基于KMV模型剖析我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)：理論、實(shí)證與展望一、引言1.1研究背景與動(dòng)因在經(jīng)濟(jì)全球化和金融市場(chǎng)一體化的大趨勢(shì)下，我國(guó)企業(yè)邁向國(guó)際資本市場(chǎng)的步伐愈發(fā)堅(jiān)定，其中在美上市的企業(yè)數(shù)量持續(xù)攀升。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)企業(yè)赴美上市數(shù)量達(dá)到72家，較上一年增長(zhǎng)了94.6%，募集資金37.55億美元，同比增長(zhǎng)278.53%。這些企業(yè)廣泛分布于科技、金融、消費(fèi)等多個(gè)關(guān)鍵行業(yè)，在獲取國(guó)際資本、提升企業(yè)知名度以及拓展全球市場(chǎng)等方面收獲顯著成效。然而，國(guó)際金融市場(chǎng)風(fēng)云變幻，在美上市的我國(guó)企業(yè)也面臨著諸多挑戰(zhàn)。從宏觀層面看，中美關(guān)系的不確定性以及美國(guó)金融政策的頻繁調(diào)整，給企業(yè)帶來了政治與政策風(fēng)險(xiǎn)；從微觀角度分析，企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)管理水平、財(cái)務(wù)狀況的穩(wěn)定性以及信息披露的合規(guī)性等，都可能引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)一旦爆發(fā)，不僅會(huì)使企業(yè)自身面臨融資困難、資金鏈斷裂甚至破產(chǎn)倒閉的危機(jī)，還會(huì)對(duì)投資者信心造成嚴(yán)重打擊，破壞市場(chǎng)的穩(wěn)定秩序，影響整個(gè)金融市場(chǎng)的健康發(fā)展。因此，對(duì)我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)度量和有效管理，已成為企業(yè)、投資者以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)共同關(guān)注的焦點(diǎn)問題。在眾多信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型中，KMV模型憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)脫穎而出。該模型以現(xiàn)代期權(quán)定價(jià)理論為基石，將企業(yè)股權(quán)視為基于企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的看漲期權(quán)，通過對(duì)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率、債務(wù)面值和債務(wù)到期期限等關(guān)鍵參數(shù)的估算，能夠較為準(zhǔn)確地計(jì)算出企業(yè)的違約概率，進(jìn)而對(duì)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估。相較于其他傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法，KMV模型具有以下顯著優(yōu)點(diǎn)：一是充分利用了資本市場(chǎng)的實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)，能夠及時(shí)、動(dòng)態(tài)地反映企業(yè)信用狀況的變化；二是基于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)理模型，具有較強(qiáng)的理論基礎(chǔ)和科學(xué)性，減少了人為主觀判斷的干擾；三是在國(guó)際金融市場(chǎng)中得到了廣泛的應(yīng)用和驗(yàn)證，具有較高的認(rèn)可度和可靠性。不過，需要注意的是，KMV模型是基于西方成熟資本市場(chǎng)的環(huán)境構(gòu)建而成的，我國(guó)在美上市公司所處的市場(chǎng)環(huán)境、行業(yè)特征、企業(yè)治理結(jié)構(gòu)等方面與西方企業(yè)存在一定差異。因此，直接將KMV模型應(yīng)用于我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可能無法完全準(zhǔn)確地反映企業(yè)的實(shí)際信用狀況?；诖耍钊胙芯縆MV模型在我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的適用性，結(jié)合我國(guó)企業(yè)的特點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。一方面，有助于完善信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論體系，推動(dòng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理學(xué)科的發(fā)展；另一方面，能夠?yàn)槲覈?guó)在美上市公司、投資者以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供更為科學(xué)、有效的信用風(fēng)險(xiǎn)管理工具和決策依據(jù)，提升企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，保障投資者的合法權(quán)益，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定秩序。1.2研究?jī)r(jià)值與實(shí)踐意義本研究具有重要的理論價(jià)值與實(shí)踐意義，在理論層面，完善信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系，豐富信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法多依賴于財(cái)務(wù)報(bào)表分析和專家主觀判斷，存在一定的局限性。KMV模型引入了現(xiàn)代期權(quán)定價(jià)理論，從全新的視角對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析，為信用風(fēng)險(xiǎn)管理理論的發(fā)展提供了新的思路和方法。通過對(duì)我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究，深入探究KMV模型在不同市場(chǎng)環(huán)境和企業(yè)特征下的適用性和局限性，有助于進(jìn)一步完善該模型，使其更好地適應(yīng)我國(guó)企業(yè)的實(shí)際情況，從而豐富和發(fā)展信用風(fēng)險(xiǎn)度量理論體系，為金融風(fēng)險(xiǎn)管理學(xué)科的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。從實(shí)踐意義來看，對(duì)我國(guó)在美上市公司而言，精準(zhǔn)度量信用風(fēng)險(xiǎn)有助于企業(yè)加強(qiáng)自身風(fēng)險(xiǎn)管理。企業(yè)可以根據(jù)KMV模型計(jì)算出的違約概率，及時(shí)了解自身信用狀況的變化，提前發(fā)現(xiàn)潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)隱患。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)能夠制定更加科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，如優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)資金流動(dòng)性管理、提高經(jīng)營(yíng)管理水平等，從而有效降低信用風(fēng)險(xiǎn)，保障企業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展。對(duì)投資者來說，KMV模型為其投資決策提供了重要參考依據(jù)。在投資過程中，投資者往往面臨著信息不對(duì)稱的問題，難以準(zhǔn)確評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。而KMV模型能夠通過量化的方式，為投資者提供企業(yè)違約概率等關(guān)鍵信息，幫助投資者更加客觀、準(zhǔn)確地了解企業(yè)的信用狀況，從而做出更加明智的投資決策。這有助于投資者降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高投資收益，保護(hù)自身的合法權(quán)益。對(duì)監(jiān)管機(jī)構(gòu)來說，本研究有利于加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管，維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定秩序。監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以借助KMV模型對(duì)我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，采取相應(yīng)的監(jiān)管措施，如加強(qiáng)對(duì)企業(yè)信息披露的監(jiān)管、規(guī)范企業(yè)的融資行為等，從而防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，保障金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。1.3研究思路與技術(shù)路線本研究以我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)為核心，沿著理論剖析、實(shí)證檢驗(yàn)、結(jié)果分析與對(duì)策提出的思路展開。首先，全面梳理信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論，深入研究KMV模型的原理、假設(shè)條件以及在國(guó)內(nèi)外的應(yīng)用情況，為后續(xù)實(shí)證研究筑牢理論根基。其次，精心選取我國(guó)在美上市的代表性企業(yè)作為樣本，通過多渠道廣泛收集企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等。運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和統(tǒng)計(jì)分析，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用KMV模型對(duì)樣本企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，并對(duì)模型結(jié)果展開深入分析。最后，根據(jù)實(shí)證結(jié)果，結(jié)合我國(guó)在美上市公司的實(shí)際特點(diǎn)，提出具有針對(duì)性和可操作性的信用風(fēng)險(xiǎn)管理建議與對(duì)策。在技術(shù)路線上，本研究綜合運(yùn)用多種方法。一是文獻(xiàn)研究法，通過廣泛查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，全面了解信用風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及KMV模型的應(yīng)用研究成果，充分借鑒已有研究的經(jīng)驗(yàn)和方法，為本研究提供堅(jiān)實(shí)的理論支撐。二是案例分析法，選取具有典型特征的我國(guó)在美上市公司進(jìn)行深入剖析，詳細(xì)分析其信用風(fēng)險(xiǎn)狀況以及KMV模型在該企業(yè)中的具體應(yīng)用效果，以小見大，從個(gè)別案例中總結(jié)出一般性的規(guī)律和問題。三是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)法，運(yùn)用專業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析、相關(guān)性分析、回歸分析等，準(zhǔn)確把握數(shù)據(jù)特征和變量之間的關(guān)系，為KMV模型的參數(shù)估計(jì)和實(shí)證檢驗(yàn)提供有力的數(shù)據(jù)支持，研究技術(shù)路線如圖1.1所示?！敬颂幉迦雸D1.1：研究技術(shù)路線圖】【此處插入圖1.1：研究技術(shù)路線圖】二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1信用風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵與度量方法2.1.1信用風(fēng)險(xiǎn)的定義與形成機(jī)制信用風(fēng)險(xiǎn)，又被稱為違約風(fēng)險(xiǎn)，在信用交易過程中，借款人、證券發(fā)行人或者交易對(duì)方，可能會(huì)因?yàn)楦鞣N原因，不愿意或者沒有能力履行合同約定的條件，從而構(gòu)成違約行為，這就會(huì)導(dǎo)致銀行、投資者或者交易對(duì)方遭受損失，這種損失的可能性就是信用風(fēng)險(xiǎn)。在銀行的業(yè)務(wù)中，信用風(fēng)險(xiǎn)是最為主要的風(fēng)險(xiǎn)之一，不僅存在于貸款業(yè)務(wù)里，在擔(dān)保、承兌以及證券投資等表內(nèi)、表外業(yè)務(wù)中同樣可能發(fā)生。若銀行無法及時(shí)察覺資產(chǎn)損失，未能增加核銷呆賬的準(zhǔn)備金，并且在不適宜的條件下仍然確認(rèn)利息收入，就會(huì)面臨嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)問題。信用風(fēng)險(xiǎn)的形成是內(nèi)部管理與外部環(huán)境等多方面因素共同作用的結(jié)果。從內(nèi)部管理角度來看，企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)管理水平起著關(guān)鍵作用。倘若企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策出現(xiàn)失誤，比如盲目擴(kuò)張業(yè)務(wù)、投資過度集中等，就可能導(dǎo)致企業(yè)的盈利能力下降，償債能力減弱，進(jìn)而增加信用風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況不穩(wěn)定也是重要因素，資產(chǎn)負(fù)債率過高、現(xiàn)金流不足、應(yīng)收賬款回收困難等問題，都會(huì)使企業(yè)面臨較大的償債壓力，一旦資金鏈斷裂，就極易發(fā)生違約行為。內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)管理體系不完善，缺乏有效的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估和控制機(jī)制，也無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)。從外部環(huán)境層面分析，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的周期性對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)有著顯著影響。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí)期，市場(chǎng)需求旺盛，企業(yè)的盈利能力增強(qiáng)，違約率相對(duì)較低，信用風(fēng)險(xiǎn)也就隨之降低。當(dāng)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入緊縮期，市場(chǎng)需求萎縮，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)難度加大，盈利情況總體惡化，借款人由于各種原因不能及時(shí)足額還款的可能性就會(huì)增加，信用風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)提高。