摘要：商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估的文獻(xiàn)大多是將財務(wù)比率作為自變量建立模型，判別信息存在一定的滯后性。文章將財務(wù)比率與證券市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來，增加了基于KMV模型，利用證券市場數(shù)據(jù)計算的違約距離作為Fisher判別函數(shù)新的自變量，建立Fisher判別函數(shù)，然后運(yùn)用模型對總樣本和檢驗樣本進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明加入違約距離，將財務(wù)比率與證券市場結(jié)合的信用風(fēng)險判別模型既能反映上市公司的歷史財務(wù)狀況，亦能反映現(xiàn)實(shí)市場變化情況，從而提高了商業(yè)銀行預(yù)警信用風(fēng)險的準(zhǔn)確度。

關(guān)鍵詞：Fisher判別模型；KMV模型；財務(wù)比率；違約距離

一、 引言

現(xiàn)代商業(yè)銀行的經(jīng)營本質(zhì)上是以信用為基礎(chǔ)和保證的，如何有效管理銀行的信用風(fēng)險，始終是商業(yè)銀行面對的重要問題。目前我國信用體系的建設(shè)尚處于起步階段，缺乏有效可行的采集、整合信用的手段和方法，因此根據(jù)我國實(shí)際情況，根據(jù)現(xiàn)有的信息和資源，加強(qiáng)信用風(fēng)險模型方面的研究，開發(fā)適合我國國情的信用風(fēng)險管理方法，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

基于市場數(shù)據(jù)方法的信用風(fēng)險管理模型——KMV的DEF模型，是當(dāng)前國際金融界最流行的信用風(fēng)險計量模型之一，國內(nèi)學(xué)者從1998年開始關(guān)注KMV模型，早期的研究局限于對KMV模型的介紹和分析，具有代表性的有杜本峰的《實(shí)值期權(quán)理論在信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用》和王瓊與陳金賢的《信用風(fēng)險定價方法與模型研究》等文章。目前國內(nèi)對KMV模型的研究思路主要包括模型的修正及有效性檢驗。周沅帆用KMV模型研究中國上市保險公司的信用風(fēng)險，將公司凈收益增長率引入到違約距離的計算中，并且對模型實(shí)證結(jié)果表明KMV模型有良好的預(yù)測能力。張能褔，張佳重新設(shè)定違約點(diǎn)DP=a×STD+b×LTD，選取82家上市公司作為樣本，按照一定的判斷標(biāo)準(zhǔn)，用Matlab程序進(jìn)行計算得出最優(yōu)的（a，b）值，通過比較新舊違約點(diǎn)下的違約距離，從而得出能更準(zhǔn)確反映我國上市公司信用狀況的違約點(diǎn)。但是模型的修正基本圍繞違約點(diǎn)的設(shè)定、公司股權(quán)的波動率和預(yù)期公司資產(chǎn)價值等自身的修正，在我國由于有關(guān)公司破產(chǎn)的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏，很難建立我國上市公司的違約距離DD和違約率DEF的映射關(guān)系，并且不能全面的反映上市公司的歷史財務(wù)狀況。

綜上所述，基于以上兩種方法的信用風(fēng)險管理文獻(xiàn)較多，但是能把兩者有效結(jié)合的研究卻不多。所以，本文利用Fisher線性判別模型將財務(wù)比率方法與市場股票數(shù)據(jù)方法結(jié)合起來，增加了基于KMV模型，利用證券市場數(shù)據(jù)計算的違約距離作為Fisher判別函數(shù)新的自變量，建立Fisher判別函數(shù)，擴(kuò)展后的Fisher模型中，將KMV模型與財務(wù)數(shù)據(jù)的結(jié)合，使新模型既能反映上市公司的歷史財務(wù)狀況，也能反映其市場變化情況，從而提高了商業(yè)銀行預(yù)測信用風(fēng)險的準(zhǔn)確度。

本文結(jié)構(gòu)如下：第二部分為以財務(wù)指標(biāo)為自變量的Fisher線性判別函數(shù)構(gòu)建，總體預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到87.9%。第三部分為增加違約距離為自變量的Fisher模型，即擴(kuò)展后的Fisher模型構(gòu)建，總體預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到92.6%，準(zhǔn)確度高于第一類模型。第四部分為實(shí)證結(jié)果比較分析。從三個層面的比較得出，商業(yè)銀行進(jìn)行信用風(fēng)險預(yù)測時應(yīng)將財務(wù)比率與市場數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合的分析，以提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確度。

