yōu)勢可以取代傳統(tǒng)度量技術(shù)已經(jīng)過西方市場的檢驗毋容置疑。</p><p>　　第二章 KMV模型原理及在我國適用性分析</p><p>　　通過分析發(fā)現(xiàn)我國信用風(fēng)險的管理技術(shù)與國際上先進的現(xiàn)代度量技術(shù)有一定距離，應(yīng)博采眾長，借鑒和引進國際這些先進的技術(shù)如KMV模型，才是有效提高我國風(fēng)險管理能力的便捷之路，繼而達到提高銀

61、行資產(chǎn)質(zhì)量，增強國際競爭力的目的。</p><p><b>　　一、KMV模型原理</b></p><p>　　KMV模型介紹：kmv公司是穆迪公司下屬的一家專業(yè)的信用風(fēng)險分析公司，該公司于1997年推出了信用風(fēng)險模型——KMV模型，通過計算企業(yè)的違約距離并根據(jù)違約數(shù)據(jù)庫提供的信息，確定借款企業(yè)違約概率。</p><p>　　KMV模型的精髓就

62、是通過三個步驟求解違約距離（DD）值并以此測算公司違約概率（EDF）的大小，EDF值大違約可能性大，反之，公司違約可能性就小。kmv模型是基于Black-Scholes[]的期權(quán)定價模型以及Merton[]的風(fēng)險負(fù)債估值理論而創(chuàng)立的。</p><p>　　什么是布萊克-斯科爾斯期權(quán)定價模型（B-S Option Pricing Model）？</p><p>　　期權(quán)是一種衍生性金融工具也

63、是一種特定的金融合同，由看漲期權(quán)和看跌期權(quán)兩種形式組成。當(dāng)期權(quán)買入者按一定的價格購買標(biāo)的資產(chǎn)（股票、債券等）的權(quán)利的合約時我們稱之為看漲期權(quán)；相反當(dāng)期權(quán)買入方按照一定的價格出售標(biāo)的資產(chǎn)（股票、債券等）的權(quán)利的合約稱之為看跌期權(quán)</p><p>　　在布萊克—斯克爾期權(quán)定價模型B-S模型里有4個假設(shè)條件：(1) 標(biāo)的證券價格變化過程遵從伊藤過程。(2) 金融交易是無稅收及無交易費用，也沒有任何限制賣空的規(guī)定 (3)

64、 r是無風(fēng)險利率，且r指期權(quán)在有效期之內(nèi)一直不變(4) 標(biāo)的證券具有交易不間斷性，期權(quán)到期之前不可實施。</p><p>　　那么根據(jù)以上假設(shè),可推出一份歐式看漲期權(quán)的價值表達式：</p><p><b>　　簡稱</b></p><p><b>　　式(21)</b></p><p>　　其中：

65、式(22)</p><p><b>　　式(23)</b></p><p>　　式中：t：指期權(quán)的當(dāng)前時刻 T：指期權(quán)的到期日 ：表示標(biāo)的資產(chǎn)市價表示期權(quán)的執(zhí)行價格（協(xié)議價格） r表示無風(fēng)險利率（定期存款利率、國債利率） N（*）：表示標(biāo)準(zhǔn)正太分布的累積分布函數(shù) ：風(fēng)險中性世界中S大于X的概率，（即歐式看漲期權(quán)被執(zhí)行的概率） ：表示X（期權(quán)的執(zhí)行價格）的現(xiàn)

66、值 表示股票價格的波動率 D：負(fù)債的賬面價值。</p><p>　　什么是莫頓的風(fēng)險債務(wù)估值理論？默頓模型原理：將違約視為公司不執(zhí)行看漲期權(quán)，即當(dāng)公司的市場價值低于一定的水平時公司就會對它的債務(wù)發(fā)生違約，這一水平對應(yīng)的點就是違約觸發(fā)點 </p><p>　　圖1 放款銀行損益圖</p><p>　　假如放款銀行的損益圖用圖1表示。那么一年以后企業(yè)的資產(chǎn)市值由于種

