（數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)論文）基于KMV模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的動(dòng)態(tài)化研究.pdf

基于k m v 模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的動(dòng)態(tài)化研究 摘要 信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行面臨的最重要的金融風(fēng)險(xiǎn)之一，也是導(dǎo)致銀行破產(chǎn)的最常見(jiàn)的 原因之一。隨著國(guó)際銀行業(yè)危機(jī)的發(fā)生，信用風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越受到經(jīng)濟(jì)理論界和實(shí)務(wù)界的普 遍關(guān)注，同時(shí)信用風(fēng)險(xiǎn)也是金融機(jī)構(gòu)、投資人以及公司擁有者在交易過(guò)程中考慮的重要 因素。因此，關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、度量、預(yù)測(cè)以及防范技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用就顯得極為 重要，其中信用風(fēng)險(xiǎn)的度量是信用風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)和核心。國(guó)際上對(duì)于上市公司信用風(fēng) 險(xiǎn)的度量已有大量研究，并取得了一定的成果。一般來(lái)說(shuō)，上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的度量分 為傳統(tǒng)度量模型和現(xiàn)代度量模型，前者主要是定性的方法，而后者是以上市公司的數(shù)據(jù) 等資料為基礎(chǔ)的定量測(cè)算。隨著國(guó)際金融市場(chǎng)環(huán)境的急劇變化和信用衍生產(chǎn)品的發(fā)展， 信用風(fēng)險(xiǎn)具備了更新的內(nèi)涵，對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的度量也就變得更加復(fù)雜，過(guò)于依賴主觀判 斷的傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法在一定程度上影響了決策的準(zhǔn)確性和效率，從而現(xiàn)代信用風(fēng) 險(xiǎn)度量模型的研究就成為了金融領(lǐng)域內(nèi)具有挑戰(zhàn)性的課題之一。基于資本市場(chǎng)理論的現(xiàn) 代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型得到了空前的發(fā)展，成熟的大型金融機(jī)構(gòu)以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)都積極參與 模型的開(kāi)發(fā)和運(yùn)用，新的度量模型和方法不斷涌現(xiàn)，新的信用風(fēng)險(xiǎn)度量手段也不斷付諸 實(shí)踐。另一方面，由于歷史和制度等方面的原因，信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的研究在我國(guó)起步 較晚，銀行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)仍然比較落后，信用建設(shè)中的信用數(shù)據(jù)信息也有待完 善。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的開(kāi)放度加大，金融產(chǎn)品創(chuàng)新步伐的加快，利率市場(chǎng)化進(jìn)程的推 進(jìn)，信用風(fēng)險(xiǎn)的重要性會(huì)逐漸凸顯出來(lái)。因此，對(duì)于上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的研究不但 具有理論意義，而且具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。 筆者在對(duì)幾種主要的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行比較分析后，選擇了基于期權(quán)定價(jià) 理論的k m v 模型作為研究重點(diǎn)。之所以選擇該模型的理由是，k m v 模型不但具有強(qiáng) 大的理論基礎(chǔ)，而且可以直接利用證券市場(chǎng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn) 行預(yù)測(cè)，基于我國(guó)信用數(shù)據(jù)匱乏的現(xiàn)狀，這具有非常好的借鑒作用和實(shí)踐意義。本文在 借鑒國(guó)內(nèi)外對(duì)于k m v 模型度量上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)研究的基礎(chǔ)上，從商業(yè)銀行的角度出 發(fā)，結(jié)合我國(guó)資本市場(chǎng)改革和宏觀經(jīng)濟(jì)變化的實(shí)際情況，在影響上市公司信用狀況的各 種變量中加入時(shí)間因素，分析考量各種模型輸入變量隨時(shí)間變化的情況，從而估算出具 有較強(qiáng)預(yù)測(cè)能力和表現(xiàn)力的動(dòng)態(tài)違約概率( e d f ) 和違約距離( d d ) 。并且利用上市公 司數(shù)據(jù)對(duì)理論成果作實(shí)證研究。研究結(jié)果表明：動(dòng)態(tài)化的k m v 模型能夠比較準(zhǔn)確地評(píng) i 估上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的變化情況，基本符合公司實(shí)際的運(yùn)行狀況。期望該方法能走向商 業(yè)銀行的操作層面，促進(jìn)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的度量逐步實(shí)現(xiàn)由定性方法到定量方法 的轉(zhuǎn)變，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和敏感度。 論文共分為五部分，是按照以下思路進(jìn)行的。首先綜述了信用風(fēng)險(xiǎn)度量的相關(guān)概念 和理論。第二部分評(píng)述幾種重要的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。第三部分詳細(xì)分析信用風(fēng)險(xiǎn) 度量模型k m v 的理論思想和結(jié)構(gòu)框架，并且結(jié)合我國(guó)資本市場(chǎng)的實(shí)際情況，構(gòu)造k m v 模型的動(dòng)態(tài)框架。第四部分套用第三部分的動(dòng)態(tài)化理論框架，選取上市公司進(jìn)行實(shí)證研 究。具體包括k m v 模型的基本測(cè)算、股本結(jié)構(gòu)變化引起的動(dòng)態(tài)測(cè)算、信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的 季度動(dòng)態(tài)測(cè)算，即從三個(gè)不同角度來(lái)示范模型對(duì)于上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)。第五 部分總結(jié)全文，并提出模型在我國(guó)實(shí)踐應(yīng)用的局限以及建議。 由于筆者研究水平的局限，本文未對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)的一些問(wèn)題加以深入研究， 提出的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型也仍然有很多需要完善的地方，希望以后能夠不斷完善，繼續(xù) 深入研究。 