互聯網上市公司信用風險分析—KMV模型的實證檢驗目錄TOC\o"1-2"\h\u11506摘要 19922一、緒論 21067（一）研究背景 211476（二）研究意義 219423（三）研究方法 220635二、相關概念和理論基礎 322017（一）互聯網供應鏈金融概念 38047（二）信用風險理論 314578三、KMV模型介紹 517138（一）KMV模型概述 514728（二）KMV模型的運用步驟 53955四、小米公司供應鏈金融信用風險實證 814946（一）數據來源及參數設定 8714（二）實證結果及分析 125773五、結論與建議 15435（一）結論 1527365（二）建議 165523參考文獻 18摘要隨著互聯網供應鏈金融的出現，如果在互聯網供應鏈金融的發展中，各種風險能夠得到合理的控制和防范，將促進行業的健康有序發展。在此基礎上，首先闡述了課題研究的背景和意義，然后分析了信用風險的相關概念和論文的相關理論，在此基礎上分析了互聯網企業的發展現狀和互聯網企業的信用風險現狀；其次，以小米為例，用其他9家互聯網企業為對照，選取2010-2019年的數據，運用線性回歸方法對KMV進行了修正。利用KMV模型的違約點參數，完成了對10家有代表性的互聯網上市公司貸款信用風險的度量分析，最終得到了預期違約距離和預期違約率，結果顯示，規模較大的互聯網上市公司的違約距離高于中小互聯網上市公司，預期違約率也低于中小上市公司，結果表明小米公司在這個過程中也瀕臨信用違約的臨界點，因此很可能在將來發生信用違約風險。最后，從互聯網公司、商業銀行和政策制定者三個不同層面提出建議，以預防和控制互聯網上市公司的信用風險。關鍵詞：互聯網公司；供應鏈金融；信用風險；KMV緒論研究背景隨著互聯網的發展和電子商務的普及，通過互聯網進行的供應鏈融資已經出現了。互聯網供應鏈金融本質上是一種金融創新。如果能在互聯網供應鏈金融的發展中合理控制和防范各種風險，將促進行業的健康有序發展(黃煒杰,趙雪琪,2022)。同時，互聯網供應鏈金融的良性發展可以為我國未來的金融創新提供經驗和借鑒，按照這種局勢發展更好地推動金融創新。互聯網供應鏈融資可以緩解中小企業融資難、融資貴的問題，由于其方便快捷的申請方式，被廣大融資企業所青睞(魏睿琪,劉曉宇,2023)。隨著互聯網供應鏈金融的快速發展，其弊端也不斷暴露在人們的眼前。這個行業在中國的發展時間很短，缺乏相應的監管措施。信用風險已經成為一個越來越重要的問題，所以研究信用風險是非常重要的(韓磊陽,王悅晨,2021)。在此背景下，互聯網巨頭之一的小米公司的信用風險分析，總結了互聯網行業的規律，對互聯網供應鏈融資的信用風險提出了建議。由于互聯網供應鏈融資是近年來在中國出現的一種新的融資模式，相關的法律法規和風險防控機制還不完善，鑒于這種情況的存在這既帶來了便利也帶來了風險。因此，對互聯網供應鏈融資的信用風險研究對整個供應鏈行業具有重要意義。研究意義互聯網供應鏈融資是互聯網發展和供應鏈融資發展的產物，為解決中小企業的融資問題提供了途徑，但其特點使得信用風險問題依然突出，平臺門檻低、放款速度快也是增加信用風險的因素。因此，在這一局勢下在這篇文章中，我們選擇巨型手機制造商小米進行信用分析。作為一家以手機、智能硬件和物聯網平臺為核心的互聯網公司，小米集團以其"硬件+新零售+互聯網"的商業模式，登上了"互聯網+"的頂峰。它已經成為創新企業的重要代表，所以它適合類似互聯網服務行業的其他企業。研究方法本文采用的研究方法主要有以下幾種。(1)文獻綜述法。為了了解互聯網供應鏈融資的起源和發展過程，我們閱讀了大量的關于互聯網供應鏈融資的書籍和文獻。同時，于這種情景里我們參考和借鑒前人的指數選擇和模型構建方法，審查指標，構建模型，并進行研究和分析。(2)信息增益方法。采用信息增益法計算影響因素備選體系中每個指標為研究信用風險提供了多少信息，并將提供信息較少的指標從指標體系中剔除，將其余提供信息相對較多的指標作為自變量納入模型。(3)定性分析方法。在大量文獻回顧和了解的基礎上，對互聯網供應鏈金融的實際發展和信用風險進行了定性分析。相關概念和理論基礎互聯網供應鏈金融概念傳統的線下供應鏈金融依靠銀行作為中介機構在"供應和需求"之間建立聯系。雖然互聯網金融是一種金融結算模式，通過這些細節可以看出但它不是傳統的銀行中介，而是一種交易模式，"供應和需求"可以不通過任何中介進行(李文博,張欣悅,2021)。