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財(cái)經(jīng)科學(xué)論文發(fā)表上市公司短期融資

時(shí)間:2016年01月29日 分類(lèi):推薦論文 次數(shù):

本篇文章是由《 財(cái)經(jīng)科學(xué) 》發(fā)表的一篇經(jīng)濟(jì)論文,雜志是1957年創(chuàng)刊的西南地區(qū)最早的經(jīng)濟(jì)理論刊物,由教育部直屬院校西南財(cái)經(jīng)大學(xué)編輯出版,國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行。《財(cái)經(jīng)科學(xué)》長(zhǎng)期被列入全國(guó)經(jīng)濟(jì)類(lèi)核心期刊,并被四川省新聞出版局評(píng)為四川省一級(jí)期刊。 摘 要:通

  本篇文章是由《財(cái)經(jīng)科學(xué)》發(fā)表的一篇經(jīng)濟(jì)論文,雜志是1957年創(chuàng)刊的西南地區(qū)最早的經(jīng)濟(jì)理論刊物,由教育部直屬院校西南財(cái)經(jīng)大學(xué)編輯出版,國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行。《財(cái)經(jīng)科學(xué)》長(zhǎng)期被列入全國(guó)經(jīng)濟(jì)類(lèi)核心期刊,并被四川省新聞出版局評(píng)為四川省一級(jí)期刊。

  摘 要:通過(guò)對(duì)12家發(fā)行短期融資券的上市公司進(jìn)行研究,分析其違約距離和短期融資券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)二者有負(fù)相關(guān)關(guān)系。違約距離比信用評(píng)級(jí)能提供更多的關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的信息,但不能完全解釋風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

  關(guān)鍵詞:短期融資券;風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià);違約距離

  企業(yè)短期融資券類(lèi)似于國(guó)外貨幣市場(chǎng)上的融資性商業(yè)票據(jù),其收益率由無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率+信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)+其他風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)構(gòu)成。筆者選取了12只由上市公司發(fā)行的企業(yè)短期融資券為樣本,通過(guò)KMV模型的方法計(jì)算違約距離,分析其風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。

  一、研究所依據(jù)的模型

  KMV模型是對(duì)Merton模型[1]的繼承和發(fā)展。Merton模型的核心思想是:對(duì)一個(gè)有負(fù)債的公司而言,股票可以看作是對(duì)公司未來(lái)資產(chǎn)價(jià)值的看漲期權(quán),公司的負(fù)債可以被看成是期權(quán)的執(zhí)行價(jià)格。即在債務(wù)的到期日,如果資產(chǎn)價(jià)值高于債務(wù)價(jià)值,那么公司的股東的最優(yōu)策略是執(zhí)行期權(quán),償付債務(wù);否則就不執(zhí)行期權(quán),選擇違約。

  應(yīng)用KMV模型時(shí)需要計(jì)算兩個(gè)不能直接觀察到的變量值:公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值(V)和資產(chǎn)市值的波動(dòng)率(σv),計(jì)算方法之一是建立起股票價(jià)格(S)和資產(chǎn)價(jià)值(V)之間,以及股票收益波動(dòng)率(σs)和資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率(σv)之間的關(guān)系的方程組,然后求解方程組:

  (d)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率函數(shù),X代表公司的負(fù)債,r表示無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,τ表示期權(quán)的到期日。計(jì)算出V和σv)之后,KMV模型[2]定義違約距離(DD)如下:

  其中,X是公司的負(fù)債,通常被稱(chēng)為“違約邊界”。E(V)是對(duì)下一個(gè)時(shí)期資產(chǎn)價(jià)值的預(yù)測(cè)值,在實(shí)際應(yīng)用中通常考慮的是1年后的情形。最后,KMV模型把違約距離映射到經(jīng)驗(yàn)的違約頻率,規(guī)律是違約距離越大的對(duì)應(yīng)的違約頻率越小,信用風(fēng)險(xiǎn)越低;違約距離越小的對(duì)應(yīng)的違約頻率越大,信用風(fēng)險(xiǎn)越高。所以,我們可以通過(guò)違約距離的大小初步判別上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的高低。

