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        KMV模型的實(shí)證分析與研究

        2020-09-10 20:28:03陳華康
        關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行

        陳華康

        摘要:隨著金融市場(chǎng)開放程度加大和利率市場(chǎng)化進(jìn)程的推進(jìn),我國銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)問題開始凸現(xiàn)出來,并可能產(chǎn)生較大危機(jī)。本文以KMV模型為基礎(chǔ),以我國上市公司為研究對(duì)象,通過挖掘財(cái)務(wù)報(bào)告中的信息,對(duì)各公司債務(wù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,依據(jù)破產(chǎn)法中對(duì)償債順序的規(guī)定以及企業(yè)角度考慮債權(quán)對(duì)自身償債壓力大小,重新劃分獲得三類債權(quán)數(shù)據(jù),并以此為自變量,進(jìn)行擬合,消除公司規(guī)模間的差異,從而獲得適用于我國上市公司違約點(diǎn)計(jì)算的一般公式。故本文對(duì)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型的研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

        關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn);商業(yè)銀行;KMV模型;債權(quán)

        1.針對(duì)KMV模型的實(shí)證分析

        1.1選取樣本

        本文在樣本選取上將采用對(duì)照組的方式進(jìn)行取樣,一組為正常經(jīng)營的公司,另一組為特別處理的公司,即:*ST公司和ST公司。*ST公司表示連續(xù)三年虧損且面臨退市預(yù)警的公司;ST公司表示最近兩個(gè)會(huì)計(jì)年度連續(xù)虧損的公司。

        在選取樣本時(shí)應(yīng)滿足3個(gè)條件:①在同一家證券交易所上市。②兩對(duì)照組之間應(yīng)屬于同一行業(yè)且規(guī)模接近。③選取樣本的公司應(yīng)該是已完成股改的公司。

        根據(jù)以上條件選取了7家非ST公司和7家ST或*ST公司作為對(duì)照研究。樣本規(guī)模為14家上市公司,從2014年1月1日到同年12月31日245個(gè)交易日內(nèi)的收盤價(jià)進(jìn)行分析。通過將數(shù)度導(dǎo)入Excel文件,進(jìn)行計(jì)算得出股權(quán)價(jià)值及其歷史股價(jià)的年波動(dòng)率。

        1.2歷史股價(jià)年波動(dòng)率價(jià)值

        假設(shè)上市公司的股票每日收盤價(jià)格服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布,股票的收益率計(jì)算公式為:

        由此,可得股權(quán)價(jià)值的日波動(dòng)率σ0

        1.3驗(yàn)證模型結(jié)果

        由證券市場(chǎng)中ST或*ST的性質(zhì)可知,該類公司的違約可能明顯高于其他公司,故在違約距離(DD)和違約概率(PD)都應(yīng)該有明顯差異。而通過計(jì)算得出的結(jié)果顯示:

        ST或*ST公司樣本的違約距離平均值為1.5955,而非ST公司的DD平均值為1.6045,即*ST或ST公司的DD比非ST公司的DD要略小。已知DD越大,公司到期償還的可能性越大;反之,公司到期償還的可能性越小,也意味著違約的可能性越大。綜上所述,樣本計(jì)算出的結(jié)果能夠反映出一個(gè)公司信用的好壞,但是*ST或ST公司與非ST公司間的差距不大,不能更好的對(duì)公司的信用狀況進(jìn)行完美的區(qū)分。為使模型的適用性更貼合我國實(shí)際,將就PD的計(jì)算上作出一定程度的修正。

        2.我國現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)條件下違約點(diǎn)計(jì)算公司的修正

        2.1上市公司債權(quán)結(jié)構(gòu)的分析和重新劃分

        根據(jù)KMV模型,負(fù)債分為長期負(fù)債和短期負(fù)債,分別是資產(chǎn)負(fù)債表中的非流動(dòng)負(fù)債和流動(dòng)負(fù)債,非流動(dòng)負(fù)債對(duì)企業(yè)償債壓力較小,故系數(shù)為0.5;流動(dòng)負(fù)債對(duì)企業(yè)還債壓力產(chǎn)生較大影響,因而系數(shù)為1。通過分析,籠統(tǒng)的按負(fù)債的流動(dòng)性分類無法真實(shí)反映違約信息,故本文將對(duì)債權(quán)類型進(jìn)行重新的劃分。

        從破產(chǎn)法的角度出發(fā),企業(yè)償還債務(wù)的順序是:應(yīng)付職工薪酬、應(yīng)交稅金、債權(quán)人為金融機(jī)構(gòu)的債務(wù)、往來款項(xiàng)以及其他債務(wù)。KMV模型立足點(diǎn)為銀行等金融機(jī)構(gòu),因此首先對(duì)債務(wù)的劃分以金融機(jī)構(gòu)的欠款為分割點(diǎn),將應(yīng)付職工薪酬、應(yīng)交稅金和附帶抵押物的銀行等金融機(jī)構(gòu)欠款作為一類債務(wù),將往來款項(xiàng)和其他債務(wù)劃分為二類負(fù)債。

