KMV模型的商業銀行信貸風險論文范文

本站小編為你精心準備了KMV模型的商業銀行信貸風險論文參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

1kmv評估模型

1．1KMV模型的基本思想布萊克—斯科爾斯的期權定價模型（B－S模型）是KMV模型的理論基礎．KMV模型將公司股權等同于一份看漲期權，該公司的股權是公司的潛在價值，執行價等于公司債務面值［1］．KMV模型通過計算公司資產市場價值期望值與違約觸發點DPT的距離，即違約距離DD來測算公司違約的可能性，其數值越小，表示發生違約的可能性越大．根據DD，通過映射關系可以得出期望違約率EDF，即未來某一特定時期公司的違約概率．

1．2KMV模型的假設條件KMV模型是以B－S模型為基礎，所以其假設條件應當滿足B－S模型的基本假設：第一，金融交易不存在摩擦，不存在交易成本、稅收允許賣空；第二，無風險利率在到期日之前保持不變，為固定值；第三，證券交易連續進行并且任何比率的標的證券都可交易；第四，該模型假設每個企業的內在價值服從布朗隨機干擾運動，每個企業都有只發行零息債券．除此之外，KMV模型還應滿足以下3個假設條件：第一，EDF值能充分反應公司的信用信息，且每個公司都有其特有的EDF值；第二，若負債到期時公司的資產市場價值高于債務，則公司選擇償債；若公司的市場價值小于債務，則公司選擇違約；第三，借款人的資本結構包括所有者權益、短期債券、長期債券以及可轉化優先股．

1．3KMV模型的計算步驟（1）計算公司的資產價值V及波動率σA．定義E為公司的股權市場價值，V為公司資產價值，D為公司債務價值，t為債務期限，r為無風險利率，σE表示股權價值波動率，N（•）為標準正態的累積分布函數．根據B－S模型有如下期權定價公式。（2）計算公司的違約距離DD．KMV模型假設資產價值的預期變化服從正態分布，違約距離DD即為公司資產市場價值期望值與公司債務賬面價值的距離。

2KMV模型在商業銀行的實證研究

2．1樣本選取從證券交易所選取六家上市公司作為研究對象，按照公司的凈利潤分別選取業績好、業績一般、業績較差的三類上市公司作為樣本，選取的數據以各家上市公司的2011年企業財務報表為來源．六家公司包括：江山股份、滄州大化、樂通股份、彩虹精化、＊ST北磁、＊ST祥龍，且已完成股權分置改革，不存在非流通股．這樣以來，通過流通股和收盤價求得的股權市場價值就能更準確反映公司的實際情況，為KMV模型的計算以及應用提供合理依據，保證驗證結果的客觀性．

2．2參數確定實證研究過程中，在求解公司的資產價值和其波動率之前，應當首先確定各家公司的相關參數值．六家企業的參數值均來自新浪財經網和東方財富網，計算得出的數據如表1所列．具體的，模型中的參數確定如下：（1）公司的股權市場價值E的確定．樣本股票的市場價值是選取樣本股票流通A股股份乘以平均收盤價作為計算基礎，即公司股權市場價值E等于收盤價乘以流通A股的股份；（2）無風險利率r的確定．風險利率采用的是中國人民銀行制定的一年期定期存款利率，r為2．50％；（3）公司債務面值D的確定．根據各公司2011年財務報表的負債總額來估計債務面值，設定債務期限t為一年；（4）違約點DPT的確定．研究以KMV模型的經驗出發來估計違約點，即為DPT等于短期負債加上長期負債的一半；（5）公司的股權價值波動率σE求解方式為：根據2011年6家公司的日股票收盤價計算所得．