  二、實(shí)證方法

  (一)短期融資券樣本的選擇

  由于KMV模型需要有公司公開(kāi)發(fā)行的證券價(jià)格和收益波動(dòng)率數(shù)據(jù)作為輸入變量,所以我們選擇由上市公司發(fā)行的短期融資券為研究對(duì)象,期限為1年。基本情況如下表1。

  (二)數(shù)據(jù)描述

  我們采用每個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)來(lái)計(jì)算上市公司股票收益的波動(dòng)率,股票價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)自于CCER(色諾芬)中國(guó)經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)。公司負(fù)債數(shù)據(jù)來(lái)自于上市公司的前期財(cái)務(wù)報(bào)表,用母公司財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行整理計(jì)算,以流動(dòng)負(fù)債加長(zhǎng)期負(fù)債的50%作為違約邊界X,以央行票據(jù)利率為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,到期日τ按1年計(jì)算。

  為了計(jì)算和表述的方便,對(duì)負(fù)債作了單位化處理,即除以公司的總股數(shù)。由(3)式可知用此方法算出的違約距離與用總量算出的違約距離相等,并且不受總股數(shù)變動(dòng)的影響。

  (三)股票收益波動(dòng)率和股票價(jià)格的計(jì)算

  以半年為間隔,用除權(quán)價(jià)格計(jì)算每個(gè)短期融資券發(fā)行前1年的股票收益的日波動(dòng)率(剔除了除權(quán)日之后的第一個(gè)交易日的收益率)。由于不能觀察到上市公司的未上市流通股的價(jià)格,而模型需要的是全部股權(quán)的整體價(jià)格,筆者借鑒已經(jīng)完成的股權(quán)分置改革的成果,對(duì)發(fā)行時(shí)點(diǎn)前10天的收盤(pán)價(jià)求平均數(shù)后再除以1.3作為股權(quán)價(jià)格。比如05滬電力CP01的發(fā)行日期為2005年9月8日,則計(jì)算2004年9月8日到2005年9月7日的股票日收益率和波動(dòng)率,再年度化為1年的波動(dòng)率。計(jì)算股票日收益率的方法為:R=ln(St/St-1),記σR為收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差,那么年度化的波動(dòng)率σs= 。

  三、研究結(jié)果

  用Maple編程聯(lián)立求解方程(1)、(2),可得到隱含的公司資產(chǎn)價(jià)值和波動(dòng)率,進(jìn)而計(jì)算違約距離,結(jié)果見(jiàn)表2。

  違約距離和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的關(guān)系如圖1。

  從圖1可看到,2006年5月之前發(fā)行的融資券集中于右上角,與違約距離有一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)分散程度小。而2006年5月之后發(fā)行的融資券集中于左下角,與違約距離的負(fù)相關(guān)關(guān)系比較明顯,并且風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)分散程度高。這說(shuō)明后一段時(shí)期短期融資券的定價(jià)體現(xiàn)出不同公司信用風(fēng)險(xiǎn)的差異,和王軍平[3]的研究發(fā)現(xiàn)一致。除去離群點(diǎn)05馬鋼CP01后,違約距離和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)間的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)為-0.333,表明違約距離和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)間有負(fù)相關(guān)的關(guān)系,即違約距離越小,投資者所要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越大。通過(guò)和表1比較,發(fā)現(xiàn)違約距離顯然比信用評(píng)級(jí)更能解釋風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的差異。

  四、結(jié)論

  筆者發(fā)現(xiàn)違約距離比信用評(píng)級(jí)能提供更多的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)信息,并且違約距離和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)間存在負(fù)相關(guān)的關(guān)系,說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)中有一部分是由信用風(fēng)險(xiǎn)決定的,但信用風(fēng)險(xiǎn)解釋不了全部的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),還存在其他因素的影響。

  參考文獻(xiàn):

  [1] Merton,R.C.On the pricing of corporate debt: the risk structure ofinterest rates[J].The Journal of Finance,1974.Vol.29,No.2, pp.449-470.

  [2]安東尼·桑德斯.信用風(fēng)險(xiǎn)度量——風(fēng)險(xiǎn)估值的新方法與其它范式[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2001.