□耿 耘 韓芳麗 程燕京

[1.上海交通大學(xué) 上海 200030; 2.山東英才學(xué)院 山東 250104;3.上海農(nóng)商銀行 上海 200120]

一、中外研究現(xiàn)狀

在國外，關(guān)于企業(yè)債券的違約風(fēng)險的研究有很多，大致可分為傳統(tǒng)方法和現(xiàn)代方法。作為傳統(tǒng)方法的代表人物，Beaver在研究了大量破產(chǎn)企業(yè)后，指出存在某些因子可以預(yù)示企業(yè)違約風(fēng)險。之后Altman在Beaver的研究基礎(chǔ)之上提出了Z-Score模型。除此之外，傳統(tǒng)方法還包括系統(tǒng)評級法及專家評級法，其特點是操作簡單但主觀性較大，預(yù)測效果也并不顯著。在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上，Black,Scholes,Merton[1]開創(chuàng)了基于期權(quán)思想的現(xiàn)代方法，他們提出的Merton模型是后續(xù)簡化模型的基礎(chǔ)。近十年，基于前面的研究，Cramer完善了并利用Logit估計企業(yè)違約風(fēng)險。Rubinstein利用VaR判斷風(fēng)險的潛在價值。基于大量歷史違約數(shù)據(jù)及外部變量，一些商業(yè)機構(gòu)也提出了度量違約風(fēng)險的模型，例如麥肯錫公司提出Credit Portfolio Review模型和瑞士信貸提出的Credit Risk模型。但就預(yù)測效果和數(shù)據(jù)可得性而言，正如Sobehart J.R所述，穆迪公司的KMV模型是最有效的。

由于KMV模型不需要大量的企業(yè)違約歷史數(shù)據(jù)，近十年，國內(nèi)基于企業(yè)違約風(fēng)險的研究大多針對KMV開展，其中最具代表性及影響力的奠基之作是吳沖鋒、程鵬關(guān)于上市公司信用風(fēng)險度量新方法的論述[2]，此后的研究思想基本受其影響。關(guān)于KMV模型的修正有很多研究，包括孫小琰，沈悅，羅琦璐對股權(quán)價值的估計，周杰在模型中引入GARCH等。但令人遺憾的是，之前的研究基本上都集中在對模型細(xì)節(jié)的修正，很少有關(guān)于模型行業(yè)特點的創(chuàng)新，同樣，作為當(dāng)前投資領(lǐng)域的核心問題，如何基于債券違約風(fēng)險選擇投資策略也較少受人關(guān)注。本文試圖從行業(yè)的角度重新度量企業(yè)債券的違約風(fēng)險，并嘗試提供考慮違約風(fēng)險的投資策略研究。

二、基于中國實際的企業(yè)違約風(fēng)險模型

盡管我國還沒有企業(yè)債券違約的歷史資料，但全球范圍內(nèi)的發(fā)債主體違約的情況并不罕見，其中主要發(fā)生在美國。從美國歷史經(jīng)驗來看，違約率最高的時期并非經(jīng)濟狀況最差的時期[3～4]，并且可以從中得到研究中國問題的兩點啟發(fā)。

（一）過多的產(chǎn)能過剩是企業(yè)發(fā)生違約行為的必要條件

對我國來說，固定資產(chǎn)投資的變化可以一定程度地代表總需求的變化。如果固定資產(chǎn)投資增速大幅低于GDP增速，新生產(chǎn)的大量商品無法被市場及時吸收，企業(yè)的違約行為就容易發(fā)生，在經(jīng)濟疲軟的時期，尤為明顯。