67、種原因升值達到 ，企業(yè)就有能力償還到期負(fù)債OB，并且得到剩余價值，即</p><p><b>　　剩余價值= -OB</b></p><p>　　圖2 股票看跌期權(quán)賣方損益圖</p><p>　　經(jīng)過多次分析研究莫頓 在1974年終于發(fā)現(xiàn)銀行放款和股票期權(quán)看跌賣方的損益圖是相似的，換句話就是說兩個圖所反映的損失是相同的損失。</p>

68、<p>　　同時他又根據(jù)看漲-跌期權(quán)的平價原理，當(dāng)企業(yè)所有者借入貸款時，相當(dāng)于持有一份以公司資產(chǎn)市場價值為標(biāo)的，以公司負(fù)債面值為執(zhí)行價格的看漲期權(quán)。</p><p>　　如果債務(wù)到期時，企業(yè)經(jīng)營有方公司股票價格上漲，則市場價值大于負(fù)債，企業(yè)所有者愿意還款就會執(zhí)行期權(quán)，償還到期債務(wù)并獲利。相反，如果企業(yè)經(jīng)營不善，股票價格下降企業(yè)資產(chǎn)市場小于其負(fù)債時，企業(yè)所有者無力還款就會放棄期權(quán)，選擇違約并損失期權(quán)費

69、，由此推導(dǎo)出違約概率就是不執(zhí)行期權(quán)的概率。</p><p>　　KMV模型的核心就是預(yù)測公司違約概率，通過計算違約距離（DD）值并以此測算公司違約概率（EDF）的大小，EDF值大違約可能性大，反之，公司違約可能性就小。</p><p>　　KMV模型基本假設(shè)是[]：當(dāng)公司的資產(chǎn)價值低于一定水平時，如果資不抵債就會發(fā)生違約。并設(shè)定這水平對應(yīng)點就是違約點 ，該點所對應(yīng)的值叫違約點價值 。<

70、;/p><p>　　KMV模型把公司權(quán)益看作看漲期權(quán)，即公司的股東在借入一筆債務(wù)時，相當(dāng)于買入一個以公司資產(chǎn)價值為標(biāo)的的資產(chǎn)，違約點為執(zhí)行價值的看漲期權(quán)。</p><p>　　其原理源于Merton(1974)的期權(quán)定價模型和風(fēng)險中性的思想，如下圖3</p><p>　　圖3 預(yù)期違約率原理</p><p>　　KMV公司假設(shè)公司資產(chǎn)價值服從幾何

71、布朗運動，股權(quán)可以看作看漲期權(quán)，根據(jù)B-S期權(quán)定價模型來定價，則風(fēng)險貸款違約期權(quán)價值（E）表示為：</p><p><b>　　式(24)</b></p><p>　　該風(fēng)險貸款違約期權(quán)價值（E）等式中只有3個變量（即 ）可以從市場中獲得），現(xiàn)在的問題如何求出借款公司的資產(chǎn)價值和資產(chǎn)價值波動率，這就需要借用期權(quán)定價公式求出企業(yè)資產(chǎn)市場價值的波動率，即公司的資產(chǎn)價值翻譯

72、變化可以用下式表示：</p><p><b>　　式(25)</b></p><p>　　式中：公司的資產(chǎn)價值 表示公司資產(chǎn)價值變化 表示公司資產(chǎn)價值變動的瞬間漂移項 表示公司資產(chǎn)價值變動的波動率：表示一個標(biāo)準(zhǔn)維納過程：表示隨機變量發(fā)生且服從正態(tài)分布</p><p>　　當(dāng)公司債務(wù)到期日T時，根據(jù)BS模型，我們得到公司資產(chǎn)市場價值與公司負(fù)債的賬

73、面價值DPT之間的關(guān)系如下：</p><p><b>　　式(26)</b></p><p>　　其中：式(27)</p><p><b>　　見式（23）</b></p><p>　　VE：表示股權(quán)的市場價值DPT：公司違約點也是負(fù)債的賬面價值</p><p>　　

