基于所有制差異的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)比較研析
——以供給側(cè)改革題材企業(yè)為例

□ 杭州 孔一超 沈初陽(yáng)

近年來，在經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”的大環(huán)境下，供給側(cè)改革題材股越來越被投資者所關(guān)注。然而在供給側(cè)改革概念股中有接近百分之六十的上市公司擁有國(guó)資背景。而隨著國(guó)企市場(chǎng)化改革的推進(jìn)，曾經(jīng)靠國(guó)家信用背書的國(guó)資上市公司如今也面臨著經(jīng)濟(jì)下滑，行業(yè)不景氣等因素帶來的企業(yè)信用降低所引起的退市風(fēng)險(xiǎn)。近期，多家擁有國(guó)資背景的企業(yè)由于經(jīng)營(yíng)不善、缺乏債務(wù)清償能力等問題被摘牌退市，如＊ST昆機(jī)以及＊ST吉恩成為2018年第一批退市股票，而這兩家上市公司都有地方國(guó)資背景，由此可見，國(guó)資背景如今并不能成為“僵尸”企業(yè)免于退市的“免死金牌”。因此，本文將利用修正后的KMV模型，以供給側(cè)改革板塊的上市公司為研究樣本，從所有制差異的視角出發(fā)，對(duì)供給側(cè)改革概念上市公司進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量和分析，以給投資者提供一個(gè)相對(duì)可行的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高投資者風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，規(guī)避盲目投資。

一、KMV模型原理

KMV模型源于BSM期權(quán)定價(jià)模型的研究，將公司股權(quán)看作歐式看漲期權(quán)，該期權(quán)以公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值為標(biāo)的，以公司債務(wù)為執(zhí)行價(jià)格。當(dāng)企業(yè)債務(wù)到期時(shí)，若企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值低于企業(yè)所需償還的負(fù)債面值，則認(rèn)為企業(yè)將會(huì)發(fā)生違約；若企業(yè)的資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值高于企業(yè)的債務(wù)面值，則公司的違約風(fēng)險(xiǎn)較小。

根據(jù)該模型原理，企業(yè)的股權(quán)價(jià)值為：

聯(lián)立（1）和（2）在通過MATLAB軟件進(jìn)行迭代技術(shù)編程求解，可以求出公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)率。

違約點(diǎn)DP為公司違約時(shí)的資產(chǎn)價(jià)值，通過違約點(diǎn)DP，公司資產(chǎn)價(jià)值以及公司資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率可以求出公司的違約距離DD，公式為：

由于中國(guó)的歷史違約數(shù)據(jù)缺乏，違約距離和違約概率之間的映射關(guān)系無法實(shí)現(xiàn)，因此，本文直接用違約距離來衡量上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)大小。

二、參數(shù)設(shè)定

根據(jù)上述的KMV模型原理，本文所需要的參數(shù)如下：

則上市公司股票的日波動(dòng)率為：

3.違約點(diǎn)DP。傳統(tǒng)的KMV模型將違約點(diǎn)設(shè)置為上市公司短期債務(wù)加上長(zhǎng)期債務(wù)公司的一半，即違約點(diǎn)DP=流動(dòng)負(fù)債＋0.5×非流動(dòng)負(fù)債。但是，傳統(tǒng)KMV模型違約點(diǎn)的計(jì)算公式忽略了上市公司行業(yè)的差異性，并且該違約點(diǎn)計(jì)算公式是根據(jù)美國(guó)市場(chǎng)情況得出的，并不能較好應(yīng)用于中國(guó)的上市公司研究。因此，本文根據(jù)以往的模型修正方法，通過回歸的方法對(duì)違約點(diǎn)進(jìn)行修正，得到適用于樣本研究的違約點(diǎn)計(jì)算公式。

4.債務(wù)面值D。本文采用的債務(wù)面值為上市公司的總負(fù)債，即債務(wù)面值=流動(dòng)負(fù)債＋非流動(dòng)負(fù)債。

5.無風(fēng)險(xiǎn)利率r。本文使用的無風(fēng)險(xiǎn)利率為中國(guó)人民銀行公布的每月的一年期國(guó)債利率的均值，即r=0.033。