2．3實證結果與分析我們編寫Matlab程序，利用式（1）、式（2），計算V及σA，根據公式（3）及違約點DPT，計算違約距離，根據公式（4）及違約點DPT，確定違約概率，計算結果見表2．根據表2數據，可見除＊ST祥龍外，其他五家公司的違約風險的大小可以通過違約距離進行區分，從整體的趨勢走向來看，業績較好的公司違約距離值會更大一些，業績較差的公司違約概率值會偏小一些，這與KMV模型的理論結果一致：企業的業績好或者資產波動性小，它的違約距離會相對較大，而違約概率會比較小，即違約風險就越小．我們的計算結果說明公司的違約距離越大，信用質量越高，發生信貸風險的可能性就越小．五家樣本公司的違約概率趨勢走向與違約距離的趨勢走向呈反向關系，也符合KMV模型的理論．然而，在樣本研究過程中，發現＊ST祥龍與其余五家公司的驗證結果不同．該公司已經連續兩年發生虧損，并且已被實施退市風險警示處理，計算出其違約距離和違約概率分別為1．002402469、0．158074625，與KMV的理論結果不一致．由此可見，KMV模型仍然存在自身的約束性．綜上，KMV模型的可行性體現在以下幾點：第一，它有良好的理論基礎，是根據期權理論所得，有大量的數據作為支撐使其有很好的說服力，有理有據；第二，KMV模型較好地體現了數據的動態性，能根據交易數據反映不同時期公司的信用質量信息，便于信息及時、準確、全面地傳遞，使銀行能夠了解到公司的信貸風險狀況；第三，KMV模型是以股票市場的交易信息作為分析依據，由于股市在一定程度上能夠反映投資者對公司未來發展業績的判斷，所以通過模型求得的結果具有前瞻作用，可以作為判斷公司未來風險的一項指標．然而，KMV模型也存在約束性，經分析造成某些公司不符合KMV模型實證結果的原因主要包括以下幾點：第一，假設條件較多，模型的適用存在局限性；第二，模型對所有公司采用同一種計算方式，沒有按照公司的信用等級、擔保狀況、經營規模、資產結構等具體情況進行分類，因而會產生一些個體差異現象．如＊ST祥龍，該公司的信用等級較低、擔保金額較少、規模大于其他五家公司，并且在2011年到達公司發展衰退期時其債務面值與公司股權價值比例仍然居高不下，這些綜合因素造成了＊ST祥龍公司與驗證結果不符的特殊現象；第三，我國的資本市場發育不夠完善，有些公司存在虛報信息、借機炒作的行為，造成數據采集不準確，不能夠準確反映公司的風險狀況，從而影響到KMV模型實證結果的客觀性與精確性．因此，在對KMV模型進行有效性驗證及其應用過程中，我們應該綜合考慮它的優點和缺點，不僅僅是通過模型來考量，更需要了解公司不同層面的信息，包括信用等級、擔保狀況、經營規模、資產結構等等，以此來全面準確地判斷其信貸風險狀況，為利益相關者提供全面詳細的信息．

3結論

在研究過程中我們發現理論與實際有時存在差異．這是由于KMV模型雖然對上市公司的信貸風險評價具有一定的實用性，但需建立在公司信息真實完整、公司狀況符合諸多模型假設條件、評價者在分析時能將各公司按照一定的標準分類等前提下．因而KMV模型在實際應用過程中還存在許多需要改進之處，要求我國的商業銀行應該采取措施加強規范，使其在我國得到更加長遠、廣闊的發展，就此提出以下建議．首先，應加強證券市場信息的監管．年報提供的數據是計算的基礎，因此公司年報中的數據必須做到真實可靠、及時有效．我國的證券市場仍然存在利益驅使的市場操縱、數據信息虛假等人為現象，我國必須加大對各類公司的監管力度，通過出臺相應法律以及對管理層的宣傳教育，來要求上市公司按要求披露相關信息，真實反應經營狀況和財務狀況，為KMV模型的應用創造良好條件．其次，需建立權威的第三方信用評級機構．這樣可以更加客觀公正的反應公司的信用風險狀況．然而我國目前還沒有建立完善的評級機制，不利于相關信用評價工作的展開．所以，這是我們需要給予重視的任務［9］．最后，需建立信貸風險數據庫．僅利用上市公司披露的數據信息進行測算是很片面的，由于虛假數據、投機現象等因素，會產生不準確的結果而誤導投資者和銀行．我國的證券市場起步較晚、信用風險體系不夠完善，信用數據沒有詳細記錄，給KMV的運用造成很大的技術困難．針對以上問題，我國要盡快建立公司信貸風險數據庫，將各個公司的歷史信息錄入，對數據進行分析、整理，以數據庫為基礎檢驗公司財務報表的真實性，以此保證公司的信息質量，為KMV的應用提供精準的數據．通過給出以上建議，希望能為KMV模型在我國的發展進程創造改進價值，以便于KMV模型今后在我國得到廣泛深遠的發展．

作者：陳新勝李廣鵬徐凌單位：中國石化勝利油田分公司濱南采油廠國家物資儲備351處中國石油大學（華東）經濟管理學院