摘 要：本文基于KMV模型運用matlab軟件，測量具有區域性競爭優勢的八家啤酒上市企業的違約距離和預期違約概率。并通過結果分析發現啤酒企業的信用風險與其優勢區域的經濟發展程度并不完全相關，為中國商業銀行針對啤酒企業的信用風險管理提出可行性的建議。
關鍵詞：KMV模型 啤酒行業 信用風險管理
一． 引言
隨著中國經濟的發展，銀行業的信貸業務也在不斷擴張，一方面是為了滿足宏觀經濟發
展的需要，另一方面則是為了獲取利潤，增強銀行自身的競爭力。然而這樣的信貸擴張卻存在著巨大的風險。雖然中國銀行業在風險測試和管理方面取得改革的初步性成果，但IMF指出中國“尚未對銀行業的新型風險監管、風險測試和管理系統進行壓力測試”,不良貸款的提前控制對于目前的中國來說并不簡單。由于中國的金融業起步較晚，發展并不成熟，銀行并沒有足夠的能力和相對較好的測量方法形成良好的風險管理體系。
啤酒行業的有一個典型的特點，即區域性色彩較濃，大多數啤酒企業由于擁有地方品牌而具有一定的區域優勢。我國的啤酒市場不單單只有一個，而是三十一個，并且比較符合壟斷競爭的特點。但是成本高是啤酒行業的致命傷，這使得啤酒業整體利潤率低，再加上啤酒企業搶占市場引發的惡性競爭，即使是業內最優良的啤酒公司，其盈利能力與白酒公司仍有著明顯差距。2008年，據中國釀酒工業協會統計表明，我國啤酒業中45％的企業處于虧損或微虧的邊緣，32％左右的企業保本，只有不到20％的企業發展良好，盈利空間較大。并且啤酒企業整個虧損率為31.9%，是全酒類行業中虧損率最高的。從中可見啤酒行業長期的信用風險較大。隨著啤酒業向金融機構貸款頻率的增加和數額的加大，商業銀行對其信用風險應引起高度關注。
二．文獻綜述
KMV模型是目前金融界中比較流行的信用風險測量模型之一，由于其依托于期權理論，具有較強的理論基礎。大多數國內外的學者都對模型的應用做了實證研究，證實模型能夠較準確的反映公司的信用狀況，對公司的違約風險由很好的指示作用。
國外的學者對其研究更加深入，大量的實踐證明KMV模型的有效性。Matthew Kurbat 和Irina Korablev（2002）基于美國上市公司的數據對KMV模型進行實證分析，發現預期違約率與歷史違約相一致，證明了KMV能有效運用到實際測量中。Duffie等（2004）則通過對1980-2004年390000個美國公司的月度數據進行測量，得到最大似然估計下公司違約的條件概率，證明了KMV模型優于其他模型。Douglas W. Dwyer 和Irina Korablev(2007)則對南美洲、歐洲和亞洲非金融公司進行實證分析，表明不同時段不同地區的信用風險能通過KMV模型較好體現。Dan Rosen 和David Saunders(2010)也對行業、地區等因素對信用風險模型研究結果進行研究，表明風險因子能提供信息幫助風險管理者進行風險控制。
然而中國學者的分析主要以定性分析為主，定量的研究相對不足并且落后。但從目前的實證研究上看KMV模型在中國也能較好評估公司信用風險。薛峰等（2003）運用KMV模型分析美國安然公司破產案，指出預期違約率的計算能一定程度上反應公司的信用狀況，并分析了模型的運用前景。馬若微（2006）證明了將KMV模型運用到財務困境預警中完全可行，并且比較分析Logistic、Fisher等模型后得出KMV模型更有優勢。劉竹林、何加寶（2010）通過對我國上市公司實證分析得出KMV模型能夠區分公司的信用狀況。陳敏等（2012）則是選取三十家公司度量預期違約概率，指出KMV模型能夠較好評估上市公司信用風險，并為我國農業銀行的信用風險管理提出可行性建議。
國外學者在對信用風險的研究中考慮了地區性因素，而我國在這一方面仍然空缺，實證中均未考慮這個問題。但大量的研究表明KMV結果能較為準確反應上市公司信用情況。本文將運用KMV模型嘗試測量不同區域性代表的啤酒行業企業的預期違約概率，抓住啤酒行業地域性的特點對結果進行分析，為金融機構的信用風險的控制提出關于地域上的考慮。
