KMV模型在我国商业银行信贷风险管理中的应用

屡KMV模型雹在我国商业闷银行信贷风昨险管理中的床应用研究族上传日期：跌2023年龄4月27日乒

编液辑：现代经间济编辑部

填

点倍击:190裙次浓刘利文堂1碍，王吉恒懒2亏绕（1.东北居农业大学快研究生学院榆黑龙江疯哈尔滨1挥50030粥；2东北农穿业大学经蛙济管理学院里黑龙江驾哈尔滨郊15003议0）扒贼证由来虎煮扁宋查摘要：拼本文根据K还MV模型，挥通过选取3碗类公司样本矮进行相应的款参数确定，沫测量我国股联权公开交易尾的上市公司父在一定时期航内的违约概摇率。通过实帅证分析得出爷KMV抬模型能够比毅较准确的反疼映上市公司蔑的真实经营龄状况，商业祖银行可以通骑过邀KMV山模型加强信待贷风险防范约，完善我国抬商业银行信藏贷风险管理践体系。肝关键词：纺KMV故模型违厚约概率实饶证分析信抚贷风险管理蛾目前，我国暑的银行业已展经实现全面岔开放，中外厦资银行同台评竞技，我国骤银行业面临拉外资银行的山严峻挑战。覆特别是在信抄贷风险管理旗方面，我国圣的商业银行追远落后于西菌方发达国家庸商业银行，钉我国对信贷签风险的分析狸仍处于传统个的比例分析从以及专家经巴验判断阶段流，远不能有米效满足商业茶银行对贷款畅安全性度量枝的要求。因陈此，应用现洁代的计量模喜型计量我国计的信贷风险杰，更加有效挤的控制我国投商业银行的饱信贷风险，疮具有非常重棵要的意义。寻作为国际上脸应用最为广榨泛的信用风轻险度量技术扣之一，KM杆V模型的原栋理要求的我涉国上市公司鞋股票数据和烟基本财务数滩据都较容易兄获得，而且蚕计算的操作辉也相对简单断，因此，该块模型在我国去具有一定的扩适用性。息一、KMV福模型的介绍情KMV模型封是基于现代脾资产定价理精论构建起来撇的，主要包聋括Blac杜k-Sch好oles期淘权定价公式胀和Mert贞on的风险妄债务定价理禁论，该模型饺将公司股票问价值具有的起期权特征应什用到公司信奉贷风险测量驰中。KMV绵模型的基本末思想是把公巩司股权看作狱是以公司资汉产市场价值腾为标的资产阔、以公司债氏务面值为执赛行价格的欧裤式看涨期权弟，当公司的查资产市场价东值下降至公危司债务面值帽水平时，企鸦业违约概率贷增加，会对穷其所负债务捞选择违约，棋该模型认为贝公司资产结夫构与公司价掏值密切相关舅。庭KMV模型牙中的违约触仓发点DPT免被设定为与健公司负债水际平相等的公临司资产价值砌水平，在负现债总额中，强长期负债能吵够缓解公司喷的偿债压力圾。KMV公饥司研究表明泊，违约点值赵处于长期负雾债的一半与颠流动负债的获和这一点。壁违约距离D饭D表示的是雨公司资产市尽场价值期望数值与酱违约触发点塌DPT的距航离。KMV牙模型预测公朝司信贷风险踩的基本思路鼻是：用违约跳距离DD来佩测算公司违石约的可能性弃，数值越小踏，公司发生酿违约的可能肯性越大。由累于怀疑公司竞资产价值符觉合正态分布本这一假设的端合理性，K骤MV公司采嫩用了经验的瞒EDF。武但由于我国船违约数据库逆的缺乏，我战国经验E道DF函数伯还没有建立俯，因此，绿本文辽根据违约距蜓离DD定义螺，得到理论颜上的EDF臭，以此检验取其能否真实撒反映上市公亿司的运行状活况，并检验听DD与ED滋F的映射关宅系。凉KMV模型电为我国商业颂银行对上市获公司信贷风横险管理提出充了一个全新垦的量化的管趴理方法，如哈果该模型能族够比较有效双、准确的放绑映上市公司晶真实的经营套状况，预测晶其发生违约凶概率的大小允，就能够在歪一定程度上册避免或减少贷信贷风险的著发生，这对照我国商业银茅行对信贷风淘险量化管理肥有着重要的毛意义。绝二、样本选表择卸本文所采集鸟的数据以安花信证券交易艘系统流通A绒股为基础，堤以2023狼年7月4日如为计算基准挎日期，从中芦选择12家期具有代表性旗的上市公司例作为研究对杨象，主要选别取母种植业、造锐纸业、制造丘业、炼钢业枪四个证监会咳行业，每个捉行业中分别雄选取筹业绩好、业旱绩一般、业截绩差3类公调司作为样本盒上市公司，勿所选3类公羽司在同一个庸证券交易所案上市。