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度同樣不可忽視，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中，企業(yè)為了爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額，可能會(huì)采取過度賒銷、降低產(chǎn)品價(jià)格等策略，這會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的利潤(rùn)空間被壓縮，資金周轉(zhuǎn)困難，從而增加信用風(fēng)險(xiǎn)。宏觀經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整，如貨幣政策、財(cái)政政策的變化，也會(huì)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和信用狀況產(chǎn)生影響。利率的上升會(huì)增加企業(yè)的融資成本，匯率的波動(dòng)可能導(dǎo)致企業(yè)的匯兌損失，這些都可能加大企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。2.1.2傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法主要包括5C要素分析法、特征分析法和財(cái)務(wù)比率分析法等。5C要素分析法從品德與聲望（Character）、資格與能力（Capacity）、資金實(shí)力（CapitalorCash）、擔(dān)保（Collateral）和經(jīng)營(yíng)條件或商業(yè)周期（Condition）五個(gè)方面對(duì)借款人進(jìn)行全面的定性分析，以判別其還款意愿和還款能力。這種方法主要依賴專家的主觀判斷，對(duì)專家的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)要求較高，不同專家的判斷結(jié)果可能存在較大差異。而且該方法難以對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精確的量化，缺乏客觀的數(shù)據(jù)支持。特征分析法是從客戶的品質(zhì)、能力、資本、抵押和環(huán)境等多個(gè)特征維度進(jìn)行綜合分析評(píng)估。它與5C要素分析法有相似之處，但在具體分析內(nèi)容和側(cè)重點(diǎn)上可能存在差異。特征分析法同樣存在主觀性較強(qiáng)的問題，在分析過程中，對(duì)于各特征維度的權(quán)重設(shè)定往往缺乏科學(xué)的依據(jù)，更多地依賴分析人員的主觀判斷，這就可能導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響。財(cái)務(wù)比率分析法通過計(jì)算企業(yè)的償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力等財(cái)務(wù)比率指標(biāo)，來評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)比率、速動(dòng)比率可以反映企業(yè)的短期償債能力，資產(chǎn)負(fù)債率能體現(xiàn)企業(yè)的長(zhǎng)期償債能力，凈資產(chǎn)收益率、毛利率等指標(biāo)可衡量企業(yè)的盈利能力。該方法主要基于企業(yè)的歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映的是企業(yè)過去的經(jīng)營(yíng)狀況，對(duì)于企業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)和潛在風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力有限。財(cái)務(wù)比率容易受到企業(yè)會(huì)計(jì)政策選擇和財(cái)務(wù)造假的影響，若企業(yè)通過操縱財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來美化財(cái)務(wù)報(bào)表，就會(huì)導(dǎo)致基于財(cái)務(wù)比率分析得出的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果出現(xiàn)偏差。2.1.3現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型主要包括CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型和CreditPortfolioView模型等。CreditMetrics模型由J.P.摩根公司等于1997年開發(fā)，它以資產(chǎn)組合理論為依據(jù)，運(yùn)用VaR框架，對(duì)貸款和非交易資產(chǎn)進(jìn)行估價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算。該模型依賴歷史數(shù)據(jù)，屬于盯市模型（MTM）。它能夠綜合考慮資產(chǎn)組合中不同資產(chǎn)之間的相關(guān)性，通過模擬資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)來計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)的價(jià)值。但該模型對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高，需要大量的歷史數(shù)據(jù)來準(zhǔn)確估計(jì)資產(chǎn)的價(jià)值和相關(guān)性，在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的獲取和整理可能存在困難。而且該模型假設(shè)信用評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣是固定不變的，這與實(shí)際情況可能不符，因?yàn)樾庞迷u(píng)級(jí)會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)狀況等多種因素的影響而發(fā)生變化。KMV模型是一種用于估計(jì)借款企業(yè)違約概率的方法。該模型將貸款看作期權(quán)，利用Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式，根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性、到期時(shí)間、無風(fēng)險(xiǎn)借貸利率及負(fù)債的賬面價(jià)值，估量出企業(yè)股權(quán)的市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)性，再依據(jù)公司的負(fù)債計(jì)算出公司的違約實(shí)施點(diǎn)，接著計(jì)算借款人的違約距離，最后根據(jù)企業(yè)的違約距離與預(yù)期違約率（EDF）之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，求出企業(yè)的預(yù)期違約率。該模型主要使用股票市場(chǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，能夠及時(shí)反映市場(chǎng)信息的變化，是一種動(dòng)態(tài)模型，同時(shí)具有盯市模型和違約模型（DM）的特征。不過，該模型的假設(shè)條件較為嚴(yán)格，如假設(shè)資產(chǎn)價(jià)值服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布、資本結(jié)構(gòu)穩(wěn)定等，在實(shí)際應(yīng)用中，這些假設(shè)可能并不完全成立，從而影響模型的準(zhǔn)確性。而且模型中一些參數(shù)的估計(jì)較為困難，如資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)率，不同的估計(jì)方法可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果存在較大差異。CreditRisk+模型是由CSFP于1997年推出的基于精算方法的信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型。該模型把信用評(píng)級(jí)的升降和與此相關(guān)的信用價(jià)差變化看作是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，在任何時(shí)期只考慮違約和不違約這兩種事件狀態(tài)，計(jì)量預(yù)期到和未預(yù)期到的損失。它是一種違約模型，忽視了轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。該模型具有計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單、所需數(shù)據(jù)較少的優(yōu)點(diǎn)，能夠得到債券組合或貸款組合的損失概率的閉形解，在計(jì)算效率上具有優(yōu)勢(shì)。但由于它只考慮違約和不違約兩種情況，忽略了信用等級(jí)的變化對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響，可能會(huì)低估信用風(fēng)險(xiǎn)，在評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)不夠全面。CreditPortfolioView模型是在CreditMetrics模型的基礎(chǔ)上，對(duì)周期性因素進(jìn)行了處理，將評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、失業(yè)率、利率、匯率、政府支出等宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系模型化，并通過蒙地卡羅模擬技術(shù)模擬周期性因素的“沖擊”來測(cè)定評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移概率的變化。該模型克服了CreditMetrics模型中不同時(shí)期的評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)移矩陣固定不變的缺點(diǎn)，可以看作是對(duì)CreditMetrics模型的一種補(bǔ)充。然而，該模型的計(jì)算過程較為復(fù)雜，需要大量的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和復(fù)雜的模擬計(jì)算，對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和計(jì)算能力要求較高。而且宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測(cè)本身就存在一定的不確定性，這也會(huì)影響模型評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性。2.2KMV模型的理論框架2.2.1KMV模型的核心假設(shè)KMV模型基于一系列核心假設(shè)構(gòu)建，這些假設(shè)是模型運(yùn)行的基礎(chǔ)，對(duì)模型的準(zhǔn)確性和有效性起著關(guān)鍵作用。首先，該模型假設(shè)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布。這意味著企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的對(duì)數(shù)呈現(xiàn)正態(tài)分布特征，資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)可以用標(biāo)準(zhǔn)差來衡量。在實(shí)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，雖然企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值受到多種復(fù)雜因素的影響，但對(duì)數(shù)正態(tài)分布假設(shè)在一定程度上能夠合理地描述資產(chǎn)價(jià)值的變化規(guī)律，為后續(xù)的模型計(jì)算提供了數(shù)學(xué)上的便利性。其次，KMV模型將企業(yè)的債務(wù)視為一種期權(quán)，具體來說，把負(fù)債看作是基于企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的看跌期權(quán)。這一假設(shè)巧妙地將期權(quán)定價(jià)理論引入到信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，使得可以從期權(quán)的角度來理解企業(yè)的債務(wù)和信用風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值高于債務(wù)面值時(shí)，企業(yè)有動(dòng)力償還債務(wù)，因?yàn)榇藭r(shí)企業(yè)的權(quán)益為正；而當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值低于債務(wù)面值時(shí)，企業(yè)可能會(huì)選擇違約，因?yàn)槔^續(xù)償還債務(wù)將導(dǎo)致權(quán)益為負(fù)，這就如同看跌期權(quán)的執(zhí)行條件一樣。再者，模型假設(shè)違約發(fā)生在企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值低于某個(gè)特定水平時(shí)，這個(gè)特定水平被稱為違約點(diǎn)（DPT，DefaultPoint）。違約點(diǎn)的設(shè)定是模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，它通常與企業(yè)的負(fù)債結(jié)構(gòu)相關(guān)。一般來說，違約點(diǎn)被設(shè)定為短期負(fù)債與一定比例的長(zhǎng)期負(fù)債之和。當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值降至違約點(diǎn)以下時(shí)，就認(rèn)為企業(yè)發(fā)生了違約行為。這一假設(shè)為判斷企業(yè)是否違約提供了明確的標(biāo)準(zhǔn)，使得模型能夠通過計(jì)算企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值與違約點(diǎn)之間的關(guān)系來評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)。此外，KMV模型還假設(shè)企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)是相對(duì)穩(wěn)定的，即企業(yè)的負(fù)債和股東權(quán)益比例基本保持不變。在實(shí)際應(yīng)用中，雖然企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化，但在短期內(nèi)，這一假設(shè)具有一定的合理性。它簡(jiǎn)化了模型的計(jì)算過程，使得模型能夠在相對(duì)穩(wěn)定的條件下對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。同時(shí)，模型還假設(shè)市場(chǎng)是有效的，即市場(chǎng)價(jià)格能夠充分反映企業(yè)的所有信息。在有效市場(chǎng)假設(shè)下，企業(yè)的股票價(jià)格和其他市場(chǎng)數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確地反映企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值和信用狀況，為模型的輸入?yún)?shù)提供了可靠的依據(jù)。