商業銀行信用風險度量實證分析——以16家上市銀行為例

中國農業銀行青島分行 萬 言 四川省中砝稅務師事務所 李俐莎

一、文獻回顧

商業銀行的信用風險主要是指債權人因借款人由于各種原因不能還款或者不愿意還款而發生違約所產生損失的可能性。隨著金融業與金融市場的不斷創新和發展，金融市場的競爭日趨激烈，促使國內外的金融市場對信用風險的測量成為眾多學者研究的重點內容。

信用風險度量模型包括傳統測量和現代測量兩種。而常見的度量模型主要有以下幾種：ZETA模型、MDA模型、Z計分模型、Logit模型以及神經網絡模型屬于傳統測量模型；而目前最流行的也是研究最多Credit Metric模型、Credit Risk+模型、KMV模型、Credit Portfolio View模型、KPM模型等模型被歸類于現代測量模型。在西方，2000年就開始運用模擬的方式對信用風險的測量模型進行相關的研究和總結，Gordy和Crouhy（2000）等對相同時點即靜態的資產組合進行了相應的評估測量認為，通過不同模型對數據分析結果是接近的。同時，Nickell（2004）根據對風險測量模型進行了比較分析研究，主要針對實際資產的組合數據進行實證分析，但是結果驗證了模型對風險的評估的可能性不夠準確。與此相同的是，張宗益（2009）等針對重慶市的1000多家家貸款企業的信用風險對傳統模型和現代模型進行了相關的比較分析，數據來自重慶市的四家國有商業銀行。通過對數據進行分析，張宗益得出與Nickell（2004）相接近的研究結果，研究結論也顯示對風險的預測，靠模型來推導產生的效果顯著性較弱。另一種觀點是，1993年由美國KMV公司提出的KMV模型，即運用期權思想并且中間剔除了信貸檢測模型（Credit Monitor Model），目前在我國的實踐中顯示，KMV模型應用范圍最廣，主要原因歸于我國資本市場管理不斷的規范以及上市公司的市場價值和其內在價值不斷的接近，應用KMV模型的前提是資本市場的數據更加有效，同時對信息的對稱性要求更高。

KMV模型為學界及實務界普遍接受且應用廣泛，在國內新的金融發展特征出現以后，廣泛研究KMV模型有較強的理論意義和實務意義。眾所周知，KMV模型主要的理論依據是Merton期權定價理論，輸入變量采用的是企業股權的市場價值及其波動性，同時根據目標企業的負債狀況計算該企業的違約實施點，并以此計算出違約距離，接著根據違約距離和預期違約率的兩者之間的關系，得出企業的違約率，將違約率作為企業的信用風險。最近，在國內許多學者也開始對KMV模型根據中國市場進行的相關的理論和實踐研究，劉迎春（2004）等認同國外學者關于KMV模型的運用基礎是現代期權理論，在此基礎上對資本市場的相關披露信息進行預測，相關信息不包括市場中的歷史賬面報告，其做出的預測結果實際上更能反映資本市場中上市公司目前的的信用風險情況。但是劉迎春的研究也有其不足的地方，即對于非上市公司的應用效果非常差，主要針對上市公司。吳恒煜（2005）等認為KMV模型中的EDF指標主要是針對股票價格的實時數據的顯示，對公司信用風險的度量具有連續性。同時，KMV模型向相關的監管部門和投資者提供了可中較為可靠的信用分析測量模型；該模型的局限性在于我國資本市場中缺乏企業違約以及相關的破產的歷史數據，無法把違約距離和預期違約率之間進行相互轉化，從而影響了KMV模型在我國的廣泛運用。

綜述所述，對KMV模型的理論研究的文獻比較豐富，但是目前國內對KMV模型的實證研究相關文獻較少。因此，本文結合當前金融行業發展特點應用KMV模型，通過對所有國內上市銀行企業的股權價值及其波動性進行預測和估計，最后得出EDF指標損失的概率。