互聯網供應鏈金融平臺圍繞核心業務，通過這點可以看出管理上下游中小企業的資金流和物流，了解單個企業的不可控風險，為供應鏈企業提供整體可控的風險，并通過立體式獲取各類金融服務信息，將風險控制在最低限度(王浩然,劉雅婷,2020)。隨著社會生產方式的不斷發展，市場競爭已從單個客戶之間的競爭轉變為供應鏈與供應鏈之間的競爭，在此類條件下不難推斷出同一供應鏈上的各方相互依存，"有榮有損"。同時，賒銷已成為最常見的交易形式，供應鏈中的上游供應商很難通過"傳統"的信貸方式從銀行獲得資金支持，而資金的缺乏將直接導致下游供應商的產業鏈停滯甚至斷裂(陳俊熙,李芝和,2019)。維護供應鏈的生存，提高供應鏈資本運作的效率，根據現有的結果分析可以得出如下結論降低供應鏈的整體管理成本，成為各方積極探索的重要課題，導致了"供應鏈金融"系列小型金融產品的出現。信用風險理論信用風險理論信用風險是指客戶不能履行其義務的風險，即客戶不能履行其現有合同義務的風險，是銀行的一個主要風險。違約導致對手方（通常是銀行）支付的全部或部分金額的損失。另一種觀點是，廣義和狹義的信用風險是有區別的。廣義的信用風險是指因客戶不履行義務而產生的所有風險，狹義的信用風險通常指銀行的信用風險。從理論角度出發，只要方案接收的輸入信息與預期相符，其輸出就有望滿足設計目標。具體來說，若起始條件與參數配置準確無誤，且所采用的模型或方法論構建合理，則其成果將具有高度的信賴度和實用性。這既取決于輸入數據的精確性，也取決于分析框架的合理性、技術手段的前沿性以及研究途徑的恰當性。同時，還需考慮外部因素的干擾，以保證研究過程的可控性和可重復性，為結論的廣泛應用提供可靠支撐。信用風險"是指客戶不履行義務的風險(趙宇辰,孫雨萱,2022)，例如，按照這狀況來進行在資產業務中由于借款人不能按時償還本金和利息而導致資產質量惡化，在負債業務中由于大量預付款項而導致儲戶擠兌，加劇了支付困難，在資產負債表外業務中由于對手方違約而使流動性負債轉化為資產負債表負債。信息不對稱理論信息不對稱理論是指在市場經濟活動中，不同類型的人員對相關信息的了解存在差異。擁有更充分信息的工作人員往往處于更有利的地位，而擁有更少信息的工作人員則處于更不利的地位(周澤楷,吳佳怡,2023)。在此情境的作用下根據該理論，市場上的賣家比買家擁有更多關于商品的信息，擁有更多信息的一方可以通過向信息較少的一方傳遞可靠的信息來利用市場，買賣雙方中信息較少的一方會努力從另一方獲得信息，而市場信號可以在一定程度上彌補信息不對稱的問題(鄭博文,馮曉萱,2020)。信用風險度量方法（1）CPV模型CPV模型是麥肯錫在1998年提出的一個多因素信用風險模型，用于分析信用組合的風險和收益(黃睿哲,曹夢琪,2021)。在某些方面，它是一個改進的參數化信貸模型。例如，當一個經濟體處于衰退期時，資本缺乏、企業融資困難和融資成本上升導致資本鏈斷裂，增加了企業破產的可能性。按照這種局勢發展該模型允許根據當前的宏觀因素調整和評估過渡概率矩陣，從而提高信用風險測量的準確性(楊子淳,許婉婷,2019)。（2）專家分析法專家分析是指銀行使用主觀或定性的分析來評估借款人的信用風險。對于信用風險的定性分析，通常使用5C法、5P法和LAPP法。5C法主要關注借款人償還銀行債務的義務。鑒于這種情況的存在這五個信用標準是指借款人償還銀行債務的義務。如果借款人無法償還貸款，貸款人更有可能無法及時收回貸款(徐銘杰,郭靜宜,2022)。性格決定了借錢的多少和速度。5P方法包括個人因素、目的、支付、保護和其他因素。LAPP方法是指借款人用現成的流動資產償還貸款的能力。在這一局勢下這項活動是用來評估借款人開展業務和確保償還貸款的能力。（3）KMV模型KMV模型是一個基于中小企業在1997年引入的期權定價公式的信用風險計量模型。理論基礎扎實，模型簡單直觀，于這種情景里可以快速分析出信用風險水平。因此，本文采用KMV模型來分析互聯網上市公司的信用風險(宋豪,蔣欣妍,2023)。建立模型的過程將在以下章節詳細討論。對于上述方案的調試，本文從理論闡釋與實踐檢驗兩個角度進行。理論闡釋階段，詳細闡述了方案設計的核心原理與預期效果，通過理論模型的搭建與推理過程的展開，為后續的實驗提供了強有力的理論支撐。隨后，在實踐檢驗階段，本文精心組織了一系列測試，以驗證方案的有效性和穩健性。測試過程中，采用了嚴格的數據收集與分析方法，確保結果的準確無誤。此外，為了全面考察方案在多種條件下的適用性，本文還涵蓋了若干典型應用場景，并針對每種場景對系統參數進行了優化。這一過程不僅證實了方案的正確性和實用性，也為未來的研究提供了重要的參考。