KMV模型又稱Credit Monitor模型，是美國KMV公司于1997年建立的用來估計借款企業(yè)違約概率的方法，它是把Black and Scholes期權(quán)定價模式和Merton債務(wù)定價理論作為理論基礎(chǔ)，該方法主要是從借款企業(yè)所有者的角度考慮貸款歸還的問題。

　　摘　要：信用風(fēng)險一直是金融市場面臨的主要風(fēng)險之一，因此，尋找一種科學(xué)合理的信用風(fēng)險度量方法就顯得尤為緊迫了。筆者經(jīng)過長期學(xué)習(xí)實踐發(fā)現(xiàn)，KMV模型通過量化的方式對上市公司的信用風(fēng)險進行計算，其結(jié)果更加科學(xué)理性，有利于投資者及時采取措施規(guī)避相應(yīng)風(fēng)險。

　　關(guān)鍵詞：金融類論文發(fā)表,KMV模型,信用風(fēng)險,質(zhì)量研究

　　一、KMV模型概述

　　KMV模型首先假定公司股權(quán)看漲，然后以公司資產(chǎn)為標的，以債務(wù)為執(zhí)行價格。在債務(wù)到期日，如果公司資產(chǎn)的市場價值高于公司債務(wù)值，即違約點，此時公司股權(quán)價值就是其資產(chǎn)市價與債務(wù)值的差額。相反，如果公司資產(chǎn)市場價值低于違約點，則表明企業(yè)將發(fā)生違約，此時公司需要變賣所有資產(chǎn)償債，股權(quán)價值歸零。需要強調(diào)的是，該模型通過所謂“違約距離”(筆者會在下文具體論述)反應(yīng)企業(yè)違約可能性大小。對于歐美等較發(fā)達的資本市場，信用體系建設(shè)較完善，長期以來收集了大量違約數(shù)據(jù)以供分析借鑒，因此，違約距離與最終的違約概率之間有著比較可靠地對應(yīng)關(guān)系。然而我國資本市場開放較晚，KMV模型引入時間較短，缺乏歷史數(shù)據(jù)，很難單純依靠違約距離判斷某一上市公司的違約風(fēng)險。

　　二、我國KMV模型研究現(xiàn)狀

　　我國對于KMV模型的研究時間較晚，目前主要集中在理論研究、實用性研究、參數(shù)修改。理論方面，代表論文主要是2002年王瓊與陳金賢發(fā)表的《信用風(fēng)險定價方法與KMV模型研究》;實用性研究方面，翟東升、張娟、曹運發(fā)等人通過對上市公司的分析得出KMV模型是可以有效的區(qū)分ST公司和非ST上市公司;參數(shù)修改方面，魯煒、趙恒衍和劉冀云等人發(fā)現(xiàn)可以通過KMV模型計算股權(quán)價值波動率。雖然我國對于KMV模型研究取得了階段性的進步，但是不可否認和歐美國家相比目前還處在初級階段，大多缺少突破性的理論研究成果，而且在實踐中仍舊缺乏應(yīng)用性經(jīng)驗。

　　三、KMV模型具體操作原理

　　1.計算違約點(DP)

　　根據(jù)Black-Sholes期權(quán)定價理論，公司資產(chǎn)的價值就是公司債務(wù)的期權(quán)，當(dāng)資產(chǎn)價值低于二分之一公司負債時，將視債務(wù)人違約，此時DP=CL+0.5LL(CL為短期負債，LL為長期負債)。

　　2.計算違約距離(DD)

　　違約距離是企業(yè)資產(chǎn)在未來市場價值的期望值到違約點間距離，需要注意的是資產(chǎn)市場價值通常由標準差的倍數(shù)表示。此時，DD=(V-DP)/(δV V) (V為公司資產(chǎn)價值，δV為資產(chǎn)價值波動率)。從數(shù)學(xué)公式上看，DD的值越大，說明資產(chǎn)的期望價值與違約邊界的距離相對資產(chǎn)價值波動的標準差越大，即違約距離與信用安全性呈正相關(guān)關(guān)系。

　　3.計算違約率(EDF)

　　正如筆者前文所說，我國缺乏相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，單純依靠違約距離判斷某一上市公司的違約風(fēng)險的可操作性一直受到業(yè)內(nèi)人士質(zhì)疑。在這里，筆者認為可以采用理論預(yù)期違約率替代。具體講，首先假定上市公司的資產(chǎn)價值是服從正態(tài)分布的，然后可以得出EDF=1-N(DD)。

　　四、KMV模型存在的問題及改進策略

　　1.KMV模型存在的問題

　　第一，在實際操作過程中筆者發(fā)現(xiàn)KMV模型對公司資本結(jié)構(gòu)假設(shè)過于簡單。因為上市公司的開放性，公司的資本結(jié)構(gòu)并非一成不變，它往往會隨著配股、分紅、再融資等等原因?qū)е沦Y本結(jié)構(gòu)發(fā)生較大變化，進而影響KMV模型最終計算結(jié)果的可靠性。第二，由于我國資本市場目前信用體系并不健全，上市公司缺乏相關(guān)違約信息數(shù)據(jù)庫，因此現(xiàn)階段DD只能是約等于EDF，最終信用風(fēng)險度量的精度無疑會打折扣。第三，筆者在第三部分提到，EDF的計算公式的得出是基于資產(chǎn)收益正態(tài)分布的假設(shè)，可操作性相對欠缺。第四，由于KMV模型中并沒有考慮利率問題，換言之其隱含條件是假定利率恒定，一方面這在實際操作中是不可能的，另一方面隨著上市公司的國際化或者業(yè)務(wù)拓展、投資人變更等原因，利率問題對于企業(yè)日常經(jīng)營產(chǎn)生的影響會日益加大。