二、信用風險度量模型設定與變量選擇

第一，信用風險度量模型的介紹。在20世紀90年代，國內外一些金融機構開始了對企業信用風險進行了相關的技術研究，主要研究一些新的信用風險度量模型，主要包括如KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Rist+模型等。現代風險測量模型是以金融市場中理論風險測量為分析的基礎，同時把數理統計的方法和系統工程的研究方法等加入了該模型中，主要是針對商業銀行所面臨的風險進行分析、識別、測量和監控。KMV模型是于1989年由KMV公司提出的，主要提供信用風險管理等服務，該模型是根據股票市場中的股票價格為基礎進行信用風險的測量。KMV模型又稱為信用監控模型（Credit Monitor），是根據期權定價理論對股權進行估算的一種信用監管模型，通過分析上市公司股權價值即企業內在價值的波動性，來預測上市公司發生違約的可能性，其應用對象是上市公司，上市公司的數據較容易取得。

根據KMV模型，對相關指標進行定義：公司的總價值為企業的股權價值（所有者權益）加上債務價值，根據資產負債表顯示，當公司總價值大于該企業的負債時，這部分債務債權人會得到全額的償還，而股東將得到剩余部分的價值；當公司總價值低于債務價值時，即資不抵債時，公司就無法償還債務，即會出現違約現象，此時，股東價值為零甚至負數。所以，如果公司總資產低于一定數值，則會存在對股東、債權人違約的風險。這時，對應的公司總價值被設為公司違約點，也就是公司資產價值與負債價值相等時的點。

模型假設在某一特定的時期內，公司資產總價值服從的分布特征，通過企業總資產的期望值（E）與標準差（波動率）來描述。企業未來資產價值的均值與企業負債的賬面價值之間的差額設定為違約距離（Distanceto Default）。確定預期違約率與違約距離之間的對應線性關系，即用違約距離來表示違約率，建立函數關系，估計相應的違約率。預期違約率表示在一定時期內，在正常市場環境下企業可能發生違約行為的概率。KMV模型的假設條件是，當企業未來資產價值的均值低于企業所要償付負債的賬面價值時，就會發生違約。由于無法精確判斷貸款企業是否會發生違約現象，只能估計違約的風險，即違約可能性的大小。

第二，KMV模型中參數的估計。具體如下：

一是公司股票價值的估計。本文采用的是上市銀行為研究對象，并假設這16家上市銀行的資產價格在一定時間內是不變的。Merton的模型中，假設持有公司的股權與持有一份公司的看漲期權是等價的，那么公司債務的價值也就是最終該期權的執行價格。

看漲期權：max{Sr-x，0}

股權價值：Sr=max{Vr-Dr，0}

其中Sr為股權價值，Vr為公司價值，Dr為債務價值。

由看漲期權定價原理可估算股權價值：

二是公司資產價值V和其波動性σv的估計。對于上市公司，本文認為其所有者權益的市場價值體現為其股票市場價值。但是，由于在我國上市公司中有流通股與非流通股之分，流通股的價值時隨著市場價值的變化而變化，而非流通股相對比較穩定，故需要對企業的所有者權益的市場價值進行加權，即：

公司凈資產的市場價值=流通股價值+每股凈資產*（總股本-流通股股數）

本文假定目標企業股票價格指數服從對數正態分布，因此使用傳統靜態模型對其上市銀行公司股票波動率（標準差）進行估算。因此股票日收益率可表示為：

μi＝ln（Si／Si-1）其中，Si表示第i天股票的收盤價。

最后，可以通過以下方法將每日波動率換算為年波動率，即：資產年波動率＝資產日波動率×250^2

三是對違約點（Default Point，DPT）和違約距離（Default to Distance，DTD）進行估計。根據公司總資產V、波動性σv、公司長期負債、短期負債和股權價值的估算公式，以及公司股票價格和負債的賬面價值來估計公司總價值。基于KMV模型相關理論，可以使用公司資產作為標的資產、負債賬面價值作為執行價格、負債償還日為到期日的看漲期權來衡量公司股權價值。這時，如果資產的市場價值大于負債的賬面價值時，負債的賬面價值也即違約點DP，那么企業執行該期權，即不違約；反之如果負債的賬面價值大于資產的市場價值，企業選擇放棄該期權（即違約），而在違約點，公司貸款債務恰好能夠被公司價值抵償。

DPT=STD+0.5LTD＝短期負債＋長期負債/2

DTD=（V-DPT）/（V*σv）表示要到達違約點，資產價值需要下降的程度（下降比率相對于標準差的倍數）

四是預期違約率的估計。確定違約距離與預期違約率之間的對應關系（將預期違約率表示成違約距離的函數，用來預測違約率）EDF=〔1-DTD〕*100%。

三、實證分析

第一，樣本選取。本文以我國滬深股市的銀行業作為研究樣本，運用實證研究的方法對信用風險度量模型進行測量：

銀行業一直是中國金融業的領先行業，中國證監會對銀行業的監督嚴格，銀行業關系著中國的國計民生。同時，中國商業銀行上市的本身并不多，因此本文從滬深兩市中共選取了16家上市銀行，如表1所示：

