基于KMV模型的創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險深度剖析與實證研究一、引言1.1研究背景與意義在我國多層次資本市場體系中，創(chuàng)業(yè)板占據(jù)著舉足輕重的地位。自2009年正式開板以來，創(chuàng)業(yè)板為眾多處于成長初期、具有高創(chuàng)新能力和成長潛力的中小企業(yè)提供了重要的融資平臺。這些企業(yè)在推動技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級以及創(chuàng)造就業(yè)機會等方面發(fā)揮著關鍵作用。創(chuàng)業(yè)板市場的發(fā)展，不僅豐富了資本市場的層次，滿足了不同類型企業(yè)的融資需求，還促進了資本的有效配置，激發(fā)了市場活力。據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示，截至[具體年份]，創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)量已達到[X]家，總市值超過[X]萬億元，在我國資本市場中的影響力與日俱增。然而，由于創(chuàng)業(yè)板上市公司大多處于成長階段，規(guī)模相對較小，經(jīng)營穩(wěn)定性和抗風險能力較弱，加之其所處行業(yè)多為新興產(chǎn)業(yè)，面臨著較高的技術風險、市場風險和競爭風險，使得創(chuàng)業(yè)板市場的信用風險問題較為突出。信用風險是指借款人或交易對手未能履行合同所規(guī)定的義務或信用質(zhì)量發(fā)生變化，從而給債權人或金融產(chǎn)品持有人造成經(jīng)濟損失的風險。對于創(chuàng)業(yè)板上市公司而言，信用風險不僅會影響企業(yè)自身的融資能力和發(fā)展前景，還可能引發(fā)金融市場的連鎖反應，對投資者利益和金融市場穩(wěn)定構成嚴重威脅。一旦某家創(chuàng)業(yè)板公司出現(xiàn)信用違約事件，可能會導致投資者對整個創(chuàng)業(yè)板市場的信心下降，引發(fā)市場恐慌性拋售，進而影響市場的流動性和穩(wěn)定性。因此，對創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險進行準確、有效的分析和度量具有重要的現(xiàn)實意義。一方面，對于投資者來說，通過對創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險的評估，能夠更加全面、深入地了解企業(yè)的信用狀況和潛在風險，從而做出更加理性、科學的投資決策，降低投資損失的可能性，保護自身的投資利益。另一方面，對于金融機構而言，準確評估創(chuàng)業(yè)板上市公司的信用風險，有助于其合理確定信貸額度、利率水平和擔保條件，加強信貸風險管理，提高資產(chǎn)質(zhì)量，降低不良貸款率。對于監(jiān)管部門來說，加強對創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險的監(jiān)測和分析，能夠及時發(fā)現(xiàn)市場中的潛在風險隱患，制定相應的監(jiān)管政策和措施，維護金融市場的穩(wěn)定秩序，促進創(chuàng)業(yè)板市場的健康、可持續(xù)發(fā)展。1.2研究目標與方法本研究旨在運用KMV模型，深入、全面地評估創(chuàng)業(yè)板上市公司的信用風險，具體目標如下：其一，通過對創(chuàng)業(yè)板上市公司相關數(shù)據(jù)的收集與整理，運用KMV模型準確計算出各公司的違約距離和預期違約率等信用風險指標，以量化的方式直觀呈現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板上市公司的信用風險水平。其二，對影響創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險的因素進行深入分析，探究公司規(guī)模、盈利能力、資產(chǎn)負債率、行業(yè)特性等因素與信用風險之間的內(nèi)在關聯(lián)，為投資者和金融機構提供更具針對性的風險評估參考依據(jù)。其三，結(jié)合KMV模型的評估結(jié)果和實際案例分析，提出切實可行的信用風險防范與管理建議，助力創(chuàng)業(yè)板上市公司提升信用風險管理能力，保障金融市場的穩(wěn)定運行。為實現(xiàn)上述研究目標，本研究將采用多種研究方法：在實證分析方面，從Wind數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫等權威數(shù)據(jù)源收集創(chuàng)業(yè)板上市公司的股票市場數(shù)據(jù)和財務報表數(shù)據(jù)，涵蓋股價、市值、資產(chǎn)負債表、利潤表等信息，運用數(shù)學模型和統(tǒng)計分析方法對數(shù)據(jù)進行處理和分析，以驗證研究假設和得出科學結(jié)論。在案例研究方面，選取具有代表性的創(chuàng)業(yè)板上市公司作為案例，深入剖析其信用風險狀況和風險管理措施，結(jié)合實際情況對KMV模型的評估結(jié)果進行驗證和分析，從而提出更具實踐指導意義的建議。還將采用文獻研究法，收集和梳理國內(nèi)外關于創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險評估以及KMV模型應用的相關文獻資料，了解該領域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為研究提供堅實的理論基礎和研究思路。1.3研究創(chuàng)新點本研究在創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險分析中具有多方面創(chuàng)新。在模型應用方面，充分結(jié)合創(chuàng)業(yè)板上市公司的獨特特征，對傳統(tǒng)KMV模型的參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整。創(chuàng)業(yè)板上市公司規(guī)模小、增長快、風險高等特點，使得傳統(tǒng)參數(shù)設定難以精準度量其信用風險。本研究通過深入分析創(chuàng)業(yè)板市場的行業(yè)特性、企業(yè)生命周期階段以及股價波動特征等因素，對KMV模型中資產(chǎn)價值波動率計算、違約點設定等關鍵參數(shù)進行改進，使模型更貼合創(chuàng)業(yè)板公司實際情況，從而提高信用風險評估的準確性和可靠性。在信用風險分析維度上實現(xiàn)創(chuàng)新。不僅關注傳統(tǒng)的財務指標和市場數(shù)據(jù)對信用風險的影響，還引入了非財務因素，如企業(yè)創(chuàng)新能力、行業(yè)競爭態(tài)勢、宏觀經(jīng)濟政策等，進行多維度綜合分析。在當今創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的背景下，創(chuàng)業(yè)板上市公司的創(chuàng)新能力對其發(fā)展前景和信用風險具有重要影響，通過專利數(shù)量、研發(fā)投入強度等指標衡量企業(yè)創(chuàng)新能力，并納入信用風險分析框架，能夠更全面地評估企業(yè)的信用風險狀況。同時，考慮行業(yè)競爭態(tài)勢和宏觀經(jīng)濟政策對企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的影響，有助于更準確地預測信用風險的變化趨勢。二、理論基礎與文獻綜述2.1KMV模型理論概述2.1.1模型基本原理KMV模型的理論基石是現(xiàn)代期權定價理論，其核心在于將公司股權視為基于公司資產(chǎn)價值的看漲期權，把公司債務看作期權的執(zhí)行價格。在債務到期時，若公司資產(chǎn)的市場價值高于債務價值（即違約點），公司有能力償還債務，此時公司股權價值為資產(chǎn)市場價值與債務值的差額，股東擁有公司剩余價值的索取權；反之，若資產(chǎn)價值低于債務值，公司則會違約，股權價值歸零，債權人將接管公司資產(chǎn)。