KMV模型介紹KMV模型概述KMV模型是基于美國舊金山市的KMV模型，是可以估計測算借款方發生違約風險的可能性大小的在商業活動時檢測信用的模型。KMV模型以現代期權理論為基礎，通過觀察公司的歷史價值和計算公司的資產價值和波動率等重要數據，計算出公司的預期違約率(胡景云,秦雪晴,2020)。圖1KMV模型長期以來，KMV模型一直被用來衡量企業債務的違約風險。主要的理論依據是，為了從資本市場獲得資本支持，企業需要足夠和穩定的地方收入來保證償還債務的本金和利息。當一個地方當局向相關實體提交債務申請時，通過這些細節可以看出可以被認為是地方當局向其債權人臨時轉移所有權（這里的所有權主要指從稅收收入中剔除剛性支出后可用于償還債務的收入）(朱啟瑞,梁依諾,2019)。以及當相關債務需要償還時，如果地方當局的可償還收入高于到期要償還的本金和利息，那么地方當局就能按期償還債務，通過這點可以看出從而避免違約(謝秉澤,潘美琳,2022)。如果地方當局的償債收入高于到期本金和利息的總和，那么地方當局就有機會按時償還債務，避免違約。如果不是這樣，并假設企業府可獲得的收入低于債務本金和利息的總和，那么企業府將無法按時償還債務，最終將陷入違約。在此類條件下不難推斷出利用這種假設關系，KMV模型被用來對企業的債務規模及其風險進行定量分析(韓旭東,牛紫悅,2023)。KMV模型的運用步驟模型假設KMV模型的主要假設：假設1：默頓模型的假設得到滿足，即金融市場是無摩擦的，沒有交易成本等，而地方當局的價值趨勢是正態分布。假設2：相同規模的無風險利率保持到到期。假設3：企業的違約受到企業財務價值大小的影響，當企業的財務價值低于一定水平時，就會發生違約。根據現有的結果分析可以得出如下結論這個層次的財務價值是默認點DP，即企業的財務價值等于其負債的價值。假設4：地方當局的財務結構只包含股權、短期負債、長期負債和可轉換優先股。假設5：違約距離（DD）是衡量企業信用風險的一個指標。KMV模型的基本思想是，導致信用風險的最重要因素是債務人和借款人的財務價值的變化，所以可以用數據來衡量和模擬財務價值的變化規律。如果假定當地方當局的財務價值低于某一水平時就會發生違約，那么地方當局處于該水平時的財務價值就是違約點，其計算方法是預期違約率（EDF）是衡量一個地方當局發生信用風險的概率。這是一個確定地方當局預期違約率的三步程序(董明軒,葉芷昕,2020)。第一步是根據布萊克-斯科爾斯期權定價公式收集股票的市場價值，按照這狀況來進行然后用該公式計算出股票價值的波動性。收集和計算的數據與負債的賬面價值相結合，得到地方當局的財務價值（V）和波動性（σA）(傅晨皓,康若曦,2021)。上述結果也考慮到理論設計與實踐中存在的差異性，因此本文進行了細致的分析與調整。為了確保理論模型能夠更貼近實際操作環境不僅對理論框架進行了嚴謹的推導和驗證，還深入實踐領域通過更加多元化的研究方法等等方式收集了大量的同行內的其他第一手資料。這些實踐數據使研究能夠識別并理解理論模型在應用于實際情況時可能遇到的挑戰和偏差。并在此基礎上引入修正迭代優化來構建適應性更強的研究過程，并被應用于修正和完善現階段的成果，以提高其預測準確性和實用性，確保了研究結果的可信度和泛化能力。通過這些綜合考量本文不僅深化了對研究主題的理解也為相關領域的研究者和從業者提供了更具操作性和指導意義的理論工具。然后利用企業的長期和短期負債進行計算，得到企業違約水平的財務價值，即違約點DP，再加上企業目前的財務價值，在此情境的作用下確定企業的預期價值。最后一步是確定企業的預期違約率。預期違約率和違約距離是相關的，所以預期違約率可以根據違約距離用公式和大量的數據來計算。企業財務價值及其波動性的計算影響企業違約的一個重要因素是企業的財務價值及其波動性，這可以從企業公開交易的股票的市場價值中觀察到(鐘翰林,苗心語,2019)。根據股票的現有市場價值，通過使用MATLAB軟件將收集的數據與根據股票的現有市場價值運行的代碼相結合，可以得到企業的財務價值及其波動性。kmv企業假設企業的資本結構很簡單，按照這種局勢發展只包括所有者權益、短期債務、長期債務和可轉換優先股，因此通過布萊克-斯科爾斯期權，可以得到以下公式：（3.1）（3.2）（3.3）通過對上述公式兩邊的推導，再經過尋求預期，可以得到企業股權價值的波動性σE和企業財務的波動性σA之間的關系：，其中ηE,A是股權價值發生一定比例變化對企業財務價值的屬性，是期權的delta值。由于歐式看漲期權，即期權持有人可以在有效時間跨度的最后一天完成合約，其期權delta值為N(d1)，因此可以得到以下公式(姜柏成,盧可昕,2022)：（3.4）大量的歷史數據可以用來計算σE，企業金融的市場價值V及其波動率σA可以用上述公式計算。