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摘要：近些年来，国际金融市场中各种金融衍生品的不断推出，同行业之间竞争的加剧都使得信用风险成为金融机构破产的主要原因之一，各国投资者均受到了前所未有的挑战。信用风险对经济的很多方面均产生了极大影响，甚至关系到一国宏观经济的正常运行以及全球金融市场的稳定发展。上市公司作为我国证券市场的重要组成部分，公司的信用风险的高低会影响我国国民经济发展。因此，学习借鉴西方国家先进的信用风险管理技术与方法，建立适合我国上市公司实际的信用风险度量模型，对于建立健全我国的信用管理制度、发展社会主义市场经济具有重大意义。全文对我国现有的修正后的KMV模型进行分析，并根据分析研究的结果，提出适当的建议。
关键词：KMV模型 信用风险上市公司
1008-925X(2012)O8-0088-02
1993年KMV公司开发了著名的KMV模型。KMV模型的基本原理是根据期权定价理论，把贷款看作是期权，采用核心分析工具预期违约率（Expected Default Frequency，EDF），对银行单笔贷款的信用风险进行量化分析。KMV模型使用的是公司的市场交易数据，因此它最适用于上市公司，因为这些公司的价值是由市场决定的。从国外学术界对KMV模型的系列有效性验证研究结果显示，该模型是有效的信用风险量化技术。巴塞尔银行监管委员会在2004年通过的《巴塞尔新资本协议》提倡使用内部评级法管理信用风险，并推荐使用KMV模型进行内部评级。然而，与国外发达的市场环境相比，我国金融市场还有待于进一步的规范和完善，因此KMV模型在我国的应用尚存在一定的局限。这主要表现为缺乏大量历史数据从而导致的模型中违约距离与预期违约率的映射关系难以准确获得。因此，基于上述局限，KMV模型还有待于根据我国实际情况作进一步的修正和完善。
（2）违约被定义为受信企业不能正常交付到期的本金和利息，而且被认为在企业的市场价值等于企业负债水平时就会发生。因为此时该企业即使将其全部资产出售也不能完成全部偿还义务，因而在概念上会发生违约。
（3）有关EDF的信息被包括在公司上市交易的股票的之中。因此只要分析公司的股票水平及其变化，就可以得到EDF，即与该公司进行信用交易所面临的信用风险。这一信用风险信息还可以随着股票交易的最新变化而不断更新。
（4）公司资产的市场价值从概念上被认为等于公司的股东权益及全部负债。因此，通过观察借款公司的股票以及公司债务的账面价值，KMV模型可以间接地衡量借款公司资产的市场价值。
（5）由于公司负债的账面价值的波动性可以被视为零，所以，资产市价的波动性可以被视为等于公司股票市价的波动性（方差或标准差），即通过观察股票市价的波动性可以得到公司资产价值的波动性。
图2-1中，检测设企业资产的市场价值是以资产净预期增长率增长并服从正态分布，则市值的均值线到所需偿还的公司债务价值线之间的距离即为违约距离DD(Distance to Default)。该模型认为当表示资产市值的均值线低于到所需偿还的公司债务价值线时，公司就会发生违约。在上图中，一年后(即τ=1)的资产市值分布曲线、直线τ=1以及公司的债务价值线以下所包围形成的面积（斜线阴影部分）即为公司在一年后预期将会发生违约的概率EDF，从图中可以看出，违约概率EDF的大小取决于负债价值线的位置以及资产市值分布曲线的形状。KMV公司通过对样本公司的研究表明，由于长期债务能够使得企业（即债务人）得到适当的缓和机会，因此当企业的资产价值达到总负债与短期负债之间的某一临界水平时，发生违约的可能性就会很大，从而，KMV公司认为实际违约临界值应该小于总负债的账面价值，也就是说资产市值低于总负债价值时并不是对实际违约概率的准确度量。通过大量的实证研究，KMV公司发现违约发生最频繁的临界点位于企业价值大于或等于短期负债加上50%的长期负债处，因而违约点的具体值可以通过以下公式计算得出：DPT=STD+0.5LTD(2-2)
其中，STD表示短期负债，而LTD则表示长期负债。
第一是股价计算的问题。由于我国上市公司的特殊性，虽然股权改革已经基本完成，但是在历史数据的采集过程中，一些上市公司的股权结构会涉及到国有股、法人股成分，而这些无法上市公开交易的非流通股的价值是无法从市场上直接得到的，从而会对结果产生影响。因此KMV模型在中国的资本市场的应用中应特别考虑非流通股的股价计算问题。