74、r：無風(fēng)險利率t：負(fù)債期限N（*）：標(biāo)準(zhǔn)正太累積分布函數(shù)</p><p>　　二、KMV模型的計算</p><p>　　KMV模型是基于Merton模型來估計公司違約概率的，</p><p>　　KMV公司經(jīng)過幾千次的實證分析最后分成三個步驟完成模型所求結(jié)論即得到公司的預(yù)期違約率EDF。詳述如下：</p><p>　　第一步：估計資產(chǎn)價值與波

75、動率 </p><p>　　股權(quán)的市場價值即股票的市場價值可直觀得到，依據(jù)B-S-M期權(quán)定價理論，可得股權(quán)價值，即</p><p>　　股權(quán)價值=f(負(fù)債的賬面價值，資產(chǎn)的市場價值，資產(chǎn)的波動率，時間范圍)</p><p>　　若用BS模型的公式替代f,那么股權(quán)的市場價值：</p><p><b>　　式(28)</b>

76、</p><p>　　式中， E：股權(quán)的市場價值（與VE等值）D:負(fù)債的賬面價值：公司資產(chǎn)的市場價值t：到期時間r:無風(fēng)險利率N:標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù)。</p><p>　　其中：見式(27)</p><p><b>　　見式23</b></p><p>　　:資產(chǎn)價值的百分比標(biāo)準(zhǔn)差（波動率）</p>&

77、lt;p>　　現(xiàn)在對式（21）進行兩邊求導(dǎo)，然后再求期望，這樣就得到如下等式：</p><p><b>　　式(29)</b></p><p>　　在公式（29）中有兩個未知數(shù)，即資產(chǎn)價值及資產(chǎn)價值的波動率</p><p>　　根據(jù)公式28和29，聯(lián)立方程組：</p><p>　　在上個方程組里股權(quán)的市場價值（E）

78、、股權(quán)價值的年波動率 還有負(fù)債的賬面價值D及時間范圍都是可以獲得的，利用方程組求解兩個未知數(shù)，可以得到資產(chǎn)價值和資產(chǎn)價值的波動率的解</p><p>　　第二步：計算違約距離DD</p><p>　　違約點的估值(DPT)：指上市公司的資產(chǎn)價值剛好能夠抵償所欠債務(wù)的違約觸發(fā)點處的價值。KMV公司根據(jù)大量的實證分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)違約發(fā)生最頻繁的臨界點等于風(fēng)險期內(nèi)需要償還的短期負(fù)債加上長期負(fù)債的一

79、半，即</p><p><b>　　式(210)</b></p><p>　　STD：表示公司短期負(fù)債；LTD：表示公司長期負(fù)債；DPT:違約點價值</p><p>　　違約的可能性（公司違約概率）：就是指公司資產(chǎn)價值小于違約點或者公司破產(chǎn)的機會率</p><p>　　KMV公司定義違約距離（DD）：為公司資產(chǎn)價值偏離違

80、約點的標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)，也就是要達到違約點資產(chǎn)價值須下降的百分比對資產(chǎn)價值標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)。</p><p>　　DD越大則代表資產(chǎn)的價值距離違約點越遠(yuǎn)，公司違約幾率（違約概率）越小。反之，DD值越小，公司違約幾率就大。</p><p>　　定義違約距離（Distance to Default）：</p><p><b>　　式(211)</b><

81、/p><p>　　式中，E()：公司資產(chǎn)期望價值：表示公司資產(chǎn)價值變動的波動率</p><p>　　第三步：估計預(yù)期違約率EDF（違約概率）</p><p>　　這一步是模型最終結(jié)果：建立違約距離（DD）與違約率之間的對應(yīng)關(guān)系，據(jù)此估計預(yù)期違約率EDF值。由于我國尚未健全公司歷史違約數(shù)據(jù)庫，只能采取經(jīng)驗的公式估算即：</p><p><b&