本文才所选取的样誓本上市公司密财务数据以攀2023年疾中期公司财滋务数据为准较，样本公司丽均已经完成猾股权分置改自革，数据来絮源于安信证健券交易系统材和新浪财经拥网站。脊三、参数的斜确定因（1）本文钟根据200捷8年各公司饭中期财务报湖表中的负债斩总额来估计电其负债面额涝D，设定债烦务期限为一遭年，即切=1，也就陕是计算1年隔期的违约距泛离和违约概亦率。局（2）股权棕市场价值之撤的确定。样记本股票的流踢通股总市值视选取的是样工本股票流通补A股的总市驼值，计算基芳准日复权后衡的股票收盘舍价乘以流通绪A股总股份肢为样本股票悠流通总市值厦，即抛股权市场价菊值篇喉=流通A股优股份隙×骗收盘价脉（3）无风庄险利率r的波确定。本文辛采用中国人樱民银行制定舞的2007铃年一年期定锤期存款利息营率作为无风判险利率，即欲r＝0.0抹414。睁（4）违约恼点DPT的篇确定。本文透采用KMV刷公司的经验孩法来估计违携约点DPT横的位置，即宵DPT是长卖期负债的一猜半与流动负犁债的和。然根据KMV妻模型基本思择想并结合我游国实际情况陕，本文在实洒证分析过程耗中做了如下功的假设：涨（1）公司括股票价格服行从对数正态五分布。据（2）公司险资产价值符洋合标准正态营分布违（3）假定污公司资产价胆值未来一年捆保持不变，术即预期年增剑长率为0，揪即，E(V爽A娘)=V背A.旧。沸四、实证分增析获（一）股权汗价值年波动味率圆邻的计算。态根据Joh酬n.Hul忌l提出的历怪史波动率法遵，利用样本控公司200汪8年2月1说5日至20咳08年6月虏27日20未个周的股票瞒周收益波动圣率来估计样俭本股票股权占市场价值未拔来一年的波途动率。镇种根据假设（绝1），股票竭价格服从对窗数正态分布沟，则股票周同收益率为：撇加削失骆蛋学放式3烛—磁（1）衫在上式中，桨P假i肾为样本公司莲股票复权后造的第i周的更收盘价抛样本股票的番周收益率的泛波动率差天为：获丝然示益态功柱锹祝3粉—喷（2）滑在上式中，雾谋i抱为样本股票参的周收益率犯，屑劈为样本股票举的周收益率哀的均值，将麦样本公司股盏票价格数据最代入上述公趁式，可得到告周收益波动功率。我国证须券市场每周携交易5天，坝假定上市公收司一年的交蹈易天数为2脚50天，则滴袍与湾轻的关系是：灌适泥隔轻场3丰—半（3）诊样本公司股品票的股权市潮值年波动率傻舅如下表：购表1样本贿股票的股权仗市值年波动恒率股票名称股权市值年波动率股票名称股权市值年波动率北大荒0.6339东阿阿胶0.4735华泰股份0.576华菱钢铁0.7283新和成0.9167*ST香梨1.148鞍钢股份0.7484*ST天宏0.5665禾嘉股份1.0869ST国农0.5965银鸽投资0.8227长城股份0.4474乒（二）资产究价值和资产耽价值的波动完率的计算。代根据Bla冰ck-Sc稠holes解期权定价公世式和Mer摔ton的风独险债务定价午理论，结合咬KMV按模型的基本搞思想，根据姜作出的第（再2）和（3成）条假设，皇存在下列公扇式：静提绿悄3害—股（4）末适框织吴内3来—描（5）析其中，辫疤，持绢，恐色止碍上述方程中屈，冶用，源舒，D已知，随r=0.0昏414烂，颗狼=1，利磨用Evie哀ws5.0聚软件，对上流述公式采用浅迭代方法，波可以求出公订司的资产市的场价值V编A哀及资产的波介动率娇者。族表2样本贵股票的资产嘴价值和资产鞭价值波动率股票名称资产价值(万元)资产价值波动率股票名称资产价值(万元)资产价值波动率北大荒509055.70.291569东阿阿胶37888.820.401284华泰股份602001.90.285142华菱钢铁39682430.321043新和成308714.40.301450*ST香梨16231.30.698475鞍钢股份38610450.26540*ST天宏44538.230.503080禾嘉股份71741.570.362461ST国农7263.260.545621银鸽投资231517.70.345262长城股份168836.80.485428涌（三）违约指距离和违约坝概率的计算香。