摘 要：本文基于KMV模型運(yùn)用matlab軟件，測量具有區(qū)域性競爭優(yōu)勢的八家啤酒上市企業(yè)的違約距離和預(yù)期違約概率。并通過結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)啤酒企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)與其優(yōu)勢區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度并不完全相關(guān)，為中國商業(yè)銀行針對啤酒企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理提出可行性的建議。
關(guān)鍵詞：KMV模型 啤酒行業(yè) 信用風(fēng)險(xiǎn)管理
一． 引言
隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行業(yè)的信貸業(yè)務(wù)也在不斷擴(kuò)張，一方面是為了滿足宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)
展的需要，另一方面則是為了獲取利潤，增強(qiáng)銀行自身的競爭力。然而這樣的信貸擴(kuò)張卻存在著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。雖然中國銀行業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)測試和管理方面取得改革的初步性成果，但I(xiàn)MF指出中國“尚未對銀行業(yè)的新型風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管、風(fēng)險(xiǎn)測試和管理系統(tǒng)進(jìn)行壓力測試”,不良貸款的提前控制對于目前的中國來說并不簡單。由于中國的金融業(yè)起步較晚，發(fā)展并不成熟，銀行并沒有足夠的能力和相對較好的測量方法形成良好的風(fēng)險(xiǎn)管理體系。
啤酒行業(yè)的有一個(gè)典型的特點(diǎn)，即區(qū)域性色彩較濃，大多數(shù)啤酒企業(yè)由于擁有地方品牌而具有一定的區(qū)域優(yōu)勢。我國的啤酒市場不單單只有一個(gè)，而是三十一個(gè)，并且比較符合壟斷競爭的特點(diǎn)。但是成本高是啤酒行業(yè)的致命傷，這使得啤酒業(yè)整體利潤率低，再加上啤酒企業(yè)搶占市場引發(fā)的惡性競爭，即使是業(yè)內(nèi)最優(yōu)良的啤酒公司，其盈利能力與白酒公司仍有著明顯差距。2008年，據(jù)中國釀酒工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計(jì)表明，我國啤酒業(yè)中45％的企業(yè)處于虧損或微虧的邊緣，32％左右的企業(yè)保本，只有不到20％的企業(yè)發(fā)展良好，盈利空間較大。并且啤酒企業(yè)整個(gè)虧損率為31.9%，是全酒類行業(yè)中虧損率最高的。從中可見啤酒行業(yè)長期的信用風(fēng)險(xiǎn)較大。隨著啤酒業(yè)向金融機(jī)構(gòu)貸款頻率的增加和數(shù)額的加大，商業(yè)銀行對其信用風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)引起高度關(guān)注。
二．文獻(xiàn)綜述
KMV模型是目前金融界中比較流行的信用風(fēng)險(xiǎn)測量模型之一，由于其依托于期權(quán)理論，具有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)。大多數(shù)國內(nèi)外的學(xué)者都對模型的應(yīng)用做了實(shí)證研究，證實(shí)模型能夠較準(zhǔn)確的反映公司的信用狀況，對公司的違約風(fēng)險(xiǎn)由很好的指示作用。
國外的學(xué)者對其研究更加深入，大量的實(shí)踐證明KMV模型的有效性。Matthew Kurbat 和Irina Korablev（2002）基于美國上市公司的數(shù)據(jù)對KMV模型進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)預(yù)期違約率與歷史違約相一致，證明了KMV能有效運(yùn)用到實(shí)際測量中。Duffie等（2004）則通過對1980-2004年390000個(gè)美國公司的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行測量，得到最大似然估計(jì)下公司違約的條件概率，證明了KMV模型優(yōu)于其他模型。