摘要：本文基于KMV模型运用matlab软件，测量具有区域性竞争优势的八家啤酒上市企业的违约距离和预期违约概率。并通过结果分析发现啤酒企业的信用风险与其优势区域的经济发展程度并不完全相关，为中国商业银行针对啤酒企业的信用风险管理提出可行性的建议。
关键词：KMV模型啤酒行业信用风险管理
一．引言
随着中国经济的发展，银行业的信贷业务也在不断扩张，一方面是为了满足宏观经济发
展的需要，另一方面则是为了获取利润，增强银行自身的竞争力。然而这样的信贷扩张却存在着巨大的风险。虽然中国银行业在风险测试和管理方面取得改革的初步性成果，但IMF指出中国“尚未对银行业的新型风险监管、风险测试和管理系统进行压力测试”,不良贷款的提前控制对于目前的中国来说并不简单。由于中国的金融业起步较晚，发展并不成熟，银行并没有足够的能力和相对较好的测量方法形成良好的风险管理体系。
啤酒行业的有一个典型的特点，即区域性色彩较浓，大多数啤酒企业由于拥有地方品牌而具有一定的区域优势。我国的啤酒市场不单单只有一个，而是三十一个，并且比较符合垄断竞争的特点。但是成本高是啤酒行业的致命伤，这使得啤酒业整体利润率低，再加上啤酒企业抢占市场引发的恶性竞争，即使是业内最优良的啤酒公司，其盈利能力与白酒公司仍有着明显差距。2008年，据中国酿酒工业协会统计表明，我国啤酒业中45％的企业处于亏损或微亏的边缘，32％左右的企业保本，只有不到20％的企业发展良好，盈利空间较大。并且啤酒企业整个亏损率为31.9%，是全酒类行业中亏损率最高的。从中可见啤酒行业长期的信用风险较大。随着啤酒业向金融机构贷款频率的增加和数额的加大，商业银行对其信用风险应引起高度关注。
二．文献综述
KMV模型是目前金融界中比较流行的信用风险测量模型之一，由于其依托于期权理论，具有较强的理论基础。大多数国内外的学者都对模型的应用做了实证研究，证实模型能够较准确的反映公司的信用状况，对公司的违约风险由很好的指示作用。
国外的学者对其研究更加深入，大量的实践证明KMV模型的有效性。MatthewKurbat和IrinaKorablev（2002）基于美国上市公司的数据对KMV模型进行实证分析，发现预期违约率与历史违约相一致，证明了KMV能有效运用到实际测量中。Duffie等（2004）则通过对1980-2004年390000个美国公司的月度数据进行测量，得到最大似然估计下公司违约的条件概率，证明了KMV模型优于其他模型。DouglasW.Dwyer和IrinaKorablev(2007)则对南美洲、欧洲和亚洲非金融公司进行实证分析，表明不同时段不同地区的信用风险能通过KMV模型较好体现。DanRosen和DavidSaunders(2010)也对行业、地区等因素对信用风险模型研究结果进行研究，表明风险因子能提供信息帮助风险管理者进行风险控制。
然而中国学者的分析主要以定性分析为主，定量的研究相对不足并且落后。但从目前的实证研究上看KMV模型在中国也能较好评估公司信用风险。薛峰等（2003）运用KMV模型分析美国安然公司破产案，指出预期违约率的计算能一定程度上反应公司的信用状况，并分析了模型的运用前景。马若微（2006）证明了将KMV模型运用到财务困境预警中完全可行，并且比较分析Logistic、Fisher等模型后得出KMV模型更有优势。刘竹林、何加宝（2010）通过对我国上市公司实证分析得出KMV模型能够区分公司的信用状况。陈敏等（2012）则是选取三十家公司度量预期违约概率，指出KMV模型能够较好评估上市公司信用风险，并为我国农业银行的信用风险管理提出可行性建议。
国外学者在对信用风险的研究中考虑了地区性因素，而我国在这一方面仍然空缺，实证中均未考虑这个问题。但大量的研究表明KMV结果能较为准确反应上市公司信用情况。本文将运用KMV模型尝试测量不同区域性代表的啤酒行业企业的预期违约概率，抓住啤酒行业地域性的特点对结果进行分析，为金融机构的信用风险的控制提出关于地域上的考虑。
三．理论模型
3.1KMV模型原理
KMV模型是美国风险管理公司KMV公司于1997年开发的一种估计企业违约概率的
预测模型。贷款的信用风险是由债务人的资产市场价值和债务值所决定。在债务到期日，如果公司资产的市场价值高于公司债务值，则公司股权价值为其差值，若市场价值低于公司债务值，则其股权价值为0，公司发生违约。以违约距离DD表示企业资产市场价值期望值距离违约点DP的远近，距离越大，违约可能性越小，反之较大。从而可以计算期望违约概率EDF来判定企业违约的可能性，判定信用风险的大小。
由于企业负债可以看作是一份欧式看涨期权，可以利用Black-Scholes期权定价公式，根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性。
3.2模型假设
（1）金融交易无摩擦，没有交易成本。无风险利率在到期日前不变