關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險(xiǎn)；k 刪模型；違約距離；預(yù)期違約概率 r e s e a r c ho nc r e d i tr i s kd y n a m i cf o rl i s t e dc o r p o r a t i o n si n c h i n a b a s e do nk m vm o d e l a b s t r a c t c r e d i tr i s kh a sa l w a y sb e e no n eo ft h em o s ti m p o r t a n tr i s k sc o n f r o n t e db yc o m m e r c i a l b a n k s ，a n di th a sb e e no n eo ft h em o s tc o m m o nr e a s o n sl e a d i n gt ob a n kf a i l u r e a l o n gw i t h i n t e r n a t i o n a lb a n k i n gc r i s e so c c u r i n g ，i n t e r n a t i o n a lb a n k i n ga n da c a d e m i cc i r c l e sh a v e r e a l i z e dd e e p l yt h es i g n i f i c a n c eo ft h er e s e a r c h e so nc r e d i tr i s km a n a g e m e n tt e c h n o l o g yf o r b a n k s ，a l s ot h ef m a n c i a li n s t r u c t i o n s ，i n v e s t o r sa n dt h eo w n e r so ft h ec o r p o r a t i o n sp a ym u c h a t t e n t i o no ni t t h e r e f o r e ，t h et h e o r i e sa n dt e c h n o l o g i e so fc r e d i tr i s km e a s u r i n g ，f o r e c a s t i n g a n da v o i d i n ga l w a y sa p p e a re x t r e m e l yi m p o r t a n ti nt h ef i e l do ff i n a n c e m e a s u r i n gc r e d i t r i s k i st h ec o r ea n dt h em o s ti m p o r t a n ti nt h er i s km a n a g e m e n t t h e r ea r ea l r e a d ym a n yr e s e a r c h a c h i e v e m e n t so nt h ec r e d i tr i s km e a s u r i n gm e t h o d so fl i s t e dc o r p o r a t i o n sa l lo v e rt h ew o r l d i ng e n e r a l ，t h em e t h o d sc a nb ed i v i d e di n t ot h et r a d i t o nm o d e l sa n dt h em o r d e nm o d e l s ，t h e f o r m e ro n e sa r eb a s e do ns u b j e c t i v ea s s e s s m e n ta n dt h eo t h e r sa r eb a s e do nt h ed a t ao ft h e c o r p o r a t i o n s a st h ef i n a n c i a lm a r k e te n v i r o n m e n tc h a n g e sa n dc r e d i td e r i v a t i v e sd e v e l o p ， c r e d i tr i s kp o s s e s s e sn e wc o n n o t a t i o n t h e r e f o r e ，t h et r a d i t o n a lm e t h o d sc a nn o ta s s u r et h e e f f i c e n c ya n da c c u r a t eo ft h ec r e d i tr i s km e a s u r i n gr e s u l t s t h em o d e r nm o d e l sb a s e do n t h e m a r k e tp r i c i n gt h e o r y , u t i l i z i n gt h es t o c km a r k e td a t a ，h a v eb e e nd e v e l o p e da n du s e db y m a n yb a n k s i tw i l lb eo n e o ft h eg r e a t e s tc h a l l e n g e si nt h ef i e l do ff i n a n c ef o rc o m m e r c i a l b a n k st os t u d ym a n a g e m e n tt e c h n o l o g i e so fc r e d i tr i s k w h e nm u c hr e s e a r c he f f o r ti sp a i d a n dm u c hf u n di si n v e s t e di n t ot h er e s e a r c ho fc r e d i tr i s k ，m a n yn e wm o d e l sa n dm e t h o d s h a v eb e e nd e v e l o p e da n dp u ti n t op r a c t i c e i na d d i t o n ，d u et oh i s t o r i e sa n ds y s t e m s ， t e c h n o l o g i e sm a n a g i n gc r e d i tr i s ko fc h i n e s eb a n k i n gs t i l la r er a t h e rb a c k w a r d m o r e o v e r , c r e d i tr i s k so fc h i n e s eb a n k i n gw i l lb eg r a d u a l l yr e v e a l e dw i t ht h ee x p a n d i n go ft h ed e g r e e s o ff i n a n c i a lm a r k e to p e n i n g ，a n dw i t ht h ep r o m o t i o n so fp r o c e e d i n gt oc h i n ai n t e r e s tr a t e m a r k e t i z a i o n ，a n dw i t ht h ea c c e l e r a t i n go ff i n a n c i a lp r o d u c t si n n o v a t i o ns t e p s t h e r ew i l lb e p o s s i b l yg r e a t e rc r i s i so c c u r r e db e c a u s eo fc r e d i tr i s k c o n s e q u e n t l y , t h ed i s s e r t a t i o ni sv e r y s i g n i f i c a n tn o to n l yt h e o r e t i c a l l yb u tr e a l i s t