82、gt;　　式(212)</b></p><p>　　三、KMV模型的優(yōu)缺點及在我國適用性分析</p><p>　?。ㄒ唬㎏MV模型優(yōu)缺點</p><p>　　優(yōu)點：1、模型數(shù)據(jù)相對容易獲取。KMV模型所需數(shù)據(jù)來自于上市公司的股票收盤價以及上市公司披露的年報。在具體運算時充分利用了計算機技術(shù)，不僅簡化運算過程，還保證了計算結(jié)果的正確性和客觀性。較之傳統(tǒng)的分

83、析法，要簡單的多，節(jié)省人力及財力，避免了企業(yè)因大量的財務(wù)數(shù)據(jù)失真帶來的信用風(fēng)險隱患，此法更科學(xué)更先進2、基于期權(quán)定價理論建立的模型有很強的理論基礎(chǔ)，可信度高3、動態(tài)的違約概率，可以提前發(fā)出預(yù)警風(fēng)險的時間，靈敏度高。該模型是基于變化股票市場數(shù)據(jù)，及時為風(fēng)險管理者傳遞危機信息，贏得更長的決策時間，使信用風(fēng)險暴露事件概率降低。4、具有前瞻性。基于股票市場的信息是動態(tài)的，其違約值亦是動態(tài)的，不依賴歷史財務(wù)數(shù)據(jù)分析，具有超前的功能，預(yù)測能力更強更

84、準(zhǔn)確；5、為開發(fā)商業(yè)銀行內(nèi)部信用評級系統(tǒng)實現(xiàn)我國信用風(fēng)險量化奠定了堅實的基礎(chǔ)；6、KMV模型預(yù)測信用風(fēng)險不以公司的初始信用等級為依據(jù)，使其對借款企業(yè)質(zhì)量的變化更加敏感?？商崆鞍l(fā)出危機預(yù)警信號。</p><p>　　缺點：1、該模型不適用沒有股票價格的非上市公司，僅限于已經(jīng)上市的公司的信用風(fēng)險評估，使用范圍較窄。2、對該模型假設(shè)持疑，實際企業(yè)的資產(chǎn)價值的分布有厚尾現(xiàn)象，并非服從正態(tài)分布。3、對于持有長期負(fù)債的借款企

85、業(yè)情況考慮不周，往往無力償還的情形僅發(fā)生于債務(wù)到期時，在債務(wù)到期日前計算其違約概率是不利的。</p><p>　　總之，隨著我國證券市場的不斷完善和發(fā)展，股市資料真實性也會越來越好，利用KMV模型評估上市公司信用風(fēng)險的條件越來越成熟。</p><p>　?。ǘ㎏MV模型在我國適用性分析</p><p>　　商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理是一個復(fù)雜、綜合的系統(tǒng)過程，涉及許多

86、經(jīng)濟主體，與社會、經(jīng)濟、法律制度等息息相關(guān)，貫穿市場、工具、技術(shù)、方法各個層面。信用風(fēng)險管理的最重要的環(huán)節(jié)是風(fēng)險度量。風(fēng)險度量是風(fēng)險管理的基礎(chǔ)。只有在了解信用風(fēng)險的發(fā)生機理，明確信用的構(gòu)成要素的前提下，采用最新科學(xué)有效的方法，準(zhǔn)確地測度、量化信用風(fēng)險，才能采取適宜的措施控制或轉(zhuǎn)移信用風(fēng)險。</p><p>　　信用風(fēng)險的度量方法有很多，主要分傳統(tǒng)和現(xiàn)代兩大類別，她們分別還包含很多種。以下是針對我國銀行常用的效果較

87、好的一些實用的方法作簡單介紹。</p><p>　　1、傳統(tǒng)法之一專家法，就是由一些富有長期信貸工作經(jīng)驗的專家，根據(jù)銀行的信貸審查制度，對每一筆貸款合同里的關(guān)鍵因素進行權(quán)衡，評估其信用風(fēng)險水平并決定是否發(fā)放貸款的方法。專家法又可分為多種方法（5C”法、“5P”法、“5W”法、五級分類法等），無論何種方法，其共性是先取一定的目標(biāo)要素，然后對每一項要素評分，根據(jù)得分大小確定等級并確定是否發(fā)放貸款。以5C法為例：<

