2018-上市公司信用风险分析专题报告之一_上市公司的信用风险有何变化_22页-1mb

上市公司信用风险分析专题报告总结

核心内容

本报告主要分析了2018年以来上市公司信用风险的变化情况，重点探讨了KMV模型在衡量信用风险中的应用及局限性。通过分析违约距离的变化趋势，结合行业与企业属性，揭示了哪些企业更容易出现信用违约，并提出相应的投资建议。

主要观点

• 信用风险变化趋势：2012年一季度开始，样本企业平均违约距离逐渐走低，2014年二季度达到最低点，与“11超日债”违约时间吻合。2017年下半年起，平均违约距离再次显著下降，与2018年上市公司债券违约事件增多相对应。
• 政策影响：尽管政策层面出现边际调整，但上市公司债券违约事件仍在发生，反映出政策传导存在时滞以及部分企业自身信用风险较高。
• 违约距离的定义：违约距离（DD）是衡量企业信用风险的重要指标，其计算基于KMV模型，考虑了股权价值、波动率、违约点、债务期限和无风险利率等因素。

关键信息

1. KMV模型参数设定与违约距离的计算

• 股权价值（E）：采用流通股季度均价与每股净资产分别计算，以更准确反映企业实际价值。
• 股权价值波动率（σE）：以股价的日度对数收益率标准差衡量。
• 违约点（D）：设定为公司短期负债加一半的长期负债。
• 债务期限（τ）：设定为一年。
• 无风险利率（r）：采用人民银行短期贷款基准利率的加权利率。

2. 样本选择与数据处理

• 样本企业：包括有存续债券的A股上市公司，共537家，剔除金融板块及少数数据缺失企业。
• 数据来源：股票市场数据、季度报告、Wind客户端、中国人民银行官网等。
• 样本期间：2012年第一季度至2018年第二季度。

3. 违约距离的测算与上市企业违约风险分析

• 总体趋势：样本企业平均违约距离自2017年下半年起持续下降，表明整体信用资质下滑。
• 分类分析：
  • “尽量规避”类：157家，房地产占比最高（32.48%）。
  • “谨慎参与”类：76家，房地产占比15.79%。
  • “中性配置”类：123家，电气设备和公用事业占比较高。
  • “适当参与”类：115家，公用事业和交通运输占比较高。
  • “可以介入”类：66家，医药生物和交通运输占比较高。
• 已违约主体分析：违约多发生在平均违约距离长期下降且显著低于前期水平之时。例如，金鸿控股、ST中安、永泰能源、*ST凯迪等企业的违约距离在违约前均出现明显下滑。

4. 观察与判断违约距离的角度

• 股市走势：沪深300季度均值与违约距离相关系数为89%，表明股市低迷时信用风险上升。
• 负债结构：长期负债占比与违约距离相关系数为58.59%，表明短期偿债压力大时违约距离小。
• 增长速度指标：归母净利润增速、留存收益率、净资产增长率均与违约距离有显著相关性，显示企业成长性对信用风险有重要影响。
• 现金流状况：经营性净现金流和筹资性净现金流与违约距离有相关性，但经营性现金流的显著性较低。
• 盈利能力指标：如ROA、ROE等与违约距离相关性较弱。

5. KMV模型的局限性

• 市场结构差异：我国股市散户占比高，存在“羊群效应”，可能影响模型准确性。
• 融资能力未纳入考虑：模型未充分考虑企业融资能力对违约的影响，降低了其适用性。

投资建议

• 在股市低迷和市场情绪悲观的环境下，应更加谨慎评估投资标的。
• 风险较大的企业包括：发展速度缓慢、前景不明朗、短期负债压力大、现金流不充裕、前期违约距离持续下滑或低于零点的企业。
• 对于房地产、建筑装饰、采掘等行业，信用风险相对较高，需特别留意。
• 建议对“尽量规避”类企业保持警惕，而对“可以介入”类企业则可适度参与。

风险提示

• 模型适用性问题：市场结构差异和融资能力未被充分考虑，可能导致模型分析结果偏差。
• 数据局限性：由于缺乏详细的国内违约破产数据库，难以准确映射违约距离与预期违约概率之间的关系。

关键指标与相关系数

行业与企业属性分析

• 行业信用风险：
  • 高风险行业：房地产、建筑装饰、采掘行业。
  • 中等风险行业：综合、汽车、商业贸易、化工、公用事业。
  • 低风险行业：医药生物。
• 企业属性分析：
  • 国有企业：平均违约距离较低，但规模大、负债多，可能掩盖真实风险。
  • 民营企业：平均违约距离较高，但融资能力较弱，面临较大风险。

结论

上市公司信用风险随时间波动，尤其在整体信用资质下滑时显著上升。房地产、建筑装饰、采掘等行业信用风险较高，需重点关注。同时，KMV模型虽有应用价值，但在国内市场的适用性仍需改进，特别是在考虑融资能力和市场结构差异方面。投资者应结合多种因素综合判断企业信用风险，避免在股市低迷时盲目投资。