i c a l l y a f t e rt h es t u d yo ft h em o d e mm e a s u r i n gm o d e l s ，w ef o c u so nt h ek m vm o d e l a c c o r d i n gt ot h ek m vm o d e l ，c o m b i n i n gt h er e a l i 哆o fl i s t e dc o r p o r a t i o n si nc h i n a ，t h e m a t h e m a t i c a lf r a m eo fd e f a u l tr a t ef o r e c a s t i n ga n di t sd y n a m i cv e r s i o ni sp r e s e n t e di nt h e d i s s e r t a t i o n a l s ot h em o d e li sa p p l i e dt ot h el i s t e dc o r p o r a t i o n si nc h i n e s es t o c km a r k e t i ti s h o p e dt h a tt h em o d e lc o u l db ea p p l i e dt oc o m m e r c i a lb a n k s ，a n dh e l pt h ec o m m e r c i a lb a n k s i nc h i n ae n h a n c et h el e v e lo fc r e d i tr i s km a n a g e m e n t t h ed i s s e r t a t i o nc o n s i s t so ff i v ep a r t s i tg o e sl i k et h i s ：i np a r to n e ，i ti n t r o d u c e st h e r e l a t i v ec o n c e p t so fc r e d i tr i s km e a s u r e m e n t i np a r tt w o ，i te v a l u a t e st h em o d e m c r e d i tr i s k i t t m e a s u r e m e n tm o d e l s i np a r tt h e r e ，i tp r e s e n t st h ef r a m e w o r ko fk m vm o d e li nd e t a i l a n d p u tf o r w a r dt h ed y n a m i co n e so fk m v m o d e l i np a r tf o u r i ta p p l y st h em o d e lt ot h el i s t e d c o r p o r a t i o ni nc h i n e s em a r k e t p a r tf i v ei st h ec o n c l u s i o n ，i ts h o w st h el i m i t a t i o no ft h e a p p l i c a t i o ni nc h i n aa n ds o m es u g g e s t i o n s o w i n gt ot h el i m i t a t i o n so ft h ea u t h o r sc a p a c i t y , t h ed i s s e r t a t i o nd o e s n ty e tm a k e f u r t h e rr e s e a r c ho ns o m ep r o b l e m so fc r e d i tr i s km e a s u r i n gt e c h n o l o g i e s i m p r v e m e n ti ss t i l l t ob em a d et ot h em o d e l so fc r e d i tr i s km e a s u r i n g m o r ee f f o r t sa n dr e s e a r c h e sa r es t i u n e e d e d k e yw o r d s ：c r e d i tr i s k ，k m vm o d e l ，d i s t a n c et od e f a u l t ( d d ) ，e x p e c t e d d e f a u l tf r e q u e n c y d f ) i v 獨(dú)創(chuàng)聲明 本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成 果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā) 表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含未獲得! 注；墊遺查墓絲益蔓掛別直明的：奎攔亙 空) 或其他教育機(jī)構(gòu)的q = , 4 或證書(shū)使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做 的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。 學(xué)位論文作者簽名：賀吼簽字日期：2 闌年月| d 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū) 本q ：, t 論3 c 作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用q ：, 4 論：3 c 的規(guī)定，有權(quán)保留并向國(guó) 家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤(pán)，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)學(xué)校 可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或 掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。同時(shí)授權(quán)中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所將；j 4 嘩, 4 論 文收錄到中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)向社會(huì)公眾提供信息服務(wù)。( 保密 的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書(shū)) 學(xué)位論文作者簽名：緞吶 導(dǎo)師簽字： 簽字日期2 。國(guó)年石月f 1 ) 日蟹日期2 0 國(guó)年月j ) 日 基于k m v 模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的動(dòng)態(tài)化研究 o 引言 0 1 研究背景與意義 信用風(fēng)險(xiǎn)一直是銀行業(yè)面臨的最主要的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)世界銀行對(duì)全球銀行業(yè)危機(jī)的研 究表明，導(dǎo)致銀行破產(chǎn)的最常見(jiàn)原因就是信用風(fēng)險(xiǎn)。從2 0 世紀(jì)8 0 年代發(fā)達(dá)國(guó)家的儲(chǔ)蓄 和存款機(jī)構(gòu)大量倒閉到巴林銀行、大和銀行等金融機(jī)構(gòu)危機(jī)，以及美國(guó)的長(zhǎng)期資本管理 公司的巨額虧損事件，都充分說(shuō)明對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的防范和管理，不僅關(guān)系到一國(guó) 的宏觀經(jīng)濟(jì)的安全性、持續(xù)性和健康性，而且還影響到全球經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和協(xié)調(diào)發(fā)展。