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KMV模型对我国上市公司信用风险识别能力的有效性研究

作　者: 刘莹娟
导　师: 王擎
学　校: 西南财经大学
专　业: 信用管理
关键词: 信用风险 KMV模型有效性
分类号: F832.4;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

2010年9月,巴塞尔银行监管委员会正式出台了《巴塞尔协议Ⅲ》,在《巴塞尔协议Ⅱ》的基础上对银行风险监管措施进行了更严格的修正。我国在2010年底开始实施《巴塞尔协议Ⅱ》,这就意味着我国银行业必须与时俱进,采取技术含量更高的内部评级法评估和处理信用风险。西方国家对内部信用风险测度模型的研究和应用远远早于我国,基于丰富的信用历史数据和先进的评估技术,这些国家的银行业可以对企业信用风险进行量化,提高对信用风险的管理能力,从而能更好的适应市场因素的变化,提高银行应变能力和抵抗风险的能力。而我国银行业对信用风险的管理还比较落后,使用的方法也大多依靠传统的经验判断,达不到巴塞尔协议对风险控制的要求。因此,研究西方先进的信用风险度量模型,并且探讨这些模型对我国受信者信用风险的识别能力,即模型的有效性,进而开发适合于我国国情的信用风险度量模型,对提高我国银行业对信用风险的监控和管理水平具有很高的借鉴意义。KMV信用监控模型是一种运用现代期权定价理论建立的违约预测模型,在国外已得到了广泛的应用。它以较强的理论基础作为依托,可利用上市公司在证券市场上的公开数据,对信用风险进行量化分析,并且具有前瞻性,如果能够适用于中国上市公司,将对我国信用风险管理能力的提升具有非常重大的意义。首先,KMV模型对违约率的测量可直接应用到内部评级法中,有利于我国的商业银行建立自己的内部信用评级体系：其次,有利于商业银行确保经营安全,提高经营效率,与国际接轨,提高竞争力。与传统的信用风险评估模型相比,KMV模型不仅可以将公司财务数据和股票信息相结合对风险进行评估,着眼更全面,而且该模型采用基数法,可以通过违约距离和违约率评估信用风险的绝对大小,弥补传统模型的不足。使用现代信用风险评估模型势在必行,但是,中国经济市场拥有其独特性,如果未对KMV模型在中国的有效性进行检验就盲目套用,不仅不能充分发挥出该模型的优势,而且有可能得出错误的结论。因此很有必要对模型的有效性进行验证,如果模型有效,我们就应加以利用,如果没有效就应分析各种局限性因素,提出改进措施,这正是本文的研究意义之所在。国外可得的对KMV模型的研究文献大多集中在KMV公司官方网站。研究表明,KMV模型在美国、欧洲、日本等国家和地区能够对信用风险进行较好的预测和评估,此外,该模型不仅可以应用于上市公司,也可以用来预测非上市公司的信用风险。相比国外的研究而言,我国仍然处于起步阶段,对模型进行实证研究时不仅采用的样本数据少,时间跨度短,而且对数据进行分类时没有考虑到违约这种小概率事件的特征,盲目采用相同样本数的两组数据(违约组和非违约组)进行实证。此外,有部分研究对财务数据的选择具有较大的随意性,且涵盖不全,一些参数的设定也未加以清楚说明,影响了研究结论。本文主要研究KMV模型对中国上市公司信用风险的识别能力,内容涉及巴塞尔协议中内部评级法简要概念、信用及信用风险的定义和特征、KMV模型的介绍、模型应用的背景环境,以及有效性分析。国外的学者一般将通过KMV模型计算出的期望违约概率(EDF)作为判断上市公司信用风险大小的指标,而在我国由于数据的缺乏,很难建立违约距离(DD)和违约率之间的关系,因此只能将违约距离作为研究对象。在文章的实证部分采用对比的研究方法,将KMV模型与Z-Score模型作比较分析,进而考察其有效性。在此过程中拟采用的统计方法主要为描述性统计分析。分析结论表明,KMV模型对上市公司信用风险识别能力不够强,相比Z-score模型尚且不具备优势。究其原因,主要有两方面,一方面是我国这个特定应用环境的影响,另一方面是模型设定因素的影响。KMV模型创建于西方国家,不存在非流通股的问题,且模型的建立是以丰富的历史数据作为基础,和我国现有环境大相庭径。此外,模型本身的设定也可能存在偏差,如资产波动率和股票波动率的关系,违约点的设定等。而由于以下原因,不能使用Z-score模型作为我国银行业信用风险评估管理的主要模型：巴塞尔协议中提出的内部评级法着重强调了对信用风险进行量化的要求,而Z-score模型属于传统的序数法,现阶段所展现的优势并不能持续；Z-score模型是盯住账面的违约风险评估模型,注重于对企业财务报表的分析,缺乏前瞻性。KMV模型对上市公司信用风险具有良好的识别能力,这是我国大多数学者在对该模型的研究中所得到的结论,本文实证研究所得结果并不能对KMV模型进行一票否决。本文的实证展示了该模型所具有的一定程度上的信用风险识别能力,其结果虽然不比对比模型所得结果好,但不能就此对其进行否定。究其原因,建立信用风险评估模型不仅需要模型自身的精确性,而且需要得到应用环境等的多方面支持。国外的信用风险管理经过金融风暴和经济危机的历练,不但在计量技术方面远远领先于中国,公司治理结构和社会信用文化体系都是非常值得我国加以借鉴的。为了使KMV模型能在我国良好地发挥其优势,必须要完善我国银行业的内部控制体系,发挥风险管理部门的作用；要加强信用文化和信用征信体系的建设,为模型良好的应用提供数据基础；要加快我国股票市场的发展,强化上市公司的信息披露,深化股权分置改革,切实解决中小投资者的利益保护问题,使股票真实地反应上市公司业绩情况。文章的具体结构安排如下：第一章为绪论,主要提出研究主题并构造文章框架,其中包括研究目的和研究意义,明确问题的实际价值,叙述信用风险评估及其测度问题的重要性；收集国外与国内对KMV模型的研究文献,作概括性的综述；在此基础上指出现有研究的不足和本文的主要研究方向和研究重点。第二章简述了巴塞尔协议的发展历史,探索从巴塞尔协议Ⅰ到巴塞尔协议Ⅲ世界经济金融环境的变化,以及与之相应逐渐从严的监管条例和措施的相继出台。在此基础上阐述巴塞尔协议对我国银行监管的借鉴意义和重大影响。同时,将内部评级法作简要叙述,说明提倡使用现代信用风险预测模型的原因。第三章对信用管理理论做了一般性概括叙述,包括阐述信用及其主要形式、信用风险的定义,论述信用风险的特点,研究信用风险的成因,简述传统信用风险度量模型和现代信用风险测度模型。第四章详细叙述KMV模型的理论基础和模型框架,分析其在应用方面的优势以及现阶段在中国应用所面临的问题和困难。KMV模型不仅具有强大的理论支持,而且具有前瞻性,此外,不要求有效市场假设,能够对风险进行动态监测,有利于及时反映上市公司的信用状况。这些优势使其广泛的应用于西方国家,但由于我国信用体系不完善、历史数据严重缺乏、资本市场欠发达等原因可能导致模型无法发挥其优势。第五章主要对KMV模型进行实证检验,通过将其与Z-score模型作比较,考察其对上市公司信用风险的识别能力是否优于传统模型。这一章为文章的主要章节,通过描述性统计分析、相关性分析、ROC曲线分析等,分别将DD值与Z值进行考察,研究KMV模型在中国是否具有实用性和有效性。在此基础上,证实上市公司资产规模的大小对信用风险的影响,同时,将所有研究结果综合起来,判断两种模型的优劣。第六章进一步对模型进行实证分析的结果作分析,从结果引申出结论,阐述模型自身以及它应用环境方面需要进行的改善,以及有待进一步研究的问题和建议。