6.債務(wù)償還期限t。根據(jù)以往的文獻(xiàn)研究，通常將時(shí)間期限t設(shè)置為1年，因此，本文同樣采用相同的時(shí)間期限，即t=1年。

三、實(shí)證分析

1.違約點(diǎn)的修正及檢驗(yàn)。本文根據(jù)已有文獻(xiàn)中對(duì)違約點(diǎn)計(jì)算公式的修正方法，重新對(duì)違約點(diǎn)DP的計(jì)算公式進(jìn)行修正，DP=α×流動(dòng)負(fù)債＋β×非流動(dòng)負(fù)債 。以往文獻(xiàn)中，多數(shù)學(xué)者將近幾年被ST或者被＊ST的上市公司的總資產(chǎn)，流動(dòng)負(fù)債和非流動(dòng)負(fù)債進(jìn)行回歸得到違約點(diǎn)DP計(jì)算公式的系數(shù)。由于本文所研究的樣本上市公司中ST或者＊ST的上市公司數(shù)目較少，而樣本公司大多數(shù)為制造業(yè)上市公司，因此本文另選40家ST或者＊ST的制造業(yè)上市公司進(jìn)行回歸得到違約點(diǎn)計(jì)算公式系數(shù)。根據(jù)回歸結(jié)果可得：DP=0.847×流動(dòng)負(fù)債＋1.918×非流動(dòng)負(fù)債，在回歸結(jié)果中，調(diào)整后的可決系數(shù)R2為0.9792，各個(gè)解釋變量的 t 統(tǒng)計(jì)量都顯示顯著，因此可以判定該擬合結(jié)果較好，由此判斷建立的回歸模型是合理的。

為了與傳統(tǒng)的KMV模型中的違約點(diǎn)計(jì)算公式進(jìn)行比較，本文利用獨(dú)立樣本均值 t 檢驗(yàn)的方法來對(duì)修正后的違約點(diǎn)計(jì)算公式和傳統(tǒng)的違約點(diǎn)計(jì)算公式進(jìn)行比較分析。分別選取30只ST或者＊ST的上市公司以及30只正常上市公司作為兩組檢驗(yàn)樣本（分別將兩樣本組稱為正常組和異常組），比較在不同違約點(diǎn)計(jì)算公式下的差異。該檢驗(yàn)過程在STATA軟件中進(jìn)行，檢驗(yàn)結(jié)果如下：

表1 違約距離 t 檢驗(yàn)（違約點(diǎn)公式比較）

由表1可知，在傳統(tǒng)的違約點(diǎn)計(jì)算公式下，正常公司組與異常公司組的違約距離均值差為0.278而 t 統(tǒng)計(jì)量為1.564，P值為0.129，正常公司組與異常公司組的違約距離差異并不明顯。而在修正的違約點(diǎn)計(jì)算公式下，正常組公司和異常組公司的違約距離差值上升到了0.488，并且 t 統(tǒng)計(jì)量提高到了2.533，P值顯示為0.017，說明在5%的置信水平下，異常組和正常組公司的違約距離具有明顯的差異。由此可以說明，修正后的違約點(diǎn)計(jì)算可以更有效地識(shí)別出ST公司與非ST公司。

2.樣本公司選取。本文所選取的樣本公司均為供給側(cè)改革概念板塊中的上市公司。考慮到數(shù)據(jù)計(jì)算的準(zhǔn)確性，選取的樣本公司均只在我國(guó)大陸A股上市，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文刪除數(shù)據(jù)缺失的上市公司，最后，一共選取56家上市公司為研究樣本。在所選的樣本上市公司中，按是否具有國(guó)資背景劃分，可分為33家具有國(guó)資背景的上市公司以及23家非國(guó)資背景的上市公司。

以2017年的年報(bào)數(shù)據(jù)，利用公式：股權(quán)價(jià)值=流通股市場(chǎng)價(jià)值＋每股凈資產(chǎn)×非流通股股數(shù)，分別計(jì)算具有國(guó)資背景的樣本公司的股權(quán)價(jià)值以及不具有國(guó)資背景的樣本公司的股權(quán)價(jià)值。