表1

第二，實證分析。求出前面參數估計的基礎上，將前面的數據代入Excel表，對資產價值及其波動率進行求解。并根據公式EDF=〔1-DTD〕*100%，計算出各個企業的預期違約概率。如表2所示：

表2

通過分析，得出以下結論：從EDF值的結果來看，各大銀行的違約概率很大，即公司的資產99%的來源于負債，公司幾乎沒有權益資產。結果顯示銀行業整體存在較大的違約風險。如農業銀行和工商銀行的違約概率超過100%，預示著如果出現擠兌想象，各大銀行也將面臨著倒閉破產。

從表2中可以看出，股份制銀行的違約概率要小于四大國有控股銀行的違約概率。如果沒有進行股份制改革，將不會出現各大地方性股份制銀行，也不會再銀行業產生競爭，國有控股銀行的違約概率將更大，在此也充分體現了股份制改革取得的成效。

四、結論與建議

KMV模型是信用風險測量模型中在我國商業銀行的應用效果具有較大的優越性，然而，KMV模型是建立在資本市場有效性的假設前提下的，并且估價的波動性能夠反映公司的實際價值，因此，KMV模型在我國完全應用還有一定的局限性。主要表現在：

首先，由于我國的資本市場還不夠完善，對于模型中所需要的指標參數存在不穩定的情況。比如對非流通股價值評估問題，我國資本市場中存在非流通股的問題，由于KMV模型在西方國家產生，并適用于該市場，而西方國家的上市公司中不存在非流通股的現象。在我國應用KMV模型確定違約點，必須根據我國的國情來確定，不能照搬西方國家市場中關于違約點設定的方式和方法。

其次，對于預期違約率的估計不夠準確，而且預期違約率的估計只能在上市公司中應用，對于非上市公司的違約率不能直接預測。運用KMV模型對預期違約率進行估算，是根據違約距離與違約率之間的對應關系來估計違約產生的概率。由于中國的銀行業上市較晚，對于取得銀行中的歷史數據具有一定的困難，而且把違約距離轉換成違約率具有一定的難度。并且，宏觀經濟的不斷變化，在我國金融市場建立相應函數關系也是不太適宜的。

最后，由于我國信用管理體系剛剛建立，還需不斷的完善與改進，不能對所有企業的信用進行技術監督管理。應當加強以下方面的工作：一是加強對金融市場的強有力監督，保證所獲取數據的真實和完整。對于信用測量模型而言，樣本數據的真實性和有效性是至關重要的。而KMV模型的信用風險估計主要是直接利用上市公司的數據，這就要求上市公司披露的信息必須及時、準確、有效，如果不這樣做，KMV模型反映上市公司的信用狀況的能力就會受損。二是盡快建立信用違約風險數據庫。建立違約距離與預期違約率之間的喊聲關系，必須有全面而又統一的數據庫。我國在信用風險管理領域的一個重大缺陷就是違約數據庫的缺乏，從而無法準確完整的建立兩者的函數關系，嚴重制約著銀行業等金融領域的信用分析度量模型的準確性。由于我國市場經濟發展的時間只有20年左右，并且商業銀行體制也剛剛建立，而違約率的數據庫的建立需要長期的積累。因此，應對現有數據和原始存在的數據進行整合，為構建我國違約距離和預期違約率之間的函數關系奠定基礎。三是加大對銀行業的監管。首先要發揮銀監會和中國人民銀行的監督管理職責。由于中國人民銀行是我國銀行中的銀行，并且建立商業銀行間客戶信息數據的共享成為了人民銀行的職責，特別是違約率較高的客戶信息的共享，避免出現不同商業銀行而同一客戶的信用風險的現象。其次，各大銀行間應加強各種的風險管理意識，設立相應的風險評估管理部門，對各項貸款進行評估評，并及時對企業貸款進行跟蹤調查，如果發現貸款回收困難時，應及時做好應急措施，使損失降低到最小程度。

［1］吳軍、張繼寶：《信用風險量化模型比較分析》，《國際金融研究》2004年第8期。