　　2.KMV模型改進策略

　　一方面我國要深化資本市場信用體系建設(shè)，加快信用數(shù)據(jù)庫建設(shè)，為KMV模型提供完善的數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ);另一方面通過對KMV模型本身的技術(shù)型修改使之更加適應(yīng)我國資本市場發(fā)展。例如針對目前數(shù)據(jù)信息采集不全問題，可以間接通過非流通股股數(shù)乘以每股凈資產(chǎn)得到上市公司非流通股的股權(quán)價值;針對KMV模型精度問題，可以引入了公司資產(chǎn)價值增長率以最大程度上減少誤差;等等。

　　五、KMV模型與Credit Metrics模型在上市公司信用風(fēng)險評估效益的比較

　　在國際資本市場上，KMV模型與Credit Metrics模型是比較主流的兩種信用風(fēng)險管理模型。二者都在在金融機構(gòu)從事授信業(yè)務(wù)的過程中扮演者至關(guān)重要的角色，同時，對于其他專業(yè)投資者來說這兩種模型對于上市公司的信用風(fēng)險把控也有很重要的參考價值。但是，在具體操作過程中我們不難發(fā)現(xiàn)二者再設(shè)計支出的思路是有很大差異的，在這里筆者將進行詳盡論述，幫助相關(guān)使用人員更好地認識KMV和Credit Metrics的建模本質(zhì)。

　　1.基本分析方法的差異

　　KMV模型主要是上市公司在股票市場上的股價變動信息出發(fā)，通過對前程后繼的信息的分析以及相關(guān)數(shù)據(jù)計算來實現(xiàn)對于信用風(fēng)險的度量;Credit Metrics模型更加注重企業(yè)間信用狀況的對比關(guān)系，采用組合投資分析法實現(xiàn)對于信用風(fēng)險的度量。換言之， KMV模型側(cè)重的是縱向的分析思路，以時間軸為線索但缺乏對于企業(yè)信用相關(guān)性的考量;Credit Metrics模型側(cè)重的是橫向的分析思路，以企業(yè)間的信息狀況為線索但缺乏前程后繼性。

　　2.參數(shù)性質(zhì)的差異

　　KMV模型通過EDF指標對股票市場價格進行實時監(jiān)控，因此其分析結(jié)果更多的是反應(yīng)投資者對于上市公司預(yù)期收益的綜合考量，因此其參數(shù)及結(jié)果是一種forward-looking即向前看的屬性;相反，Credit Metrics模型通過對該企業(yè)信用評級變化及其概率的分析，即其參量主要來自非實時的歷史數(shù)據(jù)，因此其參數(shù)及結(jié)果是一種backward-looking即向后看的屬性。

　　3.動態(tài)模型與靜態(tài)模型的差異

　　正如筆者前文所說，KMV模型的建模思路是從股票市場價格角度出發(fā)，這使得該模型可以根據(jù)股票價格實時更新，在對短的時間內(nèi)反應(yīng)出上市公司的信用狀況，換言之，基于KMV模型的信用風(fēng)險度量方法是一種動態(tài)方法;相反，Credit Metrics模型的建模思路是從企業(yè)信用評級出發(fā)，參考信息更新速度慢，具有一定的滯后性，而且Credit Metrics模型的最終分析結(jié)果會在一段時間內(nèi)保持不變，因此從這一角度將，基于Credit Metrics模型的信用風(fēng)險度量方法是一種靜態(tài)方法。

　　4.衡量法的差異

　　KMV模型中的EDF指標本質(zhì)上是一種針對市場風(fēng)險的基數(shù)衡量法，它既可以從“性”上反應(yīng)上市公司風(fēng)險水平的高低，又可以從“量”反應(yīng)這種風(fēng)險差異的程度，為投資者進一步的經(jīng)濟決策提供更加精準可靠地數(shù)據(jù)支持;Credit Metrics模型大多采用信用評級分析法，其本質(zhì)是一種序數(shù)衡量法，相較于前者，它更加側(cè)重對于“性”即風(fēng)險水平高低順序的把控。

　　六、總結(jié)

　　通過筆者以上的分析和介紹，我們不難發(fā)現(xiàn)，KMV模型更適合于針對于上市公司的信用風(fēng)險度量。首先，上市公司面向公眾，要對廣大投資者，尤其是中小投資者負責(zé)，因此對于上市公司的信用風(fēng)險度量意義更大，影響更加深遠。其次，上市公司的股價在股票市場可以得到實時反映，且其有義務(wù)對公眾進行定期和不定期的信息公布，這也為KMV模式的信用風(fēng)險度量提供了便利。當(dāng)然，在這里筆者并不是否定Credit Metrics模型作用，而是說針對上市公司這一特定目標KMV模型更具優(yōu)勢。但是在具體操作過程中，我們還需根據(jù)具體情況將二者結(jié)合起來使用，以提高信用風(fēng)險度量的可靠性。

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