違約距離（DD）的確定在文獻檢索的基礎上，鑒于這種情況的存在發現地方當局違約的最大概率閾值是地方當局的價值大于或等于短期債務加長期債務價值的一半，即(呂致遠,鄧雅芝,2023)：（3.5）企業的標準距離（DD）是在使用上述企業獲得的標準點DP的基礎上計算的。企業違約距離指的是企業目前的財務價值與達到違約點的財務價值水平之間的距離，在這個時候，企業有違約風險，主要用于衡量企業的違約風險。其公式為(崔錦程,譚小雅,2020)：（3.6）通過比較不同的企業，并根據數值的大小來評估企業的信用度，可以將違約距離作為衡量企業信用度的一個標準。在這一局勢下違約風險值越高，說明企業違約的可能性越小，信用等級越高；此結果與文獻中的先前結論相契合，為前期研究中的理論構思提供了有力的實證背書。這一發現不僅增強了本文對該領域知識體系的信心，還為跨學科合作提供了共識基礎。它鼓勵不同背景的學者從各自的專業視角出發，共同探索該領域的邊界，推動理論創新與實踐應用的融合。反之，則說明企業按承諾償還債務的可能性越小，違約的可能性越大，信用等級越差。預期違約率（EDF）的確定于這種情景里一旦知道了企業財務的概率分布，就可以根據發現的違約距離來計算企業的預期違約。一般來說，假設財務價值遵循正態分布，計算預期違約率的理論公式如下：（3.7）由于上述假設在現實中并不合理，而且企業的財務價值通常不遵循正態分布，KMV企業提出了一種替代方法，即根據歷史違約數據得出預期違約率，使用以下公式：（3.8）在對大量歷史數據的比較研究中，KMV企業根據得到的模式，擬合了一條反映違約距離和相應的預期違約率之間關系的曲線。經過廣泛的實證研究和在不同行業的測試運行，已知兩者之間的關系是相對穩定的。通過這些細節可以看出企業的違約距離和企業的預期違約之間的關系如下圖所示(唐君浩,彭楚嫣,2021)：圖3-1DD與EDF關系圖然而，由于中國的科技產業發展較晚，而且由于現階段沒有完善的管理制度，企業違約的數據不多，盡管企業的支持力度很大，但很難得到違約距離和違約率之間的關系(雷振邦,褚伊凡,2019)。基于上述，可知企業的信用狀況可以通過比較企業的違約距離值來衡量，所以本文只計算違約距離，通過這點可以看出根據得到的違約距離值來評價企業的信用風險狀況。小米公司供應鏈金融信用風險實證數據來源及參數設定數據來源由于本文研究的是互聯網上市公司的信用風險分析，研究對象主要是互聯網上市公司，因此本文以小米為研究對象，通過數據分析，可以建立KMV模型，最終可以得出違約距離和違約概率，但由于缺乏對比對象，因此這兩個結果沒有任何意義，因此本文選出另外9家互聯網企業——華為、阿里巴巴、騰訊、京東、寶通科技、同花順、浙數文化、金科文化、中科金財，其中4家為大型互聯萬公司，5家為中小型互聯網公司，所以對比這十家互聯網公司的最終結果來研究小米的信用風險問題，然后進行評價(顧澤昊,董婉清,2022)。在后續的研究中，本文將建立長期跟蹤機制，對研究對象進行持續的觀察和記錄，以捕捉其動態變化的過程和規律。同時，也會根據研究進展和實際情況，對研究方法和研究設計進行適時的調整和優化，以確保研究的科學性和有效性，會積極拓展國際視野，加強與國際同行的交流與合作。通過參與國際會議、發表國際論文等方式借鑒國際先進的研究方法和經驗，為提升我國在該領域的研究水平和國際影響力做出貢獻。首先，選擇在中國上海、深圳和香港上市的十家互聯網公司作為數據分析的來源，然后選擇這些互聯網公司2010年至2019年的最新上市數據，在此類條件下不難推斷出主要來自Wind數據庫(魏羽佳,江紫悅,2023)。按照市值超過800億歐元的公司為大型上市公司，市值低于800億歐元的公司為中小型上市公司的標準，將10家互聯網上市公司分為兩組，然后從兩組中各選出2010年至2019年股價回報率最好的5家公司，得出表4-1所示的樣本公司。表4-1互聯網上市公司樣本企業名稱（大型）企業名稱（中小型）小米公司寶通科技華為同花順阿里巴巴浙數文化騰訊金科文化京東中科金財參數設定（1）無風險利率一般來說，無風險利率是根據中國債券價值中心發行的一年期政府債券的到期收益率來確定。在許多文獻的研究中，根據現有的結果分析可以得出如下結論大多數研究者使用中國人民銀行的年度定期存款利率和國家的短期政府債券利率作為無風險利率。