商業(yè)銀行對中小企業(yè)信貸風(fēng)險控制分析

商業(yè)銀行對中小企業(yè)信貸風(fēng)險控制分析摘要作為信用風(fēng)險的核心，信貸風(fēng)險一直困擾著諸多企業(yè)，在金融全球化的大勢下，信用風(fēng)險更是國內(nèi)金融市場面臨的一大挑戰(zhàn)，不同于國外早已成熟的信用風(fēng)險度量體系，國內(nèi)有關(guān)的信用管理體系尚處發(fā)展?fàn)顟B(tài)。然而因為體系，生產(chǎn)規(guī)模的大小等多方面，中小企業(yè)相對有著較大的信用風(fēng)險，商業(yè)銀行也往往因為其信用風(fēng)險過高而選擇拒絕中小型企業(yè)的貸款，因此提升中小企業(yè)的信貸風(fēng)險的管控，信用風(fēng)險的度量便顯得尤為重要。本文結(jié)合國內(nèi)的實際情況，采用KMV模型對中小企業(yè)的違約距離和違約率展開探討研究，并選擇兩組樣本進(jìn)行比較，通過實證分析，本文認(rèn)為KMV模型在國內(nèi)有足夠的可行性，從而為商業(yè)銀行對中小企業(yè)信用風(fēng)險的度量提供理論支持。關(guān)鍵詞商業(yè)銀行度量；中小企業(yè)；KMV模型；信用風(fēng)險

Analysisoncreditriskcontrolofsmallandmedium-sizedenterprisesbycommercialBanksAbstractAsthecoreofcreditrisk,creditriskhasbeentroublingmanyenterprises.Underthegeneraltrendoffiscalglobalization,theriskisamajorchallengehasfacedthedomesticfinancialmarket.However,duetothesystem,thesizeoftheproductionscaleandotheraspects,smallandmedium-sizedenterpriseshaverelativelylargecreditrisks,andcommercialBanksoftenchoosetorejectloansfromsmallandmedium-sizedenterprisesbecausetheircreditrisksaretoohigh.Therefore,itisparticularlyimportanttoelevatethecontrolofcounterpartyexposureofsmallandmedium-sizedenterprisesandmeasurecounterpartyexposure.Inthispaper,combinedwithdomesticactualsituation,byusingtheKMVmodelforsmallandmedium-sizedenterprisesdefaultdistanceanddefaultstoexploreresearch,compareandselecttwosetsofsamples,throughempiricalanalysis,thispaperholdsthatthefeasibilityofKMVmodelinChinahaveenough,forcommercialBankstoadvocetheoreticalsupportforsmallandmedium-sizedenterprisescreditriskmeasurement.KeywordsCommercialbankmeasurement;Smallandmedium-sizedenterprises;KMVmodel;Thecreditrisk

目錄第1章緒論 11.1研究背景和意義 11.2文獻(xiàn)綜述 21.2.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險相關(guān)理念 21.2.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險管控理念 31.2.3信用風(fēng)險度量及評級 41.2.4文獻(xiàn)評述 51.3研究方法 6第2章中小企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r 72.1中小企業(yè)定義劃分 72.2中小企業(yè)的發(fā)展劣勢 82.3中小企業(yè)的發(fā)展優(yōu)勢 8第3章商業(yè)銀行信用風(fēng)險特征 103.1信用風(fēng)險的定義 103.2信用風(fēng)險的特點 103.3信用風(fēng)險的特殊表現(xiàn) 113.4商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量分析 123.4.1商業(yè)銀行信用風(fēng)度量狀況 123.4.2中小企業(yè)信用風(fēng)險誘因 123.5商業(yè)銀行信用風(fēng)險的管控 133.5.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險管控的內(nèi)涵 133.5.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險控制分類 133.6信用風(fēng)險小結(jié) 14第4章KMV模型介紹及適用性分析 154.1KMV模型簡介 154.2KMV模型基本原理 154.3KMV模型計算方法 174.4模型評價 18第5章實證分析 195.1研究假設(shè)及樣本選擇 195.1.1假設(shè)研究 195.1.2選取樣本 195.2模型參數(shù)估計 205.2.1企業(yè)股權(quán)市場價值 205.2.2負(fù)債價值及違約點 205.2.3股權(quán)價值波動率 205.2.4其他相關(guān)參數(shù) 215.3模型實證分析 21第6章結(jié)論及建議 246.1分析結(jié)果 24致謝 25參考文獻(xiàn) 26附錄A譯文 28附錄B外文原文 33第1章緒論1.1研究背景和意義從2016年起，中國經(jīng)濟(jì)的巨大攀升之后，由于市場經(jīng)濟(jì)的不斷開放，經(jīng)濟(jì)全球化的影響不斷加深，我國宏觀經(jīng)濟(jì)的不確定性愈發(fā)明顯，同時，資本主義國家的快速發(fā)展為國內(nèi)指出了中小企業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)的道路，驗證了中小企業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的相對地位。國內(nèi)中小企業(yè)數(shù)量已經(jīng)超過千萬，數(shù)量龐大，盡管個體的經(jīng)濟(jì)實力較低，但聯(lián)合起來擁有絕高的經(jīng)濟(jì)話語權(quán)。除此以外，中小企業(yè)在國內(nèi)企業(yè)的整體發(fā)展中過于受到鉗制，隨著金融市場的完善，國有大型企業(yè)在議價能力上悠著點明顯的優(yōu)勢，換而言之，他們對于商業(yè)銀行的貸款需求，在逐步減少，其自身雄厚的財力足以支撐他們進(jìn)行相關(guān)的經(jīng)營管理，因此中小企業(yè)也將是未來商業(yè)銀行貸款的主要利潤來源。