利用KMV-merton模型预测PN17公司违约概率的外语翻译数据

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使用KMV-merton模型预测PN17公司的违约概率

我的 Norliza 和 MJ 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 模型是一种众所周知的模型，用于计算公司违约可能性的概率评估。 本文将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年被大马证券交易所列为PN17公司，一般认为PN17公司是有财务困难的公司。 此外，据说 KMV-Merton 模型最多可以提前两年预测公司未来的违约情况。 因此，本文修正并验证了KMV-Merton模型在Mithril-Berhad未来违约预测中的应用。 这些调整包括估计负债的账面价值、资产的市场价值、资产波动性、资产的预期回报、违约距离和 Mithril Berhad 的违约概率。 这是通过估计 Mithril Berhad 在 2008 年违约的可能性得到证实的，即发现被列为 PN17 的两年前。 2008 年之后任何一年给予 Mithril Berhad 的评级也用于重申验证过程。 显然，Mithril Berhad 在被归类为 PN17 公司之前的头两年和被马来西亚评级公司 Berhad 评为 D 级公司之前的三年都有很高的违约概率预测。 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 模型视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-默顿模型； 预报; 信用风险

1 简介

经过多年的全球化，世界上仍然存在像安然和雷曼兄弟这样的控股公司。 与其他国家一样，马来西亚的所有公司也都面临着信用风险问题。 共有24家发行人获批。 （公司）在 1997 年至 2010 年被评为违约，金额达 62 亿令吉。 额定债务（马来西亚评级有限公司，2012 年）。 因此，本文引入KMV-Merton模型来预测PN17公司的违约概率。 不过，该报只以PN17公司的样本数据，着重预测Mithril Berhad的违约概率。 Mithril Berhad 于2010年被马来西亚证券交易所（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 公司的股份是有风险的，因为众所周知该公司管理不善且表现不佳。 所以，在上市为PN17之前，最好先了解一下公司的财务状况。 此外，据说 KMV-Merton 具有预测公司未来违约的能力（Vassalo & Xing，2004 年；Moodys KMV，2010 年），一些公司提前两年违约（Pate & Pereira，2007 年）。 因此，本文的目的是首先使用KMV-Merton模型来估计Mithril-Berhad上市前两年的违约概率，然后验证KMV-Merton模型预测违约的能力未来两年pn17家公司。

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 节描述了估计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-默顿模型

KMV-Merton 模型是 KMV 公司根据 Merton（1974）提出的权益法开发的模型。 KMV 将违约概率定义为当债务到期时，公司资产在 T，VT 的市场价值低于公司负债在 T，XT 的账面价值的概率。 如下图（Crosbie & Bohn, 2003）：

(1)

上式中，Pt为t时刻计算的违约概率。从0时刻到t时刻的lnv值为

(2)

其中 V 是公司资产的预期回报，v 是资产波动率，这是公司资产回报的随机成分。将 (2) 代入 (1)，我们得到

(3)

重新排列后。 因为假设公司资产收益的随机成分服从标准正态分布，n~(0,1) (Merton, 1974)，所以(3)可以写成：

(4)

与默认值的距离 d 是

(5)

3.收集数据

本文以Mitri Bull的样本数据； Berhard 被用作 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。数据涉及从数据流中导出的股权、流动负债和长期债务。 此外马来西亚存款利率，富时马来西亚吉隆坡综合指数 (FBMKLCI) 的每日数据是从雅虎收集的。 所选期间的财务 (2011)。 2008年大马一年期国库券也被央行拿到。 马来西亚（2011 年）。 同时，假设马来西亚市场风险溢价固定在 4.3%。 本文还使用了马来西亚评级公司Berhad (2011) 的信息来获得Mittel Berhad 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。 步骤如下：

4.1. 预计负债账面价值

公司负债在 t, xt 的账面价值以类似方式估计。 由 Vassalo 和 Xing (2004) 以及 Bharath 和 Shumway (2004) 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）的说法，包括长期负债或期限很重要。 影响违约风险的性质和大小的能力。 由于这个事实，一半足够违约的点通常位于总负债和流动或短期负债之间（Crosby Born，2003）。 此外，假设所有负债都是固定的并且仅在一年后到期（fathi，2009）。

4.2. 评估资产的市场价值及其波动性

公司资产的市场价值，据说 VT 遵循基本的会计定义。 因此，通过增加公司在 T,E(V,T) 中的权益及其在 T,X(V,T) 中的负债账面价值，在 2008 年的每个交易日给出 Vt。 之后，生成公司资产收益的每日价值。 由此计算出 v 的每日价值，然后乘以给定交易的平方根进行年化。 天，也就是247天。