例如，2018年，中國人民銀行對一年期定期存款利率進行了五次調整，3月1日為259%，5月11日為225%，6月28日為2%，8月26日為1.75%，10月24日為1.5%，盡管四大銀行的基準利率與中國人民銀行相同，其他銀行和金融機構以該利率為基準，有波動。.波動，而短期政府債券的收益率則大致穩定(陶文博,章雅楠,2020)。從上可以可以看出該方案相比于其他方案具有更好的性價比，同時在靈活性和可擴展性方面也表現出色。這意味著它可以輕松適應不斷變化的市場需求和技術進步，為企業提供持續的競爭優勢。（2）股票價值在確定上市公司股權的市場價值時，即由于中國A股市場的特殊性，即存在分裂的股東結構（上市公司的一部分股份參與流通，另一部分不參與流通），按照這狀況來進行使用非流通股數量和每股凈資產得出的KMV模型估計的公司資產市場價值存在差異。每股資產凈值來自示范公司有關年份的年度賬目(陸承言,高詩雅,2021)。有價證券的價值是有價證券的數量和參考日的收盤價的結果，如果參考日是在每年的年底：企業股權的市場價值=流通股數量*參考日證券交易所的收盤價+非流通股數量*每股凈資產。（3）股票市場價值的波動率結合目前中國證券金融市場的發展情況，使用動態模型計算上市公司的股票價值波動率會導致較大的誤差，所以在論文中選擇了靜態模型來尋找股票的波動率。假設上市公司的股票價格遵循對數正態分布，這種方法中的股票收益率由以下公式表示(嚴澤坤,方慧玲,2019)：u其中ui表示每日股票收益率，表示第i天的股票收盤價，s?其中?e表示股票收益率的日波動率，u?其中?E表示股票收益的年度波動率，M表示一年中的實際交易日數（250天）。股票收益的年度波動率可以在EXCEL中用上述三個公式計算出來。在此情境的作用下然后可以通過上述方式得到本研究中的10家互聯網上市公司的股票價格在2010-2019年的市值波動率，如表4-2所示(施銘揚,蘇雅雯,2022)表4-210家互聯網上市公司2010年-2019年的股價市值波動率企業名稱2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年小米公司0.37410.28740.27410.42160.65140.34150.38410.42150.64510.4123華為0.55140.41250.34710.41720.31450.33410.21470.24710.41230.3412阿里巴巴0.41230.34150.57120.54120.54870.71420.478120.39870.31450.3341騰訊0.41240.41230.41230.41230.54120.45120.41230.24570.54870.7142京東0.51230.35460.44120.54120.42310.32140.41780.45890.54120.4512寶通科技0.41570.47810.35640.32410.35410.56410.35410.45620.44120.5412同花順0.35410.40990.24510.42310.45870.52170.41780.36540.35640.3241浙數文化0.41520.33640.53210.47810.38740.47120.41230.25420.24510.4231金科文化0.47120.45310.41230.38910.41230.54230.78410.33240.53210.4781中科金財0.37450.47120.23450.32870.47810.41230.48910.54780.47120.4123（4）違約點修正按照這種局勢發展由于A股互聯網上市公司的違約數據樣本較少，無法利用歷史違約數據確定研究的違約組和非違約組，因此本文采用OLS（普通最小二乘法）線性回歸，以張翀宇（2018）的違約點設置重現A股互聯網上市公司的違約點，因此樣本量共為10家企業(夏子淳,馬欣妍,2023)。對樣本中的10個數據進行了普通最小二乘法估計，其回歸模型如下：Y=α+β其中，Y為上市公司的總資產，X1為上市公司的長期負債（長期負債），X表4-3回歸結果回歸系數標準差t值P值X11.200410.14782417.40.000X21.425410.145789112.170.000常數項34781.1134145.131.020.341N51R0.9571調整R0.9145F統計量278.64整體P值0.000回歸結果顯示，解釋變量x1和x2的回歸系數的P值都小于0.01，這意味著它們在1%的水平上都是顯著的，而且回歸整體的P值也小于0.01，這意味著回歸方程整體上是高度顯著的。