張學(xué)明
ふ要:本文采用修正的KMV模型對上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量,摒棄傳統(tǒng)的歷史波動(dòng)率方法,采用GARCH模型進(jìn)行來對收益率進(jìn)行擬合從而更加準(zhǔn)確的估計(jì)出股權(quán)價(jià)值的波動(dòng)率,并且依照我國的實(shí)際情況修正了違約點(diǎn)和股權(quán)價(jià)值的設(shè)定。選取房地產(chǎn)行業(yè)10家公司的數(shù)據(jù),通過對違約距離的對比和比較,認(rèn)為KMV模型能較好的適應(yīng)我國上市公司風(fēng)險(xiǎn)的度量。
ス丶詞:信用風(fēng)險(xiǎn);KMV模型;GARCH模型
一、文獻(xiàn)綜述
ス外學(xué)者對信用風(fēng)險(xiǎn)度量的研究開始較早,主要包括Z計(jì)分模型、ZETA模型、Logit模型、KMV模型等。我國學(xué)者對信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究起步比較晚,陳靜(1999)主要運(yùn)用判別分析對1998年被特別處理的27家上市公司進(jìn)行了財(cái)務(wù)失敗預(yù)測研究。陳曉、陳治鴻(2000)采用ST和非ST公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)運(yùn)用Logit模型對上市公司進(jìn)行了預(yù)測。沈沛龍(2002)對目前在國際上比較著名的信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型進(jìn)行了一系列的比較。我國學(xué)者從1998年開始關(guān)注KMV模型。杜本峰(2002)對KMV模型的理論基礎(chǔ)和模型框架的系統(tǒng)介紹與分析,并對KMV模型進(jìn)行實(shí)證,表明該模型具有較好預(yù)測功能。
ザ、理論分析及模型修正
ィ1)、KMV模型理論分析
ィ2)KMV模型的修正
1. 違約點(diǎn)的修正
フ飫鏤頤遣捎瞇拚的方法確定違約點(diǎn):設(shè)定違約點(diǎn)為流動(dòng)負(fù)債。這也符合我國的實(shí)際情況,在我國大部分的公司面臨的償債壓力大多是來自與流動(dòng)負(fù)債。這里我們?nèi)P=SD。
2. 波動(dòng)率計(jì)算的修正
3. 股權(quán)價(jià)值的修正
ト、實(shí)證研究
ィ1)數(shù)據(jù)的選取
ノ頤茄∪》康夭行業(yè)的10只股票,5只ST股票,5只非ST股票并且實(shí)力雄厚盈利狀況良好。以2009年12月31日為研究的起始點(diǎn),取2010年整年的股票價(jià)格以及2010年財(cái)務(wù)報(bào)表的相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
ノピ季嗬隓D越大表示公司違約的可能性越小,信用風(fēng)險(xiǎn)程度越小,反之亦然。一般認(rèn)為ST股的違約概率大于非ST股的違約概率。所以,按照實(shí)際情況來說,ST股的違約距離應(yīng)該整體顯著小于非ST股的違約距離。
ニ摹⒔崧
ケ疚難∪》康夭行業(yè)5家ST公司以及5家非ST公司進(jìn)行實(shí)證研究,利用KMV模型對上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量并結(jié)合中國的實(shí)際情況對KMV進(jìn)行修正,以流動(dòng)負(fù)債的值作為違約點(diǎn)來代替原來的設(shè)定,以GARCH模型估計(jì)股權(quán)價(jià)值的波動(dòng)率來代替普遍的以歷史波動(dòng)率方法的計(jì)算,并考慮中國存在的非流通股現(xiàn)象。然后通過對兩組的結(jié)果進(jìn)行比較,得出的結(jié)論是:無論從統(tǒng)計(jì)描述、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)還是直觀的圖形描述上,KMV的結(jié)果和實(shí)際情況是一致的,修正的KMV模型在我國有很好的適應(yīng)性。(作者單位:西南財(cái)經(jīng)大學(xué))
げ慰嘉南祝
ぃ1]約翰·赫爾著.王勇譯.風(fēng)險(xiǎn)管理與金融機(jī)構(gòu)(第二版).機(jī)械工業(yè)出版社,2010
ぃ2]陳靜.上市公司財(cái)務(wù)惡化預(yù)測的實(shí)證分析.會計(jì)研究,1999,(4):31-38
ぃ3]陳曉,陳治鴻.企業(yè)財(cái)務(wù)困境研究的理論、方法及應(yīng)用.投資研究,2000,(2):125-126
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