盧華陽

摘 要：本文運(yùn)用KMV模型與Logistic模型，分別從股票市場(chǎng)與上市公司財(cái)務(wù)狀況兩個(gè)角度對(duì)青海上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別，并將兩者結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析。研究發(fā)現(xiàn)，KMV模型目前不適用于青海上市公司，原因在于中小投資者股票份額過少；Logistic模型目前適用于青海上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，但不能以上市公司是否被特殊處理作為分類指標(biāo)，而應(yīng)從上市公司財(cái)務(wù)狀況的各個(gè)方面綜合考量。

關(guān)鍵詞：KMV模型；Logistic模型；適用性研究；青海上市公司

中圖分類號(hào)：F830.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-7866 （2018） 02-098-008

工業(yè)經(jīng)濟(jì)論壇 URL： http//www.iereview.com.cn DOI： 10.11970/j.issn.2095-7866.2018.02.013

Abstract： The paper use the KMV model and the Logistic model， the financial risk of the listed companies in Qinghai is identified from the two angles including the financial situations of the stock market and the listed companies， and the results of the two are analyzed. It is found that the KMV model is not applicable to the listed companies in Qinghai at present， because the share of small and medium investors is too small. The Logistic model is currently applicable to the evaluation of credit risk of Listed Companies in Qinghai， but it cannot be taken as a classification index by listed companies. It should be taken into consideration in all aspects of the financial situation of the listed companies.

Key words： KMV Model； Logistic Model； Applicability Research； Listed Companies in Qinghai

引言

美國KMV公司于1993年開發(fā)了一種信用風(fēng)險(xiǎn)分析商業(yè)化模型，簡稱KMV模型。KMV模型已經(jīng)成為上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)分析的主要工具之一，國外學(xué)者對(duì)該模型的適用性做了大量的實(shí)證研究，表明KMV模型是一種十分有效的度量信用風(fēng)險(xiǎn)的方法。

針對(duì)于KMV模型在我國的應(yīng)用，許多學(xué)者對(duì)我國上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估。王瓊等[1]從理論角度論述了KMV模型適合于中國市場(chǎng)。葉慶祥等[2]、馬若微[3]應(yīng)用KMV模型對(duì)我國上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了度量，表明現(xiàn)階段KMV模型在我國具備一定的適用性。曾詩鴻等[4]運(yùn)用我國42家制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)對(duì)KMV模型的適用性進(jìn)行驗(yàn)證，表明調(diào)整違約點(diǎn)算法后，KMV模型在我國的適用性和準(zhǔn)確性都有所提高。尹麗[5]將KMV模型作為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的手段，運(yùn)用銀行信貸數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，KMV模型可以很好地識(shí)別正常企業(yè)和財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)。凌江懷等[6]運(yùn)用KMV模型評(píng)估了10家上市商業(yè)銀行，評(píng)估結(jié)果與信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)銀行信用的評(píng)級(jí)結(jié)果吻合。這些研究成果都表明，傳統(tǒng)的KMV模型能夠反映我國上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。

但是，從理論上來說，KMV模型的有效性是建立在資本市場(chǎng)完美的基礎(chǔ)之上的。相對(duì)于發(fā)達(dá)國家，我國的股票市場(chǎng)發(fā)展相對(duì)滯后。朱孔來等[7]研究表明，我國股票市場(chǎng)效率僅達(dá)到弱有效型，股價(jià)對(duì)于上市企業(yè)公開信息的反應(yīng)并不充分。從這方面來說，傳統(tǒng)KMV 模型在我國應(yīng)當(dāng)表現(xiàn)出不適用的特性。本文以青海上市公司為例，輔以Logistic模型為對(duì)比，著重探究KMV模型是否也適用于我國股票市場(chǎng)。

