1974年, Robert Merton提出了一套具有革命性的信用风险框架, 此模型把企业股权看作一种看涨期权, 将公司的违约风险转变为资产价值低于债务面额的概率相关问题。这种思维方式使得原本抽象的信用风险评估变成了能够精确计算的数学模型。如今, 不管是华尔街的投行还是国内的金融机构, 莫顿模型都是信用风险量化分析的基础工具。倘若想要知晓更为详尽的计算方式, 能够前往 www.yjqyl.com 获取专业的资料。
莫顿模型怎么计算违约概率
莫顿模型的计算进程并非繁杂繁复, 然而却需若干关键变量, 首先得明晰知晓企业的资产价值, 以及债务规模与资产价值的波动率这二者。这些信息之中, 部分能够径直从财务报表里获取, 而部分则需借助模型反向推理得出。
资产价值所谓的波动率, 是个困难之处。企业的资产自身，不存在公开可交易的价格, 一般得借助股权的市场波动率去做推算法。于此处会运用到一个转换公式, 能够把股权波动率予以转化, 变成资产波动率。
紧接着要开展的是对违约距离进行计算, 简而言之, 违约距离所指的是资产价值与债务面值之间的距离究竟有多远, 资产价值越高, 波动率越低, 违约距离便越大, 违约概率也就越小, 此指标将企业的财务健康状况以及资产波动风险均纳入了考量范围。
末尾的一步是运用标准正态分布函数, 将违约距离转变为具体的违约概率。获取到这个数值, 金融机构能够依据此做出更为科学的信贷决策。
莫顿模型在信用风险评估中的实际应用
企业违约风险评估, 是莫顿模型最为直接的应用场景所在。银行于发放贷款之前, 能够运用这个模型, 去辨析借款企业的信用状况。相较于传统的定性分析方法而言, 莫顿模型给出了一个量化的参考依据。
在债券市场之中, 信用评级机构也普遍运用莫顿模型的思路用以评估企业债券的信用风险 , 将其视作投资者在债券投资决策时的一项重要依据。借助计算企业的违约概率, 能够助力投资者更精准地掌握债券的风险收益特征, 以便于做出更为合理的投资决策。对于机构投资者而言, 这种经由量化得出的风险评估方法相较单纯依据信用评级而言, 显得可靠程度更高。
莫顿模型能够被用于信用衍生品的定价, CDS（信用违约互换）等产品的定价, 在很大程度上依靠对违约概率的精确估算, 莫顿模型给出了一种相对简洁的估算方法, 但其不像复杂的结构模型那样精准, 不过在实际应用里已然足够有用。
莫顿模型的优缺点和适用场景
莫顿模型具备一个显著的优点, 那便是将信用风险归入了现代金融理论的框架范围之中。在这之前, 信用风险较多地依靠于经验判断以及定性分析。莫顿模型使其成为了一个能够进行计算的变量。
但此一模型是存在着局限性的, 其假定企业资产价格依从对数正态分布, 这套假定于现实里并非始终有效, 除此之外, 该模型针对数据的依赖程度相对较高, 需更精准的企业资产价值连同波动率数据。
上市公司是最适宜运用莫顿模型的对象, 原因在于上市公司的股权价格具备公开特性, 能够更为轻易地反向推导出资产价值。若针对非上市公司而言, 其应用过程会存在一定难度, 需做出更多方面的调整以及假设。