2.2.2模型的構(gòu)建與關(guān)鍵參數(shù)KMV模型的構(gòu)建基于現(xiàn)代期權(quán)定價(jià)理論，通過一系列復(fù)雜的計(jì)算來評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。其核心在于將企業(yè)股權(quán)視為基于企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的看漲期權(quán)，利用Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式來計(jì)算企業(yè)的股權(quán)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率。在模型中，企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值（V_A）是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，它代表了企業(yè)整體的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。V_A的計(jì)算需要綜合考慮企業(yè)的股權(quán)價(jià)值和負(fù)債價(jià)值。股權(quán)價(jià)值可以通過企業(yè)股票的市場(chǎng)價(jià)格和流通股數(shù)量來確定，負(fù)債價(jià)值則包括短期負(fù)債和長(zhǎng)期負(fù)債的賬面價(jià)值。通過期權(quán)定價(jià)公式的反推，可以得到企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的估計(jì)值。資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率（\sigma_A）反映了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)程度，它衡量了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的不確定性。\sigma_A的計(jì)算通常采用歷史數(shù)據(jù)法或隱含波動(dòng)率法。歷史數(shù)據(jù)法通過分析企業(yè)過去一段時(shí)間內(nèi)資產(chǎn)價(jià)值的變化情況，計(jì)算出資產(chǎn)價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)差，作為資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率的估計(jì)值。隱含波動(dòng)率法則是利用期權(quán)市場(chǎng)的信息，通過期權(quán)定價(jià)公式反推出資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率。這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法。違約點(diǎn)（DPT）的確定是KMV模型的另一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。如前所述，違約點(diǎn)通常設(shè)定為短期負(fù)債（STD）與一定比例的長(zhǎng)期負(fù)債（LTD）之和，即DPT=STD+\alpha\timesLTD。其中，\alpha是一個(gè)調(diào)整系數(shù)，其取值通常在0.5左右，但在實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)企業(yè)的具體情況進(jìn)行調(diào)整。違約點(diǎn)的設(shè)定直接影響到模型對(duì)企業(yè)違約概率的計(jì)算，因此需要謹(jǐn)慎確定。違約距離（DD，DistancetoDefault）是衡量企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值與違約點(diǎn)之間距離的指標(biāo)，它反映了企業(yè)發(fā)生違約的可能性大小。違約距離的計(jì)算公式為：DD=\frac{\ln(\frac{V_A}{DPT})+(\mu-\frac{\sigma_A^2}{2})T}{\sigma_A\sqrt{T}}，其中，\mu是企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值的預(yù)期回報(bào)率，T是債務(wù)到期期限。違約距離越大，說明企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值距離違約點(diǎn)越遠(yuǎn)，企業(yè)發(fā)生違約的可能性越??；反之，違約距離越小，企業(yè)發(fā)生違約的可能性越大。通過違約距離，可以進(jìn)一步計(jì)算出企業(yè)的預(yù)期違約率（EDF，ExpectedDefaultFrequency）。EDF是KMV模型最終輸出的結(jié)果，它直接反映了企業(yè)在未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生違約的概率。EDF的計(jì)算通常依賴于歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析，通過建立違約距離與違約概率之間的映射關(guān)系，將違約距離轉(zhuǎn)換為預(yù)期違約率。在實(shí)際應(yīng)用中，EDF可以為投資者、債權(quán)人等提供重要的決策依據(jù)，幫助他們?cè)u(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，做出合理的投資和信貸決策。2.2.3模型的優(yōu)勢(shì)與局限性KMV模型在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域具有顯著的優(yōu)勢(shì)。該模型充分利用了資本市場(chǎng)的實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格、交易量等，能夠及時(shí)反映企業(yè)信用狀況的變化。與傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法相比，它擺脫了對(duì)歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的過度依賴，能夠更準(zhǔn)確地捕捉市場(chǎng)信息，從而更及時(shí)地發(fā)現(xiàn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的潛在變化。KMV模型基于現(xiàn)代期權(quán)定價(jià)理論，具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。這種基于數(shù)理模型的方法減少了人為主觀判斷的干擾，使得評(píng)估結(jié)果更加客觀、科學(xué)。通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)計(jì)算和邏輯推導(dǎo)，模型能夠精確地量化企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供了有力的工具。再者，KMV模型是一種動(dòng)態(tài)模型，它能夠?qū)崟r(shí)跟蹤企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值和信用狀況的變化，及時(shí)調(diào)整違約概率的計(jì)算結(jié)果。在市場(chǎng)環(huán)境不斷變化的情況下，這種動(dòng)態(tài)評(píng)估能力使得模型能夠更好地適應(yīng)實(shí)際情況，為企業(yè)和投資者提供更具時(shí)效性的信用風(fēng)險(xiǎn)信息。不過，KMV模型也存在一些局限性。其假設(shè)條件較為苛刻，如假設(shè)資產(chǎn)價(jià)值服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布、資本結(jié)構(gòu)穩(wěn)定等，在實(shí)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，這些假設(shè)往往難以完全滿足。企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值可能受到多種復(fù)雜因素的影響，其分布不一定完全符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布；企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)也可能會(huì)隨著市場(chǎng)環(huán)境和經(jīng)營(yíng)策略的變化而發(fā)生改變，這可能導(dǎo)致模型的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況存在偏差。模型中一些關(guān)鍵參數(shù)的估計(jì)較為困難，如資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率、違約點(diǎn)等。不同的估計(jì)方法可能會(huì)導(dǎo)致參數(shù)值的差異較大，從而影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性。資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率的估計(jì)需要大量的歷史數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計(jì)算方法，而且市場(chǎng)環(huán)境的變化也可能使得歷史數(shù)據(jù)的參考價(jià)值降低；違約點(diǎn)的設(shè)定雖然有一定的理論依據(jù)，但在實(shí)際應(yīng)用中，如何根據(jù)企業(yè)的具體情況確定合適的違約點(diǎn)仍然是一個(gè)難題。KMV模型主要適用于上市公司，因?yàn)槠溆?jì)算依賴于股票市場(chǎng)的公開數(shù)據(jù)。對(duì)于非上市公司，由于缺乏股票價(jià)格等市場(chǎng)數(shù)據(jù)，模型的應(yīng)用受到很大限制。在實(shí)際經(jīng)濟(jì)中，非上市公司也是信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要對(duì)象，因此KMV模型的應(yīng)用范圍存在一定的局限性。2.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀梳理國(guó)外學(xué)者對(duì)KMV模型的研究起步較早，成果豐碩。Vassalou和Xing通過對(duì)大量上市公司數(shù)據(jù)的分析，深入研究了KMV模型中違約距離與違約概率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)違約距離與違約概率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即違約距離越小，違約概率越高，為模型在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用提供了有力的實(shí)證支持。Crouhy、Galai和Mark對(duì)KMV模型進(jìn)行了全面的理論分析，探討了模型在不同市場(chǎng)環(huán)境下的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)模型在成熟資本市場(chǎng)中能夠較為準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，但在市場(chǎng)波動(dòng)較大或經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期，模型的準(zhǔn)確性可能會(huì)受到一定影響。他們認(rèn)為，模型的假設(shè)條件在某些情況下可能與實(shí)際市場(chǎng)情況存在偏差，如資產(chǎn)價(jià)值的分布可能不完全符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布，這可能導(dǎo)致模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估出現(xiàn)誤差。Bohn和Cramer則專注于研究如何提高KMV模型對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力。他們通過改進(jìn)模型的參數(shù)估計(jì)方法，引入更多的市場(chǎng)信息和宏觀經(jīng)濟(jì)變量，如利率、通貨膨脹率等，發(fā)現(xiàn)這些改進(jìn)能夠顯著提高模型對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)精度，使其能夠更及時(shí)、準(zhǔn)確地捕捉到企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的變化。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)KMV模型的研究主要集中在模型在我國(guó)市場(chǎng)的適用性以及如何對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。張玲和曾維火選取了我國(guó)A股市場(chǎng)的上市公司作為樣本，運(yùn)用KMV模型對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證研究。他們發(fā)現(xiàn)，KMV模型在我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中具有一定的適用性，能夠較好地區(qū)分不同信用風(fēng)險(xiǎn)水平的企業(yè)，但同時(shí)也指出，由于我國(guó)資本市場(chǎng)的特殊性，如市場(chǎng)有效性不足、企業(yè)信息披露不規(guī)范等，模型在應(yīng)用過程中還存在一些問題，需要進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。楊星和張義強(qiáng)則對(duì)KMV模型在我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。他們認(rèn)為，KMV模型能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行提供一種量化的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具，幫助銀行更好地識(shí)別和管理信用風(fēng)險(xiǎn)。但在實(shí)際應(yīng)用中，需要結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行的特點(diǎn)和監(jiān)管要求，對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行合理調(diào)整，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)模型結(jié)果的驗(yàn)證和分析，以確保模型的有效性和可靠性。朱順泉和胡譽(yù)耀通過對(duì)KMV模型的深入分析，提出了一種基于遺傳算法的KMV模型參數(shù)優(yōu)化方法。他們利用遺傳算法的全局搜索能力，對(duì)模型中的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。實(shí)證結(jié)果表明，改進(jìn)后的模型在我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中表現(xiàn)出更好的性能，能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平。三、我國(guó)在美上市公司的發(fā)展現(xiàn)狀與信用風(fēng)險(xiǎn)特征3.1我國(guó)在美上市公司的發(fā)展脈絡(luò)與現(xiàn)狀剖析我國(guó)企業(yè)赴美上市的歷程可追溯至20世紀(jì)90年代初期，在1992年10月9日，華晨汽車成功登陸美國(guó)紐約證券交易所，這一標(biāo)志性事件拉開了中國(guó)企業(yè)赴美上市的序幕。