1、KMV 模型对中小板上市企业信用风险的应用摘要：信用风险一直以来都是金融机构及其监管部门的风险管理的主要对象和核心内容。中小板企业是关系到我国经济民生的的重要行业。从我国中小板企业的实际情况出发，本文旨在通过应用 KMV 模型对不同类型中小板上市企业的信用风险进行度量，比较得出绩优类（非 ST 类）和绩差类（ST 类）上市公司风险状况。 关键词： KMV 模型 中小板上市公司 信用风险 一、引言 目前，经济形势并不乐观，全球经济仍处危机后的调整期，国际环境充满复杂性和不确定性；国内原有竞争优势、增长动力逐渐削弱，新优势尚未形成，市场信心和预期不稳，经济运行处在寻求新平衡的过程中。债务危机和信贷
2、危机将在中国大面积的出现，加上西方特别是欧元区的经济的低迷，对中国手上的外汇和外国债券都造成了大面积的缩水冲击，中小板上市公司市场也持续低迷，处于危机中的我国商业银行和其他金融机构面临较为严重的打击。 中小企业是推动国民经济发展，构造市场经济主体，促进社会稳定的基础力量。特别是当前，在确保国民经济适度增长、缓解就业压力、实现科教兴国、优化经济结构等方面，均发挥着越来越重要的作用。为此，正确指导国有小企业改革，大力扶持各类中小企业发展，已成为当前一项刻不容缓的战略任务。 然而，由于中小企业具有公司治理薄弱、财务管理不够健全、抵质押品不足等特点，中小企业贷款信用风险较高，再加上中小企业授信规模小，
3、融资成本高，中小企业贷款一直是银行，贷款紧缩的背景下，银行贷款的门槛也越来越高。 在这种情况下，一方面是商业银行面临较大的放贷压力，一方面是中小企业难以从商业银行获得贷款。造成这种情况的主要原因是商业银行无法正确对中小企业的信用风险进行正确而有效的评估，因此，选用有效的信用风险度量模型对中小企业进行正确有效的评估成为急需解决的问题。 本文旨在通过 KMV 模型对不同类型中小板上市公司进行信用风险测量，比较得出绩优类和绩差类上市公司风险状况，研究 KMV 模型在对我国中小板上市公司信用风险测度的适用性。 二、修正后的 KMV 模型对中小板上市公司信用风险度量 KMV 模型有许多其他现代信用风险度
4、量模型没有的优点，是更加适合于我国的上市公司的风险度量模型。 KMV 模型的计算过程 第一步：计算中小板上市公司的资产价值 V 及波动性 v。 第二步：确定上市公司预期价值，计算出公司的违约触发点 DPT 及违约距离 DD。 DPT=STD+1/2LTD 第三步：计算违约率 EDF。 EDF=N（-DD） （1）结果分析 表 1 违约率对比表 注：所选取的中小板股票为 ST 类：002047（*ST 成霖） 、002162（*ST 上控） 、002200（*ST 大地） 、002265（*ST 西仪） 、002506（*ST 超日）和非 ST 类：002010（传化股份） 、002140（东华
5、科技）、002173（千足珍珠） 、002213（特尔佳） 、0024498（汉缆股份） 。 从 ST 类中小板上市公司的数据变化来看，在 2010、2011 和 2012 的三年中，违约率的均值的变化情况为：0.0064955、0.0118757、0.02684。预期违约率从 2010 年的 0.0064955到 2011 年的 0.0118757 再到 2012 年的 0.026841，预期违约率却逐年增加，其中，2011 年预期违约率为 2010 年的 1.83 倍，2012 年预期违约率为 2011 年的 2.2 倍，为 2010 年预期违约率的 4.13 倍，可以发现，ST 类中小板
6、上市公司的信用风险是逐年恶化的。 与之对应的，从非 ST 类中小板上市公司的数据变化来看，在2010、2011、2012 年的三年中，非 ST 类违约率的均值的变化情况为：0.016328、0.0074119、0.0086916。可以发现， 2010 年预期违约率为2011 年的 2.2 倍，2010 年预期违约率为 2012 年的 1.88 倍，2011 年和2012 年的信用风险水平明显好于 2010 年，虽然 2012 年比 2011 年预期违约率略有增加，但并未明显改变绩优类中小板类上市公司的风险水平。 三、结论 根据上文的实证研究发现，总体来说，KMV 模型比较适合于我国的中小板上市
7、公司用来度量其的信用风险状况，同时，KMV 模型在我国资本市场的使用还受到多方面因素的影响。 国内并没有任何机构或个人建立起违约距离和违约率之间的一一对应的映射关系，因此，无法利用经验违约率作为判断，只能使用预期违约率，也就是理论违约率。 参考文献： 1李楠，刘志杰.商业银行对房地产企业信用评价方法研究J.山西建筑，2010（2）：198-199. 2张玲.财务危机预警分析判别模型及应用J1.预测，2000（6）：38-40. 3陈晓，陈治鸿.中国上市公司的财务困境预测J.中国会计与财务研究，2000（9）：49-52. 4吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究J.经济研究，2001（6）：46-56. 5鲁炜，赵恒晰，刘冀云.KMV 模型关系函数推测及其在中国股市的验证J.运筹与管理，2003（6）：43-48.兰州大学硕士学位论文 KMV 模型在我国上市公司信用风险度量中的应用