實證結果及分析度量結果在完成回歸分析后，將樣本數據代入KMV模型進行計算，然后應用MATLAB軟件測算2010-2019年十家上市互聯網公司的信用違約風險概率，可以得到違約距離和預期違約率的結果，如表4-4和表4-2所示。表4-4樣本公司2010-2019年違約距離企業名稱2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年小米公司1.37411.28742.27413.42163.65142.34152.38412.72152.64511.4123華為2.55141.41252.34711.41721.31452.33411.21471.24712.41233.3412阿里巴巴1.41230.94151.57120.94122.54872.71423.47813.39873.31452.3341騰訊1.41242.41232.41231.41231.54122.45123.41231.24571.54872.7142京東1.51232.35461.44121.54121.42311.32141.41781.45892.54122.4512寶通科技1.41572.47811.35641.32413.35411.56413.35411.45622.44121.5412同花順1.35412.40993.24511.42311.45871.52173.41781.36542.35641.3241浙數文化1.41522.33643.53212.47812.38741.47123.41232.25423.24511.4231金科文化1.47122.45313.41231.38912.41232.54232.78413.33243.53212.4781中科金財1.37452.47122.23453.32873.47811.41233.48911.54781.47120.4123表4-5樣本公司2010-2019年預期違約率企業名稱2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年小米公司0.01410.28740.27410.54120.42310.32140.52170.41780.36540.3564華為0.04140.41250.34710.32410.35410.56410.47120.41230.25420.2451阿里巴巴0.01230.94150.57120.42310.45870.52170.54230.78410.33240.0321騰訊0.01240.41230.41230.41231.54122.45120.52170.41780.36540.0004京東0.01230.05460.44120.54120.42310.32140.41780.45890.54120.4512寶通科技0.01570.47810.35640.32410.35410.56410.35410.45620.44120.0412同花順0.05410.40990.24510.42310.45870.52170.41780.36540.35640.3041浙數文化0.01520.33640.53210.47810.38740.47120.41230.25420.24510.2031金科文化0.07120.45310.41230.38910.41230.54230.78410.33240.53210.0081中科金財0.07450.47120.23450.32870.47810.41230.48910.54780.47120.0023從理論上講，互聯網上市企業的標準差與結果之間存在正相關關系。也就是說，如果一家在互聯網上市的公司表現良好，鑒于這種情況的存在標準差會更大，違約的概率會更高(駱家輝,溫婉瑩,2020)。從商業銀行的角度來看，上市的互聯網公司在向商業銀行申請貸款時，應繼續通過衡量信貸承諾的預期違約率來決定是否接受貸款，以降低商業銀行的信用風險。結果分析在本文中，10家上市的互聯網公司被分為兩類，大型和小型。大型上市互聯網公司的標準差詳見圖4-1，中型上市互聯網公司的標準差詳見圖4-2。圖4-1大型互聯網上市企業違約距離具體情況圖4-2中小型互聯網上市企業違約距離具體情況在2010-2012年期間，上市互聯網公司的違約距離為1.互聯網公司在這一時期面臨著違約。如果商業銀行不監測現有發展貸款的流動和使用情況，在這一局勢下信貸損失可能在后期發生。