半根据违约距构离的定义，凤违约距离的闪公式为叹篮谈葡愉般关阿队3吼—悠（6）旱假设V付A聋符合标准正掉态分布，根泛据违约距离乏DD，可得乱理论上的E炒DF字理论上的酸担溪跪送次3西—长（7）拾，DPT，竖笨已经求出，迹把上述数据副代入公式3夹—筐（6）和3傍—启（7）中，管可得到违约怪距离DD和秃理论上的E运DF。催表3样本尸公司的违约异距离和理论料EDF值股票名称违约距离理论上的EDF值股票名称违约距离理论上的EDF值北大荒2.3462010.0094829东阿阿胶2.4700680.0067544华泰股份2.9001040.0018652华菱钢铁2.4010690.0081736新和成3.0027860.0013376*ST香梨1.4811070.069289鞍钢股份2.85610.0021444*ST天宏1.6104560.0536492禾嘉股份1.9168540.0276282ST国农1.2869080.0990632银鸽投资2.1240780.0168318长城股份1.1988210.1152988响五、实证结平果及分析译1、从表3挖可以计算出低三类样本公显司违约距离慌的平均值，馋业绩好、业糠绩一般、业独绩差公司的擦违约距离分贴别为：2.柴77629煮8、2.2侨28017充、1.39霜4323。屿根据KMV两模型的基本挂思想，资产必业绩好或者任资产波动性绝相对小的公怕司，其违约捕距离大，发烧生违约的可距能性就小，碎根据这一思炎想，业绩好关的公司的违脖约距离平均恰值最大，所融以其发生违译约的可能性稀最小，业绩广一般公司次墨之，而业绩绿差公司发生膜违约的可能挣性最大。堂从图1我们长可以更加清疾楚的看到，葛违约距离能敬够较好的区葱分3类公司违的违约大小反。从整体上毅来看，我们脖明显的看到荣业绩好的公椒司的违约距旧离大于业绩喇一般公司和琴业绩差公司缓的违约距离边，而业绩差饶公司的违约泽距离最小，条说明其信用疏质量最差，耀违约的可能圣性也是最大券的。前2、根据表扒3计算出三是类样本公司望的理论ED僻F值的均值套，分别为0奶.0037介07534任、0.01对48470考12、0.胀08432杨504，其友数值明显偏耽低，没有很尽好的反应上贡市公司的真娇实信用状况钞。比图2为DD出和EDF的崖关系图，基忍本上反映了仆DD与理论足EDF的反荡向关系：违携约距离越大捷，企业违约穷的可能性越祥小。DD值踩在区间[1注,2.5]烂时，违约距惩离愈大，E洲DF值越小担，说明公司异违约概率越偷小，但在D咐D值大于或启等于3.0东时，理论E斑DF近似为亲0，DD与谅理论EDF咳近似呈水平身直线关系，赏这说明在违蓬约距离大于住3的情况下尺，理论违约妈概率对公司沿信用状况的喝辨别能力有千限。输3、为了有龄效说明KM厚V模型对上蔬市公司真实鼠经营情况反弊映的客观性地和准确性，移本文根据*提ST香梨公律司进行说明嗓。*ST香醋梨属于种植孤业，主要从算事香梨、果淘酒和果品深棚加工，该公白司2023歪年末每股收题益为-0.煌4881元移，净资产收些益率为-5变47.52街%，200爹7年年末公独司营业收入姥和净利润分沫别为414齐3.36万先元和-28俗86.79才万元，而2坟008年年水度为营业收铲入和净利润数分别为21丙39.38盾万元和-1剑1588.结39万元，桂公司最近两集年年度报告肢中披露的当牛年经审计净钓利润连续亏辛损，200饱9年3月1爪3日起证监消会对该公司稀实施退市风岩险警示特别挡处理，由此卫说明其经营画状况出现了与重大问题。真从KMV模搭型计算的数洽据来看，*荒ST香梨的狗违约距离和思资产价值波跃动率分别为洒1.481朱107和0宪.6984里75，说明村其违约的可储能性很大，劈对商业银行郊来说其贷款毙存在很大的荣信贷风险。谨由此可见，薪KMV模型辰对公司财务偷数据评价的腐客观性，比伏较准确的反尚映了上市公归司的真实经粱营情况。肢总体来说，壤违约距离D地D在一定程含度上能够反敌映上市公司硬信用状况的回优劣，KM泛V模型在实泼证中表现了爪很好的适用贼性，但是理掠论EDF反半映上市公司中信用状况的羞能力较差，诱并且违约距流离和理论E锯DF的拟合牲度效果不是困非常理想，逢理论EDF戒没有很好的凳反应上市公义司的违约概动率情况，究额其原因是：词第一，我国客资本市场发经展不是很完顺善，证券市年场的有效性辞不足，存在疯很多投机性赛炒作，因此葡，股票价值淡没有真实反响映上市公司养的真实经营昌情况，这就验降低了KM舱V模型在我恋国商业银行应中应用的准耍确性。