一、KMV模型簡介

將公司股權(quán)視為以公司資產(chǎn)為標(biāo)的的歐式看漲期權(quán)，以債務(wù)的賬面價(jià)值D為執(zhí)行價(jià)格。債務(wù)到期時(shí)的股權(quán)價(jià)值為，債務(wù)價(jià)值為。公司資產(chǎn)價(jià)值滿足。其中，為公司資產(chǎn)的漂移率，為資產(chǎn)波動(dòng)率，是標(biāo)準(zhǔn)維納過程。則股權(quán)價(jià)值

針對(duì)存在非流通股的股票，股權(quán)價(jià)值=流通股×股價(jià)+非流通股×每股凈資產(chǎn)。將（1）、（3）式聯(lián)立求解，即可得公司資產(chǎn)價(jià)值及資產(chǎn)波動(dòng)率。

違約點(diǎn)DP指的是違約發(fā)生的臨界點(diǎn)。KMV公司在對(duì)違約數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)，公司資產(chǎn)價(jià)值低于債務(wù)賬面價(jià)值D時(shí)，大多不會(huì)發(fā)生違約。

公司的違約距離是從公司預(yù)期資產(chǎn)價(jià)值到違約點(diǎn)之間的距離是標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)。它排除了公司資產(chǎn)規(guī)模大小的影響，是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)。

預(yù)期違約概率（EDF）是依據(jù)公司資產(chǎn)波動(dòng)性來度量公司資產(chǎn)價(jià)值在未來低于違約點(diǎn)DP的概率。KMV公司的做法是利用其已有的違約數(shù)據(jù)庫根據(jù)不同行業(yè)、規(guī)模、時(shí)間的各種違約數(shù)據(jù)擬合為一條平滑曲線，將違約距離和預(yù)期違約概率的映射為穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系，以此估計(jì)EDF的大小。而在我國，由于缺少企業(yè)違約數(shù)據(jù)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)，因此采用的僅僅是正態(tài)分布的方式來估計(jì)違約概率。

二、實(shí)證過程

選取青海A股上市公司2006-2016年數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源于Wind資訊終端），分別運(yùn)用KMV法和Logistic回歸法估計(jì)上市公司違約概率，并運(yùn)用相關(guān)性分析比較兩種方法下違約概率波動(dòng)的異同，以驗(yàn)證我國股票市場(chǎng)能夠在多大程度上反映上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)。

（一）KMV模型

1. 數(shù)據(jù)來源與說明。在KMV方法中，選取股價(jià)波動(dòng)率（年化）、股權(quán)價(jià)值、違約點(diǎn)、無風(fēng)險(xiǎn)利率、債務(wù)期限、負(fù)債賬面價(jià)值帶入公式進(jìn)行計(jì)算。此處，無風(fēng)險(xiǎn)利率設(shè)定為當(dāng)年一年期定期存款利率（對(duì)多次調(diào)整利率的年份取平均值）。債務(wù)期限取1。

2. 實(shí)證結(jié)果。運(yùn)用Matlab 2015b以及KMV工具包完成數(shù)據(jù)運(yùn)算，得出資產(chǎn)價(jià)值、資產(chǎn)波動(dòng)率、違約距離與違約概率。從樣本中去除2008年和2015年這兩個(gè)特殊年份，違約概率的波動(dòng)性明顯降低，如表1所示?？梢钥闯?，對(duì)于KMV法預(yù)測(cè)公司違約概率來說，股價(jià)的大幅波動(dòng)的確會(huì)給預(yù)測(cè)結(jié)果帶來顯著影響。

（二）Logistic回歸模型

針對(duì)公司信用風(fēng)險(xiǎn)的研究，以往研究通常從償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、成長能力、現(xiàn)金流量五個(gè)方面出發(fā)構(gòu)建指標(biāo)體系。因此，本文從這五個(gè)方面選取變量構(gòu)建評(píng)價(jià)體系。