88、;/p><p>　　a）、借款人品德(Character)：根據(jù)借款人是企業(yè)還是自然人分別考查企業(yè)的聲譽、經(jīng)營者的品德、個人誠實度、償債意愿和償債歷史。</p><p>　　b）、能力(Capacity)：綜合考查借款人還債能力。包括借款企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營能力、經(jīng)營狀況及獲利情況等其它方面；</p><p>　　c）、資本(Capital)：主要考查借款人在負(fù)債到期時包括還

89、本付息期間是否有足夠的資本實力及變現(xiàn)的能力。</p><p>　　d）、擔(dān)保抵押(Collateral)：主要指的是借款人的抵押品或擔(dān)保人。即考查抵押品的價值和擔(dān)保人的資金實力和誠信記錄。因為有了這些措施，信貸資產(chǎn)就有了安全保障。</p><p>　　e）、經(jīng)營環(huán)境(Condition)：主要指借款人的自身經(jīng)營條件和所處的商業(yè)環(huán)境。通過宏觀面和微觀的市場分析，預(yù)測企業(yè)當(dāng)前及未來經(jīng)營效益。&

90、lt;/p><p>　　2、傳統(tǒng)法之二比率分析法：通過計算同一期財務(wù)報表上若干重要項目的財務(wù)指標(biāo)之間的相對數(shù)，即比率，進行綜合分析的方法。此法較之“5C”更客觀。</p><p>　　3、傳統(tǒng)法之三信用評級法：信用評級法（Credit Rating）又稱資信評級是由評級機構(gòu)根據(jù)客觀、公正、科學(xué)的原則，依據(jù)法律、制度等有關(guān)規(guī)定，運用科學(xué)的指標(biāo)體系和評級方法，依照規(guī)范的程序，對評級對象履行相應(yīng)經(jīng)濟

91、責(zé)任的能力與意愿進行總體評價，然后按違約風(fēng)險的大小的可能性劃分若干等級并用簡單符號表示之。</p><p>　　4、傳統(tǒng)法之四信用評分法：信用評分法是一種定量分析法，銀行和信用評估機構(gòu)通常采用財務(wù)比率來分析企業(yè)的財務(wù)狀況，預(yù)測企業(yè)破產(chǎn)或倒閉的可能性，也就是說以此法預(yù)測企業(yè)信用風(fēng)險，這種方法屬于定量分析法，較之前幾種方法更客觀，但模型需要資料信息必須精準(zhǔn)，還有模型里的參數(shù)設(shè)計不符合實際情況。</p>

92、<p>　　從以上介紹的四種方法分析看傳統(tǒng)信用評估方法定性成份大，還必須時時根據(jù)經(jīng)濟環(huán)境和風(fēng)險因素的變化而不斷調(diào)整分析的重點，主觀性因數(shù)太多，需要有豐富經(jīng)驗 的專業(yè)人才，這在人力資源使用方面略顯不足，同時分析的結(jié)果可信度令人難以信服。已有的傳統(tǒng)定量模型比較客觀但本身技術(shù)有缺陷并不完善，卻還一直在實踐中應(yīng)用，其結(jié)果準(zhǔn)確度也值得懷疑。</p><p>　　作為現(xiàn)代度量模型KMV 模型較之其它四種方法具有更大

93、優(yōu)勢，KMV模型本身技術(shù)已在現(xiàn)代實踐中得到肯定，在使用條件上也比較適合我國的情況。該模型較之傳統(tǒng)度量方法更先進實用性更強，應(yīng)是未來發(fā)展的方向。</p><p>　　該模型在我國的適用性主要體現(xiàn)在如下兩個方面：</p><p>　　首先，與經(jīng)濟環(huán)境相吻合。據(jù)以上所述，在眾多的現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型中，KMV模型較之其它模型而言具有的優(yōu)勢是：目前我國正值深化改革，強調(diào)依法治國的時期，法律法規(guī)會越