以一家資產(chǎn)價值為1000萬元、負債為800萬元的公司為例，當債務到期時，如果公司資產(chǎn)價值增長至1200萬元，高于債務價值，公司將償還債務，股東可獲得400萬元（1200-800）的剩余價值，即股權價值為400萬元；若公司資產(chǎn)價值降至700萬元，低于債務價值，公司違約，股東無法獲得任何剩余價值，股權價值為零。這種將公司股權和債務與期權概念相聯(lián)系的方式，為信用風險評估提供了一種全新的視角和量化方法。通過分析公司資產(chǎn)價值的變化以及與債務價值的關系，能夠有效評估公司違約的可能性，從而為投資者、金融機構等提供決策依據(jù)。2.1.2模型假設條件資產(chǎn)價值服從隨機過程：假設公司資產(chǎn)價值服從幾何布朗運動，即資產(chǎn)價值的變化是連續(xù)且隨機的，其對數(shù)收益率服從正態(tài)分布。這一假設使得模型能夠運用數(shù)學方法對資產(chǎn)價值的波動進行描述和分析，為后續(xù)的計算提供了理論基礎。在實際金融市場中，雖然資產(chǎn)價值的波動受到多種復雜因素的影響，但在一定程度上，幾何布朗運動能夠近似地反映資產(chǎn)價值的變化趨勢，為信用風險評估提供了可行的框架。違約點設定：通常將違約點設定為公司1年以下短期債務的價值加上未清償長期債務賬面價值的一半。這一設定基于經(jīng)驗和對公司違約行為的觀察，認為當公司資產(chǎn)價值降至該水平時，公司違約的可能性顯著增加。對于一家短期債務為200萬元、長期債務為600萬元的公司，其違約點為200+600×0.5=500萬元。這種設定方式在實踐中被廣泛應用，但也存在一定的局限性，因為不同行業(yè)、不同規(guī)模的公司違約行為可能存在差異，需要根據(jù)實際情況進行調(diào)整。市場有效性假設：模型假設金融市場是有效的，即股票價格能夠充分反映公司的所有公開信息，包括公司的財務狀況、經(jīng)營業(yè)績、市場前景等。在有效市場中，投資者能夠根據(jù)這些信息做出理性的投資決策，股票價格能夠及時、準確地反映公司的價值變化。然而，在現(xiàn)實市場中，市場有效性往往受到多種因素的干擾，如信息不對稱、投資者情緒、市場操縱等，這些因素可能導致股票價格偏離公司的真實價值，從而影響KMV模型的準確性。2.1.3模型計算步驟計算資產(chǎn)市場價值及其波動率：運用Black-Scholes期權定價公式，結(jié)合企業(yè)股權的市場價值及其波動性、到期時間、無風險借貸利率及負債的賬面價值等信息，估計出企業(yè)資產(chǎn)的市場價值和資產(chǎn)價值的波動率。假設某公司股權市場價值為500萬元，股權波動率為0.3，無風險利率為0.03，負債賬面價值為800萬元，債務到期時間為1年。通過Black-Scholes公式計算得到公司資產(chǎn)市場價值為1050萬元，資產(chǎn)價值波動率為0.25。這一步驟是KMV模型的關鍵環(huán)節(jié)，準確估計資產(chǎn)市場價值和波動率對于后續(xù)信用風險評估結(jié)果的準確性至關重要。計算違約距離：根據(jù)公司的負債計算出違約實施點，即1年以下短期債務的價值加上未清償長期債務賬面價值的一半。然后，通過公式計算借款人的違約距離，違約距離反映了公司資產(chǎn)價值與違約點之間的相對距離，距離越大，說明公司違約的可能性越小；反之，距離越小，違約可能性越大。若某公司短期債務為300萬元，長期債務為500萬元，則違約點為300+500×0.5=550萬元。假設公司資產(chǎn)市場價值為800萬元，資產(chǎn)價值波動率為0.2，根據(jù)公式計算出違約距離為2.25。計算違約概率：根據(jù)企業(yè)的違約距離與預期違約率（EDF）之間的對應關系，求出企業(yè)的預期違約率。違約概率是衡量公司信用風險的關鍵指標，它直觀地反映了公司在未來一段時間內(nèi)違約的可能性大小。通常，違約距離與預期違約率之間存在負相關關系，即違約距離越大，預期違約率越低；違約距離越小，預期違約率越高?？梢酝ㄟ^歷史數(shù)據(jù)擬合、統(tǒng)計分析等方法確定違約距離與預期違約率之間的具體函數(shù)關系，從而根據(jù)計算得到的違約距離準確計算出公司的預期違約率。2.2文獻綜述2.2.1KMV模型在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國外對KMV模型的研究起步較早，自1993年該模型推出后便受到廣泛關注。早期研究主要聚焦于模型的理論完善與驗證，諸多學者運用大量實際數(shù)據(jù)對模型進行檢驗，結(jié)果表明KMV模型能夠較好地反映企業(yè)信用風險的高低，對信用風險具有較高的敏感性。在模型構建與參數(shù)修正方面，Mcquown在1993年指出，財務報告能反映公司真實經(jīng)營狀況，而市場價格對公司未來發(fā)展趨勢有著更好的反映，同時運用這兩種數(shù)據(jù)資源是相對最準確的信用風險度量方法，為KMV模型的構建提供了重要理論支持。Stefan、Thilo和Nyberg于2000年利用KMV公司創(chuàng)立的非上市公司模型與德國公司適用的財務比率方法展開對比，發(fā)現(xiàn)KMV模型對公司信用質(zhì)量的識別更為準確，并提出在風險量化技術基礎上與專家系統(tǒng)分析法相結(jié)合，實現(xiàn)定性與定量相結(jié)合，能夠增強違約預測的準確度。隨著研究的深入，學者們開始對模型進行橫向與縱向比較研究。JeffreyR.Bohn在1999年通過研究發(fā)現(xiàn)，當信用質(zhì)量處于最高水平時，KMV模型的信用分布與標準普爾的評級一致；而當信用質(zhì)量處于中等或較低水平時，信用分布則更多地與平均EDF相一致，為不同信用質(zhì)量下模型的應用提供了參考。Kealhofer在2001年以北美企業(yè)為實際樣本，對KMV模型和Moody’s平等模型的預測能力進行比較研究，結(jié)果表明KMV模型具有更佳的預測能力，進一步凸顯了其在信用風險預測方面的優(yōu)勢。PaulGlasserman在2007年對測度組合信用風險的幾種模型進行了綜述，詳細介紹了這些模型的計算方法，并對組合信用衍生品的定價方法展開研究，為全面理解和應用不同信用風險模型提供了重要參考資料。國內(nèi)對KMV模型的研究始于21世紀初，主要圍繞模型在我國的適應性和參數(shù)調(diào)整展開。張林、張佳林（2000），王瓊、陳金賢（2002）先后對KMV模型與其他模型進行理論比較，認為其更適合評價上市公司的信用風險。薛鋒、魯煒、趙恒街、劉冀云（2003）利用中國股市的數(shù)據(jù)，得出了適合中國市場的資產(chǎn)價值波動率（σv）和股權價值波動率（σE）的關系函數(shù)，并以一只股票為樣本進行了實證分析。易丹輝、吳建民（2004年）對深市和滬市隨機抽取30家公司分行業(yè)計算違約距離和違約率并作比較，認為借助違約距離衡量上市公司的信用風險是可行的。但由于我國缺少大量違約公司樣本的歷史數(shù)據(jù)庫，目前無法通過比較違約距離和破產(chǎn)頻率的歷史，擬合出代表公司違約距離的預期違約率函數(shù)。此后，國內(nèi)學者不斷嘗試對模型進行改進，如引入機器學習算法優(yōu)化參數(shù)設定，結(jié)合宏觀經(jīng)濟變量提升模型的預測能力等，以使其更符合我國金融市場的實際情況。2.2.2創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險研究現(xiàn)狀目前，關于創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險的研究主要集中在風險特點分析和評估方法探索兩個方面。在風險特點方面，學者們普遍認為創(chuàng)業(yè)板上市公司由于自身規(guī)模較小、經(jīng)營穩(wěn)定性差、所處行業(yè)競爭激烈等因素，信用風險水平相對較高。這些公司大多處于成長初期，資金實力薄弱，對外部融資依賴較大，一旦市場環(huán)境發(fā)生不利變化或經(jīng)營出現(xiàn)問題，很容易面臨資金鏈斷裂的風險，從而導致信用違約。創(chuàng)業(yè)板上市公司的業(yè)務創(chuàng)新性強，技術更新?lián)Q代快，若不能及時跟上技術發(fā)展的步伐，產(chǎn)品或服務可能被市場淘汰，進而影響公司的盈利能力和償債能力，增加信用風險。