第二是关于违约点的选取问题。KMV公司原有违约点的选取在企业价值大于或等于短期负债加上50%的长期负债处，但是对于我国资本市场来说，不能盲目选用国外的经验值，而应该具体问题具体分析，建立使用与我国市场的适当数值。
首先是上市公司的股价计算问题。
根据KMV模型的检测设，企业的资产必须具备完全的流动性。对于我国的上市股票中，尚未完成股改前的股价获取涉及到非流通股的计算问题，非流通股的股价和流通股股价往往存在很大差异，因此不能简单地把非流通股的等同于与流通股的股价，否则计算出来的价值将无法真正地体现上市公司自身的价值。这说明在我国存在非流通股的情况下KMV模型应用的理论基础是无法成立，需要针对尚未完成股改前的阶段的历史数据对KMV模型进行修正。
其次是违约距离与违约率之间对应关系的建立问题。
由于违约距离与预期违约率之间存在着一一对应的关系，因此违约距离的大小可以在一定程度上反映公司的信用状况，我国学者在研究过程中均采用违约距离来代替违约率来评价企业信用风险的水平。
结论
信用风险作为金融风险中的重要风险之一，对于它的量化识别是十分必要的。作为信用风险的量化模型之一，KMV模型可以通过对期权定价模型的修正，使得模型能够更好的反映企业的性质，进而获得一种可行且准确的量化方法。随着我国对外开放程度的进一步提高，信用风险逐渐受到人们的重视，对于它的量化管理也成为我国金融管理领域的重点与难题，因此，KMV模型对于我国金融机构对信用风险的量化管理工作的意义重大。然而，想要在我国进行广泛应用和推广KMV模型还应在应用环境方面加以改进。
首先，我国应该逐步建立更加完善的信用违约数据库，加强对数据的管理。
现代信用风险评估模型是用科学的方法对数据进行加工、整理和挖掘的系统的数据处理过程，这是需要建立在大量的上市公司信用信息的历史数据基础之上的。然而，由于我国信用体系尚不甚完善，所积累的信用数据还不足以支持模型对庞大历史信息的要求，而且数据源在完整性、真实性等方面也存在着许多问题，特别是有关于违约率和违约事件方面的历史数据更是十分缺乏。这必然会制约我们对信用风险的定量分析以及对管理模型的研究，进而导致KMV模型在我国的应用面临诸多问题。
其次，完善我国上市公司的治理结构，加强对信息披露的监管。
KMV模型是直接使用上市公司的对外披露的数据对信用风险进行度量的，这就要求资本市场信息披露制度必须完善，上市公司必须严格按照规章操作，其必须真实、准确、及时地公布所规定披露的信息，只有这样才能真正发挥KMV模型的优势，才能使模型更加真实准确地度量上市公司的信用状况，这就需要监管机构不断完善和健全对资本市场的监管体制，从而提高
最后，加强对信用风险管理人才的培养，为模型的应用提供人才方面的支持与保障。
KMV模型不但有较深的理论基础，而且其在对信用风险进行度量的过程中也涉及道很多数理知识以及专业软件的应用，因此，这不仅需要我国风险管理人员自身增强对信用风险识别的敏感性，也需要相关机构与组织定期对风险管理人员进行培训，使他们能够熟悉模型的基本原理、框架结构及操作过程等知识，加强专业素质，更快更好地推广模型，使得对我国上市公司的信用风险的度量与管理工作能够更好地展开。
参考文献：
瞿东升, 张娟, 曹运发. KMV模型在上市公司信用风险管理中的应用. 工业技术经济, 2008,26(1)
都红雯, 杨威. 我国对KMV模型实证研究中存在的若干问题及对策思考. 国际金融研究, 2004, (11)
[3]李磊宁, 张凯. KMV模型的修正及在我国上市公司信用风险度量中的应用. 金融纵横, 2007, (7)
[4]宋志涛. 信用风险评价模型的综述. 当代经济, 2008, (4)
[5]朱志强, 杨红员, 尹恕好. 次贷危机引发的金融监管改革与启示. 华北金融, 2008, (8)
关键词：KMV模型 信用风险上市公司
1008-925X(2012)O8-0088-02
1、对我国上市公司信用风险的研究意义
上市公司是我国证券市场的重要组成部分，公司质量的高低、行为的规范与否及其财务状况的好坏将直接影响到我国证券市场的发展和投资者的利益，影响市场的发展源于：论文模板www.udooo.com
