【摘要】：企業(yè)集團(tuán)由于其內(nèi)部成員企業(yè)眾多、股權(quán)關(guān)系錯綜復(fù)雜、關(guān)聯(lián)交易隱蔽化手段高明等顯著特征,信用風(fēng)險在企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部具有明顯的傳染性。信用等級低、違約風(fēng)險大的信用異常企業(yè)數(shù)目的變化決定了企業(yè)集團(tuán)信用風(fēng)險的整體表現(xiàn)。將企業(yè)集團(tuán)展現(xiàn)成圖的結(jié)構(gòu),提出了與圖的度有關(guān)的集團(tuán)內(nèi)部信用風(fēng)險傳染率的概念,建立了企業(yè)集團(tuán)信用風(fēng)險傳染的隨機(jī)動態(tài)模型。理論上分析了模型的穩(wěn)定狀態(tài)條件及違約高峰到來時刻。數(shù)值模擬結(jié)果表明,降低信用風(fēng)險傳染系數(shù)和信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度或提高單位時間內(nèi)信用風(fēng)險治理率能夠有效抑制集團(tuán)內(nèi)信用風(fēng)險的傳染。與增加信用風(fēng)險的治理率相比,降低信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度是一種更為高效的方式。
【圖文】：

經(jīng)濟(jì)與金融管理50管理評論Vol．27No．01(2015)2、企業(yè)集團(tuán)信用風(fēng)險動態(tài)傳染機(jī)理分析圖1集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)圖將由N個成員企業(yè)組成的企業(yè)集團(tuán)視為一個圖，本文稱之為集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)圖，如圖1所示。圖中各頂點(diǎn)代表成員企業(yè)，連接兩頂點(diǎn)的邊代表這兩個成員企業(yè)之間具有直接的信用風(fēng)險傳染聯(lián)系，如股權(quán)關(guān)系、關(guān)聯(lián)擔(dān)保、管理人員裙帶關(guān)系以及經(jīng)營賒銷關(guān)系等等，這些直接聯(lián)系都可能成為信用風(fēng)險傳染的渠道。與任一頂點(diǎn)相連的邊的條數(shù)定義為該頂點(diǎn)的度［18］。記第l個頂點(diǎn)的度為El(l=1，2，…，N)。顯然，圖中與任一頂點(diǎn)相連的邊的條數(shù)最多為N－1條，則有0≤ElN－1≤1。事實(shí)上，ElN－1值的大小決定了成員企業(yè)l的風(fēng)險關(guān)聯(lián)關(guān)系對集團(tuán)整體的影響程度。因此，從平均意義上來看，1N∑Nl=1ElN－1就刻畫了由所有成員企業(yè)的風(fēng)險關(guān)聯(lián)關(guān)系決定的集團(tuán)整體的風(fēng)險關(guān)聯(lián)狀況，于是，我們有如下定義。定義1若集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)圖中第l個頂點(diǎn)的度為El(l=1，2，…，N)，則稱k=∑Nl=1ElN(N－1)，(0≤k≤1)為集團(tuán)網(wǎng)絡(luò)圖的信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度。顯然，k越大，集團(tuán)內(nèi)成員企業(yè)受其他成員企業(yè)信用風(fēng)險傳染的可能性就越大。記考察期［0，T］內(nèi)，集團(tuán)中的信用異常企業(yè)與其他企業(yè)平均每次接觸傳染的概率為β0，為討論方便，本文暫不探討成員異質(zhì)性對信用風(fēng)險傳染的影響，故不妨設(shè)其為常數(shù)。這里的接觸傳染指的是通過企業(yè)間的直接關(guān)聯(lián)能夠使得信用正常企業(yè)變成信用異常企業(yè)。單位時間內(nèi)一個信用異常企業(yè)與其他成員企業(yè)直接接觸的次數(shù)為U，稱β0U為有效接觸率，則每一個信用異常企業(yè)對信用正常企業(yè)的平均有效接觸率為β0USN。由于信用異常企業(yè)總數(shù)為I，因此單位時間內(nèi)被所有信用異常企業(yè)傳染的企業(yè)個數(shù)為β0USNI，即傳染率為β

