会计信息和市场信息的违约破产模型在中国的应用
――现代产业经济学系列讲座第30期

2007年6月1日下午1：30—3：00现代产业经济学讲座第29期在第六教学楼112教室举行。本期讲座的主题是“会计信息和市场信息的违约破产风险模型在中国的应用”。主讲人是复旦大学管理学院财务金融系王小卒教授。管理学院产业经济学系陈杰博士主持了这次讲座，产经系刘明宇博士等老师和同学参加了这次报告会。

王小卒教授首先介绍了这一研究课题的意义和动因。一方面，在政策上由于衡量企业违约破产风险的公司债在中国市场尚不发达，发展公司债是国家政策，而公司债信用评级是债券市场发展需要。另一方面，在理论上不同信用风险模型在发达市场已有长期研究与应用，可以适用于中国市场。

此后，王教授综合回顾了基于会计信息以及市场信息的违约破产模型相关文献，以及国外学者的研究成果。并在问题的研究与方法上将两种不同模型的思路加以比较：基于会计信息的模型通过财务比率方法测度现金回收速度、公司分红情况对公司债违约风险的影响。但是会计信息由于报表的时滞性而难反映企业当前和未来的财务状况。基于市场信息的模型则是通过公司股价来反映公司价值，进而测度违约风险。王教授解释说，公司的股票可以看作公司资产市场价值看涨期权，把其看作公司债和公司价值的函数。假设把模型简化为只有一个一年期债，那么一年期满若公司债大于企业价值，那就面临违约破产风险。

为了获知哪种模型更加有效，王教授详细介绍了他与学生应用BSM模型测度中国公司违约风险所取得的实证性研究成果。为了克服中国企业债长期以来由银行担保，且贷款违约纪录很难得到的困难，研究方法上运用了把ST股票作为存在违约风险的代理，以预测企业财务困境；并采用 “公司资产<(长期债+短期债)/2”作为违约界定标准；数据搜集上选择了包括ST,*ST和PT的1394家上市公司9个季度的股价和报表数据。王教授解释，如果BSM模型理想化结果是经过处理可将企业按照违约风险大小排列，从前向后取应可取出全部违约者。而自己的研究中取出模型前10%，则可找到50%违约风险大的ST和PT企业。这也说明了市场模型的有效性。而之后会计信息和市场信息的实证比较则说明了基于会计信息的Z-score及Q-score评分并不能完全的反映企业市场情况，也不能很好的独立测度违约风险。

通过分析，王教授得出了研究结论：BSM违约概率模型能较好的预测中国上市公司的财务风险。且BSM模型的解释力来自于公司价值和股票价值的波动性信息。而基于市场信息的模型和基于会计信息的模型反映了是不同的风险问题，在应用中存在互补性。

之后近半个小时的讨论时间里，王教授、陈杰老师和同学们又就我国股市的不成熟性是否会影响到实证性数据研究的可靠性，以及模型的建立和解释性等相关问题展开了激烈和深入的探讨。

产业经济学系

2007年5月8日