《KMV模型对我国上市公司违约风险评价的效率研究》.pdf

KMV 模型对我国上市公司违约风险评价的效率研究 黄 卉 （中国农业银行博士后科研工作站，北京，100005） 【摘要】本文首先介绍了如何运用KMV 模型对中国上市公司信用风险的衡量指标——违约 距离进行估计。文章通过对两类错误率的分析，考察了KMV 模型在我国市场的预测能力， 并从时间序列的角度讨论了KMV 模型的适用条件。同时，文章运用ROC 曲线和准确率对 KMV 模型估计的准确性进行了检验。文章的结果表明，由KMV 模型得到的违约距离指标 包含了公司违约的重要信息，对于我国上市公司的信用风险具有较好的判别和预测能力。 关键词： KMV 模型；违约距离；ROC 曲线 0 引言 美国次贷危机的爆发又一次向全球敲响了信用风险管理的警钟，信用风险的度量技术和 管理方法成为理论界和实务界关注的焦点。KMV 模型是最具代表性的信用风险结构式模型 之一，其最突出的特点就是将公司的股票价格作为信用风险评估的参数之一。因为股价是市 场对企业价值的评价，包含了投资者对公司价值的预期，所以以此为基础建立起来的信用风 险模型也被认为是具有前瞻性的。要想通过模型得到合理的结论和政策建议，模型的估计结 果必须具备可靠性和有效性。而且KMV 模型起源于西方国家，它在我国市场的适用性和准 确性都有待研究，本文旨在通过实证研究来探讨KMV 模型在我国市场的适用条件和预测能 力。 本文由以下几个部分组成：第一部分简单回顾了KMV 模型的原理；第二部分对样本和 数据进行了说明；第三部分介绍了实证研究的设计与方法；第四部分是对实证结果的分析和 检验；最后一部分是全文的结论。 1 模型的原理 KMV 模型是在Merton （1974）模型的基础上发展而来的，KMV 模型认为公司信用风 险主要决定于三个因素： a) 资产价值，即公司资产的市值。该市值相当于公司资产未来所产生的现金流按照适 当的贴现率贴现的现值。该指标反映了一定经济环境与行业状况下对公司的经营前 景的预期。 b) 资产风险，即公司资产价值的不确定性。该指标反映了公司的经营风险以及行业风 险水平。 c) 杠杆比例，即债务账面价值与公司资产市值的比例。 1 结合以上几个因素，KMV 模型提出了一个综合的违约风险度量指标—— 违约距离 （Distance-to-Default, DD ）。违约距离的定义如下： E(V) − DP DD = E(V) ∗ σv 其中，E(V)表示企业资产的期望价值；σ 是资产的波动率；DP 是指违约触发点（Default V Point ），表示的是当企业的资产价值降到这个水平以下时，违约就发生了。 文献[7]详细介绍了DD 的计算方法。根据B-S 期权定价模型和DD 的定义，可以推导 出DD 的计算公式如下： 2 σ V v ln + μ − T X T v 2 DD = (1) σv T 其中，V 是公司的资产价值；μ 是资产的瞬时增长率；σ 是资产的瞬时波动率；用X 来 V