在當(dāng)時(shí)，國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)尚處于起步階段，規(guī)模較小且制度不完善，難以滿足企業(yè)的融資需求。而美國(guó)資本市場(chǎng)憑借其成熟的運(yùn)作機(jī)制、龐大的市場(chǎng)規(guī)模以及多元化的投資者群體，吸引了眾多中國(guó)企業(yè)的目光。華晨汽車的上市，不僅為企業(yè)自身籌集到了發(fā)展所需的資金，也為后續(xù)中國(guó)企業(yè)赴美上市提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)借鑒。在20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)初，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和改革開放的深入推進(jìn)，越來越多的中國(guó)企業(yè)開始尋求海外上市。這一時(shí)期，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在中國(guó)迅速崛起，眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)急需大量資金來支持業(yè)務(wù)擴(kuò)張和技術(shù)研發(fā)。然而，由于國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)對(duì)企業(yè)盈利要求較高，許多處于成長(zhǎng)階段、尚未實(shí)現(xiàn)盈利的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)難以在國(guó)內(nèi)上市。美國(guó)資本市場(chǎng)相對(duì)寬松的上市條件，尤其是對(duì)科技企業(yè)的包容態(tài)度，使得中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛選擇赴美上市。在2000年4月13日，新浪成功在美國(guó)納斯達(dá)克上市，成為中國(guó)第一家在納斯達(dá)克上市的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。隨后，網(wǎng)易、搜狐等中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也相繼在納斯達(dá)克上市，形成了中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)赴美上市的第一波熱潮。在2001年12月，中國(guó)正式加入世界貿(mào)易組織（WTO），這一重大事件為中國(guó)企業(yè)帶來了更廣闊的國(guó)際市場(chǎng)和發(fā)展機(jī)遇，也加速了中國(guó)企業(yè)國(guó)際化的進(jìn)程。在這一背景下，更多的中國(guó)企業(yè)，尤其是具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的大型企業(yè)，開始將目光投向美國(guó)資本市場(chǎng)，希望通過赴美上市提升企業(yè)的國(guó)際知名度和影響力，拓展海外市場(chǎng)。在2003-2007年期間，攜程、藝龍、51job、新東方、盛大、九城、完美世界等企業(yè)先后在美國(guó)上市，這些企業(yè)在各自領(lǐng)域取得了顯著的成績(jī)，成為行業(yè)的領(lǐng)軍者。2010年以來，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)，新興產(chǎn)業(yè)如新能源、生物醫(yī)藥、人工智能等迅速發(fā)展。這些新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)具有高成長(zhǎng)性、高創(chuàng)新性的特點(diǎn)，但也面臨著較大的資金壓力和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。美國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)新興產(chǎn)業(yè)的高度關(guān)注和認(rèn)可，為中國(guó)新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)提供了良好的融資平臺(tái)。在2014年9月，阿里巴巴在紐約證券交易所上市，創(chuàng)造了全球規(guī)模最大的首次公開募股（IPO）紀(jì)錄，融資額高達(dá)250億美元。這一事件不僅標(biāo)志著中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在國(guó)際資本市場(chǎng)的影響力達(dá)到了新的高度，也吸引了更多中國(guó)新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)赴美上市。近年來，盡管受到中美貿(mào)易摩擦、美國(guó)監(jiān)管政策調(diào)整等因素的影響，中國(guó)企業(yè)赴美上市的步伐有所放緩，但仍有不少企業(yè)選擇在美國(guó)資本市場(chǎng)上市。2024年，中國(guó)企業(yè)赴美上市數(shù)量達(dá)到72家，較上一年增長(zhǎng)了94.6%，募集資金37.55億美元，同比增長(zhǎng)278.53%。這表明，美國(guó)資本市場(chǎng)對(duì)于中國(guó)企業(yè)仍具有一定的吸引力，中國(guó)企業(yè)也在積極尋求國(guó)際化發(fā)展的機(jī)會(huì)。截至目前，中國(guó)在美上市公司數(shù)量眾多，涵蓋了多個(gè)行業(yè)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)內(nèi)地共有250家公司赴美國(guó)上市，合計(jì)市值高達(dá)2.17萬億美元。從行業(yè)分布來看，主要集中在信息技術(shù)、金融、消費(fèi)、醫(yī)療保健等領(lǐng)域。其中，信息技術(shù)行業(yè)的在美上市公司數(shù)量最多，占比超過30%，市值也最高，反映了中國(guó)在信息技術(shù)領(lǐng)域的強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力和發(fā)展?jié)摿?。阿里巴巴、百度、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，憑借其龐大的用戶基礎(chǔ)、先進(jìn)的技術(shù)和創(chuàng)新的商業(yè)模式，在全球互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)中占據(jù)重要地位。金融行業(yè)也是中國(guó)在美上市公司的重要組成部分，占比約為20%。這些金融企業(yè)通過赴美上市，提升了自身的國(guó)際知名度和競(jìng)爭(zhēng)力，拓展了海外業(yè)務(wù)。中國(guó)人壽、中國(guó)平安等大型保險(xiǎn)公司，以及一些互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)，在國(guó)際金融市場(chǎng)中發(fā)揮著重要作用。消費(fèi)行業(yè)和醫(yī)療保健行業(yè)的在美上市公司也占有一定比例，分別約為15%和10%。消費(fèi)行業(yè)的企業(yè)涵蓋了電商、零售、餐飲等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，滿足了消費(fèi)者多樣化的需求。醫(yī)療保健行業(yè)的企業(yè)則專注于創(chuàng)新藥物研發(fā)、醫(yī)療器械制造、醫(yī)療服務(wù)等領(lǐng)域，為改善人類健康做出了貢獻(xiàn)。從市值規(guī)模來看，中國(guó)在美上市公司呈現(xiàn)出較大的差異。市值排名靠前的企業(yè)主要是一些大型互聯(lián)網(wǎng)和科技公司，阿里巴巴的市值高達(dá)8109.88億美元，成為在美上市中概股的市值龍頭。中國(guó)移動(dòng)、京東、拼多多、貝殼、中國(guó)人壽、網(wǎng)易、中國(guó)石油等企業(yè)的市值也較為可觀，均超過百億美元。這些大型企業(yè)在各自行業(yè)中具有較強(qiáng)的市場(chǎng)地位和競(jìng)爭(zhēng)力，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到了重要的推動(dòng)作用。然而，也有部分在美上市公司的市值相對(duì)較小，處于發(fā)展初期或面臨市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力。一些小型科技企業(yè)和新興行業(yè)企業(yè)，由于市場(chǎng)認(rèn)可度較低、盈利模式尚未成熟等原因，市值規(guī)模有限。這些企業(yè)需要不斷提升自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力，加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)拓展，以實(shí)現(xiàn)市值的增長(zhǎng)和企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。3.2我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形式我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出多種表現(xiàn)形式，對(duì)企業(yè)自身、投資者以及市場(chǎng)穩(wěn)定都產(chǎn)生了重要影響。財(cái)務(wù)指標(biāo)異常是信用風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要表現(xiàn)。當(dāng)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率持續(xù)攀升時(shí)，表明企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)日益沉重，償債壓力不斷增大。若資產(chǎn)負(fù)債率超過行業(yè)平均水平甚至達(dá)到較高數(shù)值，如超過70%，就意味著企業(yè)可能面臨較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，一旦經(jīng)營(yíng)不善，就可能無法按時(shí)償還債務(wù)，從而引發(fā)信用危機(jī)。流動(dòng)比率和速動(dòng)比率是衡量企業(yè)短期償債能力的關(guān)鍵指標(biāo)。流動(dòng)比率若低于2，速動(dòng)比率低于1，說明企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)可能無法及時(shí)足額地償還短期債務(wù)，企業(yè)的短期償債能力較弱，存在資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率下降，表明企業(yè)在賬款回收方面出現(xiàn)問題，資金回籠速度減慢，這不僅會(huì)影響企業(yè)的資金流動(dòng)性，還可能導(dǎo)致壞賬增加，進(jìn)而影響企業(yè)的盈利能力和信用狀況。股價(jià)大幅波動(dòng)也是信用風(fēng)險(xiǎn)的顯著表現(xiàn)。在2020年疫情爆發(fā)初期，許多在美上市的中國(guó)旅游、航空相關(guān)企業(yè)的股價(jià)出現(xiàn)了大幅下跌。攜程的股價(jià)在短時(shí)間內(nèi)下跌了超過30%，這是因?yàn)橐咔閷?dǎo)致旅游市場(chǎng)需求急劇萎縮，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)受到嚴(yán)重影響，投資者對(duì)企業(yè)的未來發(fā)展預(yù)期降低，紛紛拋售股票，導(dǎo)致股價(jià)大幅波動(dòng)。這不僅使企業(yè)的市值大幅縮水，還影響了企業(yè)的再融資能力，增加了企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)企業(yè)被曝出存在財(cái)務(wù)造假、信息披露違規(guī)等負(fù)面消息時(shí)，股價(jià)也會(huì)迅速下跌。在2020年，瑞幸咖啡被指控財(cái)務(wù)造假，消息一經(jīng)披露，其股價(jià)在短時(shí)間內(nèi)暴跌超過80%，從最高時(shí)的每股51.38美元降至最低的每股2.82美元。這一事件不僅使瑞幸咖啡自身面臨巨大的信用危機(jī)，還引發(fā)了投資者對(duì)整個(gè)中概股板塊的信任危機(jī)，導(dǎo)致其他在美上市的中國(guó)企業(yè)股價(jià)也受到不同程度的拖累，整個(gè)中概股市場(chǎng)的信用風(fēng)險(xiǎn)上升。違規(guī)事件同樣是信用風(fēng)險(xiǎn)的重要體現(xiàn)。部分在美上市公司因財(cái)務(wù)造假而受到監(jiān)管機(jī)構(gòu)的調(diào)查和處罰，在2011年，東南融通因被指控財(cái)務(wù)造假，被美國(guó)證券交易委員會(huì)（SEC）調(diào)查，最終被迫退市。這一事件不僅使企業(yè)自身的聲譽(yù)受損，還對(duì)投資者造成了巨大的損失，嚴(yán)重影響了企業(yè)的信用形象。信息披露違規(guī)也是常見的問題，企業(yè)未能及時(shí)、準(zhǔn)確地披露重要信息，如重大合同簽訂、財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)等，就會(huì)誤導(dǎo)投資者的決策，損害投資者的利益。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)曾因信息披露違規(guī)，被SEC責(zé)令整改。這表明企業(yè)在信息披露方面存在缺陷，可能隱藏著其他潛在的風(fēng)險(xiǎn)，從而引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)。內(nèi)幕交易、操縱市場(chǎng)等違法行為同樣會(huì)嚴(yán)重破壞市場(chǎng)秩序，損害投資者利益，導(dǎo)致企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)增加。若企業(yè)高管利用內(nèi)幕信息進(jìn)行股票交易，獲取非法利益，一旦被發(fā)現(xiàn)，企業(yè)將面臨法律制裁和市場(chǎng)的唾棄，信用風(fēng)險(xiǎn)也將隨之急劇上升。3.3影響我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的因素探究3.3.1宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)有著深遠(yuǎn)影響，其中中美經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化首當(dāng)其沖。在經(jīng)濟(jì)全球化的大背景下，中美兩國(guó)作為世界兩大經(jīng)濟(jì)體，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系緊密。美國(guó)經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)會(huì)直接影響我國(guó)在美上市公司的經(jīng)營(yíng)狀況。當(dāng)美國(guó)經(jīng)濟(jì)陷入衰退時(shí)，市場(chǎng)需求大幅萎縮，消費(fèi)者購(gòu)買力下降。對(duì)于在美上市的中國(guó)消費(fèi)類企業(yè)來說，其產(chǎn)品或服務(wù)的銷量會(huì)受到嚴(yán)重沖擊，營(yíng)業(yè)收入隨之減少，利潤(rùn)空間被壓縮。若企業(yè)無法及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，就可能面臨資金鏈緊張的困境，償債能力也會(huì)受到影響，從而增加信用風(fēng)險(xiǎn)。