。我国进入市场经济的时间还不长，企业的信用意识不够强烈，违约风险普遍存在。上市公司信用风险的存在给我国经济发展带来了巨大的不良影响，它不仅降低了股市资源的配置效率，而且严重损害了投资者利益，不利于上市公司的可持续发展，成为上市公司发展的瓶颈之一，危害了股票市场的健康发展。因此，学习借鉴西方国家先进的信用风险管理技术与方法，建立适合我国上市公司实际的信用风险度量模型，对于健全我国的信用管理制度，构筑我国国家信用管理体系、发展社会主义市场经济具有重大意义。1993年KMV公司开发了著名的KMV模型。KMV模型的基本原理是根据期权定价理论，把贷款看作是期权，采用核心分析工具预期违约率（Expected Default Frequency，EDF），对银行单笔贷款的信用风险进行量化分析。KMV模型使用的是公司的市场交易数据，因此它最适用于上市公司，因为这些公司的价值是由市场决定的。从国外学术界对KMV模型的系列有效性验证研究结果显示，该模型是有效的信用风险量化技术。巴塞尔银行监管委员会在2004年通过的《巴塞尔新资本协议》提倡使用内部评级法管理信用风险，并推荐使用KMV模型进行内部评级。然而，与国外发达的市场环境相比，我国金融市场还有待于进一步的规范和完善，因此KMV模型在我国的应用尚存在一定的局限。这主要表现为缺乏大量历史数据从而导致的模型中违约距离与预期违约率的映射关系难以准确获得。因此，基于上述局限，KMV模型还有待于根据我国实际情况作进一步的修正和完善。
2、KMV模型的基本思路及基本原理
2.1 KMV模型的基本思路如下：
（1）该模型最主要的分析工具是预期违约率（Expected Default Frequency，EDF），是指受信企业在正常的市场条件下，在计划期内违约的概率。KMV公司目前发布5000家上市公司1-5年期的EDF数据。（2）违约被定义为受信企业不能正常交付到期的本金和利息，而且被认为在企业的市场价值等于企业负债水平时就会发生。因为此时该企业即使将其全部资产出售也不能完成全部偿还义务，因而在概念上会发生违约。
（3）有关EDF的信息被包括在公司上市交易的股票的之中。因此只要分析公司的股票水平及其变化，就可以得到EDF，即与该公司进行信用交易所面临的信用风险。这一信用风险信息还可以随着股票交易的最新变化而不断更新。
（4）公司资产的市场价值从概念上被认为等于公司的股东权益及全部负债。因此，通过观察借款公司的股票以及公司债务的账面价值，KMV模型可以间接地衡量借款公司资产的市场价值。
（5）由于公司负债的账面价值的波动性可以被视为零，所以，资产市价的波动性可以被视为等于公司股票市价的波动性（方差或标准差），即通过观察股票市价的波动性可以得到公司资产价值的波动性。
2.2 KMV模型基本原理
KMV模型是在B-S期权定价模型的基础之上，把违约的债务视为公司的或有权益，把公司的所有者权益和负债作为期权，而把公司资产当作标的资产，即把其所有者权益视做是看涨期权，而将其负债视作为看跌期权。该模型认为，企业违约的根本原因在于，当它的债务到期的时候，其资产的市场价值如果不足以偿还其所欠债务，即检测设当公司的资产价值(股票的市场价值加上债务价值)低于一定的水平时就会执行看跌期权，企业就会选择违约。而这一水平所对应的点也就是违约点DPT(Default Point)，即公司的资产价值小于其债务价值的点。见图2-1所示的KMV模型示意图。图2-1中，检测设企业资产的市场价值是以资产净预期增长率增长并服从正态分布，则市值的均值线到所需偿还的公司债务价值线之间的距离即为违约距离DD(Distance to Default)。该模型认为当表示资产市值的均值线低于到所需偿还的公司债务价值线时，公司就会发生违约。在上图中，一年后(即τ=1)的资产市值分布曲线、直线τ=1以及公司的债务价值线以下所包围形成的面积（斜线阴影部分）即为公司在一年后预期将会发生违约的概率EDF，从图中可以看出，违约概率EDF的大小取决于负债价值线的位置以及资产市值分布曲线的形状。KMV公司通过对样本公司的研究表明，由于长期债务能够使得企业（即债务人）得到适当的缓和机会，因此当企业的资产价值达到总负债与短期负债之间的某一临界水平时，发生违约的可能性就会很大，从而，KMV公司认为实际违约临界值应该小于总负债的账面价值，也就是说资产市值低于总负债价值时并不是对实际违约概率的准确度量。通过大量的实证研究，KMV公司发现违约发生最频繁的临界点位于企业价值大于或等于短期负债加上50%的长期负债处，因而违约点的具体值可以通过以下公式计算得出：DPT=STD+0.5LTD(2-2)
其中，STD表示短期负债，而LTD则表示长期负债。
3、对我国现有的修正后的KMV模型的分析
3.1 KMV模型在我国资本市场应用中的不足
KMV模型在中国的资本市场中的应用仍存在着以下几点不足之处：第一是股价计算的问题。由于我国上市公司的特殊性，虽然股权改革已经基本完成，但是在历史数据的采集过程中，一些上市公司的股权结构会涉及到国有股、法人股成分，而这些无法上市公开交易的非流通股的价值是无法从市场上直接得到的，从而会对结果产生影响。因此KMV模型在中国的资本市场的应用中应特别考虑非流通股的股价计算问题。
