上市公司信用风险管理的KMV模型

它们 均 为 已 知 或 者 可 以 从 市 场 上 观 察 的 数 据 计 算 点和无风险收益率 ，
０ 和资产波动率 得到 ； 是确定的值 ； 只有资产价值 Ｖ ｔ是债务偿还期 ， σ Ａ Ａ ０ 和 为未知量解出这个非线性方程组 ， 即可求出 Ｖ σ Ａ。 Ａ
第二步 ， 确定资产年增长率 ｇ和违约点 Ｄ 计 算 违 约 距 离。 Ｐ Ｔ， 根据资产回报的历史 ＫＭＶ 公司利用资产预期收益和系统风险的关系 ， 计算出预 期 增 长 率 ， 再结合资产的现值就可 数据确定出资产预期收益 ，
证券投资

上市公司信用风险管理的 ＫＭＶ 模型
朱家华 青岛大学经济学院
【 摘 要】 本文介绍了 ＫＭＶ 公司运用期权定价理论开发的基于股票价格的信用风险评价模型 ， 并 简 单 介 绍 了 ＫＭＶ 模 型 的 研 究 方 法 以 及 对 上 市公司的信用风险进行实证研究的参数设定 。 最后讨论运用 ＫＭＶ 模型分析我国上市公司信用风险的发展前景 。 【 关键词 】 ＫＭＶ 模型 上市公司 信用风险
第三步 ， 根据违约距离 ， 计算理论 违 约 概 率 。 也 可 以 基 于 公 司 违 约 根据违约距离与预期违约率 的 映 射 关 系 ， 得出经验预期违约频 数据库 ， ， ） 率（ 理论违约概率等于 Ｎ（ 这里 Ｎ（ 是累积正态分布函数 。 Ｅ Ｄ Ｆ） －ｄ ． ２） 然而 ， 用这一方法计算出的违约概率会明 ＫＭＶ 公司的实证研 究 表 明 ， 显低估违约概率实际上解决这一问题的方法是建立违约距离与经验违 约概率 Ｅ 即 按 违 约 距 离 将 所 有 样 本 公 司 进 行 分 类， 按 Ｄ Ｆ 的映射关 系 ， 在每一级别 中 的 公 司 ， 其 未 １ 年 的 违 约 频 率 可 表 示 为： 分类结果评级 ， Ｅ Ｄ Ｆ＝ 违约公司数目 观察公司数目
引言及文献综述 一 、 加强信用风险 的 管 理 一 直 是 各 国 金 融 业 及 其 监 管 部 门 工 作 的 重
点， 对公司违约风险的度 量 则 是 更 好 地 进 行 信 用 风 险 管 理 的 前 提 与 基 础 公司违约风险的度量方法大致分 为 两 类 ： 一类是基于公司静态的历 另 史财务数据的诸如专家评级系统 判 别 分 析 和 逻 辑 回 归 分 析 等 方 法 ； 一类是在资 本 市 场 动 态 数 据 之 上 ， 再结合公司静态历史财务数据的 无论 ＫＭＶ 方法仅依靠历史财务数据评价上市公司的信 用 风 险 的 方 法 ， 在理论上还是在实践中都存在 明 显 的 缺 陷 。 而 ＫＭＶ 方 法 是 以 期 权 定 价理论 为 基 础 ， 基于股票市场信息的信用风险度量方法， 由于公司股价 所以使用现时股价 的连续变化中蕴含着公 司 可 信 度 变 化 的 可 靠 证 据 ， 来评估公司信用水平变化的 ＫＭＶ 模型具有较强的动态性和前瞻性 。 我国学者早期 的 研 究 局 限 于 对 该 模 型 理 论 基 础 和 框 架 的 介 绍 分 析， 相关的实证分析研究在近些年开始出现 。 一些学者按照 ＫＭＶ 模型 直接运用国 内 上 市 公 司 的 数 据 来 验 证 其 有 效 性 ， 张 玲、 张 的基本框架 ， ） 佳林 （ 等学者先后将 ＫＭＶ 模型与其他信用风险模型 进 行 了 理 论 ２ ０ ０ ０ 上的对比 ， 认为 ＫＭＶ 模型更 适 用 于 评 价 上 市 公 司 的 信 用 风 险 。ＫＭＶ 模型是基于国外的经济 状 况 建 立 的 ， 而国内上市公司所处的经济环境 于是一些学者开始尝试将模型 与西方市场经济国家存 在 着 较 大 差 异 ， 加以修 正 以 更 好 地 评 价 我 国 上 市 公 司 的 信 用 风 险 状 况 。 翟 东 升 、 张娟（ ） 通过实 证 得 出 在 违 约 点 等 于 流 动 负 债 加 ７ ２ ０ ０ ７ ５ ％ 的 长 期 负 债 时， ＫＭＶ 模 型 对 Ｓ Ｔ 公司与非 Ｓ Ｔ 公司整体信用风险差异的识别能力最 强， 传统的 ＫＭＶ 模 型 识 别 能 力 次 之 ； 李磊宁、 张凯（ 提出为减少 ２ ０ ０ ７） 模型误差 ， 将公司资产价值增长率 引 入 ＫＭＶ 模 型 中 ， 得出的实证结果 周杰 （ 通过 实 证 发 现 基 于 ＧＡ 的 ＫＭＶ 模 非常显著 ； ２ ０ ０ ９） Ｒ ＣＨ （ １， １） 型的修正对我国目前上市公司的 信 用 风 险 度 量 有 一 定 的 适 用 性 。 国 内 学者在将 ＫＭＶ 模型 与 我 国 国 情 相 结 合 的 过 程 中 已 经 取 得 了 一 些 成 但 ＫＭＶ 模型在我国的应用仍需作进一步探讨 。 果，
Ａ ） －σ １ ｔ （ 槡
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对上述公式两边求导 ， 然后再求期 望 ， 即可以得到股权价值波动率
０ σ Ａ （ ） 和资产价值波动率之间的关系式 ： ｄ ２ σ Ｅ ＝Ｎ（ １） ０ σ Ａ σ Ｅ ）式和 （ ） ） 联立 （ 式得到非线性方程组在此方 程 组 中 Ｎ （ 为标准 １ ２ ． ０、 、 和 正态分布函数 ； 股 权 价 值 波 动 率、 违约 Ｖ ｒ分别是 股 权 价 值 、 Ｅ Ｄ ｔ Ｅ σ
０（ Ｔ 。 对于违约点的确 定 ， ） 得到资产的未来价值 ， 根据违约 ＶＴ Ａ ＝Ｖ Ａ １＋ｇ
的实证分析 ， ＫＭＶ 发现违约发生最频繁的分界点 即 在 公 司 价 值 大 约 等 于流动负债加 ５ ０ ％ 的长期负债时 。 假设 公 司 资 产 价 值 服 从 正 态 分 布 ， ） 那么我们可以通过式 （ 计算出上市公司的违约距离 Ｄ ３ Ｄ。 Ｄ Ｄ＝ ＶＴ Ｐ Ｔ Ａ －Ｄ ＶＴ σ Ａ Ａ 违约距离越远 ， 公司发生违约的可能性越小 ； 反之越大 。 （ ） ３