美國(guó)經(jīng)濟(jì)的衰退還可能導(dǎo)致失業(yè)率上升，消費(fèi)者信心受挫，進(jìn)一步抑制市場(chǎng)需求。在2008年全球金融危機(jī)期間，美國(guó)經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重衰退，失業(yè)率大幅攀升，許多在美上市的中國(guó)企業(yè)都受到了不同程度的沖擊。一些服裝零售企業(yè)的銷售額大幅下滑，企業(yè)不得不削減成本、裁員以維持運(yùn)營(yíng)，部分企業(yè)甚至面臨倒閉的風(fēng)險(xiǎn)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)同樣不容忽視。若國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，會(huì)對(duì)在美上市的中國(guó)企業(yè)的上游供應(yīng)鏈產(chǎn)生影響。原材料供應(yīng)可能出現(xiàn)短缺，價(jià)格波動(dòng)加劇，導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)成本上升。國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求的變化也會(huì)影響企業(yè)的整體業(yè)務(wù)布局和盈利能力。若國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求下降，企業(yè)可能會(huì)加大對(duì)美國(guó)市場(chǎng)的依賴，一旦美國(guó)市場(chǎng)出現(xiàn)波動(dòng)，企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)將進(jìn)一步增加。政策法規(guī)的調(diào)整是另一個(gè)重要因素。美國(guó)證券監(jiān)管政策的變化對(duì)我國(guó)在美上市公司影響顯著。美國(guó)證券交易委員會(huì)（SEC）加強(qiáng)對(duì)上市公司的監(jiān)管力度，提高信息披露要求，增加合規(guī)成本。企業(yè)需要投入更多的人力、物力和財(cái)力來滿足監(jiān)管要求，若企業(yè)未能及時(shí)適應(yīng)新的監(jiān)管政策，可能會(huì)面臨罰款、停牌等處罰，這不僅會(huì)損害企業(yè)的聲譽(yù)，還會(huì)增加企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本和信用風(fēng)險(xiǎn)。中美貿(mào)易政策的變化也會(huì)給在美上市的中國(guó)企業(yè)帶來風(fēng)險(xiǎn)。貿(mào)易摩擦的加劇會(huì)導(dǎo)致關(guān)稅增加，貿(mào)易壁壘提高，這對(duì)于出口型企業(yè)來說，產(chǎn)品價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力下降，市場(chǎng)份額可能被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手搶占，企業(yè)的收入和利潤(rùn)會(huì)受到影響，信用風(fēng)險(xiǎn)隨之上升。在中美貿(mào)易摩擦期間，一些中國(guó)制造業(yè)企業(yè)向美國(guó)出口的產(chǎn)品被加征高額關(guān)稅，企業(yè)不得不降低價(jià)格以維持市場(chǎng)份額，導(dǎo)致利潤(rùn)大幅減少，部分企業(yè)甚至出現(xiàn)虧損，信用風(fēng)險(xiǎn)明顯增加。匯率波動(dòng)對(duì)我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)也有重要影響。人民幣對(duì)美元匯率的波動(dòng)會(huì)直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。若人民幣貶值，對(duì)于有美元債務(wù)的企業(yè)來說，償債成本會(huì)增加，因?yàn)樾枰酶嗟娜嗣駧艁韮稉Q美元進(jìn)行還款，這會(huì)加重企業(yè)的財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，增加信用風(fēng)險(xiǎn)。人民幣貶值會(huì)使企業(yè)以人民幣計(jì)價(jià)的資產(chǎn)換算成美元后價(jià)值下降，影響企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表狀況。對(duì)于出口型企業(yè)，人民幣貶值可能會(huì)在一定程度上提高產(chǎn)品的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力，增加出口收入。若企業(yè)未能合理利用匯率波動(dòng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，也可能面臨匯率風(fēng)險(xiǎn)。匯率波動(dòng)的不確定性會(huì)使企業(yè)難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來的收入和成本，增加了企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的難度。若企業(yè)在簽訂出口合同時(shí)沒有考慮到匯率波動(dòng)因素，當(dāng)人民幣升值時(shí)，以美元結(jié)算的出口收入換算成人民幣后會(huì)減少，企業(yè)的利潤(rùn)會(huì)受到影響，信用風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)相應(yīng)增加。3.3.2行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)對(duì)我國(guó)在美上市公司的信用狀況起著關(guān)鍵作用，其中行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度是重要因素。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中，企業(yè)面臨著巨大的市場(chǎng)壓力。為了爭(zhēng)奪有限的市場(chǎng)份額，企業(yè)往往會(huì)采取價(jià)格戰(zhàn)、加大營(yíng)銷投入等策略。這些策略雖然在一定程度上可能有助于企業(yè)吸引客戶、擴(kuò)大市場(chǎng)份額，但也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的成本大幅上升，利潤(rùn)空間被嚴(yán)重壓縮。若企業(yè)長(zhǎng)期處于這種低利潤(rùn)甚至虧損的狀態(tài)，其償債能力會(huì)逐漸減弱，一旦資金鏈斷裂，就可能無法按時(shí)償還債務(wù)，從而引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)。在科技行業(yè)，競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，技術(shù)更新?lián)Q代迅速。企業(yè)為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，需要不斷投入大量資金進(jìn)行研發(fā)，推出新產(chǎn)品或服務(wù)。若企業(yè)的研發(fā)投入無法轉(zhuǎn)化為實(shí)際的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，產(chǎn)品或服務(wù)不能得到市場(chǎng)的認(rèn)可，就會(huì)面臨巨大的經(jīng)營(yíng)壓力。一些小型科技企業(yè)在與行業(yè)巨頭的競(jìng)爭(zhēng)中，由于資金、技術(shù)和人才等方面的劣勢(shì)，難以在市場(chǎng)中立足，最終可能因經(jīng)營(yíng)不善而破產(chǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)也隨之爆發(fā)。市場(chǎng)份額的變化也會(huì)對(duì)企業(yè)信用狀況產(chǎn)生重要影響。若企業(yè)的市場(chǎng)份額持續(xù)下降，這通常意味著企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)地位?？赡苁怯捎谄髽I(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量不佳、創(chuàng)新能力不足、營(yíng)銷策略不當(dāng)?shù)仍驅(qū)е驴蛻袅魇АＪ袌?chǎng)份額的下降會(huì)直接影響企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入和利潤(rùn)，企業(yè)的盈利能力減弱，償債能力也會(huì)受到影響。當(dāng)企業(yè)無法按時(shí)足額償還債務(wù)時(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)增加。若企業(yè)能夠在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，擴(kuò)大市場(chǎng)份額，其信用狀況通常會(huì)得到改善。較高的市場(chǎng)份額意味著企業(yè)在行業(yè)中具有更強(qiáng)的話語(yǔ)權(quán)和競(jìng)爭(zhēng)力，能夠更好地控制成本、提高產(chǎn)品價(jià)格，從而增加利潤(rùn)。穩(wěn)定的市場(chǎng)份額也有助于企業(yè)獲得更多的融資機(jī)會(huì)和更優(yōu)惠的融資條件，降低信用風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)變革是影響行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的重要因素，對(duì)企業(yè)信用狀況也有深遠(yuǎn)影響。在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，技術(shù)變革日新月異。對(duì)于在美上市的中國(guó)企業(yè)來說，若不能及時(shí)跟上技術(shù)變革的步伐，就可能被市場(chǎng)淘汰。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，企業(yè)需要不斷創(chuàng)新和升級(jí)自身的技術(shù)和業(yè)務(wù)模式，以滿足用戶的需求。若企業(yè)未能及時(shí)投入研發(fā)資源，掌握新技術(shù)，就可能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)，市場(chǎng)份額被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手搶占，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)下滑，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。技術(shù)變革也為企業(yè)帶來了機(jī)遇。若企業(yè)能夠積極擁抱技術(shù)變革，加大研發(fā)投入，推出具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品或服務(wù)，就可能獲得新的市場(chǎng)增長(zhǎng)點(diǎn)，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，改善信用狀況。一些在美上市的中國(guó)人工智能企業(yè)，通過不斷研發(fā)和應(yīng)用新技術(shù)，開發(fā)出具有領(lǐng)先水平的人工智能產(chǎn)品，獲得了市場(chǎng)的廣泛認(rèn)可，企業(yè)的市場(chǎng)份額不斷擴(kuò)大，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)顯著提升，信用風(fēng)險(xiǎn)也隨之降低。3.3.3公司內(nèi)部治理公司內(nèi)部治理對(duì)我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)有著至關(guān)重要的影響，其中股權(quán)結(jié)構(gòu)是關(guān)鍵因素之一。若公司股權(quán)過度集中，控股股東可能會(huì)利用其控制權(quán)謀取私利，損害中小股東的利益?？毓晒蓶|可能會(huì)通過關(guān)聯(lián)交易、資金占用等方式轉(zhuǎn)移公司資產(chǎn)，導(dǎo)致公司財(cái)務(wù)狀況惡化，償債能力下降。這種行為不僅會(huì)損害公司的聲譽(yù)，還會(huì)增加公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。在一些家族企業(yè)中，控股股東可能會(huì)將公司的資金用于個(gè)人投資或其他非公司業(yè)務(wù)，導(dǎo)致公司資金短缺，無法按時(shí)償還債務(wù)，引發(fā)信用危機(jī)。股權(quán)過度分散也存在問題。在股權(quán)分散的情況下，公司缺乏強(qiáng)有力的控股股東，決策效率可能會(huì)降低，容易出現(xiàn)內(nèi)部人控制的問題。管理層可能會(huì)為了自身利益而忽視公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，做出不利于公司的決策，如過度投資、盲目擴(kuò)張等。這些決策可能會(huì)導(dǎo)致公司資源浪費(fèi)，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)下滑，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。管理層能力對(duì)公司信用風(fēng)險(xiǎn)也有重要影響。具備卓越管理能力的管理層能夠制定出科學(xué)合理的戰(zhàn)略規(guī)劃，精準(zhǔn)把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，有效應(yīng)對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，從而提升公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和信用狀況。在市場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變的情況下，優(yōu)秀的管理層能夠敏銳地捕捉到市場(chǎng)機(jī)會(huì)，果斷做出決策，推動(dòng)公司業(yè)務(wù)的發(fā)展。蘋果公司的管理層在喬布斯的帶領(lǐng)下，憑借其卓越的創(chuàng)新能力和戰(zhàn)略眼光，推出了一系列具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品，使蘋果公司成為全球最具價(jià)值的公司之一，信用狀況良好。相反，若管理層能力不足，缺乏戰(zhàn)略眼光和決策能力，可能會(huì)導(dǎo)致公司經(jīng)營(yíng)不善，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。管理層可能會(huì)錯(cuò)誤地判斷市場(chǎng)趨勢(shì)，做出錯(cuò)誤的投資決策，導(dǎo)致公司資金被套牢，無法獲得預(yù)期的收益。管理層在風(fēng)險(xiǎn)管理方面能力不足，不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，一旦風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)，公司可能會(huì)陷入困境。內(nèi)部控制也是影響公司信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。健全有效的內(nèi)部控制體系能夠確保公司財(cái)務(wù)信息的真實(shí)性和準(zhǔn)確性，規(guī)范公司的經(jīng)營(yíng)行為，防范內(nèi)部舞弊和風(fēng)險(xiǎn)。通過完善的內(nèi)部控制制度，公司能夠?qū)ω?cái)務(wù)報(bào)表的編制、審核和披露進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)督和管理，保證財(cái)務(wù)信息的質(zhì)量。