在計(jì)算股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率時(shí)，先根據(jù)2017年的樣本公司股票的日收盤價(jià)計(jì)算出每日的收益率，根據(jù)樣本標(biāo)準(zhǔn)差公式計(jì)算出樣本公司的股票日波動(dòng)率，再以一年250個(gè)交易日，利用公式計(jì)算出樣本公司股票的年度波動(dòng)率，即為樣本公司的年化股權(quán)波動(dòng)率。

利用2017年年報(bào)中的流動(dòng)負(fù)債總計(jì)加上非流動(dòng)負(fù)債總計(jì)來計(jì)算樣本公司的債務(wù)面值。根據(jù)計(jì)算得出的結(jié)果結(jié)合債務(wù)期限t=1以及無風(fēng)險(xiǎn)利率r=0.033通過迭代求解可以得到樣本公司的資產(chǎn)價(jià)值以及資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率。

違約點(diǎn)DP的計(jì)算利用上文所述的修正后的違約點(diǎn)計(jì)算公式：DP=0.847×流動(dòng)負(fù)債＋1.918×非流動(dòng)負(fù)債來得到樣本公司的修正后違約點(diǎn)。

4.樣本組均值 t 檢驗(yàn)。為了更加精確地對(duì)比兩組樣本公司信用風(fēng)險(xiǎn)的差異，本文將供給側(cè)改革概念股中具有國(guó)資背景的上市公司違約距離與非國(guó)資背景上市公司違約距離進(jìn)行獨(dú)立樣本均值 t 檢驗(yàn)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理來進(jìn)行兩組樣本違約距離之間的差異分析，檢驗(yàn)過程在STATA軟件中進(jìn)行，具體結(jié)果如下：

表2 樣本違約距離組均值 t 檢驗(yàn)

從表2中可以看出，兩組樣本公司的平均違約距離差為0.608，t 值統(tǒng)計(jì)量為1.876，在10%的置信水平下，拒絕兩組樣本公司違約距離差異為0的原假設(shè)，該結(jié)果顯示兩組樣本之間的違約距離具有一定的差異，從而可以說明兩樣本組之間的信用風(fēng)險(xiǎn)是不一致的。而在5%的置信水平下，接受非國(guó)資背景樣本上市公司的違約距離比具有國(guó)資背景樣本上市公司的違約距離大，說明從統(tǒng)計(jì)意義上來說，供給側(cè)改革概念股中具有國(guó)資背景的上市公司的違約風(fēng)險(xiǎn)要大于非國(guó)資背景的上市公司。

四、結(jié)論

對(duì)于本文的研究結(jié)果，可從以下幾方面進(jìn)行分析。首先，從融資約束角度來講，相對(duì)于民營(yíng)企業(yè)，具有國(guó)資背景的企業(yè)所面臨的融資約束力度較小。因此，更容易從銀行等金融機(jī)構(gòu)獲得借款，導(dǎo)致其負(fù)債率相對(duì)較高。其次，具有國(guó)資背景的上市公司普遍存在盲目擴(kuò)張的行為，增加自身風(fēng)險(xiǎn)。再其次，從代理問題的角度分析，國(guó)資企業(yè)代理人的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)與其報(bào)酬并無直接關(guān)系，在這種情況下代理人有可能損害所有者或企業(yè)利益來達(dá)到自己個(gè)人的目的。從市場(chǎng)機(jī)制方面來說，我國(guó)供給側(cè)改革中具有國(guó)資背景的企業(yè)是主要的參與者，但是由于國(guó)資背景的企業(yè)信用狀況相對(duì)較弱，繼續(xù)完善市場(chǎng)機(jī)制，逐步推行市場(chǎng)退市制度，有利于處置那些市場(chǎng)中沒有投資價(jià)值的“僵尸”企業(yè)，改善資本市場(chǎng)的環(huán)境，助力市場(chǎng)發(fā)揮資源配置的作用，也為供給側(cè)改革的穩(wěn)健進(jìn)行清除障礙。