（2）标的证券的交易连续进行，且具有可分割性，价格变化服从ITO过程，即dV=μVdT+σVdω。V是标的证券价格，常数μ为证券期望收益，σ是标准差，dω是标准维纳过程。
（3）股票价格不服从对数正态分布
（4）模型的违约点DPT为公司流动负债加上长期负债的一半
（5）股权市价为基准日收盘价和总股本的乘积
（6）借款人资产价值大于其债务价值时，借款人不会违约，反之，会违约
（7）采用理论上的预期概率代替公司的EDF
3.3KMV计算过程
（1）计算公司资产价值及其波动率（B-S期权定价公式）
在T时刻，公司债务为D，股权价值为E，资产市场价值为V，根据欧式看涨期权的定价公式：
联立方程（1）（2）（3）（4）通过matlab中fsolve函数即可算得市场价值V和波动率
（2）计算违约距离
(3)计算公司预期违约概率
由于资产价值服从正态分布，违约概率的理论值为：
四．实证分析
4.1样本选取
本文选择具有地域优势的八家沪、深上市的啤酒公司作为研究对象，计算其2011年的
违约距离和预期违约概率。收集的样本数据是股票从2011年1月到12月的日收盘价和总股本，以及样本公司2011年末的流动负债、长期负债。
4.2计算过程
（1）计算期望股权价值以及股权价值年化波动率
期望股权价值=基准日收盘价平均值*总股本
波动率=资产对数收益标准差
年波动率=波动率*(n为观测值的个数)
(2)计算违约点DP
DP=SD+0.5LD
其中SD为流动负债LD为长期负债
（3）时间、无风险利率
由于本文选取数据为2011年，因此时期为一年，故T=1
无风险利率根据一年期定期存款利率计算，故r=3.5%
（4）违约距离与预期违约概率
根据理论模型通过matlab编写KMV函数，输入以上计算数据，得到资产市场价值、市场价值波动率、违约距离以及预期违约率(表一)。
表一：啤酒企业违约距离和预期违约率
来源：matlab
4.3实证结果分析
从最后的预期违约概率中可以看出，重庆啤酒和西藏发展的违约概率最大，有高的违约
风险，而青岛啤酒和燕京啤酒的违约概率最小，违约风险较小。其余四家企业的违约概率居中，有一般的违约风险。
将结果与地域划分联系起来，从中可以发现沿海地区的违约风险较小，西部和西北部还是存在着较大的信用风险。这样的情况大致与地区经济发展相一致。企业的运作受到地区宏观因素的影响，自然受制于区域经济发展程度。但是也有不一致的地方，新疆、山东的经济不发达，但违约风险仍然不大，并且内蒙、广西、湖北中部地区的违约风险也较小。这说明地区的经济发达程度并不能作为放贷的标准，经济发展程度与信用风险并不是完全一致。重庆啤酒虽然为十大啤酒品牌之一，在重庆市场上占据绝对优势，公司发展状况应该良好，但仍然存在着巨大的信用风险。因此金融机构在进行放贷的时候要充分考虑到行业特色与区域，针对不同的贷款具体问题具体分析，不可以掉以轻心，轻而易举的把贷款投放到长三角、珠三角等经济发达地区。
五．参考文献
[1]MatthewKurbat,IrinaKorablev.MethodologyforTestingtheLeveloftheEDFCreditMeasure[J/OL].KMVcorporation.2002.http://www.moodyskmv.com.
[2]Duffie,Darrell,andKeWang.Multi-Periodcorporatefailurepredictionwithstochasticcovariates.WorkingPaper.StanfordUniversity.2004
[3]DouglasW.Dwyer,IrinaKorablev.PowerandLevelValidatinoofMoody’sKMVEDFcreditMeasuresinNorthAmerica,EuropeandAsia[J/OL].KMVcorporation.2007.http://www.moodyskmv.com.
[4]DanRosen,DavidSaunders.Riskfactorcontributioninportfoliocreditriskmodels.JournalofBankingandFinance.2010
[5]薛峰，关伟，乔卓.上市公司信用风险度量的一种新方法—KMV[J].西北工业大学学报.2003
[6]马若微.KMV模型运用于中国上市公司财务困境预警的实证检验[J].数理统计与管理.2006
[7]刘竹林，何加宝.基于KMV模型的上市公司信用风险管理实证研究[J].安徽工业大学学报.2010
[8]陈敏，彭志云，冯伟，邓飚才.基于KMV模型的我国农业银行信用风险管理实证研究[J].统计与决策.2012
[9]郑志勇.金融数量分析：基于MATLAB编程[M].北京航空航天大学出版社.2012
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