二、 基于財務(wù)比率的Fisher模型的建立

1. 總樣本選取。我們視被ST的上市公司為信用差的公司，沒有被ST的上市公司為信用好的公司。截至2011年，在上海和深圳交易所上市的上市公司中有80家被ST的公司，按照證監(jiān)會行業(yè)分類，其中屬于在制造業(yè)的上市公司就占了其中39家，其余均分散在其他各行業(yè)。因此為了考慮到行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模及財務(wù)指標(biāo)的不同，對模型建立的準(zhǔn)確性有影響，所以本論文選擇制造業(yè)的39家上市公司作為研究對象。

在39家制造業(yè)上市公司中，剔除兩家財務(wù)數(shù)據(jù)缺失比較嚴(yán)重的上市公司，共37家，我們隨機(jī)選取了30家作為構(gòu)建模型中違約公司的估計樣本，剩余的7家作為違約公司的檢驗樣本。并隨機(jī)選取了同時期，規(guī)模差別不大的30家和6家正常的制造業(yè)上市公司分別作為估計樣本和檢驗樣本中違約公司的配對樣本。

2. 變量的選取。

基于數(shù)據(jù)的全面性和代表性考慮，本文選擇了32個財務(wù)比率作為建立線性判別模型的解釋變量，這些數(shù)據(jù)來源于RESSET金融數(shù)據(jù)庫，所選的數(shù)據(jù)充分反映了企業(yè)的每股指標(biāo)、盈利能力、償債能力、成長能力指標(biāo)、營運(yùn)能力指標(biāo)、現(xiàn)金流量指標(biāo)、資本結(jié)構(gòu)指標(biāo)。包括：X1每股凈資產(chǎn)、X2每股公積金、X3每股未分配利潤、X4資產(chǎn)凈利率、X5銷售毛利率、X6營業(yè)利潤/營業(yè)總收入、X7財務(wù)費(fèi)用率、X8營業(yè)利潤率、X9流動比率、X10速動比率、X11股東權(quán)益/負(fù)債合計、X12股東權(quán)益/帶息債務(wù)、X13有形凈值/帶息債務(wù)、X14息稅折舊攤銷前利潤/負(fù)債合計、X15經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/負(fù)債合計、X16經(jīng)營凈現(xiàn)金流量/流動負(fù)債、X17利息保障倍數(shù)、X18營業(yè)收入增長率、X19營業(yè)利潤增長率、X20凈利潤增長率、X21凈利潤增長率、X22總資產(chǎn)增長率、X23存貨周轉(zhuǎn)率、X24應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、X25應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率、X26流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X27總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X28總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、X29資產(chǎn)負(fù)債率、X30流動資產(chǎn)/總資產(chǎn)、X31流動負(fù)債/負(fù)債合計、X32凈利潤/營業(yè)總收入。

（1）Mann-Whitney U檢驗。首先，對這些指標(biāo)運(yùn)用U檢驗進(jìn)行簡單的均值差異分析。

從表1可以看出，在5%的顯著性水平下，共有24個變量其均值在組間存在顯著性差異，因此我們剔除另外5個差異不顯著的指標(biāo)，分別是X5，X19，X20，X23，X24，X25，X26，X31。24個指標(biāo)從不同的方面反映了ST上市公司與正常公司的顯著區(qū)別。

（2）主成分分析。選取的24個指標(biāo)涵蓋了財務(wù)比率的各個板塊，避免了遺漏重要的信息，但是選取過多的指標(biāo)會增加問題的復(fù)雜性，由于有一些指標(biāo)均是對同一財務(wù)比率板塊的反映，不可避免的造成信息的大量重疊。基于以上思考，本文采用主成分分析法對24個財務(wù)比率進(jìn)行降維處理。由總方差分解表（表2）可以看出，保留7個主成分是合適的，首先滿足了特征根大于1的標(biāo)準(zhǔn)，并且提取7個主成分時能解釋約80%的總方差。