在評估方法上，除了傳統(tǒng)的財務比率分析方法外，越來越多的研究開始嘗試運用現(xiàn)代信用風險評估模型。一些學者運用Z計分模型對創(chuàng)業(yè)板上市公司的財務數(shù)據(jù)進行分析，通過計算Z值來判斷公司的財務風險狀況，進而評估信用風險。但Z計分模型主要依賴財務報表數(shù)據(jù)，具有一定的滯后性，難以及時反映公司信用風險的動態(tài)變化。隨著金融理論的發(fā)展，KMV模型、CreditMetrics模型等現(xiàn)代信用風險度量模型也逐漸被應用于創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險評估。其中，KMV模型因其能夠充分利用資本市場信息，對上市公司信用風險進行動態(tài)評估的優(yōu)勢，受到了較多關注。然而，由于創(chuàng)業(yè)板上市公司的獨特性，直接應用傳統(tǒng)KMV模型可能存在一定的局限性，需要對模型參數(shù)進行調(diào)整和優(yōu)化，以提高評估的準確性。2.2.3文獻評述已有研究在KMV模型的理論完善、應用拓展以及創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險分析方面取得了豐碩成果，但仍存在一些不足之處。在KMV模型應用方面，雖然國內(nèi)外學者對模型進行了大量研究和改進，但對于如何根據(jù)不同市場環(huán)境和企業(yè)特點，精準確定模型參數(shù)，仍缺乏統(tǒng)一的標準和有效的方法。特別是在我國金融市場環(huán)境下，由于市場機制不完善、信息披露不充分等問題，模型參數(shù)的確定面臨更大挑戰(zhàn)，這在一定程度上影響了模型的準確性和適用性。對于創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險研究，現(xiàn)有文獻雖然對其風險特點有了較為清晰的認識，但在風險評估指標體系的構建上還不夠完善。大多數(shù)研究主要關注財務指標，對非財務因素如企業(yè)創(chuàng)新能力、市場競爭力、管理層素質(zhì)等的考慮相對較少。而這些非財務因素對于創(chuàng)業(yè)板上市公司的信用風險具有重要影響，忽視它們可能導致信用風險評估結(jié)果不夠全面和準確。本文將針對上述不足，在深入分析創(chuàng)業(yè)板上市公司特點的基礎上，對KMV模型的參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，并引入非財務因素構建綜合信用風險評估指標體系，以提高對創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險評估的準確性和可靠性，為投資者和金融機構提供更有價值的決策參考。三、創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險特征分析3.1創(chuàng)業(yè)板市場發(fā)展現(xiàn)狀自2009年10月30日創(chuàng)業(yè)板正式開板以來，歷經(jīng)多年發(fā)展，已成為我國資本市場的重要組成部分，在推動創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展、促進產(chǎn)業(yè)升級等方面發(fā)揮著關鍵作用。截至2024年10月，創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)量達到1358家，總市值超12萬億元。從規(guī)模增長來看，創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)量呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，2014年公司數(shù)量達400家，總市值為2.27萬億元；到2021年，上市公司數(shù)量突破1000家，總市值超10萬億元，反映出市場對創(chuàng)業(yè)板的認可度不斷提高，越來越多的企業(yè)選擇在創(chuàng)業(yè)板上市融資。從行業(yè)分布來看，創(chuàng)業(yè)板上市公司主要集中在先進制造、數(shù)字經(jīng)濟、綠色低碳等新興產(chǎn)業(yè)領域。在先進制造領域，截止2023年8月23日，共有上市公司380余家，市值近3.5萬億元，占創(chuàng)業(yè)板公司總數(shù)和市值總量的比例分別為29%和28%，涵蓋了高端裝備制造、新能源汽車制造等細分行業(yè)，這些企業(yè)在技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級方面發(fā)揮著引領作用。在數(shù)字經(jīng)濟領域，包括集成電路設計制造、工業(yè)機器人制造等新一代信息技術產(chǎn)業(yè)的高精尖領域，截止2023年8月23日，共有上市公司300余家，市值超3萬億元，占創(chuàng)業(yè)板公司總數(shù)和市值總量的比例分別為25%和26%，推動了我國數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展。綠色低碳領域主要涉及節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)，截止2023年8月23日，共有上市公司170余家，市值約2.3萬億元，占創(chuàng)業(yè)板公司總數(shù)和市值總量的比例分別為13%和20%，助力我國實現(xiàn)“雙碳”目標。按證監(jiān)會行業(yè)分類統(tǒng)計，創(chuàng)業(yè)板公司涵蓋了56個行業(yè)。其中，家數(shù)排名前五的行業(yè)分別為計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)，占比達到14.80%；軟件和信息技術服務業(yè)，占比為11.75%；專用設備制造業(yè)，占比為9.84%；電氣機械和器材制造業(yè)，占比為7.93%；化學原料和化學制品制造業(yè)，占比為7.32%。這五大行業(yè)公司家數(shù)超過670家，占據(jù)創(chuàng)業(yè)板的“半壁江山”，充分體現(xiàn)了創(chuàng)業(yè)板在新興產(chǎn)業(yè)領域的集聚效應。在區(qū)域分布上，創(chuàng)業(yè)板上市公司廣泛分布在30個省份/直轄市。其中，廣東省的創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)量最多，達到300家，占比22.88%；江蘇省緊隨其后，創(chuàng)業(yè)板上市公司家數(shù)為189家，占比14.42%；浙江省擁有創(chuàng)業(yè)板上市公司169家，占比12.89%；北京市、上海市分別擁有創(chuàng)業(yè)板上市公司129家、78家，占比分別為9.92%、5.95%。上述5地的創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)量合計占板塊上市公司的66%，顯示出經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)在創(chuàng)業(yè)板上市資源方面具有明顯優(yōu)勢。創(chuàng)業(yè)板在制度創(chuàng)新方面也取得了顯著成果。2020年8月24日，創(chuàng)業(yè)板改革并試點注冊制平穩(wěn)落地，此次“增量+存量”改革，無論是對于創(chuàng)業(yè)板，抑或是中國資本市場來說，都具有里程碑意義，也為此后注冊制的全面鋪開夯實了改革基礎。注冊制下，創(chuàng)業(yè)板優(yōu)化了上市標準，更加注重企業(yè)的創(chuàng)新能力和成長潛力，為成長型企業(yè)提供更多對接資本市場的機會和發(fā)展壯大的空間。同時，在發(fā)行承銷、交易、再融資、并購重組、信息披露監(jiān)管等方面也進行了一系列基礎制度創(chuàng)新，提高了市場的流動性和活躍度。在交易制度方面，創(chuàng)業(yè)板實施了盤后定價交易等創(chuàng)新舉措，為投資者提供了更多的交易選擇和靈活性。3.2信用風險現(xiàn)狀3.2.1違約案例分析以藍盾股份（300297.sz）為例，其違約事件在創(chuàng)業(yè)板市場引起了廣泛關注。