（二）資金面收緊推升了利差水平，企業(yè)的息稅負(fù)擔(dān)是企業(yè)違約的充分條件

如果資金面收緊，企業(yè)現(xiàn)金流斷裂，那就可能發(fā)生違約行為，其信用利差應(yīng)該擴大。從十八大以來，李克強總理的“克強經(jīng)濟學(xué)”[6]被外界熱議，國務(wù)院決定全面排查地方政府債務(wù)，債券市場忽如一夜聽驚雷，利率中樞不斷上升。在這樣的市場環(huán)境下，該選擇什么樣的企業(yè)債券？建立適合中國情況的違約風(fēng)險度量模型顯得迫切而必要。

1．模型的基本假設(shè)

在風(fēng)險模型中，KMV模型是比較主流的企業(yè)違約風(fēng)險度量模型，并且考慮到目前我國缺乏實際違約的數(shù)據(jù)，KMV模型信息需求量較小也更適合我國的實際情況[7]，因此本文的基本模型框架選擇KMV模型，但做了修正。

2．模型主體構(gòu)建

（1）違約距離[8]

違約風(fēng)險并不代表一定違約，而是表示企業(yè)違約的可能性大小，因此利用違約距離進(jìn)行度量：

其中，DD為違約距離，V為資產(chǎn)價值，Vσ為資產(chǎn)波動率，DP為企業(yè)的違約點，即企業(yè)債務(wù)達(dá)到多少規(guī)模后企業(yè)會發(fā)生違約。違約距離DD越大說明企業(yè)違約風(fēng)險越小，反之則越大。

（2）資產(chǎn)及波動率

對企業(yè)的股權(quán)所有人來說，如果企業(yè)的資產(chǎn)價值低于觸發(fā)違約行為的債權(quán)價值，即違約點，那債務(wù)持有人有權(quán)對企業(yè)要求清償，企業(yè)的清償價值將優(yōu)先分配給債權(quán)人，此時，股權(quán)持有人的企業(yè)價值為零；如果企業(yè)的資產(chǎn)價值高于違約點，股權(quán)持有人手持股權(quán)的價值就等于資產(chǎn)價值減去債權(quán)價值。因此，股權(quán)價值可以利用Black-Scholes-Merton 期權(quán)公式表示：

其中，E為股權(quán)價值，D為債權(quán)價值，r為無風(fēng)險收益率，T為債券期限

可以得到如下公式：

3．相關(guān)參數(shù)的修正

（1）對股權(quán)價值E的修正

考慮到股票市場在一定期限內(nèi)可以反映股權(quán)的實際價值這個基本假設(shè)，本文將非限售股股權(quán)價值定義為年平均股價與非限售股本的乘積：

其中，為年平均股價，N1為非限售股，數(shù)據(jù)的選擇根據(jù)所選擇的目標(biāo)負(fù)債報告期為準(zhǔn)。

國資委、證監(jiān)會聯(lián)合簽署的《國有股東轉(zhuǎn)讓所持上市公司股份管理暫行辦法》第24條中提及“國有股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓價格應(yīng)不低于協(xié)議簽署日前30個交易日的均價”。雖然這并沒有專門針對限售股股權(quán)價值，但本文認(rèn)為其仍然可以作為定價參考。本文構(gòu)造線性模型估計限售股價值，具體方法如下：

其中，X1為EPS，X2為每股凈資產(chǎn)，X3為每股經(jīng)營活動現(xiàn)金流，X4為資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，X5為資產(chǎn)負(fù)債率。

因為不同行業(yè)的行業(yè)特征不一樣，一個線性方程并不能恰當(dāng)?shù)墓烙嬎衅髽I(yè)的限售股價值。針對不同的行業(yè)，銷售股股權(quán)價值E2可表示如下：

其中，P2為回歸模型估計價格，為協(xié)議簽署日前三十日股票均價，N2為限售股股權(quán)數(shù)量。

（2）違約點DP的修正

對中國公司而言，將違約點設(shè)定為短期負(fù)債加上長期負(fù)債的0.75倍擬合效果更好。此外還需要考慮的一個問題是，正如前文關(guān)于美國歷史的論述，息稅負(fù)擔(dān)對企業(yè)的違約行為影響很大。并且，如果把負(fù)債結(jié)構(gòu)分為長期和短期負(fù)債，一般而言長期負(fù)債具備稅盾優(yōu)勢。在目標(biāo)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)中可以承受更多的債務(wù)，不能忽略稅率對企業(yè)負(fù)債分析的影響[10]?；谏厦娴姆治觯疚膶P修正如下：

