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論文導(dǎo)讀:：本文基于2010年中國(guó)加大對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)調(diào)控的現(xiàn)狀和中國(guó)房地產(chǎn)上市公司獨(dú)有的特點(diǎn)，運(yùn)用修正后的KMV模型，選取滬深兩市27家房地產(chǎn)上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，根據(jù)實(shí)證結(jié)果，判別修正后的KMV模型適用性并分析違約距離的合理控制范圍。
論文關(guān)鍵詞：KMV模型，信用風(fēng)險(xiǎn)，違約距離

　　1．引言
　　2010年來(lái)，國(guó)家針對(duì)房地產(chǎn)的政策不斷出臺(tái)，致使房地產(chǎn)公司發(fā)展面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)。 2010年11月份，銀監(jiān)會(huì)抽取60家大型房地產(chǎn)公司調(diào)研的結(jié)果表明：負(fù)債率整體上升，資金鏈趨緊金融論文，信用風(fēng)險(xiǎn)已成為房地產(chǎn)公司監(jiān)管層心頭之患。本文采用修正的KMV模型，以求更適合我國(guó)房地產(chǎn)上司公司的特點(diǎn)，更加有效的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，分析公司在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)將違約距離控制在哪一個(gè)范圍cssci期刊目錄。
　　2．KMV模型的基本原理
　　KMV模型是根據(jù)Merton將有關(guān)期權(quán)定價(jià)理論運(yùn)用于風(fēng)險(xiǎn)貸款和證券投資而開(kāi)發(fā)出的一種實(shí)用高效的分析模型，用以衡量公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。
　　KMV模型又稱預(yù)期違約率模型（expected default frequency，EDF模型），該模型將企業(yè)負(fù)債看作是買(mǎi)入一份歐式看漲期權(quán)，即企業(yè)所有者持有一份以公司債務(wù)面值為執(zhí)行價(jià)格，以公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值為標(biāo)的歐式看漲期權(quán)。如果負(fù)債到期時(shí)企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值V高于其債務(wù)D，公司償還債務(wù)，企業(yè)股東權(quán)益的價(jià)值為償還債務(wù)后的剩余金融論文，即V-D；而當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值小于其債務(wù)時(shí)，企業(yè)則無(wú)法償還貸款，選擇違約，股東權(quán)益變得毫無(wú)價(jià)值，股權(quán)所有者將會(huì)選擇放棄公司的所有權(quán)。
　　KMV模型評(píng)價(jià)公司信用風(fēng)險(xiǎn)的基本思路是以違約距離DD表示公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值期望值距離違約點(diǎn)D (Default Point)的遠(yuǎn)近，距離越遠(yuǎn)，公司發(fā)生違約的可能性越小，反之越大。違約點(diǎn)D通常處于流動(dòng)負(fù)債與總負(fù)債面值之間的某一點(diǎn)；違約距離常以資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)表示。該模型基于公司違約數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)公司的違約距離確定公司的預(yù)期違約概率cssci期刊目錄。
　　3．KMV模型的計(jì)算方法
　　KMV模型的計(jì)算有兩個(gè)重要的步驟：一是利用B-S模型倒推出公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值V及其波動(dòng)率SV；二是計(jì)算公司的違約距離DD并得出一個(gè)期望違約率EDF。
　　3.1 計(jì)算公司資產(chǎn)價(jià)值V和資產(chǎn)波動(dòng)率SV
　　由于公司股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值可以采用B-S期權(quán)定價(jià)模型來(lái)構(gòu)建公司資產(chǎn)價(jià)值和股權(quán)價(jià)值之間的關(guān)系，即：
　　（1）
　　B-S期權(quán)定價(jià)模型中公司股票的波動(dòng)率SE和資產(chǎn)的波動(dòng)率SV之間存在如下關(guān)系: ， 金融論文， 聯(lián)立得：
　　（2）
　　其中，E為公司股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值，V為公司資產(chǎn)價(jià)值，N( )為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù), ，D為公司違約點(diǎn)，r為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，t表示當(dāng)前時(shí)間，信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)通常以一年為時(shí)段，設(shè)定違約距離的計(jì)算時(shí)間為一年，即T=1。
　　E、D和SE可以從資本市場(chǎng)上獲得，但公司資產(chǎn)價(jià)值V以及公司資產(chǎn)的波動(dòng)率SV這兩個(gè)變量未知金融論文，于是通過(guò)(1)和(2)兩個(gè)方程組聯(lián)立用MATLAB軟件求解，算出這兩個(gè)未知數(shù)。
　　3.2計(jì)算違約距離DD和期望違約率EDF
　　違約點(diǎn)D即公司資產(chǎn)價(jià)值與公司負(fù)債價(jià)值相等時(shí)的價(jià)值，也就是當(dāng)公司資產(chǎn)價(jià)值低于此違約點(diǎn)時(shí)，公司就會(huì)被視為違約。違約距離DD是指以公司資產(chǎn)價(jià)值在風(fēng)險(xiǎn)期限內(nèi)由當(dāng)前水平降至違約點(diǎn)的相對(duì)距離。假設(shè)公司資產(chǎn)價(jià)值屬于對(duì)數(shù)正態(tài)分布，計(jì)算公式為：
　　 （3）
　　KMV公司根據(jù)違約距離,基于違約數(shù)據(jù)庫(kù),可以映射出公司的期望違約頻率EDFcssci期刊目錄。由于我國(guó)當(dāng)前還沒(méi)有公開(kāi)的違約的數(shù)據(jù)庫(kù)可以使用,所以我們暫且采用理論上的預(yù)期違約頻率來(lái)代替。假設(shè)公司資產(chǎn)價(jià)值服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布, 這樣就能利用MATHCAD軟件計(jì)算理論上的違約概率，計(jì)算公式為：
　　 (4)
　　4.KMV模型的修正
　　4.1 股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值E的修正
　　美國(guó)上市公司沒(méi)有非流通股，全部為流通股，而我國(guó)上市公司的總股本分為非流通股和通通股,二者同權(quán)不同價(jià)，所以不能簡(jiǎn)單地以流通股股價(jià)乘以總股本來(lái)計(jì)算上市公司的股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值。本文對(duì)此進(jìn)行修正，將股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值計(jì)算公式確定為：
　　(5)
　　其中，N1為流通股股數(shù)金融論文，P1為流通股股價(jià)，本文選取每季最后一日收盤(pán)價(jià)為流通股股價(jià)，N2 為非流通股股數(shù)，P2 為非流通股股價(jià)。
　　4.2 非流通股股票定價(jià)問(wèn)題的修正
　　我國(guó)的國(guó)有股轉(zhuǎn)讓主要是協(xié)議轉(zhuǎn)讓，協(xié)議轉(zhuǎn)讓價(jià)格主要是基于每股凈資產(chǎn)的價(jià)格上下浮動(dòng)。本文構(gòu)造一個(gè)線性回歸模型，其中自變量為每股凈資產(chǎn)指標(biāo)，因變量為股票實(shí)際轉(zhuǎn)讓價(jià)格，其對(duì)應(yīng)的回歸方程如下：
　　(6)
　　其中，P為國(guó)有股實(shí)際轉(zhuǎn)讓價(jià)格；X為國(guó)有股每股凈資產(chǎn)。
　　本文選取2009年協(xié)議轉(zhuǎn)讓的50只股票的相關(guān)數(shù)據(jù)利用SPSS.17軟件中最小二乘法進(jìn)行線性回歸分析，以確定方程(6)中的參數(shù)值及檢驗(yàn)方程的可信度，SPSS回歸分析結(jié)果如表1所示cssci期刊目錄。
　　

