投融資平臺融資風險論文范文

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1結合Copula函數的多維融資風險度量

一維融資風險，指的是單筆融資（貸款、債券等形式）發生信用違約導致無法償還的可能性。對于地方政府投融資平臺而言，融資平臺企業信用狀況的變化對信用風險的影響是通過違約率的變化而被度量的，而違約率的獲得主要有兩種方式：直接使用違約率模型（如KMV模型）進行計算，或者通過信用評級（如CreditMetrics模型）來確定。雖然違約率模型直接便捷，但由于數據原因僅適用上市公司，因此通過CreditMetrics模型計算信用級別變化進而度量風險是更為可行的方法。CreditMetrics模型基于受評價對象的信用級別轉移概率矩陣計算信貸組合在未來的價值變化的遠期分布，從而實現對信用風險的度量［6］。在實際運營當中，政府投融資平臺的融資手段是多元的、融資數量是龐大的，商業銀行貸款、政策性銀行貸款、債券融資、信托融資等多種融資方式并存。在多種融資手段和多筆融資交織的情況下，不同筆融資之間及其對總體資產造成影響的相關性和非對稱性增加了風險度量的復雜性，而Copula函數是描述和解決非線性、非對稱問題的良好工具［7］，可以較好地解決這一問題。借助Copula函數連接各單個融資資產的邊際分布后得到結構資產的聯合分布，再根據聯合分布函數求出多維融資資產的VaR值，可以計算得出多維融資資產的風險狀況。結合Copula函數對多筆融資進行風險度量的基本過程如下。第一，構建信用曲線。信用曲線（CreditCurve），指的是信用資產在不同時間點的違約概率密度，通過信用曲線可以計算出不同資產的違約相關性。理論分析角度而言，信用曲線是危險率函數（HazardRateFunction）的曲線。信用曲線的獲得方式可被歸納為三種：①基于評級機構的歷史數據而獲得。通過歷史數據計算任何信用級別的資產在過去時間的違約概率，再通過其與每年的條件違約概率之間的函數關系，遞歸推導出每年的條件違約概率。②基于現有市場信息獲得。從現有的市場信息中獲得公司一系列不同期限資產（尤其是債券）的到期收益率，并將它與國債的到期收益率作比較，獲得收益率價差曲線（YieldSpreadCarne），然后假設一個外生的恢復率（RecoveryRate）就可以推算出信用曲線。③基于Black-Scholes期權定價思想和模型而計算獲得。可以將融資資產視為一項期權，以此為基本架構，能夠計算融資資產在未來期限內的違約概率。第二，選擇合適的Copula函數。Copula理論最早由Sklar在1959年提出，其認為可以將任意一個n維聯合累積分布函數分解為n個邊緣累積分布和一個Copula函數。邊緣分布描述的是變量的分布，Copula函數描述的是變量之間的相關性。也就是說，Copula函數實際上是一類將變量聯合累積分布函數同變量邊緣累積分布函數連接起來的函數，因此也被稱為“連接函數”。在著名的Sklar定理中，令F為一個n維變量的聯合累積分布函數。

2實證研究

不同地域的經濟發展水平差異，意味著不同地域基礎設施建設水平在一定程度的不同，因此地方政府投融資平臺所承擔的項目性質、項目收益狀況、當地政府財政狀況也都存在一定的地域差異性，這可能會導致不同經濟地理區域平臺公司在融資風險方面存在差異。為了檢驗這種差異性，同時為了檢驗所建模型的有效性，本文擬在湖南省每個區域都選取1家最具典型代表的平臺公司為對象進行實證研究。考慮到公司所在地址、注冊資本、投融資歷史等因素，本文分別選擇湘北地區的長沙市GXKG集團、湘南地區的郴州市CJT公司和湘西地區的張家界市JFT集團三家在各自所屬地域占據相近地位的平臺公司作為實證樣本。