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中，我國絕大多數(shù)企業(yè)經(jīng)歷著從賣方市場向買方市場的轉(zhuǎn)變，它需要面對更加激烈的份額爭奪和無處不在的風(fēng)險。作為我國重要的經(jīng)濟(jì)實體，這一類莫名的風(fēng)險著實難以避免，在這一過程中又缺乏有效的風(fēng)險控制手段。2012年底至2016年三季度，商業(yè)銀行不良貸款呈現(xiàn)雙升。根據(jù)銀監(jiān)會發(fā)布的有關(guān)數(shù)據(jù)顯示：2016年三季度末不良貸款近1.5萬億，趕超12年數(shù)倍有余，資金壞賬率也由0.95%上升至1.83%，上漲了將近一倍。除此以外，隱性的壞賬比率也明顯有著增長，以及相關(guān)足以償還的卻未償還的這一類貸款數(shù)額也占了不少份額。此后，2016年四季度至2017年年中，商業(yè)銀行的相關(guān)不良貸款余額上漲至1.67萬億。上海清算所發(fā)布的公告顯示，2018年又增加了多只債券出現(xiàn)了未能到期償付的現(xiàn)象，國內(nèi)信用債券違約率也呈現(xiàn)了逐年攀升的情況，2018年，國內(nèi)非金融企業(yè)信用違約概率僅為0.66%，在此對比下，中小企業(yè)毫無優(yōu)勢可言。為了實現(xiàn)中小企業(yè)資產(chǎn)的證券化，使其資金的快速流通，快速變現(xiàn)從而緩解現(xiàn)金的壓力，政府已經(jīng)做出了巨大的支持，深圳，青島等城市均出臺了相關(guān)政策鼓勵中小企業(yè)的發(fā)展隨著經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，中小企業(yè)如何在現(xiàn)有的不斷加劇的市場競爭中存活下來已經(jīng)不僅僅是中小企業(yè)自身所追求的，同樣也是國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的必要手段，在此愿景下，我國商業(yè)銀行需要對管理方式進(jìn)行革新，注重宏觀經(jīng)濟(jì)不確定下的信貸風(fēng)險分析，完善信貸風(fēng)險的內(nèi)部控制制度，在經(jīng)濟(jì)全球化的大勢下，商業(yè)銀行面臨著更為嚴(yán)峻的信貸風(fēng)險。1.2文獻(xiàn)綜述1.2.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險相關(guān)理念早在1996年，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家張維迎[1,2]就提出了直至如今都廣為人接受的觀點。他認(rèn)為中小企業(yè)信貸困難與他們自身有著深切的關(guān)系，中小企業(yè)在信用上仍然缺少足夠的認(rèn)識，在運(yùn)營過程中，并不會過于注重風(fēng)險的管控，同時在財務(wù)報表、數(shù)據(jù)方面過于模糊，造成了嚴(yán)重的信息不對稱，從而給了商業(yè)銀行很大的審核難度。后來在04年的專題中指出，作為相對理性的個體，所實行的信貸配給也是理性的，銀行相對于那些高利率的全部接受，他們寧愿在相對較低的利率水平上作出讓步。馬莉（2003）[3]指出國內(nèi)社會的信用體系的漏洞和商業(yè)銀行自身存在的問題共同作用下導(dǎo)致了商業(yè)銀行目前存在的較大的壞賬率的發(fā)生。紀(jì)瓊驍（2003）[4]指出中國作為一個發(fā)展中國家，本身就缺少足夠的資金，因此對于那些中小企業(yè)更加難以拿出足夠的資金進(jìn)行扶持，其次作為信貸的重要一環(huán)，中小企業(yè)缺少足夠的資產(chǎn)信用，因此不以盈利性為目的的政策性銀行需要發(fā)揮足夠的作用。林毅夫和孫希芳（2005）[5]指出商業(yè)銀行在某種程度上對中小企業(yè)有一定不鮮為人知的對象歧視，這主要是因為中小企業(yè)與大型企業(yè)在業(yè)務(wù)經(jīng)驗狀況上的明顯差異以及二者在進(jìn)行信貸時抵押物的差距。同時，由于信息存在不對稱性，商業(yè)銀行對中小企業(yè)缺少核心的認(rèn)知。同時，林毅夫和李永軍（2001）[6]研究發(fā)現(xiàn)，密集型的勞動型企業(yè)可以絕大程度上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而為這些企業(yè)解決資金問題的重要手段是發(fā)展中小型銀行尤其是地區(qū)型商業(yè)銀行，使其形成市場競爭并建立完善的監(jiān)管體系。鞠惠文（2011）[7]指出作為商業(yè)銀行最重要的利益來源，信貸業(yè)務(wù)同樣會導(dǎo)致商業(yè)銀行所面臨的最大風(fēng)險，信用風(fēng)險，次貸危機(jī)給每個人敲了一次警鐘，因此商業(yè)銀行必須格外注意信貸風(fēng)險管理中的問題，分析了信貸風(fēng)險的幾大誘因并提出了相關(guān)的解決方法。周中勝、羅正英（2010）[8]以我國多家上市公司的五年內(nèi)數(shù)據(jù)為藍(lán)本，研究發(fā)現(xiàn)，中小企業(yè)的資產(chǎn)集中狀況和企業(yè)于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的情況都對企業(yè)本身的借款產(chǎn)生了顯著的影響。龍正清（2015）[9]認(rèn)為商業(yè)銀行在信貸放款中過于依仗主管性，并且審批的決策權(quán)過于集中，信貸審核人員往往會因為操作的不規(guī)范以及一些利益因素導(dǎo)致中小企業(yè)的失信1.2.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險管控理念由于歷史原因，國外針對信貸風(fēng)險的探究開展遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于國內(nèi)。早在1776年亞當(dāng)斯密斯的《國富論》中便以票據(jù)論這一論點強(qiáng)調(diào)了在信貸中貸款流動性的絕對重要性，只有在保持貸款中資金的流動性才能在最大程度上減少信貸風(fēng)險。Stiglitz和Weiss(1981)[10]同樣贊同信息不對稱這一理論，貸款資金的流動方向、項目的可行性、相關(guān)企業(yè)的運(yùn)營管理都對商業(yè)銀行造成了一定的困惑，借貸方往往因此產(chǎn)生沖突，商業(yè)銀行為了保證自身的利益而為加大貸款的利率，而中小企業(yè)為了保證足夠的利益，便會追求高收益，而選擇高風(fēng)險的項目，雙方陷入循環(huán)，加大了信用風(fēng)險。王一林（2000）[11]指出要想抓住信貸風(fēng)險的根源，必須基于我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實際情況，從本質(zhì)上來講，控制化解信貸風(fēng)險即是與那些落后腐化以及背離經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律的制度作斗爭。龐素琳,黎榮舟（2005）[12]通過研究信貸風(fēng)險中的道德問題，設(shè)計出來了信貸風(fēng)險的決策合同，提出在足夠的抵押物的作用下可以有效的沖擊信貸風(fēng)險的發(fā)生，因為銀行必須在采取足夠的激勵機(jī)制，才可以進(jìn)行有效的信貸篩選?？