Douglas W. Dwyer 和Irina Korablev(2007)則對南美洲、歐洲和亞洲非金融公司進(jìn)行實(shí)證分析，表明不同時(shí)段不同地區(qū)的信用風(fēng)險(xiǎn)能通過KMV模型較好體現(xiàn)。Dan Rosen 和David Saunders(2010)也對行業(yè)、地區(qū)等因素對信用風(fēng)險(xiǎn)模型研究結(jié)果進(jìn)行研究，表明風(fēng)險(xiǎn)因子能提供信息幫助風(fēng)險(xiǎn)管理者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。
然而中國學(xué)者的分析主要以定性分析為主，定量的研究相對不足并且落后。但從目前的實(shí)證研究上看KMV模型在中國也能較好評估公司信用風(fēng)險(xiǎn)。薛峰等（2003）運(yùn)用KMV模型分析美國安然公司破產(chǎn)案，指出預(yù)期違約率的計(jì)算能一定程度上反應(yīng)公司的信用狀況，并分析了模型的運(yùn)用前景。馬若微（2006）證明了將KMV模型運(yùn)用到財(cái)務(wù)困境預(yù)警中完全可行，并且比較分析Logistic、Fisher等模型后得出KMV模型更有優(yōu)勢。劉竹林、何加寶（2010）通過對我國上市公司實(shí)證分析得出KMV模型能夠區(qū)分公司的信用狀況。陳敏等（2012）則是選取三十家公司度量預(yù)期違約概率，指出KMV模型能夠較好評估上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)，并為我國農(nóng)業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理提出可行性建議。
國外學(xué)者在對信用風(fēng)險(xiǎn)的研究中考慮了地區(qū)性因素，而我國在這一方面仍然空缺，實(shí)證中均未考慮這個(gè)問題。但大量的研究表明KMV結(jié)果能較為準(zhǔn)確反應(yīng)上市公司信用情況。本文將運(yùn)用KMV模型嘗試測量不同區(qū)域性代表的啤酒行業(yè)企業(yè)的預(yù)期違約概率，抓住啤酒行業(yè)地域性的特點(diǎn)對結(jié)果進(jìn)行分析，為金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)的控制提出關(guān)于地域上的考慮。
三． 理論模型
3.1KMV模型原理
KMV模型是美國風(fēng)險(xiǎn)管理公司KMV公司于1997年開發(fā)的一種估計(jì)企業(yè)違約概率的
預(yù)測模型。貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)是由債務(wù)人的資產(chǎn)市場價(jià)值和債務(wù)值所決定。在債務(wù)到期日，如果公司資產(chǎn)的市場價(jià)值高于公司債務(wù)值，則公司股權(quán)價(jià)值為其差值，若市場價(jià)值低于公司債務(wù)值，則其股權(quán)價(jià)值為0，公司發(fā)生違約。以違約距離DD表示企業(yè)資產(chǎn)市場價(jià)值期望值距離違約點(diǎn)DP的遠(yuǎn)近，距離越大，違約可能性越小，反之較大。從而可以計(jì)算期望違約概率EDF來判定企業(yè)違約的可能性，判定信用風(fēng)險(xiǎn)的大小。
由于企業(yè)負(fù)債可以看作是一份歐式看漲期權(quán)，可以利用Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式，根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)的市場價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值的波動性、到期時(shí)間、無風(fēng)險(xiǎn)借貸利率及負(fù)債的賬面價(jià)值估計(jì)出企業(yè)股權(quán)的市場價(jià)值及其波動性。
3.2模型假設(shè)
（1）金融交易無摩擦，沒有交易成本。無風(fēng)險(xiǎn)利率在到期日前不變
（2）標(biāo)的證券的交易連續(xù)進(jìn)行，且具有可分割性，價(jià)格變化服從ITO過程，即dV=μVdT+σVdω。V是標(biāo)的證券價(jià)格，常數(shù)μ為證券期望收益，σ是標(biāo)準(zhǔn)差，dω是標(biāo)準(zhǔn)維納過程。
（3）股票價(jià)格不服從對數(shù)正態(tài)分布