經(jīng)濟(jì)與金融管理MANAGEMENTＲEVIEWVol．27No．01(2015)53圖2信用異常企業(yè)所占比例預(yù)測=8和下降至β=4，如圖3(a)與圖3(b)所示。圖3表明雖然信用異常企業(yè)所占比例總體趨勢在上升，但與圖2相比，圖3(a)中信用異常企業(yè)所占比例達(dá)到固定值的時刻要明顯早于圖2中的對應(yīng)時刻，而在時間節(jié)點(diǎn)末端，圖3(b)中信用異常企業(yè)所占比例的數(shù)值降低了很多。這表明風(fēng)險傳染系數(shù)越大，信用風(fēng)險在企業(yè)集團(tuán)內(nèi)的傳染越快，從個別成員企業(yè)的危機(jī)出現(xiàn)到集團(tuán)整體層面危機(jī)爆發(fā)的時間就越短。(2)信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度k的影響圖4展示了在其它參數(shù)不變，β=6，k=0.05時，信用異常企業(yè)所占比例的變化過程。與圖2相比，隨著企業(yè)間信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度的增加(由圖2中的k=0.02變成圖4中的k=0.05)，信用異常企業(yè)所占比例的快速增長期提前到［10，30］，區(qū)間長度也由原來的40天縮短到20天。這說明企業(yè)間信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度越大，風(fēng)險傳染的速度就越快，圖3信用異常企業(yè)所占比例預(yù)測圖4信用異常企業(yè)所占比例預(yù)測因此可以通過降低企業(yè)間的信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度來控制信用風(fēng)險的傳染。(3)治理率μ的影響同樣假定其他參數(shù)不變，通過改變信用風(fēng)險的治理率來考察治理率對風(fēng)險傳染的影響。圖5(a)中治理率μ為0，即對集團(tuán)信用異常企業(yè)不采取任何救治措施。與圖2相比，如果放任風(fēng)險的傳染，信用異常企業(yè)的比例將最終達(dá)到100%，整個集團(tuán)最終將進(jìn)入破產(chǎn)程序。圖5(b)和圖5(c)是保持其他參數(shù)不變，分別在μ=0.04和μ=0.06的情況下隨機(jī)微分方程(6)的模擬結(jié)果。從圖中可以看出，信用異常企業(yè)所占比例雖然仍處于上升階段，但隨著風(fēng)險治理率的提升(由μ=0.04上升到μ=0.06)，其上升的速度放緩了，并且在時間節(jié)點(diǎn)的末端，信用異常企業(yè)所占比例的數(shù)值也降低了不少(由0.6降低到0.35)。特別是當(dāng)治理率高于有效接觸?

經(jīng)濟(jì)與金融管理MANAGEMENTＲEVIEWVol．27No．01(2015)53圖2信用異常企業(yè)所占比例預(yù)測=8和下降至β=4，如圖3(a)與圖3(b)所示。圖3表明雖然信用異常企業(yè)所占比例總體趨勢在上升，但與圖2相比，圖3(a)中信用異常企業(yè)所占比例達(dá)到固定值的時刻要明顯早于圖2中的對應(yīng)時刻，而在時間節(jié)點(diǎn)末端，圖3(b)中信用異常企業(yè)所占比例的數(shù)值降低了很多。這表明風(fēng)險傳染系數(shù)越大，信用風(fēng)險在企業(yè)集團(tuán)內(nèi)的傳染越快，從個別成員企業(yè)的危機(jī)出現(xiàn)到集團(tuán)整體層面危機(jī)爆發(fā)的時間就越短。(2)信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度k的影響圖4展示了在其它參數(shù)不變，β=6，k=0.05時，信用異常企業(yè)所占比例的變化過程。與圖2相比，隨著企業(yè)間信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度的增加(由圖2中的k=0.02變成圖4中的k=0.05)，信用異常企業(yè)所占比例的快速增長期提前到［10，30］，區(qū)間長度也由原來的40天縮短到20天。這說明企業(yè)間信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度越大，風(fēng)險傳染的速度就越快，圖3信用異常企業(yè)所占比例預(yù)測圖4信用異常企業(yè)所占比例預(yù)測因此可以通過降低企業(yè)間的信用風(fēng)險關(guān)聯(lián)度來控制信用風(fēng)險的傳染。(3)治理率μ的影響同樣假定其他參數(shù)不變，通過改變信用風(fēng)險的治理率來考察治理率對風(fēng)險傳染的影響。圖5(a)中治理率μ為0，即對集團(tuán)信用異常企業(yè)不采取任何救治措施。與圖2相比，如果放任風(fēng)險的傳染，信用異常企業(yè)的比例將最終達(dá)到100%，整個集團(tuán)最終將進(jìn)入破產(chǎn)程序。圖5(b)和圖5(c)是保持其他參數(shù)不變，分別在μ=0.04和μ=0.06的情況下隨機(jī)微分方程(6)的模擬結(jié)果。從圖中可以看出，信用異常企業(yè)所占比例雖然仍處于上升階段，但隨著風(fēng)險治理率的提升(由μ=0.04上升到μ=0.06)，其上升的速度放緩了，并且在時間節(jié)點(diǎn)的末端，信用異常企業(yè)所占比例的數(shù)值也降低了不少(由0.6降低到0.35)。特別是當(dāng)治理率高于有效接觸?

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4 滕楊;我國信用評級業(yè)的規(guī)范途徑和發(fā)展方向研究[D];復(fù)旦大學(xué);2011年

5 陳亦苒;我國信用評級行業(yè)規(guī)范發(fā)展問題研究[D];西南財經(jīng)大學(xué);2012年

6 榮佳茵;消費(fèi)信貸信用風(fēng)險的量化管理[D];對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2005年

7 楊燕;美國資產(chǎn)證券化中信用評級防御風(fēng)險機(jī)制法律研究[D];西南政法大學(xué);2013年

8 王晶晶;信用風(fēng)險與利率風(fēng)險相關(guān)性分析[D];華中科技大學(xué);2007年

9 胡利琴;信貸矩陣法和信用風(fēng)險附加法的比較研究[D];武漢大學(xué);2004年

10 劉暢;金融危機(jī)背景下我國信用評級業(yè)監(jiān)管研究[D];北京交通大學(xué);2011年

本文編號：2799123