灼G杰（2004）[13]提出，解決信貸風(fēng)險的根本在于內(nèi)部控制，解決不良貸款，市場監(jiān)管三者共行，商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的管控需要被控制起來，而這個的前提在于資本的充足以及信貸定價。韓剛（2012）[14]通過國內(nèi)交通銀行的信貸風(fēng)險管理的模式與美國硅谷銀行的管控模式進(jìn)行對比，指出，銀行加強(qiáng)模式創(chuàng)新，政府對中小企業(yè)進(jìn)行扶持，擔(dān)保公司進(jìn)行擔(dān)保等多重守護(hù)下，可以顯著降低商業(yè)銀行對中小企業(yè)信貸風(fēng)險管理的風(fēng)險。魏布誼（2012）[15]從科技型的中小企業(yè)入手展開研究分析，試圖以創(chuàng)新對策的方式來加強(qiáng)中小企業(yè)，支持創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)和保險部門之間的聯(lián)系，從而構(gòu)建中小企業(yè)信貸融資完好的外部環(huán)境。卞揚(yáng)在2016[16]年通過分析信貸風(fēng)險理論和經(jīng)濟(jì)周期之間的關(guān)系，提出并總結(jié)大批中小企業(yè)信貸業(yè)務(wù)之中各類風(fēng)險的成因以及相應(yīng)的對策，并對如何在中小企業(yè)信貸問題中增加其信用成本問題展開研究。1.2.3信用風(fēng)險度量及評級目前業(yè)內(nèi)對于信用風(fēng)險管理分類略有差別，其中被業(yè)內(nèi)廣為接受的是5C的評價原則，即從五個方面進(jìn)行信用的評估，他們分別是：Character、Capacity、Capha以及Collateral和Condition。1.Capacity（能力）：指償債能力，該種能力指企業(yè)運(yùn)用信貸資金實現(xiàn)增值的能力。2.Character（品質(zhì)）：是評估借款企業(yè)的信用品質(zhì)的關(guān)鍵，指的是交易對手履行償還貸款這一義務(wù)的可能性。3.Caphal（資本）：指分析債務(wù)人的財務(wù)狀況，研究其償還債務(wù)的情況。4.Collateral（抵押物）：指，債務(wù)人無法償債使用于抵押支付的資產(chǎn)，一旦違約事件發(fā)生，便作抵押用于償還債務(wù)。5.Condition(條件）：多指債務(wù)人的還款歷史，分析其是否有“前科”，從而研究其還款可能性。5C原則是西方的商業(yè)銀行在長時間的經(jīng)營過程中總結(jié)出來的，業(yè)內(nèi)還有“5W”、“5P”等因素。不難發(fā)現(xiàn)，在表面意思上，信用風(fēng)險是指一方未能如約償還到期的債務(wù)從而造成了另一方因此帶來的經(jīng)濟(jì)損失。隨著時代的進(jìn)步，這種傳統(tǒng)的字面意思已經(jīng)無法闡述完整現(xiàn)有的信貸風(fēng)險管理的實質(zhì)，段善雨（2007）[17]認(rèn)為所謂的信用風(fēng)險是一種可能性，一種借方與貸方之間未能踐約而導(dǎo)致?lián)p失的可能性。近年來，相當(dāng)數(shù)量的學(xué)者從多角度進(jìn)行了風(fēng)險的分析研究。HameedaAbuHussain和Al-Ajmi（2010）[18]通過對部分債權(quán)人的分析結(jié)果中發(fā)現(xiàn)在債權(quán)企業(yè)一方中除了信用風(fēng)險自身，因為員工失誤和資金缺少足夠的流動性也是商業(yè)銀行普遍遭遇的風(fēng)險，在這個研究結(jié)論上，他提出了大量關(guān)于該方面的識別方法。VasileDEDU和RoxanaNECHIF（2010）[19]則是針對巴塞爾Ⅱ中相關(guān)的風(fēng)險管理的含義，并對此展開探討。SnezanaDicevska（2010）[20]指出即使放在整個金融體系當(dāng)中，信貸風(fēng)險也是極其重要的一環(huán)，商業(yè)銀行針對信貸風(fēng)險必須采取足夠的措施進(jìn)行預(yù)防和削弱。愛德華·阿爾特曼[21]教授在1968年便提出了廣為人知的Z評分模型，更是在1977年提出了第二代更正后的新一代ZETA模型，更大程度上完善了風(fēng)險概率模型，并卓有成效。而當(dāng)時間推移到80年代，一方面風(fēng)險測量技術(shù)在不斷發(fā)展，另一方面信貸風(fēng)險本身在不斷加強(qiáng)，簡單的限額管理已經(jīng)無法滿足信貸風(fēng)險測試的需求，因此風(fēng)險管理開始了信貸風(fēng)險的分析與計量階段。換而言之，風(fēng)險成了一種波動性概念，關(guān)于這一點，我們可以參考《巴塞爾新資本協(xié)議》，其中提出了三種測定信用風(fēng)險的主要方法:分別是從企業(yè)自身進(jìn)行識別、由外界引入的風(fēng)險度量以及結(jié)合內(nèi)外因素形成的風(fēng)險度量體系[22]Jeffery(2000)[23]指出信用質(zhì)量處在最高位時，某種程度上信用分布與標(biāo)準(zhǔn)普爾一致，而信用質(zhì)量中下時，信用分布則更傾向于EDF。任向華（2003）[24]在文章中指出，分析研究得到金融的市場波動率符合garch模型，同樣的我們在Kmv模型，該種計算方式同樣適用于波動率的計算。馬若微(2006)[25]通過對當(dāng)時典型一百余家ST公司進(jìn)行財務(wù)報表和交易數(shù)據(jù)的分析，結(jié)果顯示，KMV模型可以顯著的對信用風(fēng)險進(jìn)行識別分析還能有效的預(yù)警財務(wù)困厄，且，KMV模型相對于其他模型明顯更適用于中國國情。此在研究中改固定違約點設(shè)定為模糊化設(shè)定來預(yù)測違約概率。Crosbie和Jeffrey(2003)[26]同樣是對相關(guān)企業(yè)進(jìn)行大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用KMV模型進(jìn)行信用分析，該模型發(fā)現(xiàn)，貸款方企業(yè)在違約率發(fā)生顯著增加時發(fā)現(xiàn)其信用質(zhì)量的病變。鄭承利、韓立巖(2003)[27]通過使違約距離的系數(shù)的半透明化來表示違約狀態(tài)，從而確定公司股權(quán)價值的期權(quán)，因而可以預(yù)測違約率，得到預(yù)期違約概率。DavidAHensher,StewartJones(2007)[28]采取了Logit的混合模型，通過大量數(shù)據(jù)的分析來確定商業(yè)銀行當(dāng)中最優(yōu)和最差樣本概率。MichaelRonnberg（2010）[29]同樣的利用Logit模型，通過非線性回歸變量分析企業(yè)信貸違約率。馬雨生（2008）[30]通過在不同違約點下的EDF的比較，認(rèn)為違約值為百分之二十五的長期負(fù)責(zé)與短期負(fù)債之和時，模型最為有效。謝邦昌(2008)[31]以置地行業(yè)與公共事業(yè)兩方面的上市公司作為研究主體，顯示，即使是面對跨行業(yè)，KMV同樣可以在信用風(fēng)險度量中發(fā)揮作用。