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基于KMV模型的我国中小板上市公司信用风险研究
一、引言
信用风险是金融领域中的重要风险之一，尤其是在金融危机后的经济环境下，信用风险的影响更加突出。中小板上市公司相比于大型企业风险更大，如何准确地评估中小板上市公司的信用风险，是一个非常值得研究的问题。本文将基于KMV模型，探讨我国中小板上市公司的信用风险状况及其影响因素。
二、相关理论
（一）KMV模型
KMV模型是一种计量信用风险的常用方法，它通过对公司资产及其波动性、债务偿付能力和流动性等因素的测量，来估计公司违约概率和违约损失。该模型基于资本结构方程，结合债务对股权价值的影响，将公司价值与违约概率联系起来，从而量化信用风险。KMV模型主要应用于评估大型企业的信用风险，但也可以用于评估中小企业的信用风险。
（二）中小板上市公司的信用风险
中小板上市公司相比于大型企业有以下特点：一方面，中小板上市公司规模较小、资本相对较弱，资产规模小、政策支持程度不如大型企业，其经营和财务状况更加脆弱；另一方面，中小板上市公司的决策者和管理层普遍缺乏经验和管理能力，经营稳定性有所下降。因此，中小板上市公司的信用风险管理需要考虑到其特殊性。
三、实证研究
（一）数据来源
本文使用Wind数据库中截至2018年12月31日的858家中小板上市公司的年报、中报和季报数据，对这些公司的信用风险进行分析。
（二）研究方法
本文将使用KMV模型，对中小板上市公司的信用风险进行评估。更具体地，我们将使用以下公式计算中小板上市公司的违约概率（PD）：
PD=N(d2)-LN(PD0/(1-PD0))/(LGD×V)
其中，N（x）是标准正态分布的累积分布方程，PD0是初始违约概率，LGD是违约损失率（LossGivenDefault），V是公司价值，d2则根据公式d2=[ln(V/K)+(r+δ+½σ^2)T]/(σ√T)得出。
本文还将运用回归分析，来探讨影响中小板上市公司信用风险的主要因素。
（三）数据分析
首先，我们对858家中小板上市公司的违约概率进行概览分析。我们发现，这些公司的违约概率平均值为0.79%，中位数为0.36%，标准差为1.06%。其中，最高的违约概率为13.88%，最低的为0.00%。这表明，中小板上市公司的信用风险整体表现良好，但也存在较高的违约风险。
接下来，我们将探讨影响中小板上市公司信用风险的主要因素。我们使用回归分析探究以下因素对违约概率的影响，包括：公司规模、资本结构、流动性、盈利能力、成长性和风险管理指标等。
回归分析结果表明，中小板上市公司资本结构对信用风险的影响最为显著。资本结构较强的公司违约概率低，反之亦然。此外，盈利能力和流动性也是影响信用风险的重要因素，而风险管理水平和公司成长性对中小板上市公司的信用风险影响相对较弱。这一结果与前人相关研究的结论相符。
四、结论与建议
我们的研究结果表明，中小板上市公司的信用风险相对较低，其资本结构、盈利能力和流动性都是影响信用风险的重要因素。此外，中小板上市公司的风险管理水平要加强，以防范潜在的风险。
针对以上结论，我们提出以下建议：
1、建立中小板上市公司的风险管理体系，并严格执行相关规定。
2、重视中小板上市公司的资本结构管理，注重优化公司股本结构。
3、关注中小板上市公司的盈利能力和流动性状况，及时修补财务漏洞。
4、建立中小板上市公司的信用风险评估体系，及时对违约概率进行风险防范和控制。
总之，这些措施有助于提升中小板上市公司的信用风险管理水平，为公司的发展提供更好的保障。