        在眾多短期負(fù)債上,短期借款、應(yīng)付利息等債務(wù)若不及時(shí)償還,將對(duì)企業(yè)的信用等級(jí)產(chǎn)生不利影響,而應(yīng)付職工薪酬這類債務(wù),雖然在破產(chǎn)法中清償次序僅次于破產(chǎn)費(fèi)用,但企業(yè)未進(jìn)入破產(chǎn)清算時(shí),該債務(wù)的重視程度仍然無法超過銀行借款,因此本文在首次劃分基礎(chǔ)上將應(yīng)付職工薪酬視同企業(yè)的往來款項(xiàng)。

        從還債壓力來說,短期債務(wù)明顯要比長期債務(wù)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響力要大。長期債務(wù)可使企業(yè)有足夠的時(shí)間進(jìn)行緩沖,故沿用初始分類將長期負(fù)債劃分為獨(dú)立一類。

        2.2違約點(diǎn)回歸模型的建立

        2.2.1 基本模型

        通過對(duì)債權(quán)的重新劃分,建立一個(gè)新的擬合模型,如下:

        DP=aD1+bD2+cD3

        與原公式相比這個(gè)公式將自變量劃分為三個(gè),能更好的反映企業(yè)的負(fù)債結(jié)構(gòu)信息,使企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的信息得到更好的利用。

        2.2.2 公司資產(chǎn)規(guī)模對(duì)模型的影響

        在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)的研究對(duì)象以容易獲得企業(yè)財(cái)務(wù)信息的上市公司為主,選樣本過程中難免遇到上市公司的規(guī)模參差不齊的情況,所以將對(duì)公式進(jìn)行調(diào)整,從而提高公式的適應(yīng)性和普遍性。將原公式兩邊同除公司總資產(chǎn),得到以下公式:

        p0=ad1+bd2+cd3

        通過這一改變減少了不同規(guī)模的上市公司對(duì)回歸分析帶來的差別,提高了公式的實(shí)用性和普遍性。通過篩選樣本,得到樣本公司的資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù),即可得到多組(P0,d1,d2,d3)的值,通過線性擬合即可得到(a,b,c)的值,從而得到違約點(diǎn)DP的值。獲得的最優(yōu)結(jié)果為a=0.45,b=2.26,c=0.31。即違約點(diǎn)的一般據(jù)算公式DP=(0.45*d1+2.26*d2+0.31*d3)·p,p為公司總資產(chǎn)。根據(jù)KMV模型可看出,DP值越大,企業(yè)的還債壓力越大,則企業(yè)的違約概率越高。因此短期負(fù)債較多的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)更大,違約風(fēng)險(xiǎn)越高,公式中d1、d2分別以銀行類貸款和日常往來款為主的負(fù)債,其系數(shù)要高于長期負(fù)債d3的系數(shù),可見短期負(fù)債對(duì)違約概率的影響更大,與原KMV模型的觀點(diǎn)基本一致。

        3.結(jié)論

        目前我國經(jīng)濟(jì)體制的不完善決定了我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)出獨(dú)有特點(diǎn),風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的集中性、風(fēng)險(xiǎn)形成的多樣性、形式的隱蔽性、主體的缺位性和顯著的體制性根源。隨著經(jīng)濟(jì)體制的改革與深化,商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)也將進(jìn)一步增加和暴露。因此對(duì)我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理顯得尤為重要。

        在實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,短期債務(wù)因齊償付期限較短,將增加企業(yè)的償債壓力;而長期債務(wù)因具有一定的緩沖性,對(duì)企業(yè)的償債壓力相對(duì)較小。故企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)大小不僅跟負(fù)債總額有關(guān),還與負(fù)債結(jié)構(gòu)有關(guān)。

        本文通過實(shí)證分析,進(jìn)一步對(duì)KMV模型中的違約點(diǎn)的計(jì)算進(jìn)行一定程度的修正,將經(jīng)特殊處理的公司財(cái)務(wù)報(bào)表中的負(fù)債分為三類負(fù)債,進(jìn)而通過線性擬合獲得違約點(diǎn)與三類負(fù)債的關(guān)系。從得到公式可看出,應(yīng)交稅金及銀行機(jī)構(gòu)債券系數(shù)為0.45,公司間債務(wù)系數(shù)為2.26,長期債務(wù)系數(shù)為0.31,齊系數(shù)的大小與各類負(fù)債對(duì)應(yīng)的還債壓力基本一致,揭示了違約點(diǎn)與企業(yè)債務(wù)關(guān)系。與原有的PD經(jīng)驗(yàn)公式DP=SD+0.5LD相比本文對(duì)違約點(diǎn)計(jì)算的修正公式,以三類負(fù)債為輸入變量,更能夠體現(xiàn)公司資產(chǎn)負(fù)債的結(jié)構(gòu)關(guān)系。與現(xiàn)有研究相比,本文在進(jìn)行回歸分析時(shí),對(duì)債務(wù)的重新劃分是負(fù)債結(jié)構(gòu)中隱含的違約信息被挖掘出來,反映在違約點(diǎn)計(jì)算上。并且在最后進(jìn)行對(duì)比分析,得出違約點(diǎn)的計(jì)算公式的有效性證明。