全文目录

摘要  4-8
Abstract  8-11
1. 绪论  11-19
  1.1 研究目的和意义  11-12
  1.2 国内外研究现状和发展趋势  12-16
  1.3 本文的研究思路及研究方法  16
  1.4 本文的研究架构  16-17
  1.5 本文创新点  17-18
  1.6 本文不足之处  18-19
2. 巴塞尔协议简述  19-23
  2.1 巴塞尔协议发展历史  19-20
  2.2 巴塞尔协议对我国银行业风险管理的影响  20-21
  2.3 内部评级法  21-23
3. 信用风险管理的一般理论分析  23-32
  3.1 信用风险的定义  23-24
  3.2 信用风险的特点  24-25
  3.3 信用风险的成因  25-26
  3.4 信用风险的影响  26-27
  3.5 信用风险度量方法  27-32
    3.5.1 传统信用风险测量模型  27-30
    3.5.2 现代违约率测度模型  30-32
4. KMV模型  32-41
  4.1 KMV模型框架  32-36
  4.2 KMV模型的优势  36-38
  4.3 KMV模型应用于中国时必须考虑的几点问题  38-41
    4.3.1 为什么将ST公司看成违约者?  38-39
    4.3.2 非流通股问题  39-40
    4.3.3 KMV模型在我国股票市场上运用的其他缺陷  40-41
5. 实证研究思路  41-55
  5.1 评价信用风险评估模型预测绩效的两种方法  41-42
  5.2 考察KMV模型的识别能力  42-55
    5.2.1 选择比较模型  42-43
    5.2.2 构建检验样本  43-44
    5.2.3 参数计算  44-45
    5.2.4 描述性统计分析  45-46
    5.2.5 频数分析  46-48
    5.2.6 DD值、Z值与违约率的相关性分析  48-50
    5.2.7 ROC(receiver operating characteristics)法则  50-53
    5.2.8 公司资产规模对模型预测的影响  53-55
6. 结论  55-59
  6.1 是否能用Z-SCORE模型替代KMV模型  55-56
  6.2 环境因素  56
  6.3 模型因素  56-57
  6.4 完善信用风险管理的建议  57-59
参考文献  59-62
后记  62-63
致谢  63

KMV模型对我国上市公司信用风险识别能力的有效性研究

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