2.1長沙市GXKG集團的融資風險測度長沙市GXKG集團總資產225億元，下轄9個控股子公司，履行高新區公共基礎設施建設、國有投融資和國有資產經營三大主體職能，在工業地產、商業地產、公用事業和高新產業等領域卓有建樹，為長沙提升發展品位、領跑兩型建設充當開路先鋒，提供長效保障。①一維融資風險度量。長沙市GXKG集團在2011年發行了一筆總額為10億元的債券（記為債券A1），募集資金的用途主要用于長沙市某經濟技術開發區的土地資源儲備、整理和開發。當前這些項目當中的一部分已經建設完畢。債券存續期為2011年8月1日—2017年7月31日，債券信用等級為AA級，發行人主體信用等級為AA級，固定利率債券的票面利率為5.50%。依據所建立的CreditMetrics模型，首先依據表1確定債券A1的信用轉移概率矩陣。然后，如果用R代表債券的固定利息率、F代表債券募資總額、ri代表第i年的無風險利率、si代表債券第i年的違約風險升水（即信用風險價差，可通過公司債券收益率和國債收益率曲線獲得），那么債券在n年之后的現值計算為。截至當前債券A1還有4年的期限，息票率是5.50%，那么，100萬面值的債券在躍遷至AAA信用等級后的現值計算為V(AAA)=100*(1+5.50%+5.5%/1.039826+5.5%/1.0410202+5.5%/1.0413913)=120.7344萬元，同理計算出停留在AA級、降至A、BBB、BB、B、CCC級別后的現值分別為120.6942萬元、120.6162萬元、120.4528萬元、119.9157萬元、119.4032萬元和118.3509萬元。由此，結合債券等級轉移的概率，得出該債券在未來的價值及其變動的分布情況見表1。表1所得的計算結果顯示：100萬面值的該債券在8.84%的概率下的遠期價值為120.7344萬元，在6.23%的概率下的遠期價值為120.6162萬元，在0.02%的概率下的遠期價值為118.3509萬元，那么根據線性插值法，可以得出在5%的概率下，該債券的遠期價值為120.5958萬元，也就是在險價值VaR為9879元；在1%的概率下，該債券的遠期價值為120.4733萬元，也就是在險價值為2209元，風險程度較低。②多維融資風險的度量。在發行了債券A1之后，長沙市GXKG集團于2012年再次發行了總額為5億元的債券（記為A2）用于相關配套設施的建設，債券存續期為2012年8月1日—2017年7月31日，債券信用等級為A級，發行人主體信用等級為AA級，固定利率債券的票面利率為6.20%。以下基于所構建的CreditMetrics-Copula函數模型測度兩支債券的聯合風險狀況。首先，同樣的方法將債券A2在未來的價值及其變動的分布情況計算出來，見表2，并繪制兩只債券的信用曲線。嚴格意義上，債券等級處于D級才真正意味著徹底違約，但是前文計算得到徹底降為D級的可能性是0，即使降為CCC級的概率也只有0.02%。基于此，本文將債券的信用等級降低2個級別視為較大的違約事件（危險事件），那么債券A1發生較大違約的概率為0.51%，債券A2發生較大違約的概率為0.59%，則兩只債券從此時到t時刻發生較大違約的概率分別計算。

2.2郴州市CJT公司的融資風險測度郴州市CJT公司成立于2008年10月，下轄4個子公司，公司的經營范圍包括城市基礎設施建設項目投資、融資及其相關的配套服務、農林水項目投資開發建設及相關的配套服務、房地產開發經營、土地一級開發及整理等。2010年該公司為了郴州市某發電廠建設重點項目，發行了一筆總額為20億元的公司債券（記為B1），債券存續期為7年，票面年利率為7.10%，發行人長期主體信用等級為A，本期債券的信用等級為AAA。2012年，該公司又發行了一筆公司債券（記為B2），總額為16億元，債券存續期為7年，票面年利率為7.34%，發行人主體長期信用等級為AA，本期債券信用等級為AA。篇幅所限，對此二家平臺公司本文只測度其二維融資風險。如前計算，首先計算債券B1和債券B2的違約概率分布狀況和在險價值，進而得出其遠期分布情況，見表3和表4。由此可以計算得出每一支債券從此時到t時刻發生較大違約的概率，進而基于二元正態Copula函數，計算出郴州CJT公司的債券組合在任意時刻的違約概率分布，如圖2。

2.3張家界市JFT集團的融資風險測度張家界市JFT集團是直屬張家界市政府領導的國有獨資企業，主要負責張家界城市和交通基礎設施建設的融資投資管理并發展自營項目，有10個二級公司，涉及交通運輸、環保、旅游、城市建設等行業。張家界市JFT集團于2012年發行了一筆總額為8億元的公司債券（記為C1）以建設某條轄區內的高等級公路改造項目，債券存續期為7年，票面年利率為7.40%，發行人的長期主體信用等級為A，本期債券的信用等級為A。2013年，張家界市JFT集團再次發行了一筆公司債券（記為C2），總額為8億元，存續期為7年，票面年利率為7.05%，發行人的長期主體信用等級為AA，本期債券的信用等級為AAA。同樣地，首先計算債券C1和債券C2的違約概率分布狀況和在險價值，進而得出其遠期分布情況，見表5和表6。由此可以計算得出每一支債券從此時到t時刻發生較大違約的概率，進而基于二元正態Copula函數，計算出張家界市JFT集團的債券組合在任意時刻的違約概率分布，如圖3。

