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北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2018 年摇 第 5 期

   约事件以及系统性金融风险的发生。 因此,按照新                         严谨性。 韩立岩等       [6] 将 1971—2000 年北京市财政
   《预算法》的要求,研究建立完善的地方债违约风                          支出分为三个阶段,并选取最后阶段财政支出的均
   险预警评估防范机制,对于有效控制金融风险的发                          值作为自发性财政支出,计算出北京市的财政担保

   生具有重要的理论与现实意义。                                  比例大约为 50% ;茹涛       [7]  凭经验假设确定到期债
       一、地方债信用违约风险度量研究综述与研                         券的担保比例为 40% ;邓殷洁、胡丹云              [8]  通过观察
   究思路                                             选取了北京财政收入的 40% 作为地方债的担保。
       (一)地方债违约率的研究综述                              还有部分学者根据已有的研究文献,估计推断担保
       对地方债违约风险预警机制研究的关键是采                         比例  [9]  ,而这都会对准确测度地方债违约率造成误
   用科学方法度量地方债的信用违约率。 目前国内                          差;何慧凌、张代军       [10]  借鉴参考文献并结合浙江省
   相关研究所采取的方法大多数是 KMV 信用风险                         财政支出情况,将担保比例设定为 40% ;陈棋                [11]  参
   评估模型(credit monitor model)。 该模型最初主              考前人的研究成果,取 40% 、50% 、60% 三种不同的
   要用于借款企业违约率的评估,由美国 KMV 公                         担保比例,分别计算其违约状况。
   司 [1] 基于 Black鄄Scholes 期权定价公式和 Merton               总体来看,确定 KMV 模型中财政担保比例的
   风险债务定价理论而开发。 其基本思想是,股东                          关键在于,明确地方政府公布的财政数据中有关强
                                                   制性支出部分的内容。 然而,既有研究并未对强制
   可以选择通过债务偿还方式从贷款方回购股权。
   如果债务到期时公司债务低于公司资产价值,股                           性支出的科目进行明确界定。 根据财政支出经济
   东将偿还债务,否则视股东违约。 KMV 模型的核                        分类科目的定义,以及地方政府的现实操作。 我们
   心是计算“违约距离冶。 “违约距离冶越小,公司的                        认为强制性支出应主要包括一般公共预算支出中
   违约风险越大;反之,公司的违约风险就越小                     [2]  。  的三个科目,即一般公共服务、社会保障和就业、教
                                                   育。 因为这三个科目主要用于保障地方政府正常
   此后,KMV 模型被国内外学者广泛认同,Mittal et
      [3]             [4]                          履行职能的支出需要,直接关系到社会稳定,在绝
   al.  、Rehm & Rudolf  等用扩展的 KMV 模型来
   度量上市公司违约率。 20 世纪末,随着中国地方                        大多数地方财政实践中也被列为优先支出科目,
   政府债务风险的暴露,国内学者杨嵘、苏畅                    [5]  等   且其具有真实可查的统计数据支撑。
                                                       同时,由于目前我国发行的地方债主要分为
   开始用 KMV 模型评估地方政府债务风险。
       运用 KMV 模型度量政府债券违约风险需要                       一般债和专项债。 根据《2015 年地方政府一般债
   基于历史数据运用指数平滑法先测算出未来年度                           券预算管理办法》第四条的规定,一般债券收支、
   的地方政府财政收入;再结合财政担保比例( 简                          还本付息、发行费用纳入一般公共预算管理。 目
                                                   前能够确切查证的是各省份地方政府的一般公共
   称“担保比例冶) 参数的确定,测算出可用于担保
   偿还地方债的财政收入;然后根据地方政府历史                           预算收入数据,以及 2009—2016 年地方债发行数
                                                   据;因此,我们认为相关研究中应使用目前地方政
   债券的发行规模测算出其未来发债规模;最后,结
                                                   府一般公共预算收入中扣减其强制性支出的部
   合违约率分布,运用改进的 KMV 模型计算“违约
                                                   分,作为对到期一般债本息偿还的担保比例,而这
   距离冶。 事实上,在目前中国多数省份财政收支
   已处于赤字状态下,通过简单测算财政收支净额                           也是本文的创新之处。
                                                       (二)地方债违约风险度量的研究思路
   的方法,来考虑地方债偿还资金来源的思路并不
                                                       本文认为中国地方债违约率度量应按照以下
   合逻辑。
                                                   研究思路展开:首先,根据各省份地方债发行年度
       因此,运用 KMV 模型评估地方债信用违约
                                                                            i
   风险的关键是确定“担保比例冶,而确定“担保比                          对应的一般公共预算收入 Y (i = 2009—2016 年)
                                                   的真实值,计算其波动率 啄 和增长率 g;其次,假设
   例冶的逻辑是,地方政府只会将保障政府基本职
                                                   地方政府一般公共预算收入服从几何布朗运动,未
   能履行以外的部分财政收入,用来偿还到期或即
                                                   来年度一般公共预算收入是随机变量,其概率分布
   将到期的地方债本息。                                                    1 2
                                                                       着
                                                                  啄
       但是,既有研究对“担保比例冶的确定标准不                        为 Y = Y e  [ ( g -  2 ) t + 啄 t ]  ,(t = 2017—2021 年)。 Y t
                                                       t
                                                           0
   一,且缺乏真实的数据支撑,这使相关研究缺乏了                          由增长率、波动率、选择的基期 Y 以及时间间隔 t 决
                                                                              0
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