4.3.估计资产的预期回报

基于资本资产定价模型的方法，本文估计了资产V的预期收益。预期收益的基础不能为负（Fathi，2009）。 要使用 capm，需要考虑三个变量。 第一个变量基于资产与市场的回归回报率（即 fbmklci）。 第二个变量是由马来西亚中央银行发行的一年期国库券利率定义的无风险利率，(2011) 2008。第三个变量是假定固定市场风险溢价 4.30%。

4.4．估计违约距离和违约概率

在估算完上述所有所需变量的值后，使用（4）中描述的公式估算一年违约概率 p1。 但是，通过使用（5）中给出的公式。 d 和 p1 都是在所选年末（即 2008 年 12 月 31 日）估计的。

五、结果与讨论

从前面部分的所有估计中获得的结果如表 1 所示。表 1 显示了预测 2008 年 Mithril Berhad 违约概率的电子表格。

表 1：Mithril Berhad 违约概率预测表。

项目/年

2008年

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（百万令吉）

97.96

资产波动率（%）

39.68

资产市场贝塔；

0.1478

无风险利率（%）

2.93

预期资产回报率（%）

3.5

默认距离

0.081

违约概率（%）

46.7

根据 KMV马来西亚存款利率，波动性和杠杆率是决定公司违约的因素（Crosbie & Bohn，2003 年）。 更高水平的杠杆和波动性通常需要更大的违约风险。 这种说法非常符合表 1 中给出的结果。 资产波动率 Mitri Berhard 的高波动率约为 40%。 也就是说，每移动一个标准差单位，就会增加或减少 3 亿 9184 万令吉（0.4 倍；97.96 令吉）。 同时，杠杆比率为 0.927（90.81 令吉；97.96 令吉），这意味着一个资产单位由 0.927 元的债务价值融资。 预计该公司的资产回报率也很小，为 3.5%。 显然，高波动性、高杠杆率和低预期回报预示着高违约概率。 如表 1 所示，Mithril Berhad 在 2008 年的违约概率预计高达 46.77%。 这相当于公司违约标准差的 0.081。 至此，米特里伯哈德偿还债务的可信度存疑。 然而，Mithril Berhad 仅在 2010 年和 2011 年被列为 PN17。这表明 2008 年的违约概率估计包含有关公司未来表现不佳的宝贵信息。 此外，马来西亚评级公司 Berhad 在 2011 年宣布将 Mithril Berhad 评级下调至 D，(2011) 强化了这一假设。 同时，这也支持 Patel 和 Pereira（2007 年）的观点，他们认为，在某些情况下，KMV-Merton 模型能够预测两年内的违约。 前进。 它还赞同 Vassalou 和 Xing (2004) 以及 Moodys KMV (2010) 的陈述，即 KMV-Merton 模型包含有关未来违约的重要信息。

6.总结

本文介绍了 KMV-Merton 模型的应用，并对其进行改进以预测 PN17 公司的违约概率。 一家名为 Mithril Berhad 的公司被用来验证 KMV-Merton 模型预测 PN17 公司未来违约的能力。 显然，两年前，预计 Mithril Berhad 违约的可能性很高。 在被列为PN17公司之前，以及被评为D公司的三年前，这表明KMV-Merton模型确实能够预测PN17公司未来的违约情况。 据说 KMV-Merton 模型能够在公司财务状况可用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

[1]Bharath ST、Shumway T.，2004 年，使用 KMV-Merton 模型预测违约。 AFA 2006 波士顿

会议文件。 2011 年 5 月 15 日从 SSRN 检索：

[2] Bursa Malaysia，2011，上市公司，公司名单，PN17 公司。 7 月 21 日检索，

2011年，从

公司/

[3] 马来西亚中央银行，2011 年，马来西亚国库券。 2011 年 10 月 7 日检索自

[4]Crosbie P. J、Bohn JR，2003 年，违约风险建模：建模方法。 工作文件，穆迪公司

国民党。

[5]Fathi V.，2009 年，违约距离，晨星，信用评级方法，18-21。 检索四月

2012 年 10 月，从

[6] 马来西亚评级公司，2011 年，资源，MARC 在线资源，已发布评级。

2011 年 7 月 25 日从 /ratbase/pub.issuerating.view.php 检索。

[7]Malaysian Rating Corporation Berhad, 2012, Resources, Fixed income research, MARC 2010 annual

公司违约率

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