刘启云
（呼伦贝尔学院经济管理学院，呼伦贝尔 021008）
摘要： 根据我国实情以及各种模型的特点，本文选择KMV模型作为度量中小企业信用风险的模型，根据筛选标准从沪深股市中选择样本企业进行研究，并确定各项变量，得出各样本公司的违约距离后，对其差异性进行比较，对实证检验结果进行分析，并阐述今后进一步研究的方向，包括改进KMV模型、中小企业信用风险影响因素建模分析、财务预警应用等。
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关键词 ： 中小企业；信用风险管理；KMV模型
中图分类号：F276.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）17-0035-03
1 研究背景与意义
中小企业在我国经济发展中发挥着越来越重要的作用，但中小企业资金紧缺问题仍普遍存在。中小企业融资困难不仅和自身有关，也和现阶段商业银行贷款制度有关。中小企业具有发展历史短、资本金少、市场风险大、盈利不稳定、可明确评估和抵押的资产少等特点，这些特点造成了中小企业信贷能力普遍偏低的问题，再加上现阶段我国银行对贷款企业的评价方法很难准确地评价中小企业的信用风险，客观上阻碍了中小企业的融资。
因此，不断完善中小企业信用风险管理是很有必要的，通过准确、科学评价中小企业信用风险，能够有效缓解中小企业融资难的问题。
2 中小企业信用风险度量
信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致损失的可能性，还包括由于借款人信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
本文将通过KMV模型度量中小企业的信用风险。
KMV模型的基本原理是：当公司的资产价值小于其负债时，公司将选择违约，否则不违约。违约被定义为受信公司不能正常支付到期的本金和利息。正是基于对违约的这种理解，公司资产价值的违约点被设定为与公司负债水平相等的公司资产价值水平。
2.1 建立KMV模型
公司资产的市场价值从概念上被认为等于公司的债务加股东权益的全部负债。
即：资产市价V=账面负债Debt+股权市价Equity
（1）
所以，要想知道某公司债务的市场价值，只需了解到借款公司的股票价格经过计算即可得出，KMV模型的原理就是通过分析公司股票价格的波动来判断公司的信用状况的。模型可以间接地衡量难以直接观察的借款公司资产的市场价值。
公司负债的账面价值的波动性可以被视为0，因此，资产市价的波动性可以被视为等于公司股票市价的波动性（方差或标准差），即通过观察股票市价的波动性可以得到资产市价的波动性。
以违约距离DD作为中小上市公司信用评价的依据。DD可以反映一个公司的信用状况，它是一个标准化指标，即使是不同的公司在不同的时间也可以进行相互比较。DD越大，说明公司越有可能按时偿还债务，出现违约现象的机会越小，即该公司的信用状况越好，否则表明该公司的信用状况越差。
2.2 参数设定
①公司股权价值E。
我国上市公司股权结构存在流通股和非流通股之分，一般情况下非流通股的价值低于流通股，并且不易估算。参考相关资料，以每股净资产计算非流通股的价格，即上市公司股权价值=流通股收盘价格×流通股股本数+每股净资产×非流通股股本数。
②股权价值波动率?滓E。
流通股股价的波动率代替股权价值的波动率，计算出流通股股价日波动率，进而将其换算成年波动率。
③违约点DPT。
有资料显示，违约情况一般不发生在公司资产价值达到公司总负债账面价值时，通常发生在流动负债加上长期负债的一半的情况下。本文参照KMV公司对违约点的取值方法，即DPT=流动负债+0.5×长期负债。
④时间期限τ。
设定违约距离的计算时间为一年，即τ=1。
⑤无风险利率r。
无风险利率r使用我国人民银行公布的一年期定期存款利率。
2.3 样本选取