相反，可以注意到在同一時期，有五家中小型互聯網公司的股票違約(鄭博文,馮曉萱,2020)。這意味著在互聯網上上市的中小企業比在互聯網上上市的大公司有稍好的信用評級。經過深入研究現狀，并結合現有資源與技術，這一優化設計得以完成。相比舊有模式，此模式在幾個關鍵點上體現出巨大優勢。首要的是，借助更新穎的設計概念，它不僅提升了工作效率，而且減少了錯誤發生，極大地增強了項目實施的可能性。其次，考慮到成本效果，新的規劃削減了執行與維護開支，防止了資源的浪費，促進了經濟效益的增長。與此同時，這種改進也強化了系統的整合力和擴展潛力，便于應對未來的變革與發展需求。從2017年到2019年，考慮到上述兩個數據，在此狀態下標準距離比上期有所上升，表明無論是大中型互聯網上市公司，假設大中型上市互聯網公司的信用狀況發生了變化，其信用風險都比前一時期低(黃睿哲,曹夢琪,2021)。然而從2016-2019年可以看出，大型上市互聯網公司中，小米、騰訊、阿里巴巴接近違約門檻，未來違約風險較高，而中小型上市互聯網公司由于支付距離越來越短，違約風險也很高。通過結果可以看出，小米公司小米在2016年之后的預期支付距離接近違約門檻，因此小米在未來很可能會有違約風險，通過這些細節可以看出小米公司整體信用風險目前來看還是較大，需要在將來對此進行大力防控(楊子淳,許婉婷,2019)。結論與建議結論本文選取2010-2019年的互聯網上市公司作為研究對象，在對修正的KMV模型參數進行線性回歸擬合的基礎上，利用KMV模型完成對10家代表性互聯網上市公司的信用風險分析，得出預期違約距離和預期違約率(徐銘杰,郭靜宜,2022)。結果顯示，大型互聯網上市企業的違約風險高于中小型互聯網上市企業，通過這點可以看出而預期違約風險則低于中小型互聯網上市企業。最后，根據研究結果得出結論，大型上市互聯網公司的平均違約距離為2.07，中小型上市互聯網公司的平均違約距離為1.97，說明大型上市互聯網公司的違約可能性小于中小型上市互聯網公司。這有幾個具體原因(宋豪,蔣欣妍,2023)。本設計在優化時特別注重了財務可行性和方案的可擴展性，從而相較于最初的構思，在幾個關鍵點上做出了調整。首要的是，通過削減不必要的操作環節、采用性價比更高的選項，有效地控制了總成本，讓方案變得更加經濟。另外，為了加強其廣泛應用的可能性，在設計中充分考慮了跨地區的適應性，保證此方案能夠在不同條件下順利執行，易于其他組織或個人采納。首先，在政府層面，銀監會2020年的"三條紅線"政策與以往政策一致，與2020年底出臺的銀行基礎資產貸款"兩條紅線"相對應，在此類條件下不難推斷出再次強調嚴格的需求和市場供給控制。早在2016年，銀監會就根據國務院的指示對信貸政策進行了差異化調整，許多商業銀行已經暫停之前的優惠貸款利率(胡景云,秦雪晴,2020)。因此，在2016-2019年期間，上述有經驗的互聯網公司個別出現信用違約門檻，根據現有的結果分析可以得出如下結論但大型互聯網公司的整體違約率高于中小型互聯網公司，未來有必要加強對信用評估的監管。在公司層面，從目前互聯網公司的運營環境來看，由于嚴格的監管環境，融資主要是內部和外部。當國家政策被調整或銷售受阻時，就會出現資金短缺的情況(羅嘉誠,程思琪,2021)。同時，低水平的內部資金不允許充分使用杠桿，按照這狀況來進行較高的資產使用成本可能會降低利潤。文中引用了一些現有的理論基礎來構造計算模式，并做出相應調整以增加其實用性和易用性。經過對現有計劃的全面審查和分析，清除了其中過于復雜且非必要的步驟，改進了流程結構，產生了一個更加簡明有效的計算模型。這不僅節省了資源使用，也減少了處理時間，使得該方案既保持了原有的效率，又方便實施和傳播，設立了多種驗證和品質監控手段。因此，增加融資渠道和改善融資結構已成為互聯網公司的一個未解決的問題。在商業銀行層面，互聯網公司的債務有望在2021年慢慢減少，慢慢降低行業風險，但需要謹慎防止債務清洗(朱啟瑞,梁依諾,2019)。近年來，由于互聯網政策的持續收緊，互聯網公司的債務水平穩步下降。2020年，前50家互聯網公司的資產負債率為81.2%，預付74.9%后，凈資產負債率為89.2%。在三條紅線政策的壓力下，商業壁壘，特別是凈負債，可能會迅速減少。然而，在此情境的作用下這并不一定是互聯網企業債務風險的降低，而是金融振興的結果，所以商業銀行仍然需要提高其信用評估標準和程序。建議政府層面隨著金融的發展，數字金融和民間信貸機構的出現，互聯網企業和金融機構的結合已經成為金融發展的未來趨勢。