其中D1是短期負(fù)債，D2是長期負(fù)債，t是企業(yè)的實際稅率，DP0是企業(yè)基于目前的負(fù)債機構(gòu)計算出的初始違約點，Debtobj是目標(biāo)的負(fù)債規(guī)模，即企業(yè)決定發(fā)行多少規(guī)模的債券。

三、大樣本下的中國實證

（一）中國企業(yè)的實證研究

考慮到財務(wù)信息的可獲得性及研究工作的前瞻性，本文選擇A股大約2378家企業(yè)作為樣本，從大樣本的角度來分析中國企業(yè)的違約風(fēng)險特征及其行業(yè)比較，進(jìn)而為債券選擇提供參考依據(jù)。本文的數(shù)據(jù)選自2012年年報公布的財務(wù)數(shù)據(jù)，無風(fēng)險收益率r為2013年8月某日的一年期國債收益率2.9%。對于模型求解過程中涉及到的限售股股權(quán)價值估計，依照前面的論述，考慮到模型的統(tǒng)計特征，選擇如表1所示的回歸估計。

表1 行業(yè)限售股股價估計模型

然后根據(jù)前文所述，計算出股權(quán)價值E。對于企業(yè)的實際稅率，本文依據(jù)企業(yè)前三年的平均實際稅率計算，每年的實際稅率=凈利潤/利潤總額。根據(jù)財務(wù)報表的相關(guān)信息，計算出相應(yīng)的初始違約點。對于資產(chǎn)價值與資產(chǎn)波動率，本文根據(jù)前述模型，利用Matlab2011 求解，求解方式選擇功能函數(shù)fsolve，最后，根據(jù)違約距離公式，求解DD。

（一）中觀產(chǎn)業(yè)：產(chǎn)業(yè)鏈上的風(fēng)險特征

本文根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈分布將樣本中的2000多家企業(yè)分為資源類、公用事業(yè)類、建筑與工程類、房地產(chǎn)類、能源設(shè)設(shè)備與化工類、多元金融類、交通運輸類、綜合工業(yè)類、可選消費類、日常消費類、信息技術(shù)類、醫(yī)療保健類十二大類，分別統(tǒng)計每個類別的平均違約距離。因為這里我們關(guān)心的是企業(yè)違約距離在產(chǎn)業(yè)鏈上的風(fēng)險特征，為了便于比較，在這里本文均采用初始資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行靜態(tài)分析，時間期限假設(shè)為一年，得到企業(yè)違約風(fēng)險的產(chǎn)業(yè)鏈分布特征如圖3所示。

圖1 不同行業(yè)的違約風(fēng)險靜態(tài)比較

深色較深的行業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈上游行業(yè)，較淺的為下游行業(yè)，違約距離一欄為該類行業(yè)的平均違約距離。從本文的角度出發(fā)，上游行業(yè)的違約風(fēng)險較大，下游行業(yè)的違約風(fēng)險較小，中游行業(yè)的違約風(fēng)險呈分化的趨勢。單從產(chǎn)業(yè)鏈違約距離的分布來看，可能的解釋為，上游行業(yè)債務(wù)負(fù)擔(dān)重，并且過多的產(chǎn)能不易消化，企業(yè)違約風(fēng)險大。下游行業(yè)貼近消費者，有消費終端的需求刺激，相對于上游行業(yè)，違約風(fēng)險較小。中游行業(yè)企業(yè)分部跨度大，所以違約風(fēng)險的分化特征較強。由于本文是根據(jù)財務(wù)數(shù)據(jù)的理論探討，未必所有結(jié)論都與市場預(yù)期一致，其差異的可能解釋如表2所示。但是基于大樣本的模型結(jié)論也許能揭示潛在的違約風(fēng)險特征，這些潛在的風(fēng)險，有可能被市場忽視。

