多变量信用风险判别模型是以特征财务比率为解释变量,运用数量统计方法推导而建立起的标准模型。运用此模型预测某种性质事件发生的可能性,及早发现信用危机信号,使经营者能够在危机出现的萌芽阶段采取有效措施改善企业经营,防范危机;使投资者和债权人可依据这种信号及时转移投资、管理应收帐款及作出信贷决策。目前国际上这类模型的应用是最有效的,也是国际金融业和学术界视为主流方法。概括起来有线性概率模型、Logit、Probit模型和判别分析模型。其中多元判别分析法最受青睐,Logit模型次之。
多元判别分析法是研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法;判别分析就是要从若干表明观测对象特征的变量值(财务比率)中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数,使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。率先将这一方法应用于财务危机、公司破产及违约风险分析的开拓者是美国的爱德华·阿尔特曼博士(EdwardI.Altman)。他早在1968年对美国破产和非破产生产企业进行观察,采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z-score模型和在此基础上改进的“Ze-ta”判别分析模型[2]。根据判别分值,以确定的临界值对研究对象进行信用风险的定位。由于模型简便、成本低、效果佳,Zeta模型己商业化,广泛应用于美国商业银行,取得了巨大的经济效益。美国还专门成立了一家Zeta服务有限公司,著名美林证券也提供Z值统计服务。受美国影响,日本开发银行、德国、法国、英国、澳大利亚、加拿大等许多发达国家的金融机构,以及巴西都纷纷研制了各自的判别模型。虽在变量上的选择各有千秋,但总体思路则与阿尔特曼如出一辙。
Logit模型是采用一系列财务比率变量来预测公司破产或违约的概率;然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警界线、以此对分析对象进行风险定位和决策[3]。Logit模型与多元判别分析法的本质区别在于前者不要求满足正态分布,其模型采用Lo-gistic函数。由于Logistic回归不假定任何概率分布,不满足正态情况下其判别正确率高于判别分析法的结果。
5、以资本市场理论和信息科学为支撑的新方法
随着资本市场的迅速发展、融资的非中介化、证券化趋势以及金融创新工具的大量涌现,信用风险的复杂性也日益显著。人们认为以财务比率为基础的统计分析方法不能反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上快速变化的动态价值;鉴于此,一系列信用风险衡量的新方法相继提出。
5.1 期权定价型的破产模型期权定价型的“破产模型”。
这类模型的理论依据在很多方面与Black-Scholes(1973)[4],Merton(1974)以及Hull和White(1995)[5]的期权定价模型相似。因此也称作信用风险的期权定价模型。Black-Scholes-Merton系列定价模型表明一家公司的破产概率取决于公司资产相对于其短期负债时的初始市场价值和资产(股票)市价的波动率。当公司资产的市场(清算)价值低于其短期负债价值,即资不抵债时,那么该公司实质上已经破产。1993年KMV公司研究提出的期望违约率(ExpectedDefaultFrequency,EDF)模型也是基于这一理论[6]。模型的结构包含两种理论联系。其一是将股票价值看成是建立在公司资产价值上的一个看涨期权;其二是公司股票价值波动率与公司资产价值变化之间的关系。在实践中,通过观察在一定标准差(资产市价与偿债价值的标准差)水准上的公司(其初始资产高于负债)在一年内有多少比例的公司破产;以此来衡量任一具有同样标准差公司的违约概率。由于资产市值的估算又取决于股价波动率的估算,因此令人质疑的是估算的股价波动率是否可作为公司资产价值估算的可信指标。
5.2 债券违约率模型和期限方法
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