在 金融市場(chǎng)全球化和金融創(chuàng)新的推動(dòng)下，銀行資產(chǎn)的流動(dòng)性日益增強(qiáng)，產(chǎn)品種類(lèi)日趨多樣 化，衍生工具的交易規(guī)模也不斷擴(kuò)大，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的管理和度量研究成為金融領(lǐng)域最具 挑戰(zhàn)性的課題之一，因此研究該課題具有一定的理論價(jià)值。 隨著巴塞爾新資本協(xié)議在全世界范圍內(nèi)開(kāi)始執(zhí)行，全球各大銀行都在積極開(kāi)發(fā) 和應(yīng)用自己的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。我國(guó)已經(jīng)兌現(xiàn)了全面開(kāi)放金融業(yè)的承諾，這意味著我 國(guó)銀行業(yè)要面臨來(lái)自國(guó)外銀行先進(jìn)的管理技術(shù)和多元化創(chuàng)新產(chǎn)品的挑戰(zhàn)，同時(shí)對(duì)化解和 控制風(fēng)險(xiǎn)的水平也提出了更高的要求。我國(guó)的商業(yè)銀行對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量的研究更多是停 留在定性分析和規(guī)章制度的運(yùn)用上，對(duì)先進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)管理和度量技術(shù)的研究和實(shí)踐也處 在較為膚淺的層面上。因此，探索上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，將有助于我國(guó)銀行業(yè)識(shí) 別、分析、化解和控制信用風(fēng)險(xiǎn)，提高在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力，縮小與世界知名銀行的差距， 使其在未來(lái)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中處于有利地位。 上市公司是我國(guó)股票市場(chǎng)的基礎(chǔ)，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分之一，由此本文選擇 上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)作為主要的研究對(duì)象。上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)狀況直接關(guān)系到我國(guó)資本 市場(chǎng)健康發(fā)展，從而關(guān)系到我國(guó)金融體系的完善以及宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健發(fā)展。同時(shí)，我國(guó) 上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)受到越來(lái)越多的投資者，監(jiān)管機(jī)構(gòu)以及金融機(jī)構(gòu)的關(guān)注。 研究我國(guó)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)度量的重要意義在于：首先，從商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu) 角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量的評(píng)估，有助于提高授信條件、方式?jīng)Q策的準(zhǔn) 確度，有效管理信用風(fēng)險(xiǎn)。其次，從投資者角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量的 評(píng)估，全面掌握上市公司的運(yùn)行狀況，優(yōu)化自身的投資組合，以獲取更大的收益。從監(jiān) 管部門(mén)的角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量的評(píng)估，可以更加有效防范上市公司 的信用風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)對(duì)于證券市場(chǎng)的監(jiān)管。從上市公司本身的角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)對(duì)公司信用 1 基于k m v 模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的動(dòng)態(tài)化研究 風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量的評(píng)估，能夠更加及時(shí)、準(zhǔn)確地了解公司的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，從而制定相應(yīng)的管 理決策，提高公司的運(yùn)營(yíng)效率。 0 2 國(guó)內(nèi)外應(yīng)用研究現(xiàn)狀 0 2 1國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 我國(guó)學(xué)者對(duì)k m v 模型的研究大致可以分為三個(gè)階段。 第一階段，早期國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)k m v 模型的研究可以追溯到1 9 9 8 年，從那時(shí)起k m v 模 型開(kāi)始受到國(guó)內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注。但這段時(shí)期的研究主要集中于模型的基本思想和理論 框架的分析，僅僅局限于介紹一種新的度量信用風(fēng)險(xiǎn)的方法，并沒(méi)有開(kāi)始深入的探討和 實(shí)證分析。具有代表性的是，張玲( 2 0 0 0 ) 1 和王瓊( 2 0 0 2 ) 2 先后對(duì)k m v 模型與其它模型進(jìn) 行了理論上的比較研究，認(rèn)為k m v 模型比其它只注重財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的信用風(fēng)險(xiǎn)模型更適合于 評(píng)價(jià)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。以及杜本峰( 2 0 0 2 ) 3 在經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯上發(fā)表的“實(shí)值期權(quán) 理論在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用 ，系統(tǒng)介紹了該模型的理論框架。 第二階段進(jìn)入了實(shí)證研究的階段。這一階段的主要特點(diǎn)是套用k m v 模型，直接利用 模型中的函數(shù)關(guān)系，選取國(guó)內(nèi)的上市公司股市數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。吳沖鋒、程鵬 ( 2 0 0 2 ) 4 使用k m v 模型對(duì)滬深股市1 5 家上市公司的信用狀況進(jìn)行分析，得出績(jī)優(yōu)公司信 用狀況最好，高科技公司信用狀況其次，s t 公司信用狀況最差的結(jié)論。楊星、張義強(qiáng) ( 2 0 0 3 ) 5 利用我國(guó)上市公司1 9 9 7 2 0 0 1 股票價(jià)格波動(dòng)的時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí) 證研究。