三． 理論模型
3.1KMV模型原理
KMV模型是美國風險管理公司KMV公司于1997年開發的一種估計企業違約概率的
預測模型。貸款的信用風險是由債務人的資產市場價值和債務值所決定。在債務到期日，如果公司資產的市場價值高于公司債務值，則公司股權價值為其差值，若市場價值低于公司債務值，則其股權價值為0，公司發生違約。以違約距離DD表示企業資產市場價值期望值距離違約點DP的遠近，距離越大，違約可能性越小，反之較大。從而可以計算期望違約概率EDF來判定企業違約的可能性，判定信用風險的大小。
由于企業負債可以看作是一份歐式看漲期權，可以利用Black-Scholes期權定價公式，根據企業資產的市場價值、資產價值的波動性、到期時間、無風險借貸利率及負債的賬面價值估計出企業股權的市場價值及其波動性。
3.2模型假設
（1）金融交易無摩擦，沒有交易成本。無風險利率在到期日前不變
（2）標的證券的交易連續進行，且具有可分割性，價格變化服從ITO過程，即dV=μVdT+σVdω。V是標的證券價格，常數μ為證券期望收益，σ是標準差，dω是標準維納過程。
（3）股票價格不服從對數正態分布
（4）模型的違約點DPT為公司流動負債加上長期負債的一半
（5）股權市價為基準日收盤價和總股本的乘積
（6）借款人資產價值大于其債務價值時，借款人不會違約，反之，會違約
（7）采用理論上的預期概率代替公司的EDF
3.3KMV計算過程
（1）計算公司資產價值及其波動率（B-S期權定價公式）
在T時刻，公司債務為D，股權價值為E，資產市場價值為V，根據歐式看漲期權的定價公式：
聯立方程（1）（2）（3）（4）通過matlab中fsolve函數即可算得市場價值V和波動率
（2）計算違約距離
(3) 計算公司預期違約概率
由于資產價值服從正態分布，違約概率的理論值為：
四． 實證分析
4.1樣本選取
本文選擇具有地域優勢的八家滬、深上市的啤酒公司作為研究對象，計算其2011年的
違約距離和預期違約概率。收集的樣本數據是股票從2011年1月到12月的日收盤價和總股本，以及樣本公司2011年末的流動負債、長期負債。
4.2計算過程
（1）計算期望股權價值以及股權價值年化波動率
期望股權價值=基準日收盤價平均值*總股本
波動率=資產對數收益標準差
年波動率=波動率*(n為觀測值的個數)
(2)計算違約點DP
DP=SD+0.5LD
其中SD為流動負債 LD為長期負債
（3）時間、無風險利率
由于本文選取數據為2011年，因此時期為一年，故T=1
無風險利率根據一年期定期存款利率計算，故r=3.5%
（4）違約距離與預期違約概率
根據理論模型通過matlab編寫KMV函數，輸入以上計算數據，得到資產市場價值、市場價值波動率、違約距離以及預期違約率(表一)。
表一：啤酒企業違約距離和預期違約率
來源：matlab
4.3實證結果分析
從最后的預期違約概率中可以看出，重慶啤酒和西藏發展的違約概率最大，有高的違約
風險，而青島啤酒和燕京啤酒的違約概率最小，違約風險較小。其余四家企業的違約概率居中，有一般的違約風險。
將結果與地域劃分聯系起來，從中可以發現沿海地區的違約風險較小，西部和西北部還是存在著較大的信用風險。這樣的情況大致與地區經濟發展相一致。企業的運作受到地區宏觀因素的影響，自然受制于區域經濟發展程度。但是也有不一致的地方，新疆、山東的經濟不發達，但違約風險仍然不大，并且內蒙、廣西、湖北中部地區的違約風險也較小。這說明地區的經濟發達程度并不能作為放貸的標準，經濟發展程度與信用風險并不是完全一致。重慶啤酒雖然為十大啤酒品牌之一，在重慶市場上占據絕對優勢，公司發展狀況應該良好，但仍然存在著巨大的信用風險。因此金融機構在進行放貸的時候要充分考慮到行業特色與區域，針對不同的貸款具體問題具體分析，不可以掉以輕心，輕而易舉的把貸款投放到長三角、珠三角等經濟發達地區。