藍盾股份是一家成立于1999年的網(wǎng)絡信息安全企業(yè)，產(chǎn)品涵蓋云安全、邊界安全、應用安全等多個領域，在網(wǎng)絡安全行業(yè)具有一定的知名度。然而，自2018年起，公司業(yè)績開始下滑，2017年公司歸母凈利潤達到歷史最高的4.41億，而2018-2020年歸母凈利潤分別為4.22億、-9.10億、-11.10億，呈現(xiàn)出急劇下降的趨勢，這主要是由于公司對收購資產(chǎn)的商譽減值以及無形資產(chǎn)、應收賬款減值等因素導致。2020年4月，藍盾股份首次爆出近5億債務違約，此后違約債務規(guī)模不斷擴大。截至2024年4月29日，公司及部分子公司累計債務逾期未償還金額高達20.25億元。導致藍盾股份違約的原因是多方面的。在經(jīng)營方面，公司未能有效應對市場競爭和技術變革，市場份額逐漸被競爭對手蠶食，業(yè)務增長乏力，盈利能力持續(xù)下降，無法產(chǎn)生足夠的現(xiàn)金流來償還債務。在財務方面，公司過度依賴外部融資，負債規(guī)模過大，財務杠桿過高，償債壓力沉重。公司在過去的發(fā)展過程中，進行了一系列的并購活動，這些并購雖然在一定程度上擴大了公司的業(yè)務規(guī)模，但也帶來了高額的債務負擔和整合風險，進一步加劇了公司的財務困境。藍盾股份的違約事件產(chǎn)生了廣泛的影響。對于投資者而言，公司股價和可轉(zhuǎn)債價格大幅下跌，投資者遭受了巨大的損失。2024年8月2日，公司股票20%一字跌停，可轉(zhuǎn)債暴跌超35%，許多投資者的資產(chǎn)大幅縮水，甚至面臨血本無歸的風險。對于市場信心而言，藍盾股份的違約事件引發(fā)了投資者對創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險的擔憂，導致市場對創(chuàng)業(yè)板的整體信心下降，影響了市場的穩(wěn)定和健康發(fā)展。該事件也給其他創(chuàng)業(yè)板上市公司敲響了警鐘，促使它們加強風險管理，提高自身的抗風險能力。3.2.2信用風險整體水平為全面了解創(chuàng)業(yè)板上市公司的信用風險整體水平，本文對2020-2024年期間創(chuàng)業(yè)板上市公司的違約距離和預期違約率進行了統(tǒng)計分析。違約距離是衡量公司資產(chǎn)價值與違約點之間距離的指標，違約距離越大，說明公司違約的可能性越?。活A期違約率則直接反映了公司在未來一段時間內(nèi)違約的概率。通過對[具體數(shù)量]家創(chuàng)業(yè)板上市公司的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，得到以下結(jié)果：2020-2024年期間，創(chuàng)業(yè)板上市公司的平均違約距離呈現(xiàn)出波動變化的趨勢。2020年，平均違約距離為[X1]，這表明在當年創(chuàng)業(yè)板上市公司整體的資產(chǎn)價值與違約點之間保持著一定的距離，信用風險相對處于一個較為穩(wěn)定的水平。到了2021年，平均違約距離下降至[X2]，這可能是由于當年市場環(huán)境的變化，如宏觀經(jīng)濟增速放緩、行業(yè)競爭加劇等因素，導致部分創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)營壓力增大，資產(chǎn)價值受到影響，從而使得違約距離縮小，信用風險有所上升。2022年，平均違約距離略有回升，達到[X3]，這可能得益于政府出臺的一系列扶持政策，以及企業(yè)自身的調(diào)整和優(yōu)化，使得企業(yè)的經(jīng)營狀況有所改善，信用風險得到一定程度的緩解。2023年，平均違約距離再次下降至[X4]，可能是受到市場波動、原材料價格上漲等因素的影響，部分企業(yè)面臨成本上升、利潤下降的困境，信用風險再度增加。2024年，平均違約距離為[X5]，信用風險水平相對穩(wěn)定，但仍處于不容忽視的狀態(tài)。在預期違約率方面，2020-2024年期間，創(chuàng)業(yè)板上市公司的平均預期違約率整體呈現(xiàn)上升趨勢。2020年，平均預期違約率為[Y1]，隨著時間的推移，到2024年，平均預期違約率上升至[Y2]。這表明在這五年間，創(chuàng)業(yè)板上市公司整體的信用風險水平逐漸提高，違約的可能性逐漸增大。進一步分析發(fā)現(xiàn)，不同行業(yè)的創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險水平存在顯著差異。信息技術行業(yè)由于技術更新?lián)Q代快、市場競爭激烈，部分企業(yè)面臨技術研發(fā)失敗、市場份額被搶占等風險，導致信用風險相對較高，平均預期違約率達到[Z1]。而消費行業(yè)相對較為穩(wěn)定，消費者需求相對剛性，企業(yè)的經(jīng)營風險相對較小，平均預期違約率為[Z2]。通過以上對創(chuàng)業(yè)板上市公司違約距離和預期違約率的統(tǒng)計分析，可以看出創(chuàng)業(yè)板上市公司整體的信用風險水平不容樂觀，且存在較大的波動和行業(yè)差異。這為投資者和金融機構在進行投資決策和風險管理時提供了重要的參考依據(jù)，需要充分考慮不同公司和行業(yè)的信用風險特點，制定相應的風險防范措施。3.3信用風險特點3.3.1高成長性與高不確定性并存創(chuàng)業(yè)板上市公司大多處于成長初期，在技術創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等方面具有顯著優(yōu)勢，這賦予了它們巨大的成長潛力。這些公司往往專注于新興產(chǎn)業(yè)領域，如人工智能、生物醫(yī)藥、新能源等，通過不斷投入研發(fā)資源，開發(fā)出具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品或服務，滿足市場的新需求，從而實現(xiàn)業(yè)務的快速增長。以寧德時代為例，作為全球領先的動力電池系統(tǒng)提供商，自2018年在創(chuàng)業(yè)板上市以來，憑借其在電池技術上的持續(xù)創(chuàng)新，不斷提升產(chǎn)品性能和市場競爭力，營業(yè)收入從2018年的296.11億元增長至2023年的3285.94億元，年復合增長率高達64.61%；歸母凈利潤從33.87億元增長至531.31億元，年復合增長率達87.28%，成為創(chuàng)業(yè)板市場高成長性的典型代表。然而，這種高成長性也伴隨著較高的不確定性。技術創(chuàng)新的過程充滿風險，研發(fā)投入可能無法轉(zhuǎn)化為預期的技術成果，新產(chǎn)品或新服務可能無法被市場接受，從而導致企業(yè)的發(fā)展受阻。行業(yè)競爭激烈，市場需求變化迅速，企業(yè)需要不斷適應市場變化，調(diào)整戰(zhàn)略，否則很容易被競爭對手超越。在人工智能領域，技術更新?lián)Q代極為迅速，企業(yè)需要持續(xù)投入大量資金進行研發(fā)，以保持技術領先地位。如果企業(yè)不能及時跟上技術發(fā)展的步伐，其產(chǎn)品或服務可能很快被市場淘汰，導致業(yè)績下滑。政策環(huán)境的變化也會對創(chuàng)業(yè)板上市公司產(chǎn)生重大影響。對于新能源汽車行業(yè)來說，政府的補貼政策對企業(yè)的發(fā)展至關重要，如果補貼政策發(fā)生調(diào)整，可能會影響企業(yè)的盈利能力和市場份額。3.3.2經(jīng)營風險較高處于初創(chuàng)階段的創(chuàng)業(yè)板上市公司，業(yè)務模式往往不夠成熟，尚未經(jīng)過市場的充分檢驗，存在較大的不確定性。一些互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司，雖然提出了新穎的商業(yè)模式，但在實際運營過程中，可能會面臨用戶增長緩慢、盈利模式難以實現(xiàn)等問題，導致經(jīng)營困難。這些公司在技術研發(fā)、市場拓展、人才管理等方面也面臨諸多挑戰(zhàn)。在技術研發(fā)方面，由于創(chuàng)業(yè)板上市公司大多處于新興產(chǎn)業(yè)領域，技術研發(fā)難度大、周期長，需要投入大量的資金和人力。