1.2.4文獻(xiàn)評述在整理了相關(guān)文獻(xiàn)資料，本文方向，相關(guān)的材料主要針對中小企業(yè)的信貸現(xiàn)狀進(jìn)行分析。根據(jù)學(xué)術(shù)界之前的研究分析，本文認(rèn)為，中小企業(yè)信貸風(fēng)險的成因主要是來源于中小企業(yè)的經(jīng)營管理的弊端，中小企業(yè)相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)的模糊化以及信用風(fēng)險自身體系的不完善。絕大多數(shù)的學(xué)者也是針對這幾大方面提出的相關(guān)措施，因此本文也會在這幾大基礎(chǔ)上展開闡述。其次分析了諸如Logit、CreditRisk、KMV等相關(guān)模型，出于對國內(nèi)具體國情以及國內(nèi)股票市場相關(guān)數(shù)據(jù)的考慮，本文最終也將采取KMV模型作為理論模型進(jìn)行分析。1.3研究方法(1)文獻(xiàn)檢索法。分別以商業(yè)銀行、中小企業(yè)、KMV模型為關(guān)鍵詞在相關(guān)文庫和數(shù)據(jù)庫中檢索有關(guān)的數(shù)據(jù)分析，參考文獻(xiàn)以及分析報告等，并整理有關(guān)本文論點研究的報告文獻(xiàn)，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)KMV的理論知識進(jìn)行分析驗證。(2)文獻(xiàn)參考法通過相關(guān)數(shù)據(jù)庫和文獻(xiàn)資料及互聯(lián)網(wǎng)資源等來完成論文的寫作，在重新系統(tǒng)的梳理信貸風(fēng)險的相關(guān)理論。搜集有關(guān)KMV模型的相關(guān)理論，并以此為研究方向，進(jìn)行拓展分析，使得本文在研究上更有研究價值。(3)實證分析法本論文將選取一些財務(wù)出現(xiàn)明顯異常和非異常的典型中小企業(yè)，以KMV模型分析這些企業(yè)的信貸風(fēng)險，以違約率為主要評測標(biāo)準(zhǔn)。同時，加入兩個優(yōu)質(zhì)A股，進(jìn)行橫向的對比，來驗證中小企業(yè)信用風(fēng)險的程度。

第2章中小企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r2.1中小企業(yè)定義劃分中小企業(yè)，相對于大型企業(yè)而言，具有較低的生產(chǎn)規(guī)模，即勞動力的數(shù)量、生產(chǎn)手段、經(jīng)營方式、生產(chǎn)能力、產(chǎn)品的集中化程度較低的企業(yè)。由于各國對于中小企業(yè)的評判標(biāo)準(zhǔn)并不一致，因此，在此本文主要以中國出臺的相關(guān)文件作為主要的參照標(biāo)準(zhǔn)，其具體分類，整理如下表。表2.1中小企業(yè)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)劃分總劃分中型企業(yè)小型企業(yè)微型企業(yè)農(nóng)林牧漁業(yè)營收<20000萬元營收>500萬元營收>50萬元營收<50萬元工業(yè)營收<40000萬元從業(yè)人員<1000人營收>2000萬元從業(yè)人員>300人營收>300萬元從業(yè)人員>20人營收<300萬元從業(yè)人員<20人建筑業(yè)營收<80000萬元/資產(chǎn)額<80000萬元營收>6000萬元資產(chǎn)額>5000萬元營收>300萬元資產(chǎn)額>300萬元營收<300萬元資產(chǎn)額<300萬元批發(fā)業(yè)營收<40000萬元從業(yè)人員<200人營收>5000萬元從業(yè)人員>20人營收>1000萬元從業(yè)人員>5人營收<1000萬元從業(yè)人員<5人交通運(yùn)輸/地產(chǎn)營收<30000萬元從業(yè)人員<1000人營收>3000萬元從業(yè)人員>300人營收>200萬元從業(yè)人員>20人營收<200萬元從業(yè)人員<20人零售業(yè)營收<20000萬元從業(yè)人員<300人營收>500萬元從業(yè)人員>50人營收>100萬元從業(yè)人員>10人營收<100萬元從業(yè)人員<10人住宿餐飲業(yè)營收<10000萬元從業(yè)人員<300人營收>2000萬元從業(yè)人員>100人營收>100萬元從業(yè)人員>10人營收<100萬元從業(yè)人員<10人信息傳輸業(yè)營收<10000萬元從業(yè)人員<2000人營收>1000萬元從業(yè)人員>100人營收>500萬元從業(yè)人員>10人營收<50萬元從業(yè)人員<10人軟件信息業(yè)營收<10000萬元從業(yè)人員<300人營收>1000萬元從業(yè)人員>100人營收>50萬元從業(yè)人員>10人營收<50萬元從業(yè)人員<10人倉儲業(yè)營收<3000萬元從業(yè)人員<200人營收>1000萬元從業(yè)人員>100人營收>1000萬元從業(yè)人員>100人營收<50萬元從業(yè)人員<10人郵政業(yè)營收<30000萬元從業(yè)人員<1000人營收>3000萬元從業(yè)人員>300人營收>200萬元從業(yè)人員>20人營收<200萬元從業(yè)人員<20人物業(yè)管理營收<5000萬元從業(yè)人員<1000人營收>1000萬元從業(yè)人員>300人營收>500萬元從業(yè)人員>100人營收<500萬元從業(yè)人員<100人租賃商務(wù)服務(wù)從業(yè)人員<300人/資產(chǎn)額<12000萬元從業(yè)人員>100人資產(chǎn)額>8000萬元從業(yè)人員>10人資產(chǎn)額>100萬元從業(yè)人員<10人資產(chǎn)額<100萬元2.2中小企業(yè)的發(fā)展劣勢(1)小，市場規(guī)模小。這一點毋庸置疑，本身也符合“中小企業(yè)”的概念定義，本身中小企業(yè)便屬于各個行業(yè)的基礎(chǔ)，無論是資產(chǎn)規(guī)模，還是從業(yè)人員，亦或是營業(yè)收入，均處于中低下。(2)散，行業(yè)分散。對于中小企業(yè)，無法形成完成的產(chǎn)業(yè)鏈，從而缺少所謂的“中心區(qū)”。(3)亂，主要是競爭無序，無論是同質(zhì)化競爭還是惡意競爭，都會導(dǎo)致市場的不規(guī)范，一方面是外部的因素，國家監(jiān)管不到位，市場管理缺少合理的方案，另一方面是企業(yè)自身，缺少規(guī)范，常常會出現(xiàn)“我弱我有理”的現(xiàn)狀。(4)差，由于中小企業(yè)自身水平的局限，無論是產(chǎn)品的制造水平，質(zhì)量的水平，管理的水平都較為低下。2.3中小企業(yè)的發(fā)展優(yōu)勢(1)貼近市場，靈活多變。需要明白的是，中小企業(yè)規(guī)模小，人員也少，在缺少市場競爭力的同時，同樣帶來一方面的優(yōu)勢，貼近市場，通俗而言便是“接地氣”，這意味著他們可以獲得更多的市場信息，機(jī)制也較為靈活，缺少條條框框的束縛，這些特點可以促使中小企業(yè)具有更多的應(yīng)變能力，縱觀市場和企業(yè)歷史，許多的新產(chǎn)品和新技術(shù)最初都來源于中小企業(yè)。

