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使用KMV-merton模型预测PN17公司违约概率
M.Y.Norliza和M.J.Maheran
摘要：本文综述了KMV-Merton模型在预测PN17公司违约概率中的应用和验证。KMV-Merton模型是一个著名的模型，用于计算企业违约可能性的概率评估。本文将该模型应用于一家名为Mithril Berhad的公司，作为PN17公司的样本数据。Mithril Berhad于2010年被马来西亚证券公司Bursa Malaysia Securities Berhad列为PN17公司。一般认为，PN17公司属于财务困难的公司。此外，据说KMV-Merton模型能够提前两年预测公司未来的违约情况。因此，本文对KMV-Merton模型在Mithril-Berhad未来违约预测中的应用进行了修正和验证。适应包括估计负债的账面价值、资产的市场价值、资产波动性、预期资产回报、违约距离和Mithril Berhad的违约概率。通过估计Mithril Berhad在2008年违约的概率来进行验证，这是在发现被列为PN17之前两年。在2008年之后的任何一年给予Mithril Berhad的评级也用于重申验证过程。显然，Mithril Berhad在被列为PN17公司前两年和被马来西亚评级公司Berhad评为D公司前三年的违约概率预测很高。这表明，KMV-Merton模型确实能够预测PN17公司未来的违约情况。因此，将KMV-Merton模型作为投资者或任何组织预测PN17公司违约概率的潜在模型。
关键词：违约概率；PN17公司；KMV-Merton模型；预测；信用风险
1.介绍
经过数年的全球化，世界仍然对像安然公司和雷曼兄弟控股公司。与其他国家一样，所有公司马来西亚也面临着信贷风险问题。共批准发行人24人。（公司）于1997年至2010年被评为违约，相当于62亿令吉。评级债务（马来西亚评级公司Berhad，2012年）。因此，KMV-Merton模型是本文介绍了对PN17公司违约概率的预测。然而，报纸只关注预测Mithril Berhad违约概率作为PN17公司的样本数据。Mithril Berhad在2010年被马来西亚Bursa（2011）列为PN17。预测PN17公司的违约概率是合理的，因为一些投资者并不了解公司的财务状况，这可能导致他们持有PN17公司的股份。持有PN17公司的股票风险很大，因为该公司被称为管理不善且业绩不佳的公司。因此，如果在公司被列为PN17之前对公司的财务状况有一个更好的了解，这是很好的。此外，据说KMV-Merton有能力预测公司未来的违约情况（Vassaloamp;Xing，2004年；Moodys KMV，2010年），有些公司提前两年违约（Patelamp;Pereira，2007年）。因此，本文的目的首先是利用KMV-Merton模型估计Mithril-Berhad上市前两年的违约概率，然后验证KMV-Merton模型预测pn17公司未来两年违约的能力。
本文的其余部分安排如下；第2节简要介绍了KMV-Merton模型的数学结构。第3节是数据收集。第4节介绍了估算违约概率所涉及的步骤。第5节介绍了结果和讨论。最后一节结束。
2.KMV-Merton模型
KMV-Merton模型是由KMV公司基于Merton（1974）提出的权益法开发的模型。KMV将违约概率定义为，在债务到期时，T，VT时公司资产的市场价值低于T，XT时公司负债的账面价值的概率。如下所示（Crosbieamp;Bohn，2003年）：
(1)
在上式中，Pt是按时间t计算的违约概率。从时间零点到时间t的lnv值为
(2)
其中V是公司资产的预期回报，v是资产波动性，是随机的公司资产回报的组成部分。将（2）代入（1），得到
(3)
重新排列后。因为假设公司资产收益的随机组成部分服从标准正态分布，n~（0,1）（Merton，1974），因此（3）可以写为：
（4）
与默认值的距离d为
（5）
3.收集数据
本文以米特里bull;贝哈德的样本数据作为PN17公司的样本。为了测试KMV-Merton模型预测PN17公司未来违约的能力，数据样本使用2008年。数据涉及权益、流动负债和从数据流中获得的长期债务。此外，马来西亚吉隆坡富时指数的每日数据Lumpur综合指数（FBMKLCI）是从雅虎收集的。财务（2011年）超过选定时期。2008年马来西亚一年期国库券也由中央银行获得。马来西亚（2011年）。同时，假设马来西亚市场风险溢价数据固定在4.3%。本文还利用马来西亚评级公司Berhad（2011）的信息获取密特尔·贝尔哈德的信用评级。
4.估计违约概率
本节解释了评估Mithril Berhad违约概率所涉及的步骤。这个步骤如下：
4.1.估计负债的账面价值