因此,回歸方程為：
　　P=0.495 +0.895X(7)
　　方程的參數(shù)t檢驗(yàn)以及模型可信度F檢驗(yàn)為均在0.05顯著水平上通過(guò)了檢驗(yàn)金融論文，R-squared接近于1，所以本文將方程（7）作為非流通股定價(jià)模型，即：
　　P2 =0.495 +0.895X (8)
　　5.KMV模型計(jì)算
　　本文運(yùn)用修正后的KMV模型，選取滬深兩市27家2010年前三季度會(huì)計(jì)信息披露及時(shí)全面，真實(shí)可靠的房地產(chǎn)上市公司作為樣本進(jìn)行研究。其中，剔除了發(fā)行B股和H股的上市公司后，將樣本分為三類(lèi)：第一類(lèi)樣本選取了9家ST房地產(chǎn)上市公司；第二類(lèi)樣本選取的9家非ST公司是資產(chǎn)規(guī)模較小而資產(chǎn)負(fù)債率較高的公司，這類(lèi)公司一旦資金鏈出現(xiàn)問(wèn)題很容易導(dǎo)致信用違約；第三類(lèi)樣本選擇9家房地產(chǎn)行業(yè)中的佼佼者，這類(lèi)公司信用狀況和財(cái)務(wù)狀況較好，發(fā)生信用風(fēng)險(xiǎn)的概率較低。對(duì)27家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，對(duì)其在未來(lái)一年的違約距離做出估計(jì)金融論文，以此推斷違約距離的合理范圍。
　　5.1計(jì)算公司股票波動(dòng)率：
　　本文采用歷史波動(dòng)率法估計(jì)股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值波動(dòng)率.假設(shè)上市公司股票價(jià)格滿足對(duì)數(shù)正態(tài)分布,則股票周收益率ui為:
　　 (9)
　　其中，Si為第i周的股票收盤(pán)價(jià)，Si/Si-1為股票周相對(duì)價(jià)格，ui為股票周波動(dòng)率。
　　5.2 計(jì)算股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值的周波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差Sz和年波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)差SE
　　(10)
　　(11)
　　其中，是ui的均值，通常一年中的交易日為250天。
　　5．3計(jì)算公司股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值E
　　5．4 r值的選取
　　由于計(jì)算的需要和我國(guó)利率還沒(méi)有自由化，所以本文假定公司股票價(jià)格服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，采用研究期間銀行一年期存款利率為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，即r＝2.25%cssci期刊目錄。
　　5．5計(jì)算公司違約點(diǎn)D
　　KMV公司在收集了包括3400家上市公司和40000家非上市公司自1973年以來(lái)的資料并且建立了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上,根據(jù)大量違約事件的實(shí)證分析得出的結(jié)論,發(fā)現(xiàn)違約發(fā)生最頻繁的臨界點(diǎn)是在公司價(jià)值大于等于流動(dòng)負(fù)債(SD)加上的長(zhǎng)期負(fù)債(LD)的一半，即:
　　D=SD+0.5LD(11)
　　其中，SD為流動(dòng)負(fù)債金融論文，LD為長(zhǎng)期負(fù)債，數(shù)據(jù)來(lái)自各公司2010年資產(chǎn)負(fù)債表。
　　5．6計(jì)算公司資產(chǎn)價(jià)值V和資產(chǎn)波動(dòng)率SV
　　由（1）和（4）組成的方程組共有5個(gè)變量，E、D和SE的值本文從國(guó)泰君安數(shù)據(jù)庫(kù)和巨潮資訊網(wǎng)直接獲得或基于直接獲得數(shù)據(jù)利用數(shù)學(xué)軟件間接求得，將已知數(shù)據(jù)代入方程組，利用matlab7.8迭代技術(shù)，計(jì)算出V和SV。
　　5．7計(jì)算違約距離DD和期望違約率EDF
　　得到的數(shù)據(jù)結(jié)果如下表所示：
　　表2 27家樣本公司計(jì)算結(jié)果
　　