(2)促進(jìn)科技創(chuàng)新。中小企業(yè)由于發(fā)展門檻較低，在技術(shù)轉(zhuǎn)移上更具有便利性，更容易與科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，能夠迅速將某種創(chuàng)新的成果變現(xiàn)為現(xiàn)實的生產(chǎn)力。ofo共享單車，期初只是創(chuàng)始人與北京大學(xué)的一次小合作而已，通過向北京大學(xué)發(fā)放2000輛的共享單車，而使得這么一個小計劃獲得了北京大學(xué)的支持，不斷完善相關(guān)的科技水平，逐漸走向接頭。

(3)中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新相比大企業(yè)有更高的效率。市場強(qiáng)大的競爭壓力以及自身的生產(chǎn)壓力，會促使中小企業(yè)會更加重視產(chǎn)品和技術(shù)的創(chuàng)新，對于開發(fā)產(chǎn)品他們具有更高的積極性，熱衷于占領(lǐng)市場的各個縫隙，換而言之，相比較大企業(yè)，中小企業(yè)反而擁有更高的創(chuàng)新效率，是國家科研事業(yè)的重要推動力，根據(jù)國家專利局的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我國65%的發(fā)明專利來源于中小企業(yè)，80%的新產(chǎn)品同樣來自于他們。圖2.1中小企業(yè)信貸數(shù)量與信貸總數(shù)圖2.2中小企業(yè)信貸數(shù)量的占比作為占據(jù)中國企業(yè)百分之九十以上的存在，僅在2016年，中國中小企業(yè)數(shù)量已經(jīng)超過了五千萬家，搭上市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大潮，在政府的大比例扶持和不斷完善的買賣方制度的幫助下，中小型公司在我國國民經(jīng)濟(jì)的比重日益加重，甚至不少中小企業(yè)隨著自身的發(fā)展，成功登錄A股市場，但是，中小企業(yè)的經(jīng)營特點導(dǎo)致其具有較大的信用風(fēng)險，并且具有很強(qiáng)的傳染性，信用危機(jī)容易危及其他產(chǎn)業(yè)。根據(jù)圖2.2的結(jié)果顯示，不難發(fā)現(xiàn)，尤其是進(jìn)入2018年之后，中小企業(yè)貸款金額占企業(yè)總金額的占比明顯有著降低，一方面是由于近年來中小企業(yè)違約率相比較大型優(yōu)質(zhì)企業(yè)依舊居高不下而導(dǎo)致商業(yè)銀行對大型企業(yè)青睞有加，另一方面，中小企業(yè)近年的企業(yè)規(guī)模的式微也是主要的影響因素。第3章商業(yè)銀行信用風(fēng)險特征3.1信用風(fēng)險的定義信用風(fēng)險及貸款的違約風(fēng)險，是指債務(wù)人因為相關(guān)的影響，無法按照合同約定的方案履行相關(guān)的義務(wù)，致使債權(quán)人因此遭受的經(jīng)濟(jì)或者名譽(yù)上的損失的一種風(fēng)險。信貸風(fēng)險是一個由引發(fā)點逐漸發(fā)生的漸進(jìn)過程，還款期限滿前，由于借款人的財務(wù)狀況極易發(fā)生巨大的變化，這種變化很大程度上是不利的，從而影響其自身的履約能力商業(yè)銀行實行信貸管理的傳統(tǒng)定義是指，商業(yè)銀行在足夠的理論支持下形成合理有效的監(jiān)管手段，嚴(yán)格按照信用風(fēng)險中貸款工作的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行準(zhǔn)備工作，將信貸的控制的機(jī)制與風(fēng)險監(jiān)測部門進(jìn)行協(xié)調(diào)工作，同時通過監(jiān)督系統(tǒng)的協(xié)助，形成完備的體系。狹義的的商業(yè)銀行信貸管理，更偏向于表面，指貸款發(fā)放之前的研究，貸款過程中的資料處理工作，資產(chǎn)轉(zhuǎn)移工作，以及貸款之外有可能出現(xiàn)的風(fēng)險監(jiān)督、控制、處理工作。本文便是參照狹義的商業(yè)銀行信貸管理概念，試圖尋找合適的模型理論進(jìn)行判別。3.2信用風(fēng)險的特點信用風(fēng)險具有某些特性。信用風(fēng)險在違約發(fā)生時會保持相對的獨(dú)立。由于企業(yè)的經(jīng)營管理受控于大趨勢的宏觀環(huán)境，換而言之，往往在某一時期，政府的一個法令一個政策，會導(dǎo)致某一行業(yè)企業(yè)的整體的信用上漲或下滑，但是，信用風(fēng)險又具有相對獨(dú)立性，各個企業(yè)有自身的規(guī)模效應(yīng)和體質(zhì)，從而可以快速對市場的的經(jīng)濟(jì)形式作出回應(yīng)，這種回應(yīng)又具有速度差別，因而信用風(fēng)險與自身息息相關(guān)。信用風(fēng)險在風(fēng)險概率的分布上呈現(xiàn)非正態(tài)。信用風(fēng)險由于基數(shù)的貸款收益固定，但是可能遭受的意外損失卻可能是五險且難以預(yù)測的，因此其分布圖，具有典型的厚尾現(xiàn)象（偏左），同樣因為這一現(xiàn)象，難以對信用風(fēng)險進(jìn)行正態(tài)分布，從而對研究和分析造成了阻礙，許多試圖借用模型進(jìn)行信用風(fēng)險度量的企業(yè)普遍會因此現(xiàn)象產(chǎn)生偏差。圖3.1信用風(fēng)險概率分布信用風(fēng)險的信息難獲性。存在長期業(yè)務(wù)往來的雙方可以通過長期的商業(yè)合作掌握較多的信用信息，但這種情況置于國內(nèi)，由于收到公司自身的業(yè)務(wù)范圍而無法獲得全面的信息，而如果是采取依賴信用評級機(jī)構(gòu)發(fā)布的報告來獲取信息，又會因為國內(nèi)缺少權(quán)威的信用風(fēng)險評級機(jī)構(gòu)而缺少真實性，因此信用風(fēng)險的信息在真實性和全面性上較難保證。相應(yīng)風(fēng)險具有可控性。這一點比較容易理解，盡管很大因素會導(dǎo)致中小企業(yè)信用風(fēng)險的發(fā)生，但是這種風(fēng)險并非無法控制，否則，相關(guān)的研究便也失去了意義，我們需要針對這類因素，首先便是執(zhí)行措施在源頭上進(jìn)行遏制，其次在事情已經(jīng)發(fā)生時，采取合理的方式和措施加以控制，這一點也是本文所希望的，研究相關(guān)的信用風(fēng)險度量模型提示控制風(fēng)險的能力。3.3信用風(fēng)險的特殊表現(xiàn)（1）信用風(fēng)險往往涉及金額巨大，影響巨大。由于國內(nèi)基數(shù)龐大，商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)參與到社會經(jīng)濟(jì)的方方面面，商業(yè)銀行一旦發(fā)生信用風(fēng)險事件，其面臨的損失遠(yuǎn)超于一般企業(yè)的其他風(fēng)險事故，同時鑒于商業(yè)銀行這一層面牽連巨大，往往發(fā)生信用風(fēng)險事故，會通過連鎖效應(yīng)波及其他事件乃至影響到整個經(jīng)濟(jì)體系。（2）其產(chǎn)生原因復(fù)雜多面。由于往往一筆信貸業(yè)務(wù)中風(fēng)險的產(chǎn)生原因涉及到多個方面，或是政策的影響，或者是經(jīng)濟(jì)周期的波動，亦或是人員職業(yè)操守導(dǎo)致，甚至是某種自然災(zāi)害導(dǎo)致的不可抗拒力造成的。