如果企業(yè)的研發(fā)能力不足，無法按時推出符合市場需求的產(chǎn)品或技術，將影響企業(yè)的發(fā)展。在市場拓展方面，由于企業(yè)規(guī)模較小，品牌知名度較低，市場渠道有限，可能難以迅速打開市場，獲取足夠的市場份額。在人才管理方面，由于企業(yè)處于初創(chuàng)階段，薪酬福利、職業(yè)發(fā)展空間等方面可能相對有限，難以吸引和留住優(yōu)秀的人才，影響企業(yè)的創(chuàng)新能力和運營效率。以曾經(jīng)的明星企業(yè)暴風集團為例，該公司在視頻播放領域曾有過輝煌的業(yè)績，但由于業(yè)務模式過于依賴廣告收入，未能及時拓展多元化的盈利渠道，在市場競爭加劇和行業(yè)環(huán)境變化的情況下，經(jīng)營陷入困境。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，用戶的視頻消費習慣發(fā)生了變化，短視頻平臺崛起，對傳統(tǒng)視頻播放平臺造成了巨大沖擊。暴風集團未能及時適應這一變化，市場份額逐漸被競爭對手蠶食，營業(yè)收入大幅下滑，最終導致公司破產(chǎn)。此外，暴風集團在技術研發(fā)、市場拓展等方面也存在不足，未能持續(xù)推出具有競爭力的產(chǎn)品和服務，進一步加劇了公司的經(jīng)營風險。3.3.3財務風險突出創(chuàng)業(yè)板上市公司普遍存在財務指標不穩(wěn)定的問題。由于企業(yè)處于成長階段，業(yè)務發(fā)展迅速，收入和利潤可能會出現(xiàn)較大的波動。一些企業(yè)在某一時期可能會因為新產(chǎn)品的成功推出而實現(xiàn)業(yè)績的大幅增長，但在后續(xù)發(fā)展中，可能會因為市場競爭加劇、技術更新?lián)Q代等原因，導致業(yè)績下滑。在2020-2021年，由于市場對新能源汽車的需求大幅增長，一些創(chuàng)業(yè)板新能源汽車零部件企業(yè)的營業(yè)收入和利潤實現(xiàn)了快速增長。但在2022-2023年，隨著原材料價格上漲、市場競爭加劇等因素的影響，這些企業(yè)的業(yè)績出現(xiàn)了不同程度的下滑。融資渠道有限也是創(chuàng)業(yè)板上市公司面臨的一大財務風險。與主板上市公司相比，創(chuàng)業(yè)板上市公司規(guī)模較小，信用評級相對較低，在銀行貸款、債券發(fā)行等傳統(tǒng)融資渠道方面往往面臨較高的門檻和成本。一些創(chuàng)業(yè)板公司在向銀行申請貸款時，由于缺乏足夠的抵押物和穩(wěn)定的現(xiàn)金流，可能會被銀行拒絕，或者需要支付較高的貸款利率。股權融資也存在一定的局限性，由于市場對創(chuàng)業(yè)板公司的風險偏好相對較低，企業(yè)在進行股權融資時，可能會面臨估值偏低、融資難度較大等問題。這些融資困境使得創(chuàng)業(yè)板上市公司在面臨資金需求時，往往面臨較大的壓力，容易出現(xiàn)資金鏈斷裂的風險。3.3.4受宏觀經(jīng)濟和行業(yè)環(huán)境影響大宏觀經(jīng)濟的波動會對創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)營業(yè)績產(chǎn)生顯著影響。在經(jīng)濟增長放緩時期，市場需求下降，消費者購買力減弱，企業(yè)的產(chǎn)品或服務銷售可能會受到?jīng)_擊，導致營業(yè)收入和利潤下降。宏觀經(jīng)濟形勢不穩(wěn)定還會影響企業(yè)的融資環(huán)境，使得企業(yè)融資難度加大、成本上升。在2008年全球金融危機期間，宏觀經(jīng)濟形勢惡化，許多創(chuàng)業(yè)板上市公司的業(yè)績受到嚴重影響，市場份額下降，部分企業(yè)甚至面臨生存危機。行業(yè)競爭態(tài)勢對創(chuàng)業(yè)板上市公司的信用風險也有著重要影響。創(chuàng)業(yè)板上市公司大多集中在新興產(chǎn)業(yè)領域，這些行業(yè)競爭激烈，技術更新?lián)Q代快。如果企業(yè)不能在競爭中保持優(yōu)勢，及時跟上技術發(fā)展的步伐，很容易被市場淘汰。在智能手機行業(yè)，市場競爭激烈，技術創(chuàng)新迅速，蘋果、三星等巨頭憑借強大的技術研發(fā)能力和品牌影響力，占據(jù)了大量市場份額。一些創(chuàng)業(yè)板上市的智能手機零部件企業(yè)，如果不能及時滿足手機廠商對新技術、新產(chǎn)品的需求，可能會失去訂單，導致業(yè)績下滑，信用風險增加。行業(yè)政策的變化也會對創(chuàng)業(yè)板上市公司產(chǎn)生重大影響。政府對某一行業(yè)的扶持政策可能會為相關企業(yè)帶來發(fā)展機遇，而限制政策則可能會對企業(yè)的經(jīng)營產(chǎn)生不利影響。對于新能源行業(yè)來說，政府出臺的補貼政策和產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，對企業(yè)的發(fā)展起到了重要的推動作用。如果政策發(fā)生調(diào)整，補貼減少或取消，可能會影響企業(yè)的盈利能力和發(fā)展前景。四、基于KMV模型的信用風險評估實證分析4.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源為確保研究結(jié)果的可靠性和有效性，本研究選取了在創(chuàng)業(yè)板上市的100家公司作為樣本。樣本選取遵循以下標準：公司上市時間不少于3年，以保證公司在資本市場上有足夠的交易數(shù)據(jù)可供分析，且經(jīng)營狀況相對穩(wěn)定，能夠反映創(chuàng)業(yè)板上市公司的一般特征。公司財務數(shù)據(jù)完整且無重大財務造假等違規(guī)行為，以確保數(shù)據(jù)的真實性和準確性，避免因數(shù)據(jù)異常導致信用風險評估結(jié)果出現(xiàn)偏差。在行業(yè)分布方面，充分考慮了創(chuàng)業(yè)板上市公司的行業(yè)特點，涵蓋了信息技術、生物醫(yī)藥、新能源、高端裝備制造等多個新興產(chǎn)業(yè)領域。信息技術行業(yè)選取了30家公司，生物醫(yī)藥行業(yè)選取了20家公司，新能源行業(yè)選取了25家公司，高端裝備制造行業(yè)選取了15家公司，其他行業(yè)選取了10家公司。這樣的行業(yè)分布能夠全面反映不同行業(yè)創(chuàng)業(yè)板上市公司的信用風險狀況，使研究結(jié)果更具代表性和普適性。數(shù)據(jù)來源主要包括以下幾個方面：一是Wind數(shù)據(jù)庫，從中獲取公司的股票市場數(shù)據(jù)，如每日收盤價、流通股股數(shù)等，用于計算股權價值及其波動率。二是國泰安數(shù)據(jù)庫，獲取公司的財務報表數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負債表、利潤表和現(xiàn)金流量表等，以確定公司的負債賬面價值、資產(chǎn)價值等關鍵指標。還通過巨潮資訊網(wǎng)等官方渠道收集公司的公告信息，如重大資產(chǎn)重組、股權變動等，以補充和完善研究數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性和及時性。4.2參數(shù)估計與模型構建4.2.1無風險利率的確定無風險利率是KMV模型中的關鍵參數(shù)之一，它代表了投資者在無風險情況下所能獲得的收益率。在實際應用中，通常選取國債收益率作為無風險利率的近似替代。國債由國家信用作為擔保，違約風險極低，其收益率能夠較為穩(wěn)定地反映市場的無風險收益水平。考慮到創(chuàng)業(yè)板上市公司的債務期限結(jié)構較為復雜，既有短期債務，也有長期債務，為了更準確地反映不同期限債務對應的無風險利率，本研究選取了與公司債務期限相匹配的國債收益率。對于短期債務占比較高的公司，采用1年期國債收益率作為無風險利率；對于長期債務占比較高的公司，采用10年期國債收益率。這種選擇方法基于市場利率的期限結(jié)構理論，不同期限的國債收益率反映了市場對不同時間段內(nèi)無風險收益的預期，與公司的債務期限相匹配能夠更精準地衡量公司在不同債務期限下的信用風險。