KMV模型：測算我國銀行信用風險

全球風險治理專業人士協會（GARP）致力于為風險治理條線上的各級人員，包括各大金融機構的風險從業者和監管機構人員提供風險教育和最新行業資訊。GARP China微信公眾號將陸續刊登宏觀經濟和政策解讀文章，介紹金融政策動向、宏觀調控、氣候風險治理等領域對操作風險、信用風險、市場風險和資產負債治理的影響。讓我們一起全面熟悉風險，防范風險，化解風險。

伴著我國金融市場越來越成熟，金融商品的種類也更加多樣化，在金融市場帶動經濟增速發展的同時，防范和化解金融風險始終是政府關注的重點問題。2021年政府工作報告再次強調：完善金融風險處置工作機制，壓實各方責任，果斷守住不發生系統性風險的底線。

來自銀保監數據顯示，截止至2021年6月末，我國銀行業金融機構總資產328.83萬億元，總負債300.98萬億元。由于商業銀行在我國金融體系中扮演著舉足輕重的作用，因此商業銀行對于風險防范和風險治理是永恒不變的核心問題。

在商業銀行所面臨的主要風險中，信用風險幾乎存在于銀行所有業務中，既存在于傳統的貸款、債權等表內業務中，也存在于擔保等表外業務，還存在于場外衍生品交易之中。

商業銀行的信用風險，其實質是違約風險。對于我國商業銀行而言違約風險主要來自于客戶受到各種不確定因素的影響，導致一些客戶不能按時正常實現貸款項目的履約義務，由此產生商業銀行信貸資產下降的風險。在商業銀行信貸經營與治理過程中，實際收益與預期收益目標常常發生偏離，進而遭受信貸損失的潛在可能性增加。造成信用風險的原因，可劃分為內部因素和外部因素兩部分。

內部因素包括：①杠桿率因素②運營策略因素③金融機構之間的關聯性因素等。

外部因素包括：①宏觀政策調整；②政治因素；③金融監管力度等。

在銀行業中，商業銀行個體之間的關聯性會導致信用風險的加速傳染，一個工夫范圍內發生的微小事件卻能導致商業銀行內部系統性風險的陡然上升。因此對于信用風險的評估、發現潛在隱患，成為預防風險的要害點。

信用風險是商業銀行面臨的極為重要的風險之一，也是金融風險治理領域研究最悠久、最透徹的風險。目前，對于商業銀行信用風險進行度量的辦法有許多，作為全球金融風險治理領域的權威認證，FRM課程包含大量的信用風險度量技術和模型，包含信用分析（Credit analysis）, 違約風險量化工具（Default risk quantitative methodologies）, 預期與非預期損失（Expected and unexpected loss）以及Credit VaR模型和KMV模型等。其中以KMV模型為代表的測度辦法被廣泛應用。

KMV 模型是 KMV 公司以現代資產定價理論的基礎作依托，于 1997年推出的一種信用風險度量模型，其基礎主要有 Black- Scholes 期權定價公式，根據企業資產的市場價值、資產價值波動性、到期工夫、無風險借貸利率及負債的賬面價值估計出企業的市場價值及波動性。

首先，根據公司負債計算出公司的違約施行點（Default exercise point），計算借款人的違約距離DD（Distance to default）；然后，根據違約距離和逾期違約率EDF（Expected Default Frequency）的關系，查找出企業的預期違約率。

違約施行點是企業一年以下短期債務的價值加上未清償長期債務賬面價值的一半。

違約距離是用來標的信用風險大小的重要數據。違約距離的值越高，證實該企業發生違約事件的概率越低，企業的信用風險也就越小，企業可在債務到期的時分進行清償的能力也就越強；反過來說，違約距離數值越低，企業發生違約事件的概率就會越高，信用風險就會越大，到期清償債務的能力就會越弱。

在求得違約距離之后，就可以利用結果最終求出預期違約概率衡量可能發生違約概率的大小，所以 KMV 模型也被稱作 EDF 模型。

KMV 模型的優勢在于，其一，采用上市公司的股票交易數據和財務數據，可對任何已上市的企業進行信用風險評估；其二，動態模型，數據伴著股價的變化而改變，可以隨時獲得各企業最新的預期違約頻率EDF，進而及時反映它們的信用狀況；其三，它具有肯定的猜測功能，KMV 模型將EDF 與股價聯系在一起，不僅能反映出各企業的歷史和當前狀況，還能合理預期未來的風險。基于KMV模型的優勢，我國諸多學者在研究商業銀行信用風險時都挑選了KMV模型。