94、來越建全特別是推進社會信用體系建設(shè)的條款會越來越完善，總體看經(jīng)濟環(huán)境向好，因而與模型所需環(huán)境條件相吻合。</p><p>　　其次，與證券市場相適應(yīng)。KMV模型的一個前提假設(shè)是股票全流通，根據(jù)中國證券監(jiān)督委員會截止到2013年10月公布的數(shù)據(jù)顯示我國境內(nèi)上市公司已經(jīng)超過 2480 家，股權(quán)分置基本完成，因為還有限售股的問題存在，股票全流通時代只是有了希望，還不是完全到來。但退市制度已經(jīng)建立，倒逼上市公司不斷提升自

95、身實力，有利于證券市場發(fā)展，市場越來越完善。</p><p>　　第三章 KMV模型的實證研究及在風(fēng)險管理中的應(yīng)用</p><p><b>　　一、實證研究</b></p><p>　　首先求出12家上市公司違約距離DD值的計算結(jié)果，然后結(jié)合公司實際經(jīng)營效益，求證所求結(jié)果與理論設(shè)想是否吻合，從而得出KMV模型有效性的結(jié)論。</p>

96、<p>　　（一）樣本及數(shù)據(jù)選取</p><p><b>　　1、樣本選取</b></p><p>　　本文樣本的數(shù)據(jù)皆選自信達證券通達信交易系統(tǒng)在滬深A(yù)股交易市場2013年1月1日至2013年12月31日之間系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)，隨機選取12家上市企業(yè)，其中4家績優(yōu)股，4家業(yè)績一般的股票及4家ST股，通過計算求出12家上市公司違約距離DD值，然后結(jié)合公司實際經(jīng)

97、營業(yè)績，求證所求結(jié)果與理論設(shè)想是否吻合，從而得出KMV模型在我國可行性的結(jié)論。</p><p><b>　　選股條件：</b></p><p>　　績優(yōu)股：每股收益大于0.5元以上，凈資產(chǎn)收益率20%左右。</p><p>　　業(yè)績一般：每股收益0.1元左右，凈資產(chǎn)收益率5%左右。</p><p>　　*ST股：由于連續(xù)

98、兩年虧損而被證監(jiān)會特別處理的上市公司股票，“特別處理”的英文是Special</p><p>　　表1滬深A(yù)股12家（三種類型）上市公司股票樣本情況表</p><p><b>　　2、數(shù)據(jù)選取</b></p><p>　　所選數(shù)據(jù)見下面表2、表3和表4</p><p>　　表2四家績優(yōu)企業(yè)與模型相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果&l

99、t;/p><p>　　表3四家業(yè)績一般企業(yè)與模型相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果表</p><p>　　表4四家ST企業(yè)與模型相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果表</p><p>　?。ǘ嵶C研究的方法</p><p>　　本章實證研究的方法是利用現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型——KMV模型來驗證該模型在我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量中的有效性和在我國的適用性。</p>

100、<p><b>　?。ㄈ﹨?shù)的確定</b></p><p>　　本文的參數(shù)假設(shè)有以下幾點：</p><p>　　1、KMV公司通過從幾百個樣本公司觀察到企業(yè)資產(chǎn)價值達到總臨界點，即違約臨界點等于風(fēng)險期內(nèi)需要償還的短期負(fù)債加上長期負(fù)債的一半，即DPT=STD+0.5LTD見式（210）</p><p>　　由于我國歷史違約數(shù)據(jù)嚴(yán)重

101、缺乏，還不能對其進行統(tǒng)計分析出我國上市公司的違約點，故本文計算違約點時暫且采用KMV公司推薦的方法進行分析。</p><p>　　2、公司股票價格在市場的變化服從對數(shù)正態(tài)分布</p><p>　　3、DD為違約距離，即預(yù)期一年資產(chǎn)價值和違約點的距離。公式中假定公司未來的資產(chǎn)價值的增長率為零。</p><p>　　4、一年的無風(fēng)險利率固定不變r=3.125%（2013

