KMV模型对房地产行业信用风险的应用

KMV模型对房地产行业信用风险的应用作者简介：任珊珊，女，（1989.6-），籍贯：山东省东营市广饶县，贵州财经大学，学位：硕士专业：金融硕士。

摘要：信用风险一直以来都是金融机构及其监管部门的风险管理的主要对象和核心内容。房地产行业是关系到我国经济民生的的重要行业，其最为典型的特征就是资金密集型产业。从我国房地产行业发展的实际情况出发，本文旨在通过应用kmv模型对不同类型房地产上市企业的信用风险进行度量，比较得出绩优类（非st类）和绩差类（st类）上市公司风险状况。

关键词：kmv模型；房地产；信用风险

一、引言

信用风险一直以来都是金融机构及其监管部门的风险管理的主要对象和核心内容。当前，经济形势并不乐观，全球经济仍处危机后的调整期，国际环境充满复杂性和不确定性；国内原有竞争优势、增长动力逐渐削弱，新优势尚未形成，市场信心和预期不稳，经济运行处在寻求新平衡的过程中。

房地产行业是关系到我国经济民生的的重要行业，其最为典型的特征就是资金密集型产业。改革开放以来，尤其是1999年中国房地产市场进入快车道，随着gdp的持续增长，在我国房地产制度改革以及不断扩大内需市场的政策指引下，我国房地产业蓬勃迅猛发展，房地产业在我国gdp中所占的比重不断增加，成为我国经济

增长的重要力量。

本文旨在通过kmv模型对不同类型房地产上市公司进行信用风险测量，比较得出绩优类和绩差类上市公司风险状况，研究kmv模型在对我国房地产信用风险测度的适用性，通过做线性回归模型，分析我房地产企业的贷款是否处在合适的水平，检验我国商业银行对房地产公司贷款机制有没有改善，并提出相关建议。

二、修正后的kmv模型对房地产上市公司信用风险度量

用kmv模型对企业信用风险进行度量，最主要的分析工具是预期违约率（edf）。在计算edf之前要计算违约距离（dd），dd是位于资产价值分布均值与“违约点”（dpt）之间的标准差。图1为kmv 模型的违约距离图，图中的阴影部分为预期违约概率edf。dp值表示违约点。

（一）kmv模型度量信用风险的过程

第一步：假设资产收益的概率分布不随时间变化，从公司股票的市场价值和股价的波动性及负债的账面价值中，应用merton的违约证券估价方法估计公司资产价值v及波动性σv。

计算公式如下：

第二步：根据公司的现值确定出公司的预期价值。kmv公司利用资产预期收益和系统风险的关系，根据资产回报的历史数据确定出资产预期收益，再结合资产的现值可得到资产的未来预期值。然后根据负债计算出公司的违约触发点dpt及违约距离dd。用std和

ltd分别表示短期负债和长期负债。则

第三步：计算预期违约概率edf，计算edf有两种方法：一种是理论计算，即利用公式：edf=n（-dd）kmv模型计算edf采用经验违约率，即kmv公司选取一定时期，将违约距离和预期违约率之间的关系映射起来。

利率采用shibor一年期利率，2010，2011，2012年的利率分别为2.6078%，4.9208%，4.7927%；股票波动率从历史波动率数据进行估计，用收盘价来估计股票波动率；债务平均期限为一年；股票周标准差用2010年度、2011年和2012年1月1日至12月30日的周收盘价来估计。

（二）结果分析

从绩差类房地产上市公司的数据变化来看，在2010、2011和2012的三年中，违约距离从2010年的2.65585到2011年的2.58308再到2012年的2.34195，相应的预期违约率从2010年的0.0044955到2011年的0.0098757再到2012年的0.024841，违约距离逐年减小，相应的预期违约率却逐年增加，其中，2011年预期违约率为2010年的2.20倍，2012年预期违约率为2011年的2.52倍，为2010年预期违约率的5.53倍，可以发现，绩差类st房地产上市公司的信用风险是逐年恶化的。

与之对应的，从绩优类房地产上市公司的数据变化来看，在2010、2011、2012年的三年中，绩优类房地产上市公司的违约距离

均值的变化情况为：2.26646、2.70098、2.5535，违约率的均值的变化情况为：0.014328、0.0054119、0.0066916。可以发现，2011年和2012年的信用风险水平明显好于2010年，虽然2012年比2011年预期违约率略有增加，但并未明显改变绩优类房地产上市公司的风险水平。

三、结论

根据上文的实证研究发现，总体来说，kmv模型比较适合于我国的房地产上市公司用来度量其的信用风险状况，但是，同时，kmv 模型在我国资本市场的使用还受到多方面因素的影响。

我认为，可以从以下几个方面对kmv模型进行改进：首先，我国股票市场成立时间较短，房地产上市公司发生违约情况的数量还比较小，尚无法建立起有效的信用数据库，不能使用经验违约率作为预期违约率，理论违约率和经验违约率的不同给信用风险的度量造成不便的情况十分普遍。其次，由于我国上市公司与国外成熟的资本市场不同，直接照搬的kmv模型并不一定适合我国资本市场的实际情况，因此，应该对kmv模型进行修正，比如对违约距离的设定、对股票波动率计算方法的选择等。最后，只有不断完善我国资本市场及相关的法律，使资本市场有效率的运行，以使kmv模型在我国得到更加广泛地应用。