表2 理論模型結(jié)論的可能解釋

從歷史上看，資本市場最終是會獎賞那些風(fēng)險管控良好的行業(yè)，并且懲罰那些潛在風(fēng)險巨大的行業(yè)，甚至是現(xiàn)在很多人看好的行業(yè)。本文把樣本中的企業(yè)按照違約風(fēng)險的大小分為違約風(fēng)險較大和違約風(fēng)險較小兩大類，列出了其在2012年及2013年年初至8月底的股票收益情況，如表3所示。

表3 風(fēng)險特征不同的行業(yè)在股票市場上表現(xiàn)各異

對于違約風(fēng)險較大的行業(yè)，其在2012年的股票市場表現(xiàn)較好，高風(fēng)險高收益的特征也滿足資本市場的基本規(guī)律。但是在2013年，違約風(fēng)險較大的行業(yè)其股票表現(xiàn)大幅下滑，與2012年的表現(xiàn)背離較大，并且平均收益率遠(yuǎn)低于違約風(fēng)險較小的行業(yè)。高風(fēng)險的行業(yè)并沒有保證高收益，這似乎有悖于人們的基本認(rèn)識。不過根據(jù)歷史經(jīng)驗，這似乎并非高風(fēng)險行業(yè)偶然的滑鐵盧。再次借鑒美國的違約案例，從1883～2002年，如果把違約數(shù)量高發(fā)的時期按照3年為一個區(qū)間進(jìn)行劃分，可以得到表4。

表4 違約數(shù)量高的時期資本市場回報較低

可見，違約風(fēng)險較大的時候，對應(yīng)的資本市場表現(xiàn)較差；違約風(fēng)險較小的時候，對應(yīng)的資本市場表現(xiàn)較好。無論是美國歷史還是中國實踐，告訴了我們：違約風(fēng)險大的行業(yè)其近期的歷史股價漲跌幅較高，反映了高風(fēng)險高收益特征，但未來資本市場獎勵的仍然是風(fēng)險適度的行業(yè)，美國如此，中國亦然，可能時期不同，但市場不會騙人。

圖2 行業(yè)風(fēng)險收益綜對比圖

四、不同行業(yè)的風(fēng)險收益特征

研究違約風(fēng)險的價值不僅在于提高風(fēng)險意識，更在于指導(dǎo)投資。在實務(wù)當(dāng)中不同的投資者風(fēng)險偏好不一樣，對理性的投資者而言，只要是有高的回報，承擔(dān)一些風(fēng)險也未嘗不可。投資決策時將風(fēng)險與收益綜合起來考慮的，基于這個邏輯，本文沿用上述產(chǎn)業(yè)鏈的行業(yè)分類，取1年為短期，5年為中期，10年為長期，得到如圖2所示的行業(yè)風(fēng)險收益綜合對比圖。

從風(fēng)險收益的角度綜合考量，無論是從短期、中期還是長期來看，建筑與工程及房地產(chǎn)都呈現(xiàn)出風(fēng)險大但收益小的特點，如果選擇這兩類企業(yè)的債券，其利率中樞應(yīng)該更高才考慮持有。對于醫(yī)療保健，其行業(yè)特征為風(fēng)險小且收益高，在當(dāng)前的經(jīng)濟環(huán)境下未來信用利差下行的可能性較大，投資者可考慮在高位積極配置。而違約風(fēng)險較小的信息技術(shù)行業(yè)，其收益特征并不顯著，原因可能是該行業(yè)公司大小不一，企業(yè)內(nèi)部規(guī)模資質(zhì)分化很大，考慮到美國歷史上的信息泡沫案例，建議謹(jǐn)慎配置。

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