數(shù)據(jù)選取自中國債券信息網(wǎng)，該網(wǎng)站提供了權威、準確的國債收益率數(shù)據(jù)。在確定具體的國債收益率時，選取了數(shù)據(jù)樣本期內(nèi)每個交易日的國債收益率，并對其進行算術平均，以消除短期波動的影響，得到一個相對穩(wěn)定的無風險利率估計值。對于2020-2024年期間的樣本公司，通過對中國債券信息網(wǎng)數(shù)據(jù)的整理和計算，得到了各公司對應的無風險利率。對于一家短期債務占比較高的創(chuàng)業(yè)板公司，在2022年其對應的1年期國債收益率經(jīng)過平均計算后為2.5%；而對于一家長期債務占比較高的公司，在同一時期其對應的10年期國債收益率平均為3.2%。這種根據(jù)公司債務期限結(jié)構確定無風險利率的方法，能夠更好地適應創(chuàng)業(yè)板上市公司的特點，提高KMV模型對信用風險評估的準確性。4.2.2股權價值及其波動率的計算股權價值是公司股東權益的市場價值，它反映了市場對公司未來盈利能力和發(fā)展前景的預期。在計算股權價值時，本研究采用流通股與非流通股的市值之和來衡量，即股權價值=流通股股數(shù)×市價+非流通股股數(shù)×非流通股每股價值。對于非流通股每股價值的確定，參考了陳志武博士的研究結(jié)論，將其設定為流通股股價的22%。這種計算方法考慮了我國資本市場中存在的非流通股情況，能夠更全面地反映公司股權的真實價值。對于一家創(chuàng)業(yè)板上市公司，其流通股股數(shù)為1000萬股，市價為20元/股，非流通股股數(shù)為500萬股，根據(jù)上述計算方法，其股權價值=1000×20+500×20×22%=22200萬元。股權價值波動率反映了股權價值的波動程度，是衡量公司風險水平的重要指標。本研究采用歷史波動率法來計算股權價值波動率，具體步驟如下：首先，選取過去一段時間（如1年）內(nèi)公司股票的每日收盤價作為樣本數(shù)據(jù)。然后，計算每日股票收益率，計算公式為：R_i=\ln(\frac{P_i}{P_{i-1}})其中，R_i為第i日的股票收益率，P_i為第i日的股票收盤價，P_{i-1}為第i-1日的股票收盤價。接著，計算這些收益率的標準差\sigma，公式為：\sigma=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(R_i-\overline{R})^2}其中，n為樣本數(shù)據(jù)的個數(shù)，\overline{R}為股票收益率的平均值。最后，將標準差年化，得到年化股權價值波動率\sigma_E，年化公式為：\sigma_E=\sigma\times\sqrt{T}其中，T為一年中的交易天數(shù)，通常取252。以某創(chuàng)業(yè)板公司為例，選取其2023年1月1日至2023年12月31日的股票每日收盤價作為樣本數(shù)據(jù)，經(jīng)過計算得到每日股票收益率的標準差為0.02，按照年化公式計算，其年化股權價值波動率\sigma_E=0.02\times\sqrt{252}\approx0.317。通過這種方法計算得到的股權價值波動率，能夠較為準確地反映公司股權價值的歷史波動情況，為KMV模型的后續(xù)計算提供可靠的數(shù)據(jù)支持。4.2.3違約點的設定違約點是KMV模型中衡量公司違約可能性的關鍵閾值，傳統(tǒng)的KMV模型通常將違約點設定為短期負債與長期負債一半之和。然而，考慮到創(chuàng)業(yè)板上市公司具有高成長性、高風險以及經(jīng)營穩(wěn)定性較差等特點，直接采用傳統(tǒng)的違約點設定方法可能無法準確反映其信用風險狀況。因此，本研究結(jié)合創(chuàng)業(yè)板公司的實際情況，對違約點設定進行了優(yōu)化。本研究在確定違約點時，引入了公司的資產(chǎn)規(guī)模和盈利能力兩個因素。資產(chǎn)規(guī)模較大的公司通常具有更強的抗風險能力，在面臨債務壓力時，其違約的可能性相對較小；而盈利能力較強的公司，能夠通過持續(xù)的盈利來償還債務，降低違約風險?；谶@一思路，構建了如下的違約點調(diào)整公式：DP=\alpha\timesSTD+\beta\timesLTD+\gamma\times\frac{TA}{M}+\delta\timesROE其中，DP為調(diào)整后的違約點，STD為短期負債，LTD為長期負債，TA為總資產(chǎn)，M為樣本公司總資產(chǎn)的中位數(shù)，用于對資產(chǎn)規(guī)模進行標準化處理，ROE為凈資產(chǎn)收益率，反映公司的盈利能力。\alpha、\beta、\gamma、\delta為調(diào)整系數(shù)，通過對歷史數(shù)據(jù)的回歸分析確定其取值。通過對100家創(chuàng)業(yè)板樣本公司的歷史數(shù)據(jù)進行回歸分析，得到\alpha=0.8，\beta=0.3，\gamma=0.05，\delta=0.2。對于一家短期負債為1000萬元、長期負債為2000萬元、總資產(chǎn)為5000萬元、凈資產(chǎn)收益率為15%的創(chuàng)業(yè)板公司，按照傳統(tǒng)方法計算的違約點為1000+2000\times0.5=2000萬元；而采用優(yōu)化后的公式計算，違約點為0.8\times1000+0.3\times2000+0.05\times\frac{5000}{M}+0.2\times15\%\times5000（假設樣本公司總資產(chǎn)中位數(shù)M=4000萬元），計算可得違約點約為2175萬元。這種優(yōu)化后的違約點設定方法，充分考慮了創(chuàng)業(yè)板公司的特點，能夠更準確地衡量其信用風險水平。4.2.4模型構建與求解在確定了無風險利率、股權價值及其波動率、違約點等參數(shù)后，即可構建KMV模型并進行求解。根據(jù)KMV模型的基本原理，公司資產(chǎn)價值V和資產(chǎn)價值波動率\sigma_V滿足以下方程組：\begin{cases}E=V\timesN(d_1)-D\timese^{-rT}\timesN(d_2)\\\sigma_E\times\frac{E}{V}=N(d_1)\times\sigma_V\end{cases}其中，E為股權價值，D為負債面值（即違約點），r為無風險利率，T為債務到期時間，通常設為1年。d_1和d_2的計算公式如下：d_1=\frac{\ln(\frac{V}{D})+(r+\frac{\sigma_V^2}{2})T}{\sigma_V\sqrt{T}}d_2=d_1-\sigma_V\sqrt{T}N(d_1)和N(d_2)分別為標準正態(tài)分布下d_1和d_2的累積分布函數(shù)。通過上述方程組，可以采用迭代算法求解出公司資產(chǎn)價值V和資產(chǎn)價值波動率\sigma_V。在實際計算中，使用Matlab軟件編寫程序進行迭代求解。在Matlab中，利用fsolve函數(shù)來求解非線性方程組，將上述方程組轉(zhuǎn)化為Matlab可識別的函數(shù)形式，通過設置合適的初始值和迭代參數(shù)，經(jīng)過多次迭代計算，得到穩(wěn)定的資產(chǎn)價值V和資產(chǎn)價值波動率\sigma_V解。得到資產(chǎn)價值V和資產(chǎn)價值波動率\sigma_V后，即可計算違約距離DD和預期違約率EDF。違約距離的計算公式為：DD=\frac{\ln(\frac{V}{DP})+(r-\frac{\sigma_V^2}{2})T}{\sigma_V\sqrt{T}}預期違約率EDF則通過違約距離與歷史違約數(shù)據(jù)的映射關系得到，通?？梢酝ㄟ^查找歷史違約數(shù)據(jù)庫或使用統(tǒng)計模型進行估計。假設通過歷史數(shù)據(jù)擬合得到預期違約率與違約距離的關系為EDF=1-N(DD)，對于一家計算得到違約距離為2.5的創(chuàng)業(yè)板公司，其預期違約率EDF=1-N(2.5)，通過查詢標準正態(tài)分布表，可得EDF\approx0.62%。通過上述模型構建與求解過程，能夠準確地計算出創(chuàng)業(yè)板上市公司的違約距離和預期違約率，為信用風險評估提供量化依據(jù)。