基于修正的KMV模型对我国上市公司信用风险的度量和适应性分析|上市公司信用风险

　　　　摘要：本文采用修正的KMV模型对上市公司的信用风险进行度量，摒弃传统的历史波动率方法，采用GARCH模型进行来对收益率进行拟合从而更加准确的估计出股权价值的波动率，并且依照我国的实际情况修正了违约点和股权价值的设定。选取房地产行业10家公司的数据，通过对违约距离的对比和比较，认为KMV模型能较好的适应我国上市公司风险的度量。
　　关键词：信用风险；KMV模型；GARCH模型
　　一、文献综述
　　国外学者对信用风险度量的研究开始较早，主要包括Z计分模型、ZETA模型、Logit模型、KMV模型等。我国学者对信用风险度量研究起步比较晚,陈静（1999）主要运用判别分析对1998年被特别处理的27家上市公司进行了财务失败预测研究。陈晓、陈治鸿（2000）采用ST和非ST公司财务数据运用Logit模型对上市公司进行了预测。沈沛龙（2002）对目前在国际上比较著名的信用风险管理模型进行了一系列的比较。我国学者从1998年开始关注KMV模型。杜本峰（2002）对KMV模型的理论基础和模型框架的系统介绍与分析，并对KMV模型进行实证，表明该模型具有较好预测功能。
　　二、理论分析及模型修正
　　（1）、KMV模型理论分析
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　　（2）KMV模型的修正
　　1. 违约点的修正
　　这里我们采用修正的方法确定违约点：设定违约点为流动负债。这也符合我国的实际情况，在我国大部分的公司面临的偿债压力大多是来自与流动负债。这里我们取DP=SD。
　　2. 波动率计算的修正
　　3. 股权价值的修正
　　三、实证研究
　　（1）数据的选取
　　我们选取房地产行业的10只股票，5只ST股票，5只非ST股票并且实力雄厚盈利状况良好。以2009年12月31日为研究的起始点，取2010年整年的股票价格以及2010年财务报表的相应的数据进行分析。
　　违约距离DD越大表示公司违约的可能性越小，信用风险程度越小，反之亦然。一般认为ST股的违约概率大于非ST股的违约概率。所以，按照实际情况来说，ST股的违约距离应该整体显著小于非ST股的违约距离。
　　四、结论
　　本文选取房地产行业5家ST公司以及5家非ST公司进行实证研究，利用KMV模型对上市公司的信用风险进行度量并结合中国的实际情况对KMV进行修正，以流动负债的值作为违约点来代替原来的设定，以GARCH模型估计股权价值的波动率来代替普遍的以历史波动率方法的计算，并考虑中国存在的非流通股现象。然后通过对两组的结果进行比较，得出的结论是：无论从统计描述、统计检验还是直观的图形描述上，KMV的结果和实际情况是一致的，修正的KMV模型在我国有很好的适应性。（作者单位：西南财经大学）
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　　参考文献：
　　［1］约翰·赫尔著.王勇译.风险管理与金融机构（第二版）.机械工业出版社，2010
　　［2］陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析.会计研究,1999,(4):31-38
　　［3］陈晓,陈治鸿.企业财务困境研究的理论、方法及应用.投资研究,2000,(2):125-126
　　［4］沈沛龙,任若恩.现代信用管理风险和方法的比较研究.经济科学,2002,(3):32-41
　　［5］杜本峰.实值期权理论在信用风险评估中的应用.经济经纬,2002,(3)

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