3. 基于財務(wù)比率數(shù)據(jù)的Fisher模型。7個主成分已經(jīng)不存在多重線性關(guān)系，因此我們用這7個主成分做Fisher判別分析且選擇逐步判別法估計判別函數(shù)的顯著性，由Box'M檢驗結(jié)果（表3）的F值及其顯著水平可知，各總體協(xié)方差矩陣相等，所以所選取的變量是滿足判別分析的假定的。

由Wilks' Lambda檢驗（表4），認(rèn)為判別函數(shù)在0.05的顯著性水平上是顯著的。通過逐步判別法得出的判別函數(shù)，即fisher線性判別函數(shù)為：

ST公司判別函數(shù)：G（1）=-0.527F3-1.122F5-1.068

正常公司判別函數(shù)：G（0）=0.685F3+1.350F5-1.252

三、 模型的擴(kuò)展——增加違約距離DD的Fisher模型

1. KMV模型假設(shè)。本部分以2010年12月31日計算基準(zhǔn)日，比較未來一年內(nèi)這73家上市公司的信用狀況。為了便于實(shí)證分析，先做如下假定：

（1）公司違約點(diǎn)的確定。與KMV公司的處理方法略有不同，根據(jù)張能褔，張佳在《改進(jìn)的KMV模型在我國上市公司信用風(fēng)險度量中的應(yīng)用》中的研究表明，假設(shè)違約點(diǎn)DP=1.8×流動負(fù)債STD+1.2×長期負(fù)債LTD時得到的違約距離更能反映我國公司的信用狀況。其中，為了使預(yù)測具有現(xiàn)實(shí)意義，我們的負(fù)債數(shù)據(jù)均為公司2010年中期財務(wù)報告的數(shù)據(jù)。

（2）公司權(quán)益價值計算公式：收盤價×總股數(shù)。

（3）無風(fēng)險利率為2.75%。

（4）預(yù)測時間為T=1年。

2. 違約距離DD的計算。用Mathcad15.0算出所有上市公司的違約距離DD值，進(jìn)行Wilcoxon檢驗可見，兩個總體的DD值存在顯著性差異（表5）。將DD值與其他24個財務(wù)比率重新進(jìn)行主成分分析，進(jìn)行逐步判別分析，得到的新的Fisher判別函數(shù)。

加入違約距離DD的Fisher判別函數(shù)為：

ST公司判別函數(shù)：G（1）=-0.607F3-1.259F5-0.506F6+0.506F8-1.247

正常公司判別函數(shù)：G（0）=0.755F3+1.479F5+0.411F6-0.493F8-1.390

四、 模型間預(yù)測結(jié)果比較與結(jié)論

從預(yù)測的結(jié)果可以看出，將傳統(tǒng)財務(wù)比率與市場數(shù)據(jù)結(jié)合起來的Fisher模型預(yù)測結(jié)果總體上優(yōu)于只用財務(wù)比率建立的Fisher模型。

1. 對于13個檢驗樣本，對7個ST公司的預(yù)測準(zhǔn)確率均為100%，6個正常公司的預(yù)測準(zhǔn)確率為83.3%。檢測樣本的預(yù)測準(zhǔn)確率均為92.3%。說明，兩個模型對上市公司的信用風(fēng)險均具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。

2. 第一類模型的總體預(yù)測的準(zhǔn)確率為84.9%，低于第二類模型的預(yù)測結(jié)果93.2%。

3. 在銀行實(shí)務(wù)中，將違約公司誤判為正常公司導(dǎo)致的后果比將正常公司誤判為違約公司的后果更為嚴(yán)重，因為這將給銀行帶來更嚴(yán)重的風(fēng)險。第一類模型將違約公司誤判為正常公司的概率為10.8%，第二類模型的誤判率僅為8.1%，低于第一類模型。所以，商業(yè)銀行進(jìn)行信用風(fēng)險預(yù)測時應(yīng)將財務(wù)指標(biāo)與市場數(shù)據(jù)等進(jìn)行綜合的分析，以提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確度。

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基金項目：教育部人文社會科學(xué)研究項目（項目號：09YJE790004），“泰山學(xué)者”建設(shè)工程專項基金，山東省博士后創(chuàng)新項目專項資金。

作者簡介：安起光，理學(xué)博士，應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后，山東財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院教授、碩士生導(dǎo)師；于曉靜，山東財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院碩士生。

收稿日期：2012-01-08。