选取的中小企业样本需满足以下条件：①在沪深证券交易所上市1年以上的公司；②主营收入或资产总额（资产账面价值）≤5亿元。同时，为明显地比较出不同业绩的中小上市公司之间违约距离的差别，根据不同行业，分别选取30家ST上市公司和与之配对的30家非ST公司。选择配对的ST公司与非ST公司需满足的条件为:①在同一个证券交易所上市；②属于同一个行业；③总资产规模相近。
最终筛选出ST和非ST公司各30家，所属行业有电器、酿酒食品、电子信息、机械设备、商业连锁、纺织服装、化工行业、计算机、旅游酒店、医药、建材、汽车类、通信、房地产等14个行业。
2.4 实证检验
通过60家公司的财务数据对比可以发现，ST公司净资产整体偏低，且低于非ST公司的净资产；负债结构方面，两类公司偏向于短期负债，长期负债都较少，这比较符合我国目前中小企业的融资状况。
本文根据上市公司的财务数据和市场数据确定出各上市公司的违约点、股权价值、股权价值波动率，然后利用公式（1）、（2）、（3）得出公司资产的市场价值和资产市场价值的波动性，再结合（6）式可以求出上市公司的违约距离。见表1。
由表1可见，ST公司的违约距离相差较大，有超过100的违约距离，也有0附近的值，甚至有负值出现，而非ST公司的违约距离整体较为平均。
2.5 结果检验与分析
为了比较ST公司与非ST公司两组样本之间违约距离差异的显著性，本文采用了两配对样本T检验，即根据数据对两配对样本的均值是否有显著性差异进行推断。剔除ST公司中违约距离异常的样本，得出两组数据的违约距离平均值的差异，见表2。
两组样本违约距离的均值差是0.2852，这说明ST公司资产未来市场价值的期望值到违约点之间的距离要比非ST公司稍小，也说明相对于非ST公司，ST公司的信用风险要稍大，但是差异并不明显。如果检验的显著性水平取α=0.05%，此时ST公司和非ST公司两者之间的违约距离未通过T检验，这表明此时两组样本违约距离之间差异不显著。
KMV模型在对于本文所选样本有一定的预测能力，但预测能力不太高，原因可能有两方面：
我国很多学者选用B-S模型计算V和?滓V，对上市公司进行分析，有很好的效果，但研究范围较少集中于中小规模的公司。
本文曾选择B-S模型计算V和，但资产的市场价值的计算效果相对较好，而资产的市场价值波动率与常理不符，因此，采用本文中的计算方法，还存在一定的局限性，对实证结果产生一定影响。
2.5.2 样本数据的有限性
本文通过两步筛选所需的样本公司，但是由于两市的中小企业数目较少，因此，在选择中不能完全匹配，导致实证的可比性下降。
3 下一步研究方向
3.1 改进模型
银行在评价企业时，偏重企业规模、资产负债率等指标，可以在设计模型时引入企业规模、资产负债率等指标。在计算股权价值波动率时，增加考虑股本变化和每股净资产变化对的影响。同时，本文利用资产的现货市场价值来代替资产预期价值，即将公司资产市场价值增长率假定为零，在下一步研究中还有待改进。
3.2 中小企业信用风险影响因素的分析
本文尚未对中小企业信用风险影响因素进行深入分析，下一步研究中可以通过选择公司的财务指标和非财务指标，如资产规模、第一大股东持股比例、公司成长性、公司的流动性、公司所处行业前景、公司经营状况、经营者年龄、学历和企业年限等，全面分析中小企业信用风险影响因素。
3.3 财务预警应用
财务预警模型是将相关指标代入模型中，得出指标值，将其值与预先设定的风险阀值进行比较，然后对企业财务风险进行量化，将量化后得到的企业财务危机风险值传递给企业管理层进行定性分析与研究，将决策反馈给财务风险预警中心。依据财务预警模型思想，可以将企业的违约距离与预先设定的目标值进行比较，同时对于差距设置一定的级别，对不同级别采取不同的处理措施，从而及时发现风险，减缓损失。
4 结论
关于社会责任信息披露与企业绩效的关系的两个问题，在实证研究检验中得到了很好的解答：①我国公司社会责任与企业绩效之间呈显著正相关关系；②我国公司社会责任与财务业绩之间互为因果，彼此影响，互相促进。一方面，公司要想履行更多的社会责任，较好的企业绩效可以为此提供必要的资源，如此可有效促进公司社会责任表现；另一方面，用社会贡献率来衡量的社会责任表现越好，公司绩效也越高。
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