3.4商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量分析3.4.1商業(yè)銀行信用風(fēng)度量狀況自引進(jìn)信用風(fēng)險的評價模型通過在原有西方相對成型的模型體系的改進(jìn)和完善，我國已經(jīng)建立了相對完善的評價系統(tǒng)，但是相對于大型企業(yè)，中小企業(yè)的信用風(fēng)險評價的方法過于依靠準(zhǔn)確的財務(wù)數(shù)據(jù)，換而言之過于正視表面的風(fēng)險，因此忽視了一些潛伏于企業(yè)內(nèi)部的影響參數(shù)，而這些參數(shù)的信息恰恰不僅反應(yīng)著財務(wù)的質(zhì)量問題，還對某些信用質(zhì)量產(chǎn)生影響，影響對信用風(fēng)險的觀測。隨著度量技術(shù)的不斷改進(jìn)以及現(xiàn)實的不斷檢驗，我國中小企業(yè)的信用風(fēng)險度量水平已經(jīng)有了巨大的進(jìn)步，評價體系由期初的粗淺，逐漸涵蓋多層面的指標(biāo)，這些指標(biāo)跨越了宏微觀的界限，使結(jié)果更具有說服力。度量體系中主要存在著三個問題：（1）信用風(fēng)險度量體系缺少足夠的應(yīng)變能力。這一點體現(xiàn)在市場環(huán)境變化下的體系的適用性，由于全球化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，造成了波動的經(jīng)濟(jì)周期，相比較大企業(yè)的穩(wěn)定，中小企業(yè)更容易受到周期的影響，這主要的原因在于國內(nèi)商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量體系中缺少壓力測試，使其缺乏危機(jī)應(yīng)變能力。（2）準(zhǔn)確性易受到主觀因素影響。我國的商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量體系中，仍然存在著較大比例的人工打分，因此容易受到人屬的主管因素影響，合理的信用風(fēng)險度量需要盡可能消除這類因素影響。（3）預(yù)測能力不盡如人意。我國由于自身國情的特殊性，因此在信用風(fēng)險度量方面起步過晚，以在國外成熟完備的體系上作出修改而來，因此預(yù)測能力仍有待提高。3.4.2中小企業(yè)信用風(fēng)險誘因首先便是來自于商業(yè)銀行的一個問題，缺少適合中小企業(yè)的信貸風(fēng)險的理論支持。本文之前有提到，國內(nèi)目前較為權(quán)威的風(fēng)險機(jī)構(gòu)多以大型企業(yè)為研究主體，而缺少中小企業(yè)的分析。一方面在于商業(yè)銀行針對中小企業(yè)信貸風(fēng)險評估時多會受到評估專家的主觀因素的影響，也沒有根據(jù)企業(yè)所處行業(yè)的不同進(jìn)行調(diào)整，同時數(shù)據(jù)庫也不夠完善，信息共享平臺也缺少時效性，極易造成我們信用風(fēng)險度量中普遍發(fā)生的信用不對稱，為商業(yè)銀行的信用風(fēng)險度量造成了極大阻礙。其次，銀行自身經(jīng)營過程也帶有信用缺少的問題，最普遍的的問題便是，銀行相關(guān)的從業(yè)人員缺少職業(yè)操守，對企業(yè)進(jìn)行虛假的財務(wù)分析，為其進(jìn)行信貸工作，從而造成信用風(fēng)險的發(fā)生。其次相關(guān)信貸風(fēng)險審核人員的不專業(yè)性和主管性也嚴(yán)重影響著整體企業(yè)信用風(fēng)險的評判。接著便是由于中小企業(yè)的原因。中小企業(yè)一方面由于生產(chǎn)規(guī)模較小，因此缺少足夠的信貸抵押物，抵御市場風(fēng)險的能力較弱，因此商業(yè)銀行往往會拒絕對中小企業(yè)進(jìn)行貸款，即使貸款也會造成較大的信用風(fēng)險。中小企業(yè)在經(jīng)營活動中，往往缺少大企業(yè)所擁有的完整的經(jīng)營制度和經(jīng)營計劃，經(jīng)營過程中缺少規(guī)范性。其次，在查閱了《中小企業(yè)人力資源管理白皮書》之后，資料顯示，中小企業(yè)平均的存續(xù)期僅僅有兩年半，過低的存續(xù)期，也是其信貸上的一大阻力。3.5商業(yè)銀行信用風(fēng)險的管控3.5.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險管控的內(nèi)涵信用風(fēng)險的控制指的是債權(quán)人根據(jù)獲得的信用風(fēng)險的已知情況或者可知情況，結(jié)合自身所能接受的信用風(fēng)險程度以及實際損失的程度，在借貸過程中進(jìn)行變革和改進(jìn)，達(dá)到風(fēng)控管理的最佳點。其重要性在于，一方面可以減少授信人因為缺少風(fēng)控而導(dǎo)致的投資過度在債務(wù)貸款上，而造成自身的資金短缺；另一方面是因為商業(yè)銀行為了盲目擴(kuò)大信貸效益，使得信用政策變得缺少足夠的嚴(yán)謹(jǐn)性，而遭受的信用風(fēng)險導(dǎo)致的現(xiàn)金流動性和盈利能力的減弱。3.5.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險控制分類（1）事前控制。即事前預(yù)防，該操作主要考慮的應(yīng)該是債權(quán)人對債務(wù)人的選擇，商業(yè)銀行的相關(guān)信貸工作人員，在基于業(yè)務(wù)開發(fā)的前提下，不能忽略對客戶的考察和審核，更加不能缺乏對其信用狀況的了解，根據(jù)銀監(jiān)會的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，由于客戶選擇的不當(dāng)而導(dǎo)致的不良應(yīng)收賬款占據(jù)了商業(yè)銀行逾期款項的絕大多數(shù)。因此本文需要指出的是事前預(yù)防應(yīng)該是所有商業(yè)銀行核心需要考慮的事前，其具體操作包括：建立完善的信用機(jī)構(gòu)、確定信用原則、制定合理有效的信用政策、建立針對性的信用體系、仔細(xì)完備的審核信貸合同等。（2）事中控制。即信貸過程中商業(yè)銀行的合理監(jiān)控，這一點需要側(cè)重的是科學(xué)決策。需要指出的是，杜絕經(jīng)驗決策是其關(guān)鍵，正確的做法是，在基于業(yè)務(wù)人員做出的信息搜集和信貸部門的審核建議的前提下，商業(yè)銀行建立明確的客戶信用審批的程序，針對不同的類型的客戶（本文所針對研究的中小企業(yè)）以及不同情況下的信用政策，作出較快的評估分析和信用的決策，實現(xiàn)日常的監(jiān)控工作數(shù)據(jù)的采集，不斷完善企業(yè)合同，避免因條款造成的漏洞而導(dǎo)致的損失，具體做法包括：執(zhí)行信用政策、管理執(zhí)行信用周期、對貸款進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖粉?、持續(xù)不斷的監(jiān)督債務(wù)人、追蹤債務(wù)人的信用情況、選擇合適的信用條件和結(jié)算的方式、建立關(guān)于應(yīng)收賬款合理的內(nèi)部控制、對回款做好詳細(xì)的記錄等。（3）事后控制。即事后對于信用風(fēng)險事件有效的處理。該階段關(guān)鍵在于對監(jiān)管力度的加大。