在山東財經大學陳媛媛等人發表的《基于KMV模型的我國商業銀行信用風險研究》一文中，基于2012-2017年16家銀行的數據，使用KMV模型對各銀行違約距離和逾期違約率進行測算（如表1、表2所示）。研究結果發現，2012-2017年間我國商業銀行的信用風險呈現先上升后下降的趨勢，這可能與我國經濟新常態及產業結構調整所導致的銀行不良貸款率的變化有關。2012年開始，我國一些高污染高能耗行業開始出現產能過剩。以鋼鐵行業為例，國家統計局宣布的粗鋼產量增長率由2012年的5.63%下降到2015 年的-2.25%。類似這些行業的不景氣造成了無法按時償還銀行的貸款，導致銀行不良貸款率不斷攀升。根據中國銀行保險監督治理委員會數據顯示，銀行業不良貸款率從2012年的1.56%上升到2015年的 1.94%，銀行的信用風險不斷加大。2015年末，我國政府提出結構性改革，控制過多適度消費，完成國有企業由"量"到"質"的轉變。2016年粗鋼產量增長率緩緩回升到0.56%，銀行的不良貸款率降到1.91%，我國商業銀行的信用風險也逐步升高，加權平均違約距離也在變大。除此之外，圖中可以看出，大型商業銀行的加權平均違約距離的波動幅度明顯小于中小型商業銀行，這說明大型商業銀行更能抵擋外界條件變化所帶來的干擾，而中小型銀行更輕易受到外界沖擊的影響。

表1：16家上市銀行的違約距離2012-2017

表2：16家上市銀行的逾期違約率（2012-2017）

南京審計大學于沐清等發表了《基于KMV模型的中國上市銀行信用風險度量研究》一文，以滬深兩市上市的10家商業銀行截止到2019年的數據作為樣本，通過KMV模型進行計算10家上市銀行的逾期違約率（如表3所示），分析商業銀行本身存在的信用風險，結果表明國有大型銀行抗風險能力明顯強于地方性銀行，全國性股份制銀行位居中間。

表3：10家上市銀行的預期違約率貴州大學白璐瑩在《基于KMV模型的中國上市銀行信用風險度量研究》中，選取我國10家上市商業銀行截止至2019年數據，計算各樣本銀行的違約距離D和預期違約頻率，作出各樣本銀行的違約距離折線圖（表4）和逾期違約率（表5）。論文探究資產規模對違約距離的影響。研究結果表明，商業銀行資產的規模越大，即盈利水平和償還債務的能力越強，違約距離也就越大，說明該銀行的預期違約頻率較小，所面臨的信用風險較低。

表4：10家上市銀行違約距離折線圖

表5：10家上市銀行的逾期違約率

風險治理觀念應融入商業銀行發展的整個環節，銀行需要對風險治理有全方位的認知，充分掌握影響風險治理的要素。通過KMV模型可以讓決策者看見到行業的信用風險變化情景，為決策者的風險治理提供依據。

在治理流程方面，加強內部監督審計，并落實崗位職責、審核放貸分離管控、授信授權管控等手段，打造一個系統化風險治理模式，完成風險辨認、風險評估、風險決策、風險監控、風險處置等規范化的聯動體系。結合自身發展戰略，制定相應的信用風險治理戰略，利用KMV等風險模型對風險進行量化分析，并強化風險控制反饋，從源頭上進行風險治理。

在數據方面，設立風險數據庫，注意信用數據資料的搜集同時維護客戶信用檔案，完善風險基礎數據庫，為風險的分析和度量提供數據支持。可以借鑒第三方信用評級機構的風險治理體系，加強行業與國際接軌，學習穆迪、標準普爾等成熟經驗，施展量化信用評估對我國信用風險治理的作用。

在人才培養方面，加強風險治理人員素質培養。培養一支風險控制的專業化人才團隊，使其具有深遠性和專業性的職業素養，還需要對風險治理人員進行信用文化的培訓，使他們增強對信用風險的敏感性和重大決策時的科學性，從而使他們在銀行風險治理中施展更大的作用。作為風險治理領域全球認可的專業認證，FRM始終持續的為全球金融風險治理機構提供高素質的專業人才。從辨認、評估、治理三個維度，培養證書學習人士的全面風險治理能力。對于風險的辨認，采用適合的維度進行描述風險；對于風險的評估，要求定量的方式對要害風險因子進行度量，對于風險治理，采用合適的辦法對風險進行預防與控制。獲取FRM認證意味著持證人把握了幫忙企業獲得勝利所需的風險治理專業技能。雇主更認可FRM持證人的專業能力， 這將為他們的職業發展提供優勢。

2018年FRM成為人力資源和社會保障部（MOHRSS）職業技能鑒定中央（OSTA）國外職業資格證書注冊項目。已有14個省市地區政府對FRM持證人員給予就業入戶政策優惠。海南政府也在去年發布的海南自貿港金融高層次人才認定指南中，將FRM持證人納入金融D類人才，予以相應優惠政策支持和服務保障待遇。

天津市人力資源和社會保障局新近公布，為引進資格型人才，給予到天津工作的金融風險治理師（FRM）持證人一次性3萬元獎勵資助。

FRM使您更好地了解行業知識、把握風險治理技能。2021年11月和12月考試報名正在進行中，想參加考試的朋友們請點原文鏈接，就可以開始報名FRM考試。掌握機遇，勇于超越。

來源:雪球-GARP-China