研究結(jié)果表明：上市公司的股票價(jià)格波動(dòng)與該公司的預(yù)期違約頻率顯著相關(guān)， 且呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；上市公司的預(yù)期違約頻率與該公司的信用資質(zhì)變化吻合，并載有公司 未來(lái)前景的情報(bào)性信號(hào)。李秉祥( 2 0 0 4 ) 6 的研究表明k m v 模型對(duì)我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困 境的預(yù)測(cè)具有一定的有效性。張榮、陳銀忠( 2 0 0 6 ) 7 用k m v 模型對(duì)上市公司股票價(jià)格 的時(shí)間序列進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為公司的資產(chǎn)規(guī)模是影響違約的一個(gè)重要因素，資產(chǎn)規(guī) 模比較小的公司發(fā)生違約的可能性較大，同時(shí)公司股價(jià)的波動(dòng)與違約距離具有很強(qiáng)的負(fù) 相關(guān)性。 1 張玲財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析判別模型數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究2 0 0 0 3 2 王瓊，陳金賢信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方法與模型研究現(xiàn)代財(cái)經(jīng)2 0 0 2 4 杜本峰實(shí)值期權(quán)理論在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯2 0 0 2 3 程鵬，吳沖鋒上市公司信用狀況分析新方法系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用2 0 0 2 2 楊星，張義強(qiáng)中國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)證研究- - e d f 模型在信用評(píng)估中的應(yīng)用中國(guó)軟科學(xué)2 0 0 4 1 。李秉祥基于期望違約率模型的上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警研究中國(guó)管理科學(xué)2 0 0 4 5 7 張榮，陳銀忠上市公司資產(chǎn)規(guī)模對(duì)公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響統(tǒng)計(jì)與決策2 0 0 6 2 2 基于k m v 模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的動(dòng)態(tài)化研究 第三階段是對(duì)k m v 模型進(jìn)行修正，結(jié)合我國(guó)資本市場(chǎng)和信用風(fēng)險(xiǎn)量化技術(shù)的實(shí)際狀 況對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)，以探求模型在我國(guó)的適用性。這方面的研究也可以分成以下幾個(gè)方 面：首先是對(duì)股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率與資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率之間關(guān)系函數(shù)的估計(jì)，這一關(guān)系函數(shù)在 原模型中被k m v 公司作為商業(yè)秘密沒(méi)有公布。魯煒、趙恒珩( 2 0 0 3 ) 8 利用中國(guó)股市的 數(shù)據(jù)，得出適應(yīng)中國(guó)市場(chǎng)的d 和d 昱的關(guān)系函數(shù)。實(shí)證結(jié)果顯示與k m v 模型相比較， 他們所擬合的關(guān)系函數(shù)更能有效的反映中國(guó)市場(chǎng)的真實(shí)情況。其次對(duì)非流通股問(wèn)題的處 理。模型當(dāng)中需要利用股票價(jià)格來(lái)計(jì)算股權(quán)的市場(chǎng)價(jià)值，而我國(guó)上市公司股權(quán)中存在非 流通股以及限售股，因此價(jià)值無(wú)法從市場(chǎng)上得到。圍繞這一問(wèn)題我國(guó)學(xué)者設(shè)計(jì)出了多種 方法。簡(jiǎn)單的方法是將非流通股的每股價(jià)格用每股凈資產(chǎn)代替，這一方法得到廣泛運(yùn)用。 魯煒、趙恒珩( 2 0 0 3 ) 等人提出采用加權(quán)的方法，即股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值= 股價(jià)流通股股數(shù) + 股權(quán)的帳面價(jià)值x ( 總股數(shù)一流通股股數(shù)) 總股本。張義強(qiáng)( 2 0 0 3 ) 則提出了資本 公積杠桿概念，并用其作為調(diào)整系數(shù)來(lái)調(diào)整初始非流通股。最后是對(duì)違約點(diǎn)的處理。違 約點(diǎn)是指當(dāng)公司的資產(chǎn)價(jià)值低于這一數(shù)值時(shí)，往往認(rèn)為公司就具有一定的信用風(fēng)險(xiǎn)。韓 立巖( 2 0 0 2 ) 9 和鄭承利( 2 0 0 3 ) 1 0 分別指出k m v 模型輸入的數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)結(jié)果的模糊表達(dá) 更接近事物的本質(zhì)，也更符合決策的要求，提出k m v 違約預(yù)測(cè)模型中固定違約點(diǎn)的缺陷， 建議在k m v 模型基礎(chǔ)上采用模糊隨機(jī)方法對(duì)公司違約預(yù)測(cè)進(jìn)行探討；在進(jìn)一步的研究中 又將違約點(diǎn)模糊化，以模糊事件表示違約，從而修改確定公司股權(quán)價(jià)值的期權(quán)公式，進(jìn) 一步得到違約概率預(yù)測(cè)，并通過(guò)案例分析表明他們提出的模糊方法是可行的。張玲 ( 2 0 0 4 ) u 調(diào)整k m v 模型中股權(quán)市值和違約點(diǎn)的設(shè)定方法，結(jié)果表明模型能夠提前2 年 識(shí)別上市公司個(gè)體的信用風(fēng)險(xiǎn)差異；提前4 年識(shí)別上市公司整體上的信用風(fēng)險(xiǎn)變化趨 勢(shì)。 0 2 2國(guó)外研究現(xiàn)狀 國(guó)外學(xué)者對(duì)k m v 模型的研究主要集中于對(duì)模型預(yù)測(cè)效果的檢驗(yàn)。檢驗(yàn)也可以分為兩 個(gè)階段。 首先是采用樣本數(shù)據(jù)直接對(duì)模型的違約率預(yù)測(cè)的有效性進(jìn)行研究。j e f f r e yr b o h n ( 1 9 9 9 ) 1 2 經(jīng)過(guò)研究表明在信用質(zhì)量最高時(shí)，信用分布與標(biāo)準(zhǔn)普爾評(píng)級(jí)相一致，而信用 _ _ - _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ - _ - - _ _ - - _ _ _ - - _ _ _ 。一 。魯煒，趙恒珩。方兆本k m v 模型在公司價(jià)值評(píng)佶中的應(yīng)用管理科學(xué)2 0 0 3 6 韓立巖基于模糊隨機(jī)方法的公司違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究金融研究2 0 0 3 8 1 0 鄭承利基于模糊統(tǒng)計(jì)的公司違約預(yù)測(cè)模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)2 0 0 3 1 n 張玲，楊貞沛k m v 模型在上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究 j 系統(tǒng)工程2 0 0 4 1 l 1 2 j e f f r e yrb o h nr e s p o n s et oj p m sp a p e r u s i n ge q u i t i e st 6p r i c ec r e d i ts a nf r a n c i s c o k m v , l l c1 9 9 9 3 基于k m v 模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的動(dòng)態(tài)化研究 質(zhì)量中等和較低時(shí)，信用分布更多的與平均的預(yù)期違約頻率( e d f ) 相符。