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摘要:隨著經濟體制的全面深化改革，民營經濟越來越成為推動我國國民經濟增長和社會穩定的重要力量。因此，促進民營經濟的發展成為我國當前亟須解決的重點之一。利用KMV模型，選取十家上市公司，通過Matlab軟件計算其違約概率和違約風險，發現民營企業的信用風險顯著高于國有企業，進而解釋了民營企業融資難、融資貴的局面。基于以上分析對民營企業的發展提出相關政策建議。

關鍵詞:KMV模型;民營企業;信用風險

一、引言

黨的以來，我國高度重視民營企業的發展，已陸續出臺一系列支持民企發展的政策文件，旨在促進民企健康發展，深化經濟體制改革。民營經濟是社會主義市場經濟的重要組成部分，在穩定增長、促進創新、增加就業、改善民生等方面發揮著不可替代的作用。在經濟下行壓力增大的背景下，民營企業在推進供給側結構性改革、推動高質量發展、建設現代化經濟體系中發揮著愈來愈重要的作用。然而，我國民營企業的發展仍存在諸多矛盾，比如民營企業與國有企業、民營企業之間、民營企業內部所有者與管理者之間的矛盾。由于金融資源供給結構性錯配等問題，相比于國有企業，我國民營企業仍面臨著融資難、融資貴的困境，對民營企業的信用風險進行分析并采取措施降低其風險就變得尤其重要。目前，已有許多國內外學者利用模型對信用風險進行度量，包括宏觀模擬模型(CPV)、信用風險附加法模型、KMV模型等。其中KMV模型是度量信用風險大小的一種有效的工具。Anauwar和Jaffar(2017)利用KMV模型估計馬來西亞上市公司的違約概率，估計公司的信用違約風險，并與評級機構給出的評級進行比較;史碧菡等(2018)將KMV模型應用到我國制造業上市公司的信用風險分析中，發現KMV模型能夠區分正常組和ST組，在企業被*ST處理的前三年，KMV模型可以發現企業違約風險的上升趨勢;高雅軒等(2019)利用KMV模型從違約距離角度評估我國民營企業信用風險，證實民營企業在債務融資過程中確實存在較高的信用風險。于沐清等(2019)在對我國上市商業銀行信用風險的測度中，采用KMV模型計算各期違約率，對上市銀行的信用狀況進行量化考察，認為KMV模型能夠作為對監督防范信用風險的有力工具。在此基礎上，本文在民營企業融資難、融資貴的背景下，利用KMV模型對上市國有企業和民營企業的信用風險進行度量，提出相應的政策建議，旨在促進民營企業的健康合理持續發展。

二、民營企業發展現狀

雖然我國民營企業近年發展迅速，但從民營企業自身的特點來看，企業規模小、管理制度不完善、人才流失嚴重、自主創新能力偏低等諸多問題，使得民營企業融資時處于金融排斥的困境，難以從銀行等金融機構獲取資金，無論是直接融資，還是間接融資都比較困難。我國民營企業發展面臨著結構性問題，其中主要是融資壓力，由于自身的不足，民企在融資過程中存在融資壓力大、融資成本高等問題。因此，為降低民營企業的信用風險，為民營企業創造一個良好的生存環境，2016年以來，政府加大對民營企業的扶持力度，頒布相關政策法規支持民企融資和投資，民營企業發展取得不錯的成效。2019年12月22日，中共中央國務院了《關于營造更好發展環境支持民營企業改革發展的意見》，對民企發展提出了更高、更全面的要求。盡管一系列利好措施出臺，但在經濟新常態的背景下，部分措施難以落到實處，民營企業整體信用風險仍高于國有企業，融資難、融資貴的困境仍然存在。

三、基于KMV模型的信用風險分析

KMV模型是基于股票市場價格的信用風險度量方法，又稱為CreditMonitor，是將期權定價理論應用于股權估值而開發出來的一種信用監控模型，它通過對上市公司價值波動性的估計來預測上市公司發生違約的概率。從證券交易所隨機選取十家上市公司作為信用風險分析的研究對象，分別選取六家民營企業(三泰控股、中糧資本、華帝股份、恒星科技、康強電子與皇氏集團)和四家國有企業(瀘州老窖、中國重汽、中國聯通與中國動力)，選取的數據以各家上市公司2018～2019年的企業財務報表為來源，數據來自大智慧、網易財經。根據搜集到的每家上市公司每日收盤價格可計算出日平均收盤價格，進而計算上市公司股權市場價值、價格波動率、公司資產的市場價值、違約點等指標，無風險利率r采用的是2017年中國人民銀行規定的短期國債收益率，r為3．79%。運用MATLAB程序，編寫KMV模型的相應代碼，輸入數據，分別得到十家上市公司的違約距離和違約概率。因篇幅限制，略去計算過程，最終計算結果如表1，σA為公司資產價值的波動率，DTD為違約距離，EDF為預期違約概率。根據表1的計算結果分析，民營企業的違約距離普遍低于國有企業，違約概率普遍高于國有企業，存在部分民營企業的違約概率低于國有企業，可能原因是這部分民營企業的發展符合國家政策趨向，迎合時展趨勢，發展前景良好，受到政府的大力支持，投資資金較多。總體來看，與國有企業相比，民營企業的信用風險偏高，在債務融資中面臨較大的難題。當然，由于數據較少，以上數據分析可能存在偶然性，KMV模型也存在自身的約束，僅僅依靠KMV模型對民企的信用風險進行分析是片面的，有待進一步完善和改進。

四、結論與建議

本文利用KMV模型，通過對十家上市公司的資產規模、價格波動、負債規模等財務指標進行分析，計算出其違約距離和違約概率，可以發現，企業的違約距離越大，違約概率越低。較高的違約概率意味著較高的信用風險。民營企業的違約概率普遍偏高，信用風險整體高于國有企業，使得金融機構在發放貸款時更傾向于將資金發放給信用度高的國有企業，加劇民企融資難的困境。為進一步激發民營企業的活力和創造力，讓民營經濟創新源泉充分涌流，為民營企業營造更加良好的發展環境，第一，政府要創造更加公平公正的市場環境，讓各類市場主體公平競爭，放寬民營企業的市場準入，創新融資渠道，推進普惠金融發展，增加對民企的補貼和優惠政策，鼓勵和引導民企轉型升級;第二，民營企業要加強內部機制建設，改善征信體系建設，完善企業管理制度，增強自主創新能力，加大研發投入，引進高層次人才，擴大崗位技術培訓，提高企業的人力資本水平，實現高質量發展;第三，商業銀行等金融機構要提高風險防范意識，建立健全信用風險體系，做好事前預防、事中監督、事后治理，完善信息披露制度，建立金融創新機制，創新運用多種貨幣政策工具，加大對民營企業的關注，緩解民企融資難、融資貴的處境。

作者：周素華