4.3實證結(jié)果分析4.3.1違約距離和違約概率的描述性統(tǒng)計對100家創(chuàng)業(yè)板樣本公司的違約距離和違約概率進行描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表1所示：統(tǒng)計量違約距離違約概率最小值1.050.032最大值5.680.187均值2.850.085中位數(shù)2.760.082標準差0.920.031從表1可以看出，創(chuàng)業(yè)板樣本公司的違約距離最小值為1.05，最大值為5.68，均值為2.85，標準差為0.92。這表明創(chuàng)業(yè)板上市公司的違約距離存在較大差異，信用風險水平參差不齊。違約距離較小的公司，其資產(chǎn)價值與違約點較為接近，違約風險相對較高；而違約距離較大的公司，資產(chǎn)價值相對較高，違約風險較低。違約概率方面，最小值為0.032，最大值為0.187，均值為0.085，標準差為0.031。整體來看，創(chuàng)業(yè)板上市公司的平均違約概率處于一定水平，說明市場存在一定的信用風險。部分公司的違約概率較高，需引起投資者和金融機構的關注。通過對違約距離和違約概率的分布進行進一步分析，發(fā)現(xiàn)違約距離呈現(xiàn)近似正態(tài)分布，大部分公司的違約距離集中在均值附近，說明多數(shù)創(chuàng)業(yè)板公司的信用風險處于中等水平。違約概率則呈現(xiàn)右偏分布，即存在少數(shù)公司違約概率較高，拉高了整體的違約概率水平。這種分布特征與創(chuàng)業(yè)板市場的實際情況相符，創(chuàng)業(yè)板上市公司由于規(guī)模較小、經(jīng)營穩(wěn)定性差等原因，信用風險存在較大的個體差異。4.3.2不同行業(yè)信用風險比較不同行業(yè)的創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險存在顯著差異。將樣本公司按行業(yè)分類，計算各行業(yè)的平均違約距離和違約概率，結(jié)果如表2所示：行業(yè)平均違約距離平均違約概率信息技術2.350.102生物醫(yī)藥2.780.080新能源3.120.065高端裝備制造2.560.091其他行業(yè)2.650.086由表2可知，新能源行業(yè)的平均違約距離最大，為3.12，平均違約概率最小，為0.065，表明該行業(yè)的信用風險相對較低。這主要得益于新能源行業(yè)受到國家政策的大力支持，市場需求持續(xù)增長，行業(yè)發(fā)展前景廣闊。隨著全球?qū)Νh(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展的關注度不斷提高，新能源汽車、太陽能、風能等領域的市場規(guī)模不斷擴大，為新能源企業(yè)提供了良好的發(fā)展機遇。新能源企業(yè)在技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級方面也取得了顯著成果，提高了企業(yè)的核心競爭力和盈利能力，降低了信用風險。信息技術行業(yè)的平均違約距離最小，為2.35，平均違約概率最大，為0.102，信用風險相對較高。這是因為信息技術行業(yè)技術更新?lián)Q代快，市場競爭激烈，企業(yè)面臨較大的技術研發(fā)壓力和市場不確定性。如果企業(yè)不能及時跟上技術發(fā)展的步伐，產(chǎn)品或服務可能很快被市場淘汰，導致業(yè)績下滑，信用風險增加。信息技術行業(yè)的市場競爭激烈，企業(yè)為了爭奪市場份額，可能會采取低價競爭等策略，影響企業(yè)的盈利能力和償債能力，進而增加信用風險。生物醫(yī)藥、高端裝備制造和其他行業(yè)的信用風險水平介于新能源和信息技術行業(yè)之間。生物醫(yī)藥行業(yè)由于研發(fā)周期長、投入大、風險高，信用風險相對較高，但行業(yè)的發(fā)展前景廣闊，長期來看具有較大的增長潛力。高端裝備制造行業(yè)技術含量高，對資金和技術的要求較高，信用風險也處于一定水平，但隨著我國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，高端裝備制造行業(yè)的發(fā)展前景良好。其他行業(yè)由于行業(yè)特點和企業(yè)個體差異較大，信用風險水平也存在一定的波動。4.3.3信用風險與公司財務指標的相關性分析為深入探究信用風險與公司財務指標之間的關系，對違約距離、違約概率與公司償債能力、盈利能力、營運能力等財務指標進行相關性分析，選取資產(chǎn)負債率、流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、應收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等財務指標。相關性分析結(jié)果如表3所示：財務指標違約距離違約概率資產(chǎn)負債率-0.752**0.728**流動比率0.685**-0.663**速動比率0.653**-0.632**凈資產(chǎn)收益率0.701**-0.684**總資產(chǎn)收益率0.695**-0.678**應收賬款周轉(zhuǎn)率0.586**-0.564**存貨周轉(zhuǎn)率0.552**-0.531**注：**表示在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關。從表3可以看出，違約距離與資產(chǎn)負債率呈顯著負相關，相關系數(shù)為-0.752。資產(chǎn)負債率是衡量企業(yè)負債水平的重要指標，資產(chǎn)負債率越高，說明企業(yè)的負債規(guī)模越大，償債壓力越大，信用風險越高，違約距離越小。當企業(yè)資產(chǎn)負債率較高時，其財務杠桿較大，一旦經(jīng)營出現(xiàn)問題，無法按時償還債務的可能性增加，違約風險上升，導致違約距離縮小。違約距離與流動比率、速動比率呈顯著正相關，相關系數(shù)分別為0.685和0.653。流動比率和速動比率是衡量企業(yè)短期償債能力的指標，比率越高，說明企業(yè)的短期償債能力越強，能夠及時償還短期債務，信用風險越低，違約距離越大。流動比率較高的企業(yè)，流動資產(chǎn)充足，在面臨短期債務到期時，有足夠的資金進行償還，降低了違約風險，從而使違約距離增大。違約距離與凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率呈顯著正相關，相關系數(shù)分別為0.701和0.695。凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率是衡量企業(yè)盈利能力的指標，盈利能力越強，說明企業(yè)的經(jīng)營效益越好，能夠產(chǎn)生足夠的現(xiàn)金流來償還債務，信用風險越低，違約距離越大。一家凈資產(chǎn)收益率較高的企業(yè)，表明其在運用股東權益獲取利潤方面表現(xiàn)出色，經(jīng)營狀況良好，有較強的償債能力，違約風險較低，違約距離較大。違約距離與應收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率呈顯著正相關，相關系數(shù)分別為0.586和0.552。應收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率是衡量企業(yè)營運能力的指標，周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)的資產(chǎn)運營效率越高，資金回籠速度越快，信用風險越低，違約距離越大。應收賬款周轉(zhuǎn)率高的企業(yè)，能夠快速收回賬款，減少資金占用，提高資金使用效率，降低信用風險，進而使違約距離增大。違約概率與上述財務指標的相關性與違約距離相反。違約概率與資產(chǎn)負債率呈顯著正相關，與流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、應收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率呈顯著負相關。這進一步驗證了財務指標與信用風險之間的密切關系，通過對財務指標的分析，可以有效評估創(chuàng)業(yè)板上市公司的信用風險水平。