s t e f a n b l o c h w i t z 、t h i l ol i e b i g 、m i k a e ln y b e r g ( 2 0 0 0 ) 1 3 將k m v 公司開(kāi)發(fā)的非上市公司 模型和德國(guó)公司使用的財(cái)務(wù)比率方法進(jìn)行比較，結(jié)果表明k m v 模型能很準(zhǔn)確地對(duì)信用質(zhì) 量進(jìn)行分析，但僅應(yīng)用傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)比率方法分析信用之質(zhì)量的作用就顯得很有限，如果 在信用風(fēng)險(xiǎn)量化技術(shù)之上使用專(zhuān)家系統(tǒng)分析公司狀況，定量和定性結(jié)合，綜合評(píng)判公司 的信用質(zhì)量，可以增加違約預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。k e a l h o f e ra n dk u r b a t ( 2 0 0 1 ) 認(rèn)為k m v 模型捕捉了結(jié)合傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)和相關(guān)財(cái)務(wù)變量的所有信息，是一種有效準(zhǔn)確的度量信用 風(fēng)險(xiǎn)的模型。p e t e rc r o d b i e 、j e f fb o h i l ( 2 0 0 3 ) 1 6 專(zhuān)門(mén)以金融類(lèi)公司為樣本應(yīng)用k m v 模 型，結(jié)果顯示預(yù)期違約頻率( e d f ) 值在這些公司發(fā)生信用事件時(shí)或破產(chǎn)前能夠準(zhǔn)確、 靈敏地監(jiān)測(cè)到信用質(zhì)量的變化。 第二階段是對(duì)模型有效性的進(jìn)一步深入的研究。這一階段的特點(diǎn)是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法從 各個(gè)角度，不同方面的假設(shè)來(lái)分析、驗(yàn)證k m v 模型的預(yù)測(cè)效果，同時(shí)開(kāi)發(fā)出多種驗(yàn)證模 型有效性的方法和技術(shù)。j o r g er s o b e h a r t 、s e a nc k e e n a n 、r o g e rm s t e i n ( 2 0 0 0 ) 1 6 首次公布了_ 套驗(yàn)證模型有效性的技術(shù)方法。該方法的框架由四個(gè)量化指標(biāo)構(gòu)成：累 計(jì)準(zhǔn)確度( c u m u l a t i v ea c c u r a c yp r o f i l e s ，c a p ) 、準(zhǔn)確比率( a c c u r a c yr a t i o s ，a b ) 、 條件信息平均比例( c o n d i t i o n a li n f o r m a t i o ne n t r o p yr a ti o s ，c i e r ) ，和共有信息 平均值( m u t u a li n f o r m a t i o ne n t r o p y ，m i e ) 。他們運(yùn)用該方法采用前推檢驗(yàn) ( w a l k f o r w a r dt e s t i n g ) 技術(shù)證明k m v 模型預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確性最高。他們還進(jìn)一步探 究了量化模型產(chǎn)生的一類(lèi)錯(cuò)誤和二類(lèi)錯(cuò)誤的發(fā)生頻率以及由此帶來(lái)的成本和損失，研究 結(jié)果證明k m v 模型發(fā)生一類(lèi)錯(cuò)誤和二類(lèi)錯(cuò)誤的概率相對(duì)較小。k e a l h o f e r 和k u r b a t ( 2 0 01 ) 認(rèn)為k m v 模型捕捉了結(jié)合傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)和相關(guān)財(cái)務(wù)變量的所有信息，是一種有 效準(zhǔn)確的度量信用風(fēng)險(xiǎn)的模型。m a t t h e wk u r b a t 和i r i n ak o r a b l e v ( 2 0 0 2 ) 捕則使用水 平確認(rèn)( l e v e lv a l i d a t i o n ) 和校準(zhǔn)( c a l i b r a t i o n ) 的方法對(duì)k m v 進(jìn)行了驗(yàn)證，研究結(jié) 果證實(shí)k m v 模型的輸出結(jié)果e d f 值實(shí)際上是偏態(tài)分布，并且樣本規(guī)模的大小、樣本公司 的資產(chǎn)相關(guān)性的大小和e d f 的偏態(tài)分布對(duì)e d f 的預(yù)測(cè)結(jié)果有很大的影響。h i l l e g e i s t ， 1 3 s t d a nb l o e h w i t z t h i l ol i e b i g ，m i k 扯ln y l m r gb e m h m m k i n gd e u t s c h eb u n d e s b a n k sd e f a u l tr i s km o d e ln o v e m b e r 2 0 0 0 1 4 k e a l h o f e r , s t e p h e n , a n dm a t t h e wk u d m t ，2 0 0 1 1 1 l ed e 伍吐p r e d i c t i o np o w e ro f t h em e r t o na p p r o h 1 c c l a t i v et od e m l 陶t i n g sa n da c c o u n t i n gv a r i a b l e s ( k m vl l c ) ”c r o s b i e ，p e t e ra n dj e f f r e yr b o h n , 2 0 0 3 ，m o d e l i n gd e f a u 扯r i s k ( k m vl l c ) ”s o b c h a z t ，j o r g er a n ds e a nc ，k 汜c m n , 2 0 0 0 。a ni m m d u c t i o nt om “k e t b a s e dc r e d i ta n a l y s i s ( m o o d y si n v e s t o r s s e n , i c e s ) “k e a l h o f e rs ，。k u r b a ta n dw w e n g2 0 0 l 。u sa n d a b u s e so f b o n dd e f a u l tr a t e s ，k m vc o p o r a t i o n “m a t t h e wk u r b a t k i n ak o r a b t e va n ds e a nc k e e n a n , 2 0 0 2 ，ap r a c t i c a la p p r o a c ht om o d e l i n gd e f a u l tr i s k ，i nc r e d i t r a t i n g ：m e t h o d o l o g i e s r a f a t i o n a l e a n dd e f a u l tr i s k 一4 莖王些堡型箜壅璺圭妻坌望笪旦墾墮堡墨竺墊查些塹壅 k e a t i n g 。