1. 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源。大多數(shù)學(xué)者都將上市公司被特殊處理（ST、*ST）作為違約事件，但這種分類方法存在缺陷，尤其是樣本數(shù)據(jù)取自于欠發(fā)達(dá)地區(qū)上市公司時(shí)尤為明顯。上市公司被特殊處理大多數(shù)發(fā)生在上市公司連續(xù)兩年凈利潤為負(fù)數(shù)的情況下。而通過觀察收集到的樣本可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)被特殊處理的上市公司存在“保殼”行為，即已經(jīng)被特殊處理的上市公司在第二年會(huì)“摘帽”，但隨后幾年又會(huì)出現(xiàn)連續(xù)虧損。如果以上市公司是否被特殊處理作為判斷上市公司財(cái)務(wù)狀況的標(biāo)準(zhǔn)，那么在“摘帽”的當(dāng)年會(huì)被標(biāo)記為正常公司，但它的財(cái)務(wù)狀況并沒有明顯好轉(zhuǎn)。因此，本文對(duì)于上市公司出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)的定義為上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)中有一半以上的指標(biāo)出現(xiàn)惡化。

在該部分實(shí)證中，沿用以往的財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)辦法，從償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力、先進(jìn)能力、成長能力五個(gè)維度選取19個(gè)指標(biāo)。指標(biāo)名稱與釋義如表2所示，數(shù)據(jù)均來自于Wind資訊終端。

2. 特征抽取。由于選取的變量較多，變量之間會(huì)出現(xiàn)較強(qiáng)相關(guān)性，不利于建立Logistic模型，因而需要減少變量維度，并保留有用信息。

首先采取K-S檢驗(yàn)法對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。盡管Logistic回歸模型對(duì)樣本的正態(tài)性沒有要求，但進(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)卻要對(duì)服從不同分布的變量采取不同的方法。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，僅有X9不能拒絕原假設(shè)，表示僅有X9服從正態(tài)分布，其余變量均不服從正態(tài)分布。

再對(duì)變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，對(duì)于服從正態(tài)分布的變量進(jìn)行獨(dú)立兩樣本T檢驗(yàn)，對(duì)不服從正態(tài)分布的變量進(jìn)行Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。獨(dú)立兩樣本T檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

顯著性水平小于5%，X9通過檢驗(yàn)，說明X9是顯著變量。對(duì)不服從正態(tài)分布變量的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

可以看到，在10%置信水平下，僅有變量X7未通過顯著性檢驗(yàn)，表示這個(gè)變量對(duì)分類結(jié)果影響不顯著。

因此，對(duì)分類結(jié)果有顯著影響的變量有X1、X2、X3、X4、X5、X6、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17、X18、X19。

Logistic模型要求變量間不存在共線性，因而還需要對(duì)剩余變量做因子分析，在保留有用信息的同時(shí)符合模型要求。同時(shí)，巴特利球度檢驗(yàn)與KMO檢驗(yàn)結(jié)果顯示，KMO值為0.607，巴特利球度檢驗(yàn)顯著，因此樣本適合做因子分析。

以特征值大于1為條件，提取了7個(gè)公共因子，因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如表5所示。

可以看到，前7個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到74.459%，表示公共因子中保存了超過70%的變量信息。運(yùn)用最大方差法對(duì)成分矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣，并以此作為解釋公共因子含義和生成因子樣本的依據(jù)。

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣，選取因子中的主要影響指標(biāo)對(duì)因子含義進(jìn)行解釋。解釋結(jié)果如表6所示。

3. 實(shí)證結(jié)果。將分類變量與因子重新組合成新樣本，用瓦爾德法進(jìn)行逐步Logistic回歸，結(jié)果如表7所示。

回歸結(jié)果表明，成長能力因子與存貨變現(xiàn)能力因子回歸系數(shù)不顯著，解釋能力不足。因此，從該建模結(jié)果來看，上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)當(dāng)從盈利能力、流動(dòng)資產(chǎn)償還能力、現(xiàn)金償還能力、固定資產(chǎn)償還能力、現(xiàn)金獲得能力五個(gè)方面進(jìn)行測(cè)度。Logistic回歸模型的預(yù)測(cè)精度如表8所示。

可以看出，Logistic模型的綜合分類準(zhǔn)確率為91.7%，正常公司的分類準(zhǔn)確率為96.2%，財(cái)務(wù)危機(jī)公司的分類準(zhǔn)確率為84.9%。該模型呈現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)能力。