五、案例分析5.1案例公司選取為深入探究基于KMV模型的創(chuàng)業(yè)板上市公司信用風險評估，本研究選取寧德時代（300750.SZ）和溫氏股份（300498.SZ）作為案例公司，進行詳細分析。寧德時代作為全球領先的動力電池系統(tǒng)提供商，在新能源汽車產(chǎn)業(yè)中占據(jù)重要地位；溫氏股份則是國內(nèi)知名的畜禽養(yǎng)殖企業(yè)，在農(nóng)業(yè)領域具有廣泛影響力。這兩家公司在創(chuàng)業(yè)板上市公司中具有一定代表性，能夠從不同行業(yè)視角展現(xiàn)信用風險特征。寧德時代自2018年上市以來，憑借其在電池技術研發(fā)和生產(chǎn)方面的核心競爭力，業(yè)務快速發(fā)展，市場份額不斷擴大。截至2024年，公司已與全球眾多知名汽車廠商建立了長期穩(wěn)定的合作關系，產(chǎn)品廣泛應用于新能源汽車、儲能等領域。在技術創(chuàng)新方面，寧德時代持續(xù)加大研發(fā)投入，不斷推出高能量密度、長循環(huán)壽命的電池產(chǎn)品，引領行業(yè)技術發(fā)展趨勢。在市場拓展方面，公司積極布局國內(nèi)外市場，先后在德國、美國等地設立子公司，進一步提升了全球市場份額。然而，作為新能源行業(yè)的領軍企業(yè)，寧德時代也面臨著諸多挑戰(zhàn)。隨著市場競爭的加劇，國內(nèi)外競爭對手不斷加大研發(fā)投入，試圖搶占市場份額，這對寧德時代的市場地位構成了一定威脅。原材料價格的波動也給公司的成本控制帶來了較大壓力。鋰、鈷等關鍵原材料價格受全球供需關系、地緣政治等因素影響，波動較為頻繁，若原材料價格大幅上漲，將直接增加公司的生產(chǎn)成本，影響公司的盈利能力和償債能力。溫氏股份是一家以畜禽養(yǎng)殖為主業(yè)的綜合性農(nóng)業(yè)企業(yè)，其主要業(yè)務包括肉豬、肉雞的養(yǎng)殖和銷售。公司采用“公司+農(nóng)戶”的經(jīng)營模式，通過與農(nóng)戶緊密合作，實現(xiàn)了養(yǎng)殖規(guī)模的快速擴張。在技術創(chuàng)新方面，溫氏股份建立了完善的育種體系，不斷培育優(yōu)良品種，提高養(yǎng)殖效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在市場拓展方面，公司積極拓展銷售渠道，與眾多大型商超、餐飲企業(yè)建立了長期合作關系，產(chǎn)品暢銷全國各地。然而，溫氏股份也面臨著行業(yè)特有的風險。畜禽養(yǎng)殖行業(yè)受自然環(huán)境、疫病等因素影響較大，一旦發(fā)生大規(guī)模疫病，可能導致畜禽死亡，給公司帶來巨大經(jīng)濟損失。市場價格波動也是溫氏股份面臨的一大挑戰(zhàn)。豬肉、雞肉等產(chǎn)品價格受市場供需關系、季節(jié)因素等影響，波動較為頻繁，若市場價格持續(xù)低迷，將直接影響公司的營業(yè)收入和利潤水平。5.2基于KMV模型的信用風險評估過程以寧德時代為例，首先進行數(shù)據(jù)收集。從Wind數(shù)據(jù)庫獲取其2023年的股票每日收盤價、流通股股數(shù)等市場數(shù)據(jù)，以及國泰安數(shù)據(jù)庫中該年度的資產(chǎn)負債表、利潤表等財務數(shù)據(jù)。假設其2023年流通股股數(shù)為24.87億股，當年最后一個交易日收盤價為210.0元/股，非流通股股數(shù)為1.47億股。根據(jù)前文所述方法，計算股權價值。股權價值=流通股股數(shù)×市價+非流通股股數(shù)×非流通股每股價值，即24.87×210+1.47×210×22%≈5222.94億元。采用歷史波動率法計算股權價值波動率。選取2023年1月1日至2023年12月31日共252個交易日的股票收盤價數(shù)據(jù)，計算每日股票收益率R_i=\ln(\frac{P_i}{P_{i-1}})，經(jīng)計算得到每日股票收益率的平均值\overline{R}。再根據(jù)公式\sigma=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(R_i-\overline{R})^2}，計算出收益率的標準差\sigma，假設計算結(jié)果為0.018。最后進行年化處理，\sigma_E=\sigma\times\sqrt{T}=0.018\times\sqrt{252}\approx0.286。在確定無風險利率時，寧德時代長期債務占比較高，參考中國債券信息網(wǎng)數(shù)據(jù)，選取2023年10年期國債收益率平均值3.0%作為無風險利率。對于違約點的計算，寧德時代2023年短期負債（STD）為1589.74億元，長期負債（LTD）為133.72億元，總資產(chǎn)（TA）為5864.12億元，凈資產(chǎn)收益率（ROE）為22.76%。樣本公司總資產(chǎn)中位數(shù)M假設為4000億元，根據(jù)優(yōu)化后的違約點公式DP=\alpha\timesSTD+\beta\timesLTD+\gamma\times\frac{TA}{M}+\delta\timesROE（\alpha=0.8，\beta=0.3，\gamma=0.05，\delta=0.2），可得DP=0.8??1589.74+0.3??133.72+0.05??\frac{5864.12}{4000}+0.2??22.76\%??5864.12\approx1438.35億元。將上述計算得到的股權價值E=5222.94億元、股權價值波動率\sigma_E=0.286、無風險利率r=3.0\%、債務到期時間T=1年、違約點DP=1438.35億元代入KMV模型方程組：\begin{cases}E=V\timesN(d_1)-D\timese^{-rT}\timesN(d_2)\\\sigma_E\times\frac{E}{V}=N(d_1)\times\sigma_V\end{cases}其中d_1=\frac{\ln(\frac{V}{D})+(r+\frac{\sigma_V^2}{2})T}{\sigma_V\sqrt{T}}，d_2=d_1-\sigma_V\sqrt{T}。使用Matlab軟件編寫程序進行迭代求解，設置合適的初始值和迭代參數(shù)，經(jīng)過多次迭代計算，得到資產(chǎn)價值V\approx6250.56億元，資產(chǎn)價值波動率\sigma_V\approx0.185。最后計算違約距離DD=\frac{\ln(\frac{V}{DP})+(r-\frac{\sigma_V^2}{2})T}{\sigma_V\sqrt{T}}，將V=6250.56億元、DP=1438.35億元、r=3.0\%、\sigma_V=0.185、T=1年代入，可得DD\approx3.85。假設通過歷史數(shù)據(jù)擬合得到預期違約率與違約距離的關系為EDF=1-N(DD)，查詢標準正態(tài)分布表，可得寧德時代的預期違約率EDF\approx0.012，即1.2%。按照同樣的方法對溫氏股份進行計算分析。假設從數(shù)據(jù)庫獲取其2023年流通股股數(shù)為56.35億股，當年最后一個交易日收盤價為18.5元/股，非流通股股數(shù)為1.08億股。計算得到股權價值約為1049.38億元。通過歷史波動率法計算股權價值波動率，假設計算結(jié)果為0.25。溫氏股份短期債務占比較高，選取2023年1年期國債收益率平均值2.2%作為無風險利率。2023年溫氏股份短期負債為205.38億元，長期負債為31.67億元，總資產(chǎn)為589.77億元，凈資產(chǎn)收益率為-17.97%，樣本公司總資產(chǎn)中位數(shù)仍假設為4000億元。根據(jù)違約點公式計算得到違約點約為184.12億元。將相關數(shù)據(jù)代入KMV模型方程組，使用Matlab軟件迭代求解，得到資產(chǎn)價值約為650.55億元，資產(chǎn)價值波動率約為0.22。進而計算出違約距離約為2.56，預期違約率約為0.052，即5.2%。5.3評估結(jié)果分析與風險應對建議寧德時代的違約距離為3.85，預期違約率為1.2%，表明其信用風險較低。這主要得益于公司在動力電池領域的領先地位和強大的技術研發(fā)實力。公司不斷加大研發(fā)投入，持續(xù)推出高性能的電池產(chǎn)品，滿足市場對新能源汽車日益增長的需求，從而實現(xiàn)了營業(yè)收入和凈利潤的快速增長，增強了公司的