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KMV模型适用性研究.docKMV 模型适用性研究【摘要】随着金融危机的爆发, 越来越多的人们意识到风险管理的重要性。无论是投资者还是监管的政府机构, 都希望得到投资对象更为客观准确风险评价结果, 而对于企业而言, 完善自身的风险管理, 也是提升自身经营能力的必经之路。【关键词】 KMV 风险管理信用风险管理作为全面风险管理的最重要的内容之一, 一直是信用资产的买卖双方最关心的问题,而作为风险管理的核心- 风险度量,我们应该更加重视其在我国的投资管理中的价值。如何对信用风险进行及时、有效、全面和系统地进行度量, 选取怎么样的模型, 是先当今风险度量的最重要的问题。一、 KMV 模型概述(一)模型推导 KMV 模型的设定思路是将权益视为投资人对投资对象公司的出售的对公司价值的看跌期权,标的是公司的资产,执行价格是公司的债务价值, 选择权表现为违约或是不违约,则可以得出: ■■这样的公司股权价值波动性σa 与公司资产价值波动性σa 间存在理论上的关系: ■在公式中余下两个未知数:资产市场价值 A 及其波动性σa 。将两个等式联立,通过 matlab 迭代计算,可求出两个未知数。之后由公式: ■可以计算出违约距离 DD, 按照假设, 资产市值服从正态分布, 故而可以由违约距离计算得出违约概率。(二) kmv 模型的优缺点首先,相比之前的各种序数风险度量模型来说, KMV 作为基数模型更能体现风险的程度大小。如序数模型度量结果为 bbb 级别企业高于 bb级别企业, 但是能高多少, 序数模型并没有能力指出。而 KMV 的违约距离的计算能在数值上告诉我们风险的大小。其次, KMV 是对上市公司股票价格变动的研究, 很大程度上具有预测性、前瞻性, 因为股票价格是由供求关系决定的,不仅仅反应财务状况,还反应广泛投资者对公司的看法。 KMV 模型作为一种动态模型, 能够时刻反应投资对象的违约风险, 同时量化风险程度,具有较强的度量能力。同样, KMV 模型有一定缺点,由于 KMV 模型是建立在获取企业的股票数据基础上来计算违约概率的, 故而只能对上市公司起到度量作用,故而适用范围比较狭窄。 KMV 模型并没有对上市公司的其他债务、有无担保进行补充判断, 故而只是在股票市场上断章取义地进行风险度量,显得有失准确性。二、实证分析(一)对已有评级公司的实证分析 1. 数据结果。通过将两家电力公司的财务数据以及股价变动带入 KMV 模型,计算得出如下结果: 表1 已有评级公司的计算结果 2. 数据分析。通过计算出的概率, 凯迪电力为 , 华银电力为 ,证实了推测。市场对凯迪电力和华银电力的评级分别为 BBB- 和 BB+ ,表明了凯迪电力的信用等级更高,信用违约风险更小。(二)对没有评级的上市公司的实证分析 1. 数据结果。选取 20 家我国农业、制造业上市公司的财务数据进行研究, 分不同行业、总体的违约率均值以及 st 公司和非 st 公司的差异显著p 值。 2. 数据分析。有简单的均值可以看出, 无论是农业还是制造业,通过 KMV 模型测定的 st 公司的违约概率均值要大于非 st 企业的违约概率。其次由符号检验以及显著性检验, p=< 具有一定显著性, 两组样本存在显著性差异,说明 KMV 模型对 st 和非 st 企业有一定的鉴别能力。