        本文在負(fù)債分類上也存在一定的局限性,如對(duì)負(fù)債結(jié)構(gòu)從報(bào)表數(shù)據(jù)歸集過程進(jìn)行了分析,但未能對(duì)負(fù)債結(jié)構(gòu)劃分進(jìn)行量化分析。且我國因?yàn)轶w制的原因,信息公開的完整性與真實(shí)性都存在不小的問題。通過分析,本文將提出就如何提高商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的管理效率的幾條建議。從全文來看,可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論:

        3.1我國商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理模型上的運(yùn)用是一個(gè)漸進(jìn)的過程,運(yùn)用國外模型來分析我國信用風(fēng)險(xiǎn)屬于一種過渡過程,我國應(yīng)自主研發(fā)適用于我國國情的新模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的度量。

        3.2我國商業(yè)銀行現(xiàn)行的風(fēng)險(xiǎn)度量方法不能反映真實(shí)意義意義上的信用風(fēng)險(xiǎn)問題,風(fēng)險(xiǎn)管理辦法不能解決未來信用資產(chǎn)的科學(xué)運(yùn)用。

        3.3由于歷史數(shù)據(jù)有限,對(duì)模型輸出結(jié)果有一定的影響,隨著公司信用評(píng)級(jí)體系的建立與完善,模型結(jié)果的準(zhǔn)確性應(yīng)該能大大提高。

        綜上所述,新興的信用風(fēng)險(xiǎn)量化模型在我國商業(yè)銀行的全面應(yīng)用還是存在一定的障礙,但信用風(fēng)險(xiǎn)管理的量化發(fā)展是我國風(fēng)險(xiǎn)管理的方向,基于以上結(jié)論,提出以下幾點(diǎn)建議:

        3.3.1提高信息管理水平

        商業(yè)銀行要根據(jù)自身與貸款公司在整個(gè)信貸過程中信息的溝通狀況,按一定的分類標(biāo)準(zhǔn)確定信息不對(duì)稱程度,從而取舍或進(jìn)行合理定位。然后是建立完善的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,為銀行提供準(zhǔn)確完善、標(biāo)準(zhǔn)化和具有連續(xù)性的歷史數(shù)據(jù)。新育館分割線管理體系是否完善主要反映在三方面,貸款方案設(shè)計(jì)、信息采集和信息的加工,而信息采集又是三個(gè)工作的基礎(chǔ),直接關(guān)系到信用風(fēng)險(xiǎn)管理的結(jié)構(gòu)是否有效。故商業(yè)銀行必須按照行業(yè)進(jìn)行區(qū)分,對(duì)不同地區(qū)、不同行業(yè)進(jìn)行一定的區(qū)分管理。要分析行業(yè)的發(fā)展前景及主要風(fēng)險(xiǎn)因素等,從而為信用級(jí)別的決定提供參考。

        3.3.2完善內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng),提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平

        我國商業(yè)銀行可采用信用評(píng)分方法等傳統(tǒng)模型計(jì)量信用風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)化貸款五級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn),借鑒國外模型建立符合我國國情的風(fēng)險(xiǎn)管理模型。加強(qiáng)現(xiàn)金流的分析和加大企業(yè)所在行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)、市場(chǎng)預(yù)期狀況等評(píng)級(jí)指標(biāo)的權(quán)重,使評(píng)級(jí)結(jié)果能反映企業(yè)未來的信貸狀況。

        3.3.3建立外部信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)加強(qiáng)監(jiān)管

        一是完善外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的準(zhǔn)入機(jī)制,通過立法加強(qiáng)評(píng)估機(jī)構(gòu)的管理;二是建立評(píng)估機(jī)構(gòu)的行業(yè)協(xié)會(huì),由業(yè)協(xié)會(huì)公布評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的違約統(tǒng)計(jì)率,對(duì)不重視質(zhì)量的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)取消其準(zhǔn)入資格。通過上述監(jiān)管措施,減少我國以往出現(xiàn)的扭曲評(píng)級(jí)結(jié)果的現(xiàn)象。

        參考文獻(xiàn):

        [1]楊竹清.上市公司研發(fā)創(chuàng)新與信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系研究——基于KMV模型的實(shí)證分析[J].金融理論與實(shí)踐,2018, No.466(05):18-23.

        [2]高雅軒,朱家明,牛希璨.基于KMV模型的我國上市民營企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析[J].東莞理工學(xué)院學(xué)報(bào), 2019(3).

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