c r a ma n dl u n d s t e d ta n dd ua n ds u o ( 2 0 0 4 ) 1 9 用各種統(tǒng)計(jì)方法驗(yàn)證了k m v 模型的預(yù)測(cè)有效性。d u f f i ea n dw a n g ( 2 0 0 4 ) 2 0 認(rèn)為k m y 模型在一段時(shí)間上具有顯著的 預(yù)測(cè)效果，能產(chǎn)生一系列違約概率的結(jié)構(gòu)性預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。c a m p b e l l ，h i l s c h e r 和s z i l a g y i ( 2 0 0 4 ) 2 1 檢驗(yàn)了一個(gè)融合k m v 模型輸出變量和其他破產(chǎn)相關(guān)變量的模型，認(rèn)為在考慮其 他變量之后，k m v 模型的輸出變量對(duì)違約概率的預(yù)測(cè)效果相對(duì)較差。 0 3 主要研究?jī)?nèi)容與方法 本文在對(duì)現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，以具有理論基礎(chǔ)和實(shí)踐意 義的k m v 模型為重點(diǎn)，結(jié)合我國(guó)資本市場(chǎng)的實(shí)際情況，提出了考慮因素變化的k m v 動(dòng)態(tài) 化模型。論文的結(jié)構(gòu)安排如下： “緒論”主要介紹論文的研究背景與意義、本文的主要研究?jī)?nèi)容及方法、信用風(fēng)險(xiǎn) 模型在國(guó)內(nèi)外的應(yīng)用研究現(xiàn)狀以及論文的創(chuàng)新之處； 第一部分“信用風(fēng)險(xiǎn)度量概述 介紹了信用風(fēng)險(xiǎn)的概念與特點(diǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)度量的涵 義以及信用風(fēng)險(xiǎn)度量的理論基礎(chǔ)。 第二部分“信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型 詳細(xì)介紹了信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的分類(lèi)、演進(jìn)；重點(diǎn) 分析、比較、評(píng)價(jià)了現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，其中包括c r e d i t m e t r i c s 模型、k m v 模型、 c r e d i t r i s k + 模型、c r e d i t p o r t f o l i o v i e w 模型。 第三部分“k m v 模型的構(gòu)建及其動(dòng)態(tài)化 進(jìn)入本文的重點(diǎn)部分，也即k m v 模型動(dòng)態(tài) 化的理論部分。具體來(lái)說(shuō)，這部分包含k m v 模型的基本原理、k m v 模型的m e r t o n 信用 風(fēng)險(xiǎn)模式、k m v 模型的e d f 信用風(fēng)險(xiǎn)模式、k m v 模型的動(dòng)態(tài)理論框架。 第四部分“k m v 模型對(duì)我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)測(cè)算 這部分是對(duì)于模型的實(shí) 證研究。驗(yàn)證第三部分的動(dòng)態(tài)化理論，選取上市公司套用動(dòng)態(tài)模型?？煞譃檠芯糠椒ā?樣本選取、參數(shù)設(shè)定、實(shí)證過(guò)程四個(gè)部分。其中實(shí)證過(guò)程分析具體包括k m v 模型的基本 測(cè)算、股本結(jié)構(gòu)變化引起的動(dòng)態(tài)測(cè)算、信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的季度動(dòng)態(tài)測(cè)算，即從三個(gè)不同角 度來(lái)示范模型的動(dòng)態(tài)違約預(yù)測(cè)。 第五部分“結(jié)束語(yǔ)”總結(jié)全文，并提出模型在我國(guó)實(shí)踐應(yīng)用的局限以及建議。 本文主要運(yùn)用理論研究和實(shí)證分析相結(jié)合的研究方法，以及計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法。套 1 h i l l e g e i s ts a ，e k k e a t i n g ，d p c r a 孤a n dk g l u n d s t e d t ，2 0 0 4 ，a s s e s s i n gt h ep r o b a b i l i t yo fb a n k r u p t c yr e v i e wo f a c c o u n t i n gs t u d i e s 加d u f f l e ，d a r r e l l ，a n dk ew a n g ，2 0 0 4 ，m u l t i - p e r i o dc o r p o r a t ef a i l u r ep r e d i c t i o nw i t hs t o c h a 啦i cc o v a r i a t e s ，w o r k i n gp a p e r , s t a n f o r du n i v e r s k y 孔c a m p b e l l ，j o h ny ，j e n sh i l s c l 把r , a n dj a 矗s z i l a g y i ，2 0 0 4 。i ns e a r c ho fd i s t r e s sr i s k ，w o r k i n gp a p e r , h a r v a r du n i v e r s i t y 5 基于k m v 模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的動(dòng)態(tài)化研究 用一些成熟模型比如b - s - m 期權(quán)定價(jià)模型，在計(jì)算股價(jià)波動(dòng)率時(shí)運(yùn)用的g a r c h 模型。同 時(shí)利用e v i e w s 、m a t l a b 等軟件進(jìn)行編程和計(jì)算。 0 4 本文創(chuàng)新之處 論文的創(chuàng)新之處在于：考慮我國(guó)資本市場(chǎng)股權(quán)分置改革以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化等實(shí) 際情況，在信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型l m v 的基本框架上進(jìn)行拓展，使相關(guān)影響變量在所研究的 時(shí)間框架中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)化，結(jié)合我國(guó)上市公司的實(shí)際情況進(jìn)行實(shí)證分析，從而得出刪 模型輸出變量的動(dòng)態(tài)分布，為決策制定者提供比較形象、及時(shí)、有說(shuō)服力的信用風(fēng)險(xiǎn)度 量結(jié)果。 1 信用風(fēng)險(xiǎn)度量概述 1 1 信用風(fēng)險(xiǎn)概念及特點(diǎn) 金融市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)主要可以分為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、法 律風(fēng)險(xiǎn)等幾種類(lèi)型。其中信用風(fēng)險(xiǎn)是最為古老和重要的一種風(fēng)險(xiǎn)，把握信用風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵 和特點(diǎn)，是深入研究信用風(fēng)險(xiǎn)的基本前提。