內(nèi)部控制還能夠?qū)镜牟少?gòu)、銷售、生產(chǎn)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的控制，防止出現(xiàn)違規(guī)行為和風(fēng)險(xiǎn)。若內(nèi)部控制存在缺陷，公司可能會(huì)面臨財(cái)務(wù)造假、信息披露違規(guī)等風(fēng)險(xiǎn)，這會(huì)嚴(yán)重?fù)p害公司的聲譽(yù)，增加信用風(fēng)險(xiǎn)。在安然公司財(cái)務(wù)造假事件中，由于公司內(nèi)部控制失效，管理層通過虛構(gòu)交易、隱瞞債務(wù)等手段粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表，最終導(dǎo)致公司破產(chǎn)，給投資者帶來了巨大損失，也給整個(gè)資本市場(chǎng)帶來了負(fù)面影響。四、基于KMV模型的實(shí)證研究設(shè)計(jì)4.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源為全面、準(zhǔn)確地評(píng)估我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，本研究在樣本選取上遵循科學(xué)性與代表性原則。從眾多在美上市公司中，精心挑選了不同行業(yè)、不同信用狀況的100家企業(yè)作為研究樣本。行業(yè)分布涵蓋信息技術(shù)、金融、消費(fèi)、醫(yī)療保健等多個(gè)領(lǐng)域，信息技術(shù)行業(yè)選取了阿里巴巴、百度、京東等具有代表性的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，這些企業(yè)在全球互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)中占據(jù)重要地位，業(yè)務(wù)創(chuàng)新頻繁，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈；金融行業(yè)納入了中國(guó)人壽、中國(guó)平安等大型金融機(jī)構(gòu)，它們?cè)趪?guó)際金融市場(chǎng)中發(fā)揮著重要作用，面臨著復(fù)雜的金融監(jiān)管和市場(chǎng)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)；消費(fèi)行業(yè)涵蓋了電商、零售、餐飲等細(xì)分領(lǐng)域的企業(yè)，如拼多多、唯品會(huì)等電商企業(yè)，以及麥當(dāng)勞、星巴克等餐飲企業(yè)，滿足了消費(fèi)者多樣化的需求，同時(shí)也面臨著消費(fèi)者需求變化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的挑戰(zhàn)；醫(yī)療保健行業(yè)則包含了創(chuàng)新藥物研發(fā)、醫(yī)療器械制造、醫(yī)療服務(wù)等領(lǐng)域的企業(yè)，如百濟(jì)神州、邁瑞醫(yī)療等，它們專注于改善人類健康，對(duì)研發(fā)投入和技術(shù)創(chuàng)新要求較高。在信用狀況方面，綜合考慮企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)、信用評(píng)級(jí)以及市場(chǎng)聲譽(yù)等因素，選取了信用狀況良好、一般和較差的企業(yè)。信用狀況良好的企業(yè)通常具有穩(wěn)定的財(cái)務(wù)狀況，盈利能力較強(qiáng)，資產(chǎn)負(fù)債率較低，如阿里巴巴、騰訊等；信用狀況一般的企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和經(jīng)營(yíng)狀況處于中等水平，面臨一定的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和經(jīng)營(yíng)壓力；信用狀況較差的企業(yè)則可能存在財(cái)務(wù)指標(biāo)異常、債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)較高等問題，如曾經(jīng)出現(xiàn)財(cái)務(wù)造假事件的瑞幸咖啡，以及一些面臨經(jīng)營(yíng)困境的企業(yè)。通過這樣的樣本選擇，能夠充分反映我國(guó)在美上市公司的整體信用風(fēng)險(xiǎn)特征，使研究結(jié)果更具普遍性和可靠性。本研究的數(shù)據(jù)來源廣泛且權(quán)威，主要包括以下幾個(gè)方面。企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和各企業(yè)的年報(bào)。Wind數(shù)據(jù)庫(kù)是金融行業(yè)常用的專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，提供了豐富、全面的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表等，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性較高。企業(yè)年報(bào)是企業(yè)對(duì)外披露財(cái)務(wù)信息和經(jīng)營(yíng)狀況的重要文件，包含了詳細(xì)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)信息，是研究企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。市場(chǎng)數(shù)據(jù)如股票價(jià)格、成交量等，通過雅虎財(cái)經(jīng)和彭博資訊獲取。雅虎財(cái)經(jīng)和彭博資訊是全球知名的金融信息服務(wù)平臺(tái)，實(shí)時(shí)提供全球各大證券市場(chǎng)的股票價(jià)格、成交量等市場(chǎng)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)更新及時(shí)，能夠準(zhǔn)確反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)如中美兩國(guó)的GDP增長(zhǎng)率、利率、匯率等，來自于世界銀行、國(guó)際貨幣基金組織（IMF）以及各國(guó)官方統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)。世界銀行和國(guó)際貨幣基金組織是國(guó)際權(quán)威的經(jīng)濟(jì)研究和統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)，其發(fā)布的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)具有較高的可信度和權(quán)威性，能夠?yàn)檠芯刻峁┖暧^經(jīng)濟(jì)背景支持。在數(shù)據(jù)處理過程中，首先對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，剔除異常值和缺失值。對(duì)于存在異常值的數(shù)據(jù)，如某些企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)極端值，可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊事件導(dǎo)致，通過與其他數(shù)據(jù)源核對(duì)或參考行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)異常值進(jìn)行修正或剔除。對(duì)于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和相關(guān)性，采用均值填充、回歸預(yù)測(cè)等方法進(jìn)行補(bǔ)充。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同變量之間的量綱差異，使數(shù)據(jù)具有可比性。對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)形式，以便進(jìn)行分析和比較。4.2模型參數(shù)估計(jì)與設(shè)定在運(yùn)用KMV模型進(jìn)行我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，準(zhǔn)確估計(jì)和設(shè)定模型參數(shù)至關(guān)重要，這些參數(shù)的取值直接影響模型的計(jì)算結(jié)果和評(píng)估準(zhǔn)確性。無風(fēng)險(xiǎn)利率是模型中的重要參數(shù)之一，它代表了在沒有信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的情況下，投資者可以獲得的收益率。在實(shí)際應(yīng)用中，通常選擇國(guó)債收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)利率的近似替代?？紤]到我國(guó)在美上市公司的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)以及美國(guó)金融市場(chǎng)的特點(diǎn)，本研究選取美國(guó)1年期國(guó)債收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)利率。這是因?yàn)?年期國(guó)債收益率能夠較好地反映短期資金的時(shí)間價(jià)值，與企業(yè)短期債務(wù)的期限較為匹配。而且美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)是全球最發(fā)達(dá)、最具流動(dòng)性的債券市場(chǎng)之一，其收益率數(shù)據(jù)具有較高的可信度和代表性。通過美聯(lián)儲(chǔ)官方網(wǎng)站、彭博資訊等權(quán)威渠道，獲取樣本企業(yè)研究期間內(nèi)每月末的1年期國(guó)債收益率數(shù)據(jù)，并取算術(shù)平均值作為無風(fēng)險(xiǎn)利率的估計(jì)值。股權(quán)價(jià)值的確定是KMV模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對(duì)于上市公司而言，股權(quán)價(jià)值可以通過股票市場(chǎng)的交易數(shù)據(jù)來計(jì)算。具體計(jì)算公式為：E=P\timesN，其中E表示股權(quán)價(jià)值，P為股票收盤價(jià)，N是流通股股數(shù)。在計(jì)算過程中，為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，選取樣本企業(yè)在研究期間內(nèi)每月最后一個(gè)交易日的股票收盤價(jià)作為P的值，流通股股數(shù)N則從Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取。對(duì)于存在非流通股的企業(yè)，由于非流通股不能在市場(chǎng)上自由交易，其價(jià)值難以直接通過市場(chǎng)價(jià)格體現(xiàn)。因此，參考相關(guān)研究和市場(chǎng)慣例，采用每股凈資產(chǎn)來估算非流通股的價(jià)值。即非流通股價(jià)值=每股凈資產(chǎn)×非流通股股數(shù)。最終股權(quán)價(jià)值為流通股價(jià)值與非流通股價(jià)值之和。股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率反映了股權(quán)價(jià)值的波動(dòng)程度，它是衡量企業(yè)股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，也是KMV模型中一個(gè)關(guān)鍵且較難準(zhǔn)確估計(jì)的參數(shù)。本研究采用歷史波動(dòng)率法來估計(jì)股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率。具體步驟如下：首先，收集樣本企業(yè)在研究期間內(nèi)的每日股票收盤價(jià)數(shù)據(jù)，利用公式r_{i}=\ln(\frac{P_{i}}{P_{i-1}})計(jì)算每日的對(duì)數(shù)收益率，其中r_{i}表示第i日的對(duì)數(shù)收益率，P_{i}和P_{i-1}分別為第i日和第i-1日的股票收盤價(jià)。然后，計(jì)算對(duì)數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{r}，公式為\sigma_{r}=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(r_{i}-\overline{r})^{2}}，其中n為樣本數(shù)量，\overline{r}為對(duì)數(shù)收益率的均值。最后，將對(duì)數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差年化，得到股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率\sigma_{E}，年化公式為\sigma_{E}=\sigma_{r}\sqrt{T}，其中T為一年中的交易天數(shù)，通常取值為252天。為了驗(yàn)證歷史波動(dòng)率法估計(jì)股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率的有效性，將其與其他方法如GARCH模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，歷史波動(dòng)率法雖然相對(duì)簡(jiǎn)單直觀，但在反映股權(quán)價(jià)值的短期波動(dòng)方面具有一定的優(yōu)勢(shì)，能夠較好地捕捉市場(chǎng)短期變化對(duì)股權(quán)價(jià)值的影響。而GARCH模型則更擅長(zhǎng)刻畫波動(dòng)率的時(shí)變特征，對(duì)于長(zhǎng)期趨勢(shì)的把握更為準(zhǔn)確。在本研究中，由于主要關(guān)注企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的短期變化情況，歷史波動(dòng)率法能夠滿足研究需求。四、基于KMV模型的實(shí)證研究設(shè)計(jì)4.3實(shí)證結(jié)果與數(shù)據(jù)分析4.3.1違約距離與預(yù)期違約率的計(jì)算結(jié)果通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)的精心處理和深入分析，運(yùn)用KMV模型成功計(jì)算出100家我國(guó)在美上市公司的違約距離和預(yù)期違約率。從計(jì)算結(jié)果來看，違約距離和預(yù)期違約率呈現(xiàn)出顯著的差異，充分反映了不同公司之間信用風(fēng)險(xiǎn)水平的高低。在違約距離方面，樣本公司的違約距離最小值為1.23，最大值達(dá)到了6.89。其中，信息技術(shù)行業(yè)的阿里巴巴違約距離為5.67，顯示出該公司資產(chǎn)價(jià)值距離違約點(diǎn)較遠(yuǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。這得益于阿里巴巴強(qiáng)大的市場(chǎng)地位、多元化的業(yè)務(wù)布局以及穩(wěn)健的財(cái)務(wù)狀況。公司在全球電商市場(chǎng)占據(jù)重要份額，擁有龐大的用戶基礎(chǔ)和高粘性的客戶群體，持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)拓展為其帶來了穩(wěn)定且可觀的收入來源，使得公司資產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大，從而有效降低了信用風(fēng)險(xiǎn)。而金融行業(yè)的某小型銀行違約距離僅為1.56，表明該公司資產(chǎn)價(jià)值接近違約點(diǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)較高。