第二是关于违约点的选取问题。KMV公司原有违约点的选取在企业价值大于或等于短期负债加上50%的长期负债处，但是对于我国资本市场来说，不能盲目选用国外的经验值，而应该具体问题具体分析，建立使用与我国市场的适当数值。
3.2 修正后的KMV模型的分析
近年来，我国学者积极将该模型应用于中国资本市场信用风险研究中，并且针对以上几点不足之处，不断对模型进行调整，以期使其能够更加适用到我国市场环境中来，并且己经取得了一定的成功。但由于我国上市公司股改基本已经完成，因此，对于KMV模型在我国资本市场上应用的研究在数据上有待于进行相应的更新。首先是上市公司的股价计算问题。
根据KMV模型的检测设，企业的资产必须具备完全的流动性。对于我国的上市股票中，尚未完成股改前的股价获取涉及到非流通股的计算问题，非流通股的股价和流通股股价往往存在很大差异，因此不能简单地把非流通股的等同于与流通股的股价，否则计算出来的价值将无法真正地体现上市公司自身的价值。这说明在我国存在非流通股的情况下KMV模型应用的理论基础是无法成立，需要针对尚未完成股改前的阶段的历史数据对KMV模型进行修正。
其次是违约距离与违约率之间对应关系的建立问题。
由于违约距离与预期违约率之间存在着一一对应的关系，因此违约距离的大小可以在一定程度上反映公司的信用状况，我国学者在研究过程中均采用违约距离来代替违约率来评价企业信用风险的水平。
结论
信用风险作为金融风险中的重要风险之一，对于它的量化识别是十分必要的。作为信用风险的量化模型之一，KMV模型可以通过对期权定价模型的修正，使得模型能够更好的反映企业的性质，进而获得一种可行且准确的量化方法。随着我国对外开放程度的进一步提高，信用风险逐渐受到人们的重视，对于它的量化管理也成为我国金融管理领域的重点与难题，因此，KMV模型对于我国金融机构对信用风险的量化管理工作的意义重大。然而，想要在我国进行广泛应用和推广KMV模型还应在应用环境方面加以改进。
首先，我国应该逐步建立更加完善的信用违约数据库，加强对数据的管理。
现代信用风险评估模型是用科学的方法对数据进行加工、整理和挖掘的系统的数据处理过程，这是需要建立在大量的上市公司信用信息的历史数据基础之上的。然而，由于我国信用体系尚不甚完善，所积累的信用数据还不足以支持模型对庞大历史信息的要求，而且数据源在完整性、真实性等方面也存在着许多问题，特别是有关于违约率和违约事件方面的历史数据更是十分缺乏。这必然会制约我们对信用风险的定量分析以及对管理模型的研究，进而导致KMV模型在我国的应用面临诸多问题。
其次，完善我国上市公司的治理结构，加强对信息披露的监管。
KMV模型是直接使用上市公司的对外披露的数据对信用风险进行度量的，这就要求资本市场信息披露制度必须完善，上市公司必须严格按照规章操作，其必须真实、准确、及时地公布所规定披露的信息，只有这样才能真正发挥KMV模型的优势，才能使模型更加真实准确地度量上市公司的信用状况，这就需要监管机构不断完善和健全对资本市场的监管体制，从而提高
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资本市场的有效性，以确保历史数据的可靠性和准确性。最后，加强对信用风险管理人才的培养，为模型的应用提供人才方面的支持与保障。
KMV模型不但有较深的理论基础，而且其在对信用风险进行度量的过程中也涉及道很多数理知识以及专业软件的应用，因此，这不仅需要我国风险管理人员自身增强对信用风险识别的敏感性，也需要相关机构与组织定期对风险管理人员进行培训，使他们能够熟悉模型的基本原理、框架结构及操作过程等知识，加强专业素质，更快更好地推广模型，使得对我国上市公司的信用风险的度量与管理工作能够更好地展开。
参考文献：
瞿东升, 张娟, 曹运发. KMV模型在上市公司信用风险管理中的应用. 工业技术经济, 2008,26(1)
都红雯, 杨威. 我国对KMV模型实证研究中存在的若干问题及对策思考. 国际金融研究, 2004, (11)
[3]李磊宁, 张凯. KMV模型的修正及在我国上市公司信用风险度量中的应用. 金融纵横, 2007, (7)
[4]宋志涛. 信用风险评价模型的综述. 当代经济, 2008, (4)
[5]朱志强, 杨红员, 尹恕好. 次贷危机引发的金融监管改革与启示. 华北金融, 2008, (8)