由于信用風(fēng)險(xiǎn)能滲透到經(jīng)濟(jì)生活中的各個(gè)層 面，不僅關(guān)系到金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)行，對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)的宏觀決策，甚至全球經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和 發(fā)展都有著重大影響，經(jīng)濟(jì)學(xué)家以及市場(chǎng)參與者都非常關(guān)注對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的研究，同時(shí)也 就促進(jìn)了信用風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)和管理方法的不斷完善和發(fā)展。 1 1 1 信用風(fēng)險(xiǎn)的概念 對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)概念的界定，目前學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界還沒(méi)有達(dá)成一個(gè)普遍接受的觀點(diǎn)。 總的來(lái)說(shuō)，主要有以下幾種具有代表性的觀點(diǎn)。 l 、信用風(fēng)險(xiǎn)是指由于信貸活動(dòng)中存在不確定性而遭受損失的可能性。 2 、信用風(fēng)險(xiǎn)2 2 是指交易對(duì)手不能或不愿履行合同約定的條款而導(dǎo)致?lián)p失的可能性。 更一般地說(shuō)，信用風(fēng)險(xiǎn)還包括由于債務(wù)人信用評(píng)級(jí)的降低，致使其債務(wù)的市場(chǎng)價(jià)格下降 而造成的損失。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)的大小主要取決于交易對(duì)手的財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)狀況。 茲王春峰金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理天津：天津大學(xué)出版社2 0 0 1 6 基于k m v 模型的我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量的動(dòng)態(tài)化研究 3 、信用風(fēng)險(xiǎn)可以定義為：由于合約另一方為履行合約訂立的義務(wù)而導(dǎo)致債權(quán)人發(fā) 生經(jīng)濟(jì)損失的可能性。不論對(duì)方是由于財(cái)務(wù)困難而未能履行合約規(guī)定，還是由于不愿意 而不履行非強(qiáng)制性合約，都廣義地稱(chēng)為信用風(fēng)險(xiǎn)。 4 、一般情況下，信用風(fēng)險(xiǎn)是指在金融交易的過(guò)程中，訂約方或交易對(duì)手發(fā)生違約 或其信用品質(zhì)有潛在的變化而導(dǎo)致?lián)p失的可能性。信用風(fēng)險(xiǎn)的概念包括廣義的信用風(fēng)險(xiǎn) 和狹義的信用風(fēng)險(xiǎn)。狹義的信用風(fēng)險(xiǎn)是指違約風(fēng)險(xiǎn)，就是交易對(duì)手沒(méi)有償付能力而違約， 最終導(dǎo)致債權(quán)人承擔(dān)損失的風(fēng)險(xiǎn)。廣義的信用風(fēng)險(xiǎn)是指銀行信用活動(dòng)受到各種不確定性 因素的影響，常常會(huì)發(fā)生經(jīng)營(yíng)的實(shí)際收益結(jié)果與預(yù)期的目標(biāo)利潤(rùn)發(fā)生偏離，致使銀行等 金融機(jī)構(gòu)在從事交易過(guò)程中遭受損失或獲得意外收益的一種可能性。 隨著現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的變化和風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)的發(fā)展，信用風(fēng)險(xiǎn)的涵義也發(fā)生了一 定程度的變化。新的信用風(fēng)險(xiǎn)的界定包括了一些市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素，它認(rèn)為致使金融機(jī)構(gòu)資 產(chǎn)發(fā)生損失的原因是相關(guān)金融資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值的下降，而市場(chǎng)價(jià)值下降的追根到底是信 用資產(chǎn)的債務(wù)人或參與交易的一方不能有效地履行約定或信用狀況出現(xiàn)惡化。從而，把 信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的本質(zhì)與市場(chǎng)因素聯(lián)系起來(lái)。 5 、一種觀點(diǎn)認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)可以劃分狹義的信用風(fēng)險(xiǎn)和廣義的信用風(fēng)險(xiǎn)。從狹義的 角度出發(fā)，信用風(fēng)險(xiǎn)通常是指信貸風(fēng)險(xiǎn)，就是在交易雙方發(fā)生借貸的過(guò)程中，由于各種 無(wú)法預(yù)期的因素而導(dǎo)致借款方無(wú)法按時(shí)償還本金和利息，從而造成銀行等金融機(jī)構(gòu)發(fā)生 損失的可能性。從廣義的角度來(lái)講，在信用經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)條件下，當(dāng)經(jīng)濟(jì)主體之間在交易 過(guò)程中訂立或簽訂經(jīng)濟(jì)合約時(shí)，訂約方就會(huì)面臨另一方不能按時(shí)履行承諾的風(fēng)險(xiǎn)。這種 風(fēng)險(xiǎn)包括在負(fù)債業(yè)務(wù)中，大量的債權(quán)人索要款項(xiàng)，形成支付困難；在資產(chǎn)業(yè)務(wù)中不能得 到預(yù)期收益而使資產(chǎn)質(zhì)量發(fā)生惡化；或者對(duì)于表外業(yè)務(wù)交易對(duì)手違約導(dǎo)致或有負(fù)債轉(zhuǎn)化 為表內(nèi)負(fù)債等。這些風(fēng)險(xiǎn)可以統(tǒng)稱(chēng)為信用風(fēng)險(xiǎn)。 雖然以上對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的定義會(huì)有不同程度的差異，但綜合以上觀點(diǎn)，本文認(rèn)為信 用風(fēng)險(xiǎn)的概念需要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵的部分。首先，信用風(fēng)險(xiǎn)一定是一種風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)一 般是指某一事件造成破壞或傷害的可能性或概率。美國(guó)學(xué)者h(yuǎn) a y n e s 在其著作r i s ka s a ne c o n o m i cf a c t o r 中指出：“風(fēng)險(xiǎn)一詞在經(jīng)濟(jì)學(xué)和其它學(xué)術(shù)領(lǐng)域中，并無(wú)任何技術(shù) 上的內(nèi)容，它意味著損害的可能性，某種行為能否產(chǎn)生有害的后果應(yīng)以其不確定性界定， 如果某種行為具有不確定性時(shí)，其行為就反映了風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)擔(dān) 。所以簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，信用風(fēng) 險(xiǎn)意味著風(fēng)