撤第二，我国遥还没有建立摄比较完善的易社会信用体号系，征信服售务行业发展色的比较缓慢恒，历史违约裤数据库的缺武乏使得我国挎很难建立违秤约距离DD痕和预期违约蒙概率之间的苗映射关系。允第三，在计捉算过程中，丹本文做了诸鼻多假设，可服能导致结果育的不准确性铸，在本文应产用的计算框迈架，其中的椅合理性还需押进一步的讨窜论。如：K鼓MV公司根海据大量违约夺事件的实证晴分析发现，颠公司价值大扔约等于流动贤负债加50涂%的长期负页债的时候违炸约发生最频送繁，这是美袖国的最适合缝情况，是否明也完全适合院我国，也需吉作进一步的军实证研究；膨假设公司资估产价值符合鹊正态分布，额需要研究论全证其合理性腊。拖六、加强K弟MV模型在恐我国商业银炸行应用的措蹈施产（一）加强粘证券市场的毕有效性。椒应用KMV惹模型对我国扫上市公司数吸据进行评估背，要求证券瞒市场必须是笔有效的，但澡由于我国资额本市场过度朱投机和市场抹操纵等人为凡的市场不规惰范因素的影畏响，证券市恰场的有效性机不足，模型玩反映公司的众资产价值和税股票价值的印关系不能很错好成立。只怀有确保模型猫所需样本数正据的可靠性仆和完整性，亿KMV模型抹才能真实有烟效的反映上测市公司的信告用状况。痰因此，必须宫进一步完善岭和发展我国中证券市场，除要求上市公沙司定期披露太相关信息，居加强上市公过司交易活动咳的监管，加稍大对机构投手资者的监管闸，减少证券陵市场的过渡腿投机行为，绳从而使股价影能够真实反分映公司的运鸟营状况，这恳样才能更好望的反映公司邪的资产价值协和股票价值残的关系，为剥KMV模型劲创造良好的晓金融环境，哄对我国上市剂公司信用风涂险进行有效酒的管理。挺（二）加快严建立违约数盆据库，建立瞒良好的征信熊体系。估KMV模型葛的运用是建蜓立在上市公众司信用信息恭历史数据上墨的，但正如寻本文提到的顷，我国证券怨市场起步晚储、发展尚不逐成熟，风险袋信用体系尚晶未建立。所吨以，公司信辱用数据积累闪严重不足，席也很不规范敢，数据质量奉不高，数据垫源的完整性赠、真实性存差在诸多问题杀，违约数据嘴库的缺乏使率得我国无法悉对上市公司胃违约频率或壶是破产的数农据进行系统家详实的记录竭。所以根据督公司的经验咬EDF公式莫来计算几乎睬是不可能的晚，这导致K勺MV模型在雹我国的应用释面临许多困笨难。副怪旨因此，我国振应尽快按照虫内部评级法庭的基本要求受，加快信息粥系统建设，吃加快中国上圣市公司信用状信息的历史塔数据库和网棉络基础设施途的建设，建矛立大型客户缠基础数据库李，用科学的巧方法对数据券进行整理、岗加工和挖掘挎。目前可以愿通过建立企予业数据过滤活器，对企业抄提交的财务扮报表进行真房实性检验，膛为采用K朵MV模型进侨行信用风险倒评估提供完宜善和准确的扁数据统计基谣础。追同时，要在划全社会范围落内建立征信队体系。我国留商业银行应宴尽早建立起酱全国范围内熔的企业信用怨等级资料；怠贷款企业在翠历史时期内缝的信用等级殊上升或下降蛋的信用等级孔转移情况的追历史资料。挨我国应加快粪建立社会征航信体系，建敲立良好的评伯级机构，为死采用KM煤V模型进行溜信用风险评西估提供良好役的信用文化狐环境。厉（三）进一滤步加强K框MV模型幸在我国的应芬用政KMV模型滴产生于西方娇发达国家商固业银行的风扮险管理实践伴，我国在应寿用该模型时遇，应该根据适我国的实际衡情况，并借嘴鉴KMV模膀型的测定思很想、方法和虎过程，对K纱MV模型进浴行适当的修恳正，以使其鸣更符合我国益的国情。碧但我国对K魂MV模型在枕商业银行中笑的具体应用狂研究还是不疯足，并没有油建立一个结雀合我国实际碑情况的KM某V模型，因使此，应进一察步加强KM证V模型在我婆国实用性的克研究，例如医：资产价值乡是否符合正蜜态分布目前旦尚未给出严门格的证明，垮直接影响着滴KMV模型此在我国使用胁的准确性；陷随着市场的当不同，蜻奖/塌愤函数关系可