（三）相關(guān)性分析

經(jīng)過上述步驟已經(jīng)得出了基于股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)的違約概率與基于上市公司財(cái)務(wù)狀況預(yù)測(cè)的違約概率。對(duì)這兩組違約概率進(jìn)行相關(guān)性分析，說明我國股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)可以在多大程度上反應(yīng)上市公司的財(cái)務(wù)狀況。由于上市公司股票代碼603843僅有2016年數(shù)據(jù)，因此不納入相關(guān)性分析的樣本之中。

相關(guān)性分析結(jié)果如表9所示。

可以看出，股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果與企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性系數(shù)不高，表示股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)并不能充分反映上市公司基本面的變動(dòng)狀況。同時(shí)，無一只股票的相關(guān)系數(shù)通過置信水平為5%的顯著性檢驗(yàn)，即在95%的可能性下， KMV預(yù)測(cè)結(jié)果與Logistic預(yù)測(cè)結(jié)果之間并無顯著的相關(guān)關(guān)系。這也說明了我國股票價(jià)格波動(dòng)并不能如實(shí)地反應(yīng)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。另外，深證股票中KMV預(yù)測(cè)結(jié)果與Logistic預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān)系數(shù)大部分為正，而上證股票反之，可能說明上證股票市場(chǎng)中存在著更多的外力干預(yù)。

三、討論與建議

本文分別從股票市場(chǎng)與財(cái)務(wù)指標(biāo)兩個(gè)角度考察了上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，并將兩者結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，研究發(fā)現(xiàn)：

（1）運(yùn)用KMV法評(píng)估上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果在很大程度上受到股價(jià)波動(dòng)的影響。而青海股票的波動(dòng)性很大，對(duì)KMV法在青海的應(yīng)用造成了阻礙。

（2）Logistic方法評(píng)估上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)在青海上市公司較為適用，但財(cái)務(wù)危機(jī)公司的界定方法不能簡單地以上市公司是否被特殊處理作為依據(jù)，而應(yīng)當(dāng)按照上市公司整體財(cái)務(wù)指標(biāo)是否惡化判定。原因在于受到特殊處理的企業(yè)為了避免退市，往往傾向于采取“保殼”手段，即通過財(cái)務(wù)手段扭虧。

（3）KMV方法與Logistic方法的估計(jì)結(jié)果顯示為不相關(guān)，也就是說青海股價(jià)波動(dòng)與上市公司財(cái)務(wù)狀況沒有顯著的相關(guān)關(guān)系，因而KMV法目前在青海并不適用。原因在于股票交易過程中，“理性的非理性”與“羊群效應(yīng)”同時(shí)存在。中小投資者雖然持有上市公司股票，但由于其股票份額較少，無法影響上市公司的決策，而理性的投資者往往不會(huì)費(fèi)力搜集公司信息參與上市公司管理。因而中小投資者的投資依據(jù)就在很大程度上脫離了公司基本的財(cái)務(wù)狀況。

因此，針對(duì)上述問題有如下建議：

（1）我國應(yīng)當(dāng)完善對(duì)上市公司財(cái)務(wù)狀況的評(píng)價(jià)制度，建立更加完善的退市制度。從財(cái)務(wù)指標(biāo)的多個(gè)方面衡量上市公司財(cái)務(wù)狀況，縮減由單一指標(biāo)衡量方法帶來的回旋余地，提升上市公司整體質(zhì)量。

（2）我國應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)上市公司信息披露監(jiān)管力度，完善信息披露制度，對(duì)違法違規(guī)披露、延遲披露或隱瞞上市公司信息等損害投資者利益的行為應(yīng)加大處罰力度，以降低投資者搜集上市公司信息的成本。

（3）上市公司應(yīng)當(dāng)建立便捷的公司治理渠道，加強(qiáng)管理層與股東之間的互動(dòng)交流，降低投資者參與上市公司管理的成本。

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