（4）模型的違約點(diǎn)DPT為公司流動負(fù)債加上長期負(fù)債的一半
（5）股權(quán)市價(jià)為基準(zhǔn)日收盤價(jià)和總股本的乘積
（6）借款人資產(chǎn)價(jià)值大于其債務(wù)價(jià)值時(shí)，借款人不會違約，反之，會違約
（7）采用理論上的預(yù)期概率代替公司的EDF
3.3KMV計(jì)算過程
（1）計(jì)算公司資產(chǎn)價(jià)值及其波動率（B-S期權(quán)定價(jià)公式）
在T時(shí)刻，公司債務(wù)為D，股權(quán)價(jià)值為E，資產(chǎn)市場價(jià)值為V，根據(jù)歐式看漲期權(quán)的定價(jià)公式：
聯(lián)立方程（1）（2）（3）（4）通過matlab中fsolve函數(shù)即可算得市場價(jià)值V和波動率
（2）計(jì)算違約距離
(3) 計(jì)算公司預(yù)期違約概率
由于資產(chǎn)價(jià)值服從正態(tài)分布，違約概率的理論值為：
四． 實(shí)證分析
4.1樣本選取
本文選擇具有地域優(yōu)勢的八家滬、深上市的啤酒公司作為研究對象，計(jì)算其2011年的
違約距離和預(yù)期違約概率。收集的樣本數(shù)據(jù)是股票從2011年1月到12月的日收盤價(jià)和總股本，以及樣本公司2011年末的流動負(fù)債、長期負(fù)債。
4.2計(jì)算過程
（1）計(jì)算期望股權(quán)價(jià)值以及股權(quán)價(jià)值年化波動率
期望股權(quán)價(jià)值=基準(zhǔn)日收盤價(jià)平均值*總股本
波動率=資產(chǎn)對數(shù)收益標(biāo)準(zhǔn)差
年波動率=波動率*(n為觀測值的個(gè)數(shù))
(2)計(jì)算違約點(diǎn)DP
DP=SD+0.5LD
其中SD為流動負(fù)債 LD為長期負(fù)債
（3）時(shí)間、無風(fēng)險(xiǎn)利率
由于本文選取數(shù)據(jù)為2011年，因此時(shí)期為一年，故T=1
無風(fēng)險(xiǎn)利率根據(jù)一年期定期存款利率計(jì)算，故r=3.5%
（4）違約距離與預(yù)期違約概率
根據(jù)理論模型通過matlab編寫KMV函數(shù)，輸入以上計(jì)算數(shù)據(jù)，得到資產(chǎn)市場價(jià)值、市場價(jià)值波動率、違約距離以及預(yù)期違約率(表一)。
表一：啤酒企業(yè)違約距離和預(yù)期違約率
來源：matlab
4.3實(shí)證結(jié)果分析
從最后的預(yù)期違約概率中可以看出，重慶啤酒和西藏發(fā)展的違約概率最大，有高的違約
風(fēng)險(xiǎn)，而青島啤酒和燕京啤酒的違約概率最小，違約風(fēng)險(xiǎn)較小。其余四家企業(yè)的違約概率居中，有一般的違約風(fēng)險(xiǎn)。
將結(jié)果與地域劃分聯(lián)系起來，從中可以發(fā)現(xiàn)沿海地區(qū)的違約風(fēng)險(xiǎn)較小，西部和西北部還是存在著較大的信用風(fēng)險(xiǎn)。這樣的情況大致與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相一致。企業(yè)的運(yùn)作受到地區(qū)宏觀因素的影響，自然受制于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度。但是也有不一致的地方，新疆、山東的經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，但違約風(fēng)險(xiǎn)仍然不大，并且內(nèi)蒙、廣西、湖北中部地區(qū)的違約風(fēng)險(xiǎn)也較小。這說明地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度并不能作為放貸的標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度與信用風(fēng)險(xiǎn)并不是完全一致。重慶啤酒雖然為十大啤酒品牌之一，在重慶市場上占據(jù)絕對優(yōu)勢，公司發(fā)展?fàn)顩r應(yīng)該良好，但仍然存在著巨大的信用風(fēng)險(xiǎn)。因此金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行放貸的時(shí)候要充分考慮到行業(yè)特色與區(qū)域，針對不同的貸款具體問題具體分析，不可以掉以輕心，輕而易舉的把貸款投放到長三角、珠三角等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。