公司在t，xt时的负债账面价值是根据类似方法估算的。Vassalo和Xing（2004年）以及Bharath和Shumway（2004年）使用。基于这些作者，xt估计方法是将公司的流动负债总额加上公司长期负债的一半。根据Vassalo和Xing（2004年）的观点，将长期负债或到期债务包括在内是很重要的。能够影响违约风险的性质和规模。由于这个事实，一半是足够的违约点通常位于总负债和流动或短期负债之间（克罗斯比博恩，2003）。此外，所有负债假定为固定负债，且仅在一年后到期（fathi，2009）。
4.2.评估资产的市场价值及其波动性
一个公司资产的市场价值，据说VT遵循基本的会计定义。因此，Vt在2008年给出的每个交易日通过增加公司在T，E（V，T）的权益以及在T，X（V，T）的负债账面价值。之后，生成公司资产收益的每日值。由此，v的每日值为计算得出，然后通过给定交易的平方根乘以年化。天，即247天。
4.3．估计预期资产回报
本文基于资本资产定价模型的方法，对预期资产收益率V进行了估计。预期回报不能为负的基础（Fathi，2009年）。要使用capm，有三个需要考虑的变量。第一个变量是根据回归资产回报率与市场（即fbmklci）。第二个变量是无风险的由马来西亚中央银行发行的一年期国库券利率定义的利率，（2011）2008年。第三个变量是假定固定为4.30%的市场风险溢价。
4.4．估计违约距离和违约概率
在估计上述所有必需变量的值后，一年违约概率p1使用（4）中描述的公式进行估算。但是，通过使用（5）中给出的公式。d和p1都是在所选年份的结束日进行估计的，即2008年12月31日。
5．结果和讨论
前几节中所有估算得出的结果如表1所示。表1显示预测Mithril Berhad2008年违约概率的电子表格。
表1：Mithril Berhad违约概率预测表。
|
项目/年份 |
2008 |
|
截至12月31日的负债账面价值（百万令吉） |
90.81 |
|
截至12月31日的资产市值（RM mil） |
97.96 |
|
资产波动率（%） |
39.68 |
|
资产市场beta; |
0.1478 |
|
无风险利率（%） |
2.93 |
|
预期资产回报率（%） |
3.5 |
|
到默认值的距离 |
0.081 |
|
违约概率（%） |
46.7 |
根据KMV，波动率和杠杆率是决定公司违约（Crosbieamp;Bohn，2003年）。更高水平的杠杆率和波动性往往需要更大的违约风险。此语句非常适合表1中给出的结果。资产波动米特里·贝哈德的高度不稳定性约为40%。也就是说，39184万令吉（0.4times;97.96令吉）将随着一个标准偏差单位的移动而添加或删除。同时杠杆率为0.927（90.81令吉divide;97.96令吉），这意味着一个资产单位由债务价值的0.927元融资。这个公司的资产回报率预计也很小，只有3.5%。显然，高波动性，高杠杆率和低预期回报预测高违约概率。如表1所示，Mithril Berhad在2008年的违约概率预计很高，为46.77%。这个相当于公司偏离违约标准差的0.081。在这一点上，米特里·贝尔哈德还债的可信度令人怀疑。然而，Mithril Berhad只被列为PN17在2010年和2011年。这表明，2008年估计的违约概率包含公司未来业绩不佳的宝贵信息。另外，马来西亚评级公司Berhad于2011年宣布将Mithril Berhad降级为D级，（2011）强化了这一假设。同时，这批准了Patel和Pereira（2007）认为，在某些情况下，KMV-Merton模型能够预测两年内的违约情况。前进。它还批准了Vassalou和Xing（2004年）和Moodys KMV的声明（2010）KMV-Merton模型包含有关未来违约的重要信息。
6．结论
本文介绍了KMV-Merton模型的应用，并对其进行了改进，以预测PN17公司违约概率。一家名为Mithril Berhad的公司被用作验证了KMV-Merton模型预测PN17公司未来违约的能力。显然，两年前，Mithril Berhad的违约概率预计很高。在被列为PN17公司之前，以及在被评为D公司之前的三年，这表明KMV-Merton模型确实能够预测PN17公司未来的违约情况。KMV-Merton型号为据说能够在公司财务状况出现之前提供更好的信息。列为PN17公司。
7．确认
本研究由高等教育部基础研究资助计划资助。马来西亚教育，由马来西亚大学研究管理学院（RMI）管理。Teknologi Mara，600-RMI/FRGS 5/3/（65/2013）。
参考文献
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corporate default and rati
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