一方面大量的違約事件是因為履約的糾紛造成的，另一方面是由于商業(yè)銀行對債務(wù)人的監(jiān)控和催款工作做的不到位，因此商業(yè)銀行要做的是及時提醒債務(wù)人對款項的歸還和商業(yè)銀行各部門的協(xié)調(diào)工作，及時對工作過程進(jìn)行改進(jìn)，其具體工作包括：做好應(yīng)收賬款的基礎(chǔ)資料的管理，必須要選擇合理的收款方案，實行嚴(yán)格的監(jiān)控、必要時，必須通過法律途徑，通過訴訟等手段來追收債務(wù)。3.6信用風(fēng)險小結(jié)國內(nèi)目前缺少足夠權(quán)威的信用風(fēng)險評級機(jī)構(gòu)，使得商業(yè)銀行對于中小企業(yè)的信用風(fēng)險度量缺少足夠的效率，過于被動，此外雙方信息的不一致也是信用風(fēng)險的誘因之一，因此數(shù)據(jù)的完整性和財務(wù)的真實性也是一個關(guān)鍵，隨著越來越多的優(yōu)質(zhì)中小企業(yè)的上市掛牌，相關(guān)信用風(fēng)險度量的模型環(huán)境將不斷完善充分。

第4章KMV模型介紹及適用性分析4.1KMV模型簡介KMV模型，是舊金山KMV企業(yè)建立以用以預(yù)估企業(yè)違約率的一種方式，并以此命名的產(chǎn)物。根據(jù)以往的經(jīng)驗，公司發(fā)現(xiàn)，真實的資產(chǎn)無法通過交易顯現(xiàn)出來，更無法簡單的獲得來。因此KMV模型將角度轉(zhuǎn)置于債務(wù)公司，并從中考慮。合約執(zhí)行的時候，將債務(wù)公司的資產(chǎn)價值去除其在經(jīng)營過程中產(chǎn)生的債務(wù)，所得到的數(shù)據(jù)便是該債務(wù)公司實行這一“期權(quán)”所獲得的收益，相反，一旦該期權(quán)失去足夠的收益支持，債務(wù)公司便無法或者拒絕履行合約，從而導(dǎo)致違約事件的發(fā)生，該模型的創(chuàng)新之處在于有著定價理論的支持。4.2KMV模型基本原理將KMV模型視作看漲期權(quán)的購買。足夠收益的支持（債務(wù)公司的資產(chǎn)價值去除債務(wù)后）使得債務(wù)公司實行合約完成整個的信貸過程，然而一旦公司的債務(wù)過高，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于資產(chǎn)價值之后，債務(wù)公司便會選擇放棄合約，導(dǎo)致債券企業(yè)因違約造成損失。我們可以參考一下債權(quán)人的作為看漲期權(quán)賣方的收益圖：DTDDT資產(chǎn)價值圖4.1債權(quán)人收益當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)價值VT>負(fù)債價值DT，則企業(yè)無需違約，并獲得股權(quán)價值，反之，DT>商業(yè)銀行獲取價值為：(3.1）一年價值分布資產(chǎn)價值資產(chǎn)的預(yù)期增長率E(V)違約距離資產(chǎn)價值標(biāo)準(zhǔn)差DPT違約率01時間圖4.2KMV模型框架KMV模型前提在于為，KMV模型中存在一個距離值，而當(dāng)資產(chǎn)價值VT低于這段距離，即發(fā)生違約，并將這一水平稱為違約點DefautPoint（DPT）計算得出公司資產(chǎn)市場價值低于違約水平的概率，稱為預(yù)期的違約率EDF。KMV預(yù)測公司資產(chǎn)價值將以某一數(shù)值增長并服從某種正態(tài)分布，而預(yù)期的資產(chǎn)價值到違約水平線的距離便稱為DistanceToDefault（DD）。不同于傳統(tǒng)的信用風(fēng)險測量模型，KMV模型可以充分結(jié)合股票債券板上的已知數(shù)據(jù)，比如，財務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，以及股票的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過將這些的公開資料利用，計算違約概率，反應(yīng)企業(yè)信用的優(yōu)劣，由于股票市場的數(shù)據(jù)更新的速度極快，因此KMV模型具有前瞻性和時效性。初始資產(chǎn)中比債較高的企業(yè)在一定時間內(nèi)破產(chǎn)，KMV公司通過對這一類企業(yè)的研究分析，通過對測量有相同EDF企業(yè)的衡量，不同企業(yè)的歷史性DD來對未來的時間估計預(yù)期違約率，可以獲得一個平滑的曲線，如圖所示，經(jīng)過大量的實證檢驗后發(fā)現(xiàn)，預(yù)期違約率和違約距離之間有相當(dāng)好的穩(wěn)定性。4.3KMV模型計算方法KMV模型風(fēng)險度量的實際計算過程如下：第一步，計算借款企業(yè)市場價值V和資產(chǎn)價值波動率σ(3.2)(3.3)(3.4)即(3.5)兩大波動率之間的數(shù)量關(guān)系，本文表示為：(3.6)V為企業(yè)的資產(chǎn)市場價值；E為企業(yè)的股權(quán)市場價值；B為債務(wù)面值的即期期權(quán)執(zhí)行價格；r為無風(fēng)險收益率；t為到期期限；σ為企業(yè)資產(chǎn)價值波動率；σE第二步，計算企業(yè)違約距離，違約距離DD是企業(yè)未來的資產(chǎn)價值和觸發(fā)違約點的相對距離，公式為：(3.7)(3.8)g為企業(yè)資產(chǎn)的增長率；T為時間的區(qū)間范圍。最后，通過數(shù)據(jù)計算得到預(yù)期違約率。預(yù)期違約概率目前分為兩種計算過程，分為理論相關(guān)和計算實際的違約率。為了計算實際違約率，分析了大量的公司企業(yè)以及相關(guān)的違約事件，以此來獲得違約距離和違約率的相關(guān)規(guī)即在某一違約距離下，實際的違約公司與具有相同違約距離的企業(yè)總數(shù)的比值，即：(3.9)其中，Ex為發(fā)生違約事件的企業(yè)，而E則為該違約距離下的企業(yè)總數(shù)，然而，目前就國內(nèi)而言，缺少足夠的企業(yè)數(shù)據(jù)，且KMV(3.10)4.4模型評價（1）KMV模型具有理論性較強(qiáng)，KMV模型在由KMV公司正視研發(fā)出來，經(jīng)歷了足夠時間的發(fā)展，具有完成的體系說明。（2）KMV模型針對性強(qiáng)。直接探究債務(wù)企業(yè)的預(yù)期違約率，可以針對性的反應(yīng)出債務(wù)企業(yè)的信用指數(shù)，這使得本文的實證分析更具說服力以及條理性。（3）KMV模型的數(shù)據(jù)更新快。由于，KMV模型是通過債務(wù)企業(yè)的股市數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)計算，而這類數(shù)據(jù)，又是在不斷更新的，如收盤價，每股凈資產(chǎn)等等，因此對違約的結(jié)果更為可靠。（4）對非上市企業(yè)的不友好性。KMV模型需要采用企業(yè)的相關(guān)股市數(shù)據(jù)，其大部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于公開的股市，因此，KMV模型適用于上市中小企業(yè)的違約分析，那么相反的對于非上市的中小企業(yè)，便產(chǎn)生了一定的研究局限性。（5）正如前文所指出的信用風(fēng)險的概率分布其實是存在典型的肥尾現(xiàn)象，而KMV模型中所需要假設(shè)之一，便是資產(chǎn)價值符合正態(tài)分布，因此便導(dǎo)致了某些企業(yè)的不成立。

