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基于修正KMV模型创业板公司信用风险研究 　　【摘要】本文介绍了KMV模型的原理以及用GARCH模型修正历史波动率的计算方式,并用修正以后的KMV模型分别计算了创业板公司和中小板上市公司的违约距离;通过对其违约距离的比较以及影响因素的分析,给出对于创业板发展的相关政策建议。 　　【关键词】KMV模型;违约距离;GARCH模型 　　 　　中小企业作为国民经济中最具活力的一部分,由于长期存在着资金不足的情况,使它们的发展受到很大的限制。在解决中小企业贷款难的过程中,怎么衡量中小企业的信用风险成为一大难题。随着我国中小企业板块的迅速壮大以及创业板的推出,中小上市公司的数量会越来越多,在我国资本市场的影响力会越来越大,对其研究日趋重要。我国中小企业的资产规模小,创建和发展时间较短,所有者素质不高等因素导致了公司有较高的不稳定性和不连续性,并且过多依赖债权融资的高成长性中小企业,其信用风险由于“成长幻象”不易被察觉,使得我国中小上市公司的信用风险尤其值得关注,对其信用风险的监督也越来越重要。本文试图通过修正后的KMV模型对创业板和中小板企业的违约风险进行衡量比较,从而给投资者提供决策参考;从分析比较的过程中,分析创业板企业存在的问题并提出政策建议。 　　一、信用风险度量模型比较 　　信用风险度量方法分为传统和现代两类。在主要的传统信用风险度量模型中,专家方法(SC法)和评级方法具有较强的主观性;Logistic回归分析模型、邻近法、多元判别分析模型和Altman的z计分模很难反映企业未来的发展情况;神经网络对样本数据过分依赖。在主要的4类现代信用风险度量模型中,J.P.Morgan公司发展的CreditMetries模型和Mekinsey公司的Credit portfolio View模型建立都直接依赖与信用评级机制,由于我国信用评级滞后,在短期内运用不太现实;credit Suisse Financial products开发的CreditRisk+模型的风险驱动因素是债务人的违约率,该参数的估计在我国目前比较困难,且该模型还要求债务之间是相互独立的;KMV公司开发的KMV模型是基于现代公司理财和期权理论的结构性模型,基本思路清晰,方法框架使用方便,且我国企业尤其是中小企业的财务以及其他信用相关的资料取得和真实性难以得到保证,而股票价格的波动蕴含着关于可信度的信息、宏观的经济状况、行业和公司的信用风险,是一种动态的具有前瞻性(Forward-looking)的方法。国内也有诸多文献证实了KMV模型在我国证券市场的适用性,因此本文优先选用KMV模型。 　　二、KMV原理介绍 　　KMV公司以默顿模型为基础,吸收了结构棋型发展的新成果,开发出了一套计量信用风险的方法,即KMV模型。在信用风险度量方面,KMV模型采用“预期违约率”(Expected Default Frequency),这是一种经验的违约率;而不像默顿模型那样采用理论概率。KMV模型的基本假设是:当公司的资产价值低于一定水平时,公司就会违约,这个临界水平相当于结构模型中的违约边界,可以由公司的债务水平来确定,它所对应的点被称为违约触发点DPT(Default Point)。 　　计算上市公司预期违约率的步骤如下: 　　第一步: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,估计公司资产价值v及其波动性。KMV模型假设资产收益的波动性保持相对稳定,此外,为使模型易于实施,KMV公司假定资本结构由股本、等同于现金的短期负债、被视为永续年金的长期负债以及可转换优先股组成。在此假设下,根据默顿模型的结果得到股价与公司价值之间的关系: 　　把(1)和(5)联立起来,股价市值和股价的波动率是可以从市场上观察到的,采用适当的数值方法可以求出公司资产价值及其波动率的估计值,这种方法被称为受限波动率法(volatility restriction method)。 　　第二步:根据公司的现值确定出公司的预期价值,根据负债计算出公司的违约触发点DPT及违约距离(Distance to Default)。上市公司的投资者持有资产就是为了获得资产收益。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,计算出预期增长率,再结合资产的现值就可得到资产的未来预期值。根据违约触发点的定义,在违约触发点处,上市公司的资产价值正好能够抵偿其债务。KMV公司根据大量违约的实证分析,发现违约发生最频繁的临界点位于公司价值等于流动负债加50%的长期负债附近。设STD为短期负债,LTD为长期负债则:DPT=STD+0.5LTD。违约距离DD被定义为于公司未来价值的期望值与违约发生的临界值之间的相对距离,它是用来衡量违约风险的指标。采用相对距离而不用绝