表3 樣本公司違約距離DD統(tǒng)計(jì)特征
　　

6.實(shí)證分析
　　6.1實(shí)證結(jié)果表明：
　　三類(lèi)公司的DD值大于二類(lèi)公司，二類(lèi)公司的DD值大于一類(lèi)公司。
　　一類(lèi)與二類(lèi)的DD值相差無(wú)幾，三類(lèi)公司與一類(lèi)、二類(lèi)的DD值相差甚遠(yuǎn)。
　　所以,在中國(guó)的股票市場(chǎng)中,運(yùn)用修正的KMV模型能夠識(shí)別出房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的差異，具有一定的適用性。
　　6.2違約距離DD合理控制范圍的預(yù)測(cè)
　　理論上，本文選取的二類(lèi)和三類(lèi)公司均屬于信用風(fēng)險(xiǎn)較大的公司，實(shí)證研究中DD值再次證明了這一點(diǎn)。所以本文選取其DD值作為變量進(jìn)行K—均值聚類(lèi)分析金融論文，將18個(gè)DD值分為兩類(lèi)得：
　　

可見(jiàn)，一類(lèi)和二類(lèi)的DD值較凝聚，在聚類(lèi)分析中都有效，在DD值等于1.898346時(shí)是臨界點(diǎn)，小于這一值時(shí)公司更易發(fā)生違約，所以可用違約距離值1.898346來(lái)預(yù)測(cè)房地產(chǎn)上市公司未來(lái)會(huì)發(fā)生違約的依據(jù)，但有待更多的實(shí)證檢驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)：
[1]冷梅.基于KMV和關(guān)聯(lián)規(guī)則的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)傳染研究[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2009,(6)
[2]劉博.基于KMV模型對(duì)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量的實(shí)證分析[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2010,(3):843-847
[3]趙煌,毛長(zhǎng)飛.KMV模型及其影響因素的實(shí)證研究[J].法制與社會(huì),2009,(1):131-132
[4]遲晨.KMV模型對(duì)我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的實(shí)證研究[J].海南金融,2010,(2):41-44