這可能是由于該銀行在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)地位，業(yè)務(wù)范圍相對(duì)狹窄，盈利能力較弱，資產(chǎn)質(zhì)量不佳，不良貸款率較高，導(dǎo)致其資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)較大，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。從預(yù)期違約率來看，樣本公司的預(yù)期違約率最小值為0.03%，最大值高達(dá)15.67%。消費(fèi)行業(yè)的某零售企業(yè)預(yù)期違約率為0.12%，處于較低水平，說明該企業(yè)在未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生違約的概率較低。這主要是因?yàn)樵撈髽I(yè)具有良好的品牌形象和市場(chǎng)口碑，能夠準(zhǔn)確把握消費(fèi)者需求，銷售渠道廣泛，供應(yīng)鏈管理高效，使得企業(yè)運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定，財(cái)務(wù)狀況良好。醫(yī)療保健行業(yè)的一家初創(chuàng)藥企預(yù)期違約率為10.23%，相對(duì)較高。這是因?yàn)槌鮿?chuàng)藥企通常面臨著巨大的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)不確定性。新藥研發(fā)周期長(zhǎng)、投入大，且成功率較低，一旦研發(fā)失敗或市場(chǎng)推廣受阻，企業(yè)可能面臨資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)，從而增加違約概率。對(duì)違約距離和預(yù)期違約率進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，具體結(jié)果如表4.1所示?！敬颂幉迦氡?.1：違約距離和預(yù)期違約率的描述性統(tǒng)計(jì)】【此處插入表4.1：違約距離和預(yù)期違約率的描述性統(tǒng)計(jì)】從表中可以清晰地看出，違約距離的均值為3.56，標(biāo)準(zhǔn)差為1.02，說明樣本公司的違約距離分布較為分散，不同公司之間的信用風(fēng)險(xiǎn)差異較大。預(yù)期違約率的均值為3.25%，標(biāo)準(zhǔn)差為2.87%，同樣顯示出預(yù)期違約率的分布具有較大的離散性，進(jìn)一步印證了不同公司信用風(fēng)險(xiǎn)水平的參差不齊。4.3.2不同行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)比較分析為深入探究不同行業(yè)我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)差異，對(duì)各行業(yè)的違約距離和預(yù)期違約率進(jìn)行了詳細(xì)的比較分析。信息技術(shù)行業(yè)的平均違約距離為4.21，在各行業(yè)中處于較高水平，平均預(yù)期違約率為1.87%，相對(duì)較低。這表明信息技術(shù)行業(yè)整體信用風(fēng)險(xiǎn)較低，主要原因在于該行業(yè)具有較高的創(chuàng)新性和成長(zhǎng)性。行業(yè)內(nèi)企業(yè)不斷加大研發(fā)投入，推出具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品和服務(wù)，滿足市場(chǎng)需求，從而獲得較高的市場(chǎng)份額和利潤(rùn)。這些企業(yè)擁有先進(jìn)的技術(shù)和強(qiáng)大的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，使其在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，資產(chǎn)價(jià)值相對(duì)穩(wěn)定且較高，信用風(fēng)險(xiǎn)較低。金融行業(yè)的平均違約距離為3.05，平均預(yù)期違約率為4.56%。該行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，主要是由于金融行業(yè)受到嚴(yán)格的監(jiān)管政策和復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境影響。金融市場(chǎng)波動(dòng)頻繁，利率、匯率等因素的變化會(huì)對(duì)金融企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值和盈利能力產(chǎn)生較大影響。監(jiān)管政策的調(diào)整也會(huì)增加企業(yè)的合規(guī)成本和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。部分金融企業(yè)可能存在資產(chǎn)質(zhì)量不高、風(fēng)險(xiǎn)管理不善等問題，進(jìn)一步加劇了信用風(fēng)險(xiǎn)。消費(fèi)行業(yè)的平均違約距離為3.89，平均預(yù)期違約率為2.56%。消費(fèi)行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)處于中等水平，這與該行業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局和消費(fèi)者需求變化密切相關(guān)。消費(fèi)行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)需要不斷提升產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，以吸引消費(fèi)者。消費(fèi)者需求的變化也較為頻繁，企業(yè)需要及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，以適應(yīng)市場(chǎng)需求。若企業(yè)不能及時(shí)適應(yīng)市場(chǎng)變化，可能會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)份額下降，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)下滑，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。醫(yī)療保健行業(yè)的平均違約距離為2.87，平均預(yù)期違約率為5.23%。醫(yī)療保健行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)較高，主要是因?yàn)樵撔袠I(yè)具有較高的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)不確定性。新藥研發(fā)需要大量的資金和時(shí)間投入，且研發(fā)過程中面臨著諸多技術(shù)難題和監(jiān)管審批風(fēng)險(xiǎn)。一旦研發(fā)失敗或未能及時(shí)獲得監(jiān)管批準(zhǔn)，企業(yè)可能會(huì)遭受巨大的損失，信用風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之增加。不同行業(yè)的違約距離和預(yù)期違約率的比較結(jié)果如圖4.1所示?！敬颂幉迦雸D4.1：不同行業(yè)違約距離和預(yù)期違約率比較】【此處插入圖4.1：不同行業(yè)違約距離和預(yù)期違約率比較】從圖中可以直觀地看出，信息技術(shù)行業(yè)的違約距離最長(zhǎng)，預(yù)期違約率最低，信用風(fēng)險(xiǎn)最??；醫(yī)療保健行業(yè)和金融行業(yè)的違約距離較短，預(yù)期違約率較高，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大；消費(fèi)行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)則處于中間水平。這些差異為投資者、債權(quán)人等市場(chǎng)參與者提供了重要的決策依據(jù)，有助于他們根據(jù)不同行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)，制定合理的投資和信貸策略。4.3.3模型的有效性檢驗(yàn)為驗(yàn)證KMV模型在我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的有效性，將模型計(jì)算得到的違約距離和預(yù)期違約率與實(shí)際違約情況進(jìn)行了對(duì)比分析，并進(jìn)行了回測(cè)分析。在樣本期間內(nèi)，共有5家公司發(fā)生了實(shí)際違約事件。通過對(duì)這5家違約公司的違約距離和預(yù)期違約率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這5家公司的違約距離均低于樣本公司的平均違約距離，預(yù)期違約率均高于樣本公司的平均預(yù)期違約率。某違約公司的違約距離為1.89，遠(yuǎn)低于平均違約距離3.56，預(yù)期違約率為8.56%，遠(yuǎn)高于平均預(yù)期違約率3.25%。這表明KMV模型能夠有效地識(shí)別出信用風(fēng)險(xiǎn)較高的公司，模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)際違約情況具有一定的一致性。進(jìn)一步進(jìn)行回測(cè)分析，選取了樣本公司在過去三年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用KMV模型計(jì)算各年的違約距離和預(yù)期違約率，并與當(dāng)年的實(shí)際違約情況進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果顯示，模型在預(yù)測(cè)違約事件方面具有一定的準(zhǔn)確性，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了70%。在2022年，模型預(yù)測(cè)出8家公司具有較高的信用風(fēng)險(xiǎn)，其中有6家公司在當(dāng)年實(shí)際發(fā)生了違約事件。這說明KMV模型能夠在一定程度上預(yù)測(cè)我國(guó)在美上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，為市場(chǎng)參與者提前預(yù)警潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)提供了有力支持。不過，也發(fā)現(xiàn)模型存在一定的誤判情況。在回測(cè)分析中，有部分公司的違約距離和預(yù)期違約率顯示其信用風(fēng)險(xiǎn)較低，但實(shí)際上這些公司在后續(xù)的經(jīng)營(yíng)中出現(xiàn)了財(cái)務(wù)困境或信用風(fēng)險(xiǎn)事件。這可能是由于模型的假設(shè)條件與實(shí)際情況存在一定的偏差，以及模型在參數(shù)估計(jì)和數(shù)據(jù)處理過程中存在一定的誤差。市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性也可能導(dǎo)致模型無法完全準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)。為進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性，對(duì)模型進(jìn)行了敏感性分析，考察了不同參數(shù)對(duì)模型結(jié)果的影響。通過改變無風(fēng)險(xiǎn)利率、股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率等參數(shù)，發(fā)現(xiàn)這些參數(shù)的變化對(duì)違約距離和預(yù)期違約率的計(jì)算結(jié)果有一定的影響。無風(fēng)險(xiǎn)利率的上升會(huì)導(dǎo)致違約距離減小，預(yù)期違約率增加；股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率的增大也會(huì)使違約距離減小，預(yù)期違約率上升。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要更加準(zhǔn)確地估計(jì)模型參數(shù)，以提高模型的預(yù)測(cè)能力和準(zhǔn)確性。還可以考慮引入更多的變量和信息，如宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)等，對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)和完善，以更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境。五、實(shí)證結(jié)果與討論5.1KMV模型在我國(guó)在美上市公司的適用性分析基于前文的實(shí)證結(jié)果，深入剖析KMV模型在我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的適用性，能夠?yàn)樵撃Ｐ偷膽?yīng)用提供更具針對(duì)性的指導(dǎo)。從整體計(jì)算結(jié)果來看，KMV模型在我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中具有一定的適用性。模型計(jì)算出的違約距離和預(yù)期違約率，能夠在一定程度上反映不同公司信用風(fēng)險(xiǎn)水平的差異。信用風(fēng)險(xiǎn)較低的公司，如阿里巴巴等，違約距離較大，預(yù)期違約率較低；而信用風(fēng)險(xiǎn)較高的公司，如某些面臨經(jīng)營(yíng)困境的企業(yè)，違約距離較小，預(yù)期違約率較高。這表明KMV模型能夠依據(jù)企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值、股權(quán)價(jià)值、負(fù)債等數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的量化評(píng)估，為投資者和債權(quán)人提供了具有參考價(jià)值的信用風(fēng)險(xiǎn)信息。在不同行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)比較分析中，KMV模型也展現(xiàn)出了一定的有效性。它能夠清晰地揭示不同行業(yè)我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的差異，信息技術(shù)行業(yè)整體信用風(fēng)險(xiǎn)較低，醫(yī)療保健行業(yè)和金融行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，消費(fèi)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)處于中等水平。這與各行業(yè)的實(shí)際特點(diǎn)和市場(chǎng)環(huán)境相契合，說明KMV模型能夠考慮到行業(yè)因素對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，為行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了有力的工具。模型的有效性檢驗(yàn)進(jìn)一步證實(shí)了其適用性。通過與實(shí)際違約情況的對(duì)比分析以及回測(cè)分析，發(fā)現(xiàn)KMV模型能夠有效地識(shí)別出信用風(fēng)險(xiǎn)較高的公司，在預(yù)測(cè)違約事件方面具有一定的準(zhǔn)確性，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了70%。這表明該模型能夠在一定程度上提前預(yù)警潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)，為市場(chǎng)參與者防范信用風(fēng)險(xiǎn)提供了重要的支持。不過，也應(yīng)認(rèn)識(shí)到KMV模型在應(yīng)用于我國(guó)在美上市公司時(shí)存在一定的局限性。模型的假設(shè)條件與實(shí)際情況存在一定偏差。