然而，可能會出現一些問題：例如，互聯網公司可能通過金融機構建立信任橋梁，從金融機構引進人才，對金融機構的了解，復雜的法規或雙方的融資意愿，工業和金融的結合，按照這種局勢發展信貸是現成的(謝秉澤,潘美琳,2022)。使用相互關聯的交易和公司的盲目擴張等問題導致了風險的暴露，破壞了社會穩定。因此，政府應與時俱進，加強對監管體系的完善和發展。企業層面在互聯網的融資來源方面，除了自籌資金和預付款外，銀行貸款是互聯網企業最重要的融資來源。它的融資渠道是獨一無二的。互聯網企業應拓展融資渠道，積極選擇低成本的融資方式(韓旭東,牛紫悅,2023)。讓銀行成為獨特的融資渠道，擴大多元化的實體和融資組合，可以幫助互聯網企業提高融資能力，鑒于這種情況的存在增強核心競爭力，簡化社區資源和融資配置，提高盈利能力，從而提高財務清償能力，降低信貸風險。互聯網資產證券化是指互聯網資金以各種方式進行再投資的過程，其形式包括互聯網投資基金的證券化和互聯網抵押資產的證券化(董明軒,葉芷昕,2020)。(陸承言,高詩雅,2021)互聯網抵押貸款資產的證券化不僅提高了銀行的資本充足率，而且將風險轉移到證券市場，在這一局勢下從而在一定程度上增加了商業銀行信貸資產的流動性，使互聯網公司擴大了融資渠道。降低企業的融資成本，最終有利于互聯網行業的發展。小米可以從以下幾個方面進行改進：(1)小米需要加強對員工的風險意識培訓。目前，中國經濟處于穩定健康的增長狀態，宏觀上實行穩健的貨幣政策和積極的財政政策，利率處于較低水平，稅制改革和營改增等措施大大促進了企業的投資和建設。為避免外界環境對實驗結論產生不利影響，本文在整個策劃和操作流程中實施了若干措施以保障信息的正確無誤以及計劃的堅韌性。開始時詳盡研究了所有可能左右執行效果的外部因子，于是在設計過程中采用了環境響應分析法，通過構建各種環境模型預測它們對結果的影響，并依此調整設計元素，增強方案的適配能力和抗風險能力，確保其能在環境改變時維持效能和關聯性。鑒于此，小米公司需要提高員工的風險意識(傅晨皓,康若曦,2021)：在放貸前，員工需要對客戶的資質和信用質量進行全面審查，對于已經發放的貸款，員工也需要提高防范信用風險的能力，于這種情景里監督資金的使用，防止違規操作，確保小米公司的資金安全，盡可能避免因公司的信用風險造成銀行損失。由于公司信貸風險造成的損失(鐘翰林,苗心語,2019)。另外，在此狀態下對于產能過剩、面臨轉型的行業，(陶文博,章雅楠,2020)信貸風險相對較高，職工需要提高這方面的認識，所以要降低貸款額度，而相對來說，在信貸風險較低的前提下，可以讓更多的資金流入國家支持的行業或三小企業。(2)小米引入了專門的人員進行風險管理。小米在信用風險管理方面需要更專業的支持。一方面，小米公司應加大對內部員工的培訓力度，把他們送到職業學校和學院培養專業人才，同時小米公司可以從外部招聘相應的、專業的全職員工(姜柏成,盧可昕,2022)；另一方面，小米公司可以邀請國外知名銀行入股，通過這些細節可以看出通過兩家銀行的合作，(魏羽佳,江紫悅,2023)從國外銀行引進專業人才為小米公司工作。通過這兩方面的結合，小米的信用風險管理人才將得到提升，這將提高小米的風險管理水平，降低小米發生信用風險的風險，提高小米的信用度。商業銀行層面商業銀行應推動建立征信體系，嚴格審查開發貸款的使用，建立健全信用評級機制，客觀準確地評價網商和集市的誠信度。此外，商業銀行應完善開發商信貸資金的監管體系，提高開發商的違約成本。通過這點可以看出應特別注意在信息不對稱和金融危機背景下的道德風險，使商業銀行注意信貸資源的使用細節和投資回報(顧澤昊,董婉清,2022)。加強貸后管理，及時評估還款風險。在向網絡企業貸款的情況下，商業銀行也應該進行動態監測，避免網絡企業的道德風險，并在資金使用上做出一些改變。此外，對項目進展的及時監測可以提高監測風險的能力。參考文獻[1]馮珊珊,李永梅.區塊鏈技術在供應鏈金融信用風險管理中的應用研究[J].征信,2022,40(02):59-65.[2]黃煒杰,趙雪琪.基于跳躍-擴散KMV模型的上市公司信用風險評估[J].技術經濟,2022,41(01):160-168.[3]魏睿琪,劉曉宇.基于KMV模型的恒大集團的信用風險評估研究[J].吉林金融研究,2023(11):9-12.[4]韓磊陽,王悅晨.互聯網金融服務的盈利模式演化及實現路徑研究——以京東供應鏈金融為例[J].管理評論,2019,31(08):277-294.DOI:10.14120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