第5章實證分析5.1研究假設(shè)及樣本選擇5.1.1假設(shè)研究KMV模型基于期權(quán)定價理論，在此提出模型研究過程中的一些假設(shè)：無風(fēng)險利率r為常數(shù)；存續(xù)期，企業(yè)的債務(wù)結(jié)構(gòu)不變；交易過程中零摩擦爭端，無相關(guān)產(chǎn)品和稅收；公司價值的動態(tài)服從幾何布朗運(yùn)動。當(dāng)資產(chǎn)價值高于負(fù)債價值，債務(wù)人不會違約；相反，一旦債務(wù)人負(fù)債價值高于資產(chǎn)價值，則會發(fā)生違約事件。債務(wù)人的資本指標(biāo)僅有所有者權(quán)益，短期，長期債務(wù)，可轉(zhuǎn)換債務(wù)。5.1.2選取樣本本文在于通過兩組企業(yè)的比較，從而來證明KMV模型的適用性，且針對中小企業(yè)的分析，因此選取中國股市中中小板塊上前綴ST或*ST（特別處理）的五家中小企業(yè)以及五家未經(jīng)過特別處理的企業(yè)，將前者企業(yè)視作違約對象，而后者企業(yè)作為非違約對象，分析這兩種企業(yè)的實際情況，通過計算雙方的違約距離和違約率來驗證KMV模型對信用風(fēng)險的識別情況，ST即SpecialTreatment縮寫，即相關(guān)股票被交所特殊處理。出于對模型原理的考慮，本文認(rèn)為選取某一年度的ST企業(yè)數(shù)據(jù)更為符合要本數(shù)據(jù)，且對時效性和數(shù)據(jù)完整性的考慮，選擇2018年整股票收盤價。這些企業(yè)分別為ST百特、ST龍力、ST天馬、ST尤夫、ST長生、大華股份、利爾化學(xué)、歐菲光、星網(wǎng)宇達(dá)和中京電子。同時，為了更好的比較中小企業(yè)與大型上市優(yōu)質(zhì)股的信用風(fēng)險差別，我們額外選取貴州茅臺和江西銅業(yè)兩大優(yōu)質(zhì)企業(yè)進(jìn)行比較。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于通達(dá)信軟件以及相關(guān)企業(yè)財務(wù)報表。5.2模型參數(shù)估計5.2.1企業(yè)股權(quán)市場價值證券市場上絕大多數(shù)上市公司包括流通股以及非流通股，流通股通過實際的收盤價而定，本文使用的是年度平均收盤價P，針對限制流通股，本文使用每股凈資產(chǎn)S進(jìn)行計算，在企業(yè)的財務(wù)報表上，獲得了流通股數(shù)以M表示，非流通股股數(shù)以N表示，從而獲得流通股的市場價值EM和非流通股價值En具體步驟如下：(4.1)(4.2)(4.3)5.2.2負(fù)債價值及違約點企業(yè)的債務(wù)價值，分為非流動負(fù)債LD以及短期負(fù)債SD。在多數(shù)發(fā)達(dá)國家，違約點DPT（在下文代碼中以DP）表示，多直接以短期負(fù)債表示，然而國內(nèi)的股市環(huán)境與國情都與發(fā)達(dá)國家有較大的不同，尤其以股票市場的內(nèi)幕消息等影響因素，使得國內(nèi)的違約事件現(xiàn)象與美國有著極大的不同，因此，在相關(guān)理論的支持下，本文決定采取國內(nèi)學(xué)者支持的流動負(fù)債與百分之五十的非流動負(fù)債之和作為違約點，即：(4.4)5.2.3股權(quán)價值波動率本文處理股值波動的方法主要參考?xì)v史計算法，以前一期的收盤價的與當(dāng)期收盤價的比值數(shù)據(jù)進(jìn)行取對，由于國內(nèi)股票環(huán)境的特殊性，本文采用的是國內(nèi)的全年股票交易天數(shù)。σB表示為股票的日波動率；則年波動率σE=n*取值252計算公式為：(4.5)(4.6)Si為第i日的股票收盤價；μ1表示為股票的收益率；μ即為5.2.4其他相關(guān)參數(shù)信用風(fēng)險評級期限慣用為一年，因此本文債務(wù)期限T=1；由于，我國的國債制度已經(jīng)較為完善，因此，本文以美國等發(fā)達(dá)國家慣用的國債理論代替無風(fēng)險利率，為了穩(wěn)定性的考慮，本文最終采取五年期國債利率，r=4.27%。5.3模型實證分析根據(jù)已獲得的數(shù)據(jù)，利用Excel進(jìn)行相關(guān)的簡單處理，可以得到股權(quán)價值和股價日波動率：表5.1違約樣本相關(guān)參數(shù)企業(yè)名稱股權(quán)價值E（萬元）股價日波動率σST百特21979373960.037035ST龍力10852620610.034315ST天馬26382729500.035403ST尤夫47271255200.039312ST長生97244894380.041297表5.2非違約樣本相關(guān)參數(shù)企業(yè)名稱股權(quán)價值E（萬元）股價日波動率σ大華股份412652708410.033524利爾化學(xué)97960141370.030515歐菲光61173263180.03229星網(wǎng)宇達(dá)19884228310.03397中京電子31220594260.028286對比表5.1與5.2同為中小板上市的ST與非ST企業(yè)之間可以發(fā)現(xiàn)，非違約樣本的股價日波動率略微低于違約樣本，這主要是因為，現(xiàn)實情況中，由于違約樣本企業(yè)公司業(yè)績較差，而導(dǎo)致的股價的不穩(wěn)定。在得到相關(guān)參數(shù)后，本文運(yùn)用MATLAB軟件對參數(shù)進(jìn)行解方程組，即可計算出企業(yè)資產(chǎn)價值V和資產(chǎn)的價值波動率σA，并以此為基數(shù)，計算出違約距離DD和預(yù)期違約率EDF。相關(guān)表5.3違約距離和違約率參數(shù)企業(yè)名稱市場資產(chǎn)價值V（萬元）資產(chǎn)波動率σ違約距離DD違約率EDFST百特37801000000.34301.64100.0504ST龍力51116000000.11791.50180.0666ST天馬51882000000.28711.69510.0450ST尤夫97751000000.30501.50820.0658ST長生102770000000.62031.52160.0641大華股份537280000000.40881.85420.0319利爾化學(xué)120220000000.39472.04390.0205歐菲光75466000000.41551.93100.0267星網(wǎng)宇達(dá)25186000000.42581.83270.0334中京電子152620000000.09241.83640.0331結(jié)果表明，特殊處理組企業(yè)違約距離的平均數(shù)值為1.5735，而未特殊處理組企業(yè)存在平均值1.8996。二者的比較可以明顯看出，非處理組企業(yè)在違約距離更具有優(yōu)勢，他們在發(fā)生違約事件的出發(fā)點更高，換而言之，他們更不易發(fā)生違約事件。作為違約率觸底的ST龍力對比于現(xiàn)實情況也相對符合，龍力于今年復(fù)牌之后出現(xiàn)連續(xù)的多個跌停，面臨股票質(zhì)押的平倉風(fēng)險，近日更