2.4差異性比較與分析實證結果顯示三家不同區域的平臺公司所面臨的融資風險狀況是不同的，就相同時點上發生風險的概率數值而言，位于湘北的長沙市GXKG集團面臨的融資風險最高，張家界市JFT集團的融資風險則要復雜于郴州市CJT公司。雖然三家樣本公司不能完全代表湖南省三大經濟區劃內所有平臺公司的情形，但由于該三家公司在各自所屬地域區劃下都屬于注冊資本規模和經營狀況比較領先的平臺公司，在其所屬地域區劃內處于相近的地位，因此它們之間的差異性可以從一定程度上反映出不同經濟地理區域的平臺公司經營和風險差異。表面上，不同區域平臺公司融資風險的差異源于所發行債券的信用評級差異、發行利率差異和期限結構差異，然而筆者認為，這種差異性更深層次的原因在于不同地區經濟發展水平的差異及由其所導致的平臺公司投資項目的性質差異，這包括投資項目的種類、投資項目的成本回收及盈利能力、投資項目的政府補貼狀況等。具體而言：以長沙市為代表的湘北地區整體上經濟發展水平較高，基礎設施較完備，所以注冊資金規模比較大的平臺公司不再過多承接基礎設施項目轉而投向如本例中的土地整理和開發項目，然而此類項目投資期限一般較長，加之在國內房地產市場前景未明的現實情況下，這些項目的未來收益具有較大的不確定性，反映在平臺公司融資上就是信用評級較低、融資成本較高，進而反映為平臺公司該項目的融資風險比其他公司項目的融資風險要大；以張家界為代表的湘西地區由于自然地理、歷史文化等原因，導致經濟發展水平落后，基礎設施極不完善，建設和完善當地的基礎設施建設成為當地政府的重要任務，由此平臺公司承擔的更多的是公益性或準經營性的基礎設施項目，如本例中的高級別公路建設項目等，這些項目由于其公益性和福利性特征導致其很難有較為穩定的現金流收入，這就會對所融資金的償還能力造成較為顯著的影響，反映為融資風險較高；以郴州為代表的湘南地區經濟發展水平和基礎設施完備程度介于二者中間，平臺公司因而承擔較多的經營性基礎設施項目，如本例中的發電廠等，這些項目一般具有穩定且可觀的現金流收入，再加上政府的適度財政補貼，因此其償債能力有較為穩定的保證，直接反映為該地域平臺公司的融資風險程度最低。

3結論與建議

基于微觀視角，政府投融資平臺公司的融資風險主要表現為資金違約的信用風險，本文主要研究了地方政府投融資平臺在進行多筆融資時的融資風險度量問題。基于CreditMetrics信用風險度量模型，考慮多筆融資間的非線性關系，使用Copula函數來刻畫其關聯關系，建立了政府投融資平臺多維融資風險度量模型。基于湖南省經濟發展水平的地理差異性，本文選擇分別位于湘北、湘南和湘西的三家平臺公司為樣本，實證測度和比較了此三家不同地域的平臺公司的融資風險狀況，并深入分析認為不同地域平臺公司融資風險差異的根源在于不同地區經濟發展水平的差異及其所導致的平臺公司投資項目的性質差異。基于本文的研究結果，筆者認為要有效降低地方政府投融資平臺公司的融資風險，一是平臺公司要完善治理結構、實現市場化商業化運作，要更多地承擔有穩定經營性收入的、依靠自身收益能償還債務的公益性項目或經營性的非公益項目，這也是符合《關于加強地方政府融資平臺公司管理有關問題的通知》文件精神的；二是要提高平臺公司的市場直接融資能力和水平，應當更多地嘗試在資本市場上進行股權類融資和公私合營融資，以有效分擔風險；三是要建立好政府與平臺公司之間的合理的契約關系，政府要合理解決平臺公司承建的基礎設施的贖回問題，同時也要杜絕平臺公司的財務風險向地方政府財政風險傳遞和轉移。

作者：胡振華胡亞明單位：中南大學商學院