102、年一年期國債無風(fēng)險利率）</p><p>　　5、股票波動率的估值根據(jù)已經(jīng)計算出的樣本股的歷史波動率，即在2013年1月1日—-2013年12月31日為期一年共計50周時間段內(nèi)樣本股的股票的收盤價所估計股票波動率。</p><p><b>　　式(31)</b></p><p><b>　　式(32)</b></p&

103、gt;<p>　　c)、通過比較違約間距的大小來估算上市公司違約事件概率大小。</p><p><b>　?。ㄋ模嵶C過程</b></p><p>　　1、樣本股股權(quán)價值波動率 的計算</p><p>　　1) 假設(shè)股票價格服從對數(shù)正態(tài)分布的情況，則股票周收益率為：</p><p><b>　　式

104、(33)</b></p><p>　　其中 是股票周收益率，為股票周相對價格，為第n周股票收盤價。</p><p>　　2）通過上述公式的計算求出股權(quán)價值周波動率</p><p><b>　　式(34)</b></p><p>　　式中是周收益率的均值，</p><p><b&g

105、t;　　式(35)</b></p><p>　　3)若假設(shè)一年有250（50*5）個交易日，則年標(biāo)準(zhǔn)差和周標(biāo)準(zhǔn)差的關(guān)系如下</p><p><b>　　式(36)</b></p><p>　　式中 表示股票周波動率， 表示年波動率</p><p>　　在計算股權(quán)價值波動率時運用了準(zhǔn)確且效率高的EXCEL軟件

106、。現(xiàn)以德賽電池的波動率的求解為例。首先從信達證券網(wǎng)上交易軟件中導(dǎo)出德賽電池2013年全年的收盤價，求出德賽電池的周收益率，其計算結(jié)果如表5所示</p><p>　　表5德賽電池2013年的周收益率計算結(jié)果表（1月4日—12月31日）</p><p>　　2、計算樣本股的周收益波動率及年收益波動率</p><p>　　由表5算出德賽電池周收益率的均值0.016772，

107、代入式（34）可以得出德賽電池股票的周收益波動率 為0.062087473，代入式（36）得出德賽電池年收益波動率 為0.439024732，同理可以得出其他股票的周收益率極其股票的周收益波動率 和年收益波動率 ，如下表6</p><p>　　表6所有樣本股票周收益波動率 和年收益波動率 計算結(jié)果表</p><p>　　3、計算公司的違約點DPT值</p><p>

108、　　計算公司的違約點DPT值，由式（210）得DPT=STD+0.5LTD</p><p>　　根據(jù)公司的2013年財務(wù)報表，可以得到公司的流動負(fù)債STD和長期負(fù)債LTD數(shù)據(jù)，進而帶入公式計算各個公司的違約點DPT表7所示</p><p>　　表7所有樣本股2013年違約點DPT值計算結(jié)果表（1月4日—12月31日）</p><p>　　4、樣本股股權(quán)價值計算<

109、;/p><p>　　假設(shè)股權(quán)價值用E表示，股權(quán)價值E的計算如前式（31）和（32），</p><p>　　假設(shè)若為全流通股則代入式（31）得</p><p>　　若為限售股則代入（32）得</p><p>　　以德賽電池為例求股權(quán)價值</p><p><b>　　以云南白藥為例，</b></p&

110、gt;<p>　　則所有樣板股的股權(quán)價值E如下表8所示：</p><p>　　表8所有樣本股股權(quán)價值E及相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)表</p><p>　　5、樣本公司資產(chǎn)價值和資產(chǎn)收益波動率的計算</p><p>　　由于公司股票價格的波動率已經(jīng)求出，下一步運用多微分?jǐn)?shù)值解法求出公司資產(chǎn)價值和資產(chǎn)波動率。以德賽電池為例，其股權(quán)價值E為1440810萬元，違約點DPT