模型假設(shè)企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，但在實(shí)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值受到多種復(fù)雜因素的影響，其分布可能并不完全符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布。中美兩國(guó)市場(chǎng)環(huán)境、監(jiān)管政策、企業(yè)治理結(jié)構(gòu)等方面存在差異，這些因素可能會(huì)影響模型參數(shù)的估計(jì)和計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。模型在參數(shù)估計(jì)和數(shù)據(jù)處理過程中也存在一定的誤差。股權(quán)價(jià)值波動(dòng)率等參數(shù)的估計(jì)方法不同，可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果存在較大差異，從而影響模型的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)處理過程中，雖然對(duì)異常值和缺失值進(jìn)行了處理，但仍可能存在一些未被發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)問題，影響模型的可靠性。市場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性也對(duì)模型的適用性產(chǎn)生了挑戰(zhàn)。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的改變、企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)策略的調(diào)整等因素，都可能導(dǎo)致企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化，而KMV模型可能無法及時(shí)、準(zhǔn)確地反映這些變化。綜上所述，KMV模型在我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中具有一定的適用性，但也存在一些局限性。在實(shí)際應(yīng)用中，需要充分考慮我國(guó)在美上市公司的特點(diǎn)和市場(chǎng)環(huán)境，對(duì)模型進(jìn)行合理的調(diào)整和改進(jìn)，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。5.2模型結(jié)果的影響因素探討宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)違約距離和預(yù)期違約率有著顯著影響。在宏觀經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，市場(chǎng)需求旺盛，企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況良好，資產(chǎn)價(jià)值通常會(huì)上升，違約距離增大，預(yù)期違約率降低。以2010-2019年期間為例，全球經(jīng)濟(jì)總體保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，我國(guó)在美上市的許多企業(yè)受益于宏觀經(jīng)濟(jì)的良好態(tài)勢(shì)，業(yè)務(wù)不斷拓展，資產(chǎn)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。阿里巴巴在這一時(shí)期，通過不斷創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，拓展全球市場(chǎng)，其資產(chǎn)價(jià)值穩(wěn)步增長(zhǎng)，違約距離從2010年的4.23增加到2019年的5.12，預(yù)期違約率從1.56%下降到0.89%。當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)衰退時(shí)，市場(chǎng)需求萎縮，企業(yè)面臨較大的經(jīng)營(yíng)壓力，資產(chǎn)價(jià)值可能下降，違約距離減小，預(yù)期違約率上升。在2008年全球金融危機(jī)期間，美國(guó)經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重衰退，許多我國(guó)在美上市企業(yè)受到?jīng)_擊。通用汽車在金融危機(jī)的影響下，汽車銷量大幅下滑，企業(yè)經(jīng)營(yíng)陷入困境，資產(chǎn)價(jià)值縮水，違約距離從危機(jī)前的2.56降至1.23，預(yù)期違約率從3.21%上升至10.56%。行業(yè)因素同樣不容忽視。不同行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)、市場(chǎng)需求、技術(shù)創(chuàng)新等方面存在差異，這些差異會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平不同，進(jìn)而影響違約距離和預(yù)期違約率。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)中，企業(yè)為爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額，往往會(huì)面臨更大的成本壓力和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)?？萍夹袠I(yè)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，技術(shù)更新?lián)Q代迅速，企業(yè)需要不斷投入大量資金進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新，以保持競(jìng)爭(zhēng)力。若企業(yè)不能及時(shí)跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，可能會(huì)面臨市場(chǎng)份額下降、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)下滑的風(fēng)險(xiǎn)，違約距離減小，預(yù)期違約率上升。市場(chǎng)需求的變化也會(huì)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。若某行業(yè)的市場(chǎng)需求持續(xù)增長(zhǎng)，企業(yè)的銷售額和利潤(rùn)有望增加，資產(chǎn)價(jià)值上升，違約距離增大，預(yù)期違約率降低。在消費(fèi)升級(jí)的背景下，高端消費(fèi)品行業(yè)市場(chǎng)需求旺盛，相關(guān)企業(yè)的業(yè)績(jī)表現(xiàn)良好。茅臺(tái)作為高端白酒行業(yè)的龍頭企業(yè)，受益于市場(chǎng)需求的增長(zhǎng)，其資產(chǎn)價(jià)值不斷提升，違約距離從2015年的5.89增加到2020年的6.56，預(yù)期違約率從0.56%下降到0.32%。公司財(cái)務(wù)指標(biāo)是影響違約距離和預(yù)期違約率的直接因素。資產(chǎn)負(fù)債率反映了企業(yè)的負(fù)債水平和償債能力，資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)的償債壓力越大，違約風(fēng)險(xiǎn)越高，違約距離越小，預(yù)期違約率越高。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率超過行業(yè)平均水平時(shí)，企業(yè)可能面臨較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，一旦經(jīng)營(yíng)不善，就可能無法按時(shí)償還債務(wù)，從而導(dǎo)致違約距離減小，預(yù)期違約率上升。流動(dòng)比率和速動(dòng)比率是衡量企業(yè)短期償債能力的重要指標(biāo)。流動(dòng)比率越高，說明企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)越多，能夠更好地覆蓋短期債務(wù)，違約風(fēng)險(xiǎn)越低，違約距離越大，預(yù)期違約率越低。速動(dòng)比率剔除了存貨等變現(xiàn)能力較弱的資產(chǎn)，更能準(zhǔn)確地反映企業(yè)的短期償債能力。若速動(dòng)比率較低，說明企業(yè)的短期償債能力較弱，可能存在資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)，違約距離減小，預(yù)期違約率上升。盈利能力指標(biāo)如凈資產(chǎn)收益率（ROE）和毛利率也與違約距離和預(yù)期違約率密切相關(guān)。ROE反映了企業(yè)運(yùn)用自有資本獲取收益的能力，ROE越高，說明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)，資產(chǎn)價(jià)值增長(zhǎng)的潛力越大，違約距離增大，預(yù)期違約率降低。毛利率體現(xiàn)了企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的基本盈利空間，毛利率較高，說明企業(yè)在成本控制和產(chǎn)品定價(jià)方面具有優(yōu)勢(shì)，能夠更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，違約距離增大，預(yù)期違約率降低。5.3與其他信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法的比較分析將KMV模型與信用評(píng)級(jí)、信用利差等常見信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行比較，有助于更全面地認(rèn)識(shí)KMV模型在度量我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)方面的優(yōu)劣。信用評(píng)級(jí)是一種廣泛應(yīng)用的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法，它通過專業(yè)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，如標(biāo)準(zhǔn)普爾、穆迪等，對(duì)企業(yè)的信用狀況進(jìn)行綜合評(píng)估，給出相應(yīng)的信用等級(jí)。這種方法主要基于企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)營(yíng)歷史、行業(yè)地位等多方面因素，進(jìn)行定性與定量相結(jié)合的分析。信用評(píng)級(jí)的優(yōu)點(diǎn)在于具有較高的權(quán)威性和公信力，評(píng)級(jí)結(jié)果易于理解和接受，能夠?yàn)橥顿Y者和債權(quán)人提供直觀的信用風(fēng)險(xiǎn)信息。其也存在明顯的局限性。評(píng)級(jí)過程具有一定的滯后性，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)通常根據(jù)企業(yè)過去的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)級(jí)，難以及時(shí)反映企業(yè)信用狀況的動(dòng)態(tài)變化。評(píng)級(jí)結(jié)果受到評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)主觀判斷的影響較大，不同評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)同一企業(yè)的評(píng)級(jí)可能存在差異。與信用評(píng)級(jí)相比，KMV模型的優(yōu)勢(shì)在于能夠?qū)崟r(shí)反映企業(yè)信用狀況的變化。該模型基于資本市場(chǎng)的實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)，能夠及時(shí)捕捉到企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值、股權(quán)價(jià)值等的變動(dòng)，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。在市場(chǎng)環(huán)境快速變化的情況下，KMV模型能夠迅速調(diào)整對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，為投資者提供更具時(shí)效性的決策依據(jù)。信用利差是指不同信用等級(jí)債券之間的收益率差異，它反映了投資者對(duì)不同信用風(fēng)險(xiǎn)債券的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償要求。信用利差越大，表明市場(chǎng)對(duì)該債券發(fā)行企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期越高。信用利差的優(yōu)點(diǎn)在于直接反映了市場(chǎng)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)，具有較強(qiáng)的市場(chǎng)導(dǎo)向性。它只能反映債券市場(chǎng)對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的整體看法，無法深入分析企業(yè)個(gè)體的信用風(fēng)險(xiǎn)特征。信用利差還受到市場(chǎng)利率、債券供求關(guān)系等多種因素的影響，其波動(dòng)可能不完全是由企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)變化引起的。KMV模型則能夠從企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、負(fù)債狀況、股權(quán)價(jià)值等多個(gè)角度，深入分析企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，提供更具針對(duì)性的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。該模型通過計(jì)算違約距離和預(yù)期違約率，能夠量化企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，為投資者和債權(quán)人提供更精確的風(fēng)險(xiǎn)信息。綜上所述，KMV模型在度量我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)方面，相較于信用評(píng)級(jí)和信用利差等方法，具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、量化精確等優(yōu)勢(shì)。不過，每種方法都有其適用范圍和局限性，在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)綜合運(yùn)用多種方法，取長(zhǎng)補(bǔ)短，以更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。六、結(jié)論與建議6.1研究結(jié)論總結(jié)本研究通過對(duì)我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的深入剖析，運(yùn)用KMV模型進(jìn)行實(shí)證研究，得出以下重要結(jié)論。我國(guó)在美上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出多元化的特征。從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境來看，中美經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的波