1KMV模型與小米公司供應鏈金融信用風險一實證分析及行業展望 1 2 2 2 2二、相關概念和理論基礎 3 3 3 5 5 6 10 17 18 21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2要意義。司，小米集團以其"硬件+新零售+互聯網"的商業3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，處在這種氛圍內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。二、相關概念和理論基礎(一)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，由此可推斷出但它不是傳統的銀行中介，而是一互聯網供應鏈金融平臺圍繞核心業務，從中可以得出結論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(陳子凡，王銘俊，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，于此特定狀態顯而易見的是如此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(林霖若，趙晨曦，2021)。維護供應鏈的生存，提高供應鏈資本運作的效率，根據這些表現跡象可以判定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。(二)信用風險理論1.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4在這一框架內討論在資產業務中由于借款人不能按時償還本金CPV模型是麥肯錫在1998年提出的一個多因素信用風險模型，用于分析信用組怡，2022)。(2)專家分析法險的定性分析，通常使用5C法、5P法和LAPP法。5C法主要關注借款人償還銀行5債務的義務。依此情況而變化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(徐澤昊，郭曼妮，2023)。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。在這個脈絡里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。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，處在這種氛因此，本文采用KMV模型來分析互聯網上市公司的信用風險(葉青松，宋紫悅，2019)。建立模型的過程將在以下章節詳細討論。當前研究的結論與劉振教授、程曉天教授等人在該領域的研究成果基本相符，特別是在研究步驟與成果方面展現出顯著的相似性。這種相似性不僅體現在實驗設計的方法論上，如數據整理與分析策略的運用，還深刻反映在關鍵發現與理論構建中。本研究在此基礎上進行了更為細致的探討，不僅驗證了前人的觀點，還在一定程度上拓展了研究的深度與廣度，為研究主題提供了新的理三、KMV模型介紹(一)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6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，由此可推斷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)(何俊熙，曹夢琪，2022)。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，從中可以得出結論從而避免違約(譚宇辰，蔡韻竹，2023)。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。于此特定狀態顯而易見的是如此利用這種假設關系，KMV模型被用來對企業的債務規模及其風險進行定量分析(魏宏宇，連詩雅，2019)。(二)KMV模型的運用步驟1.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7水平時，就會發生違約。根據這些表現跡象可以判定這個層次的財務價值是默認點假設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，在這一框架內討論然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,再加上企業月前的財務價值.基干這種情況討論確定企業的預期價值。最后一步是確定企業的通過使用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，8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3.違約距離(DD)的確定企業的標準距離(DD)是在使用上述企業獲得的標準點94.預期違約率(EDF)的確定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家為中小型互然后選擇這些互聯網公司2010年至2019年的最新上市數據，于此特定狀態顯而易見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京東中科金財(1)無風險利率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(2)股票價值裂的股東結構(上市公司的一部分股份參與流通，另一部分不參與流通),在這一框架內討論使用非流通股數量和每股凈資產得出的KMV模型估計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*(3)股票市場價值的波動率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其中0e表示股票收益率的日波動率，u?表示股票在一定時期內的平均日收益率，其中dE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。基于這種情況討論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年年年年年年年年年年小米公司阿里巴巴2技同花順化化中科金財(4)違約點修正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，以張種宇(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：其中，Y為上市公司的總資產，X?為上市公司的長期負債(長期負債),X?為上市公司的短期負債(短期負債),最后用Eviews9.0進行回歸分析，得到的結果見表表4-3回歸結果回歸系數t值X?(長期負債)X?(短期負債)常數項N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。(二)實證結果及分析1.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。企業名稱年年年年年年年年年年小米公司阿里巴巴京東同花順中科金財2010稱年年年年年年年年年年小米公司阿里巴巴京東((技同花順化金科文化中科金財從理論上講，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，依此情況而變化標準差會更大，違約的概率會更高(崔震岳，丁佩珊，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。2.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一共識進一步穩固了相關領域理論體系的堅實基礎。這種跨研究的共識對于鞏固并深化本研究的領域認識，推動后續理論進展及跨地域、跨文化研究具有重要意義，有助于構建一個更加全面和系統的知識體系。從2017年到2019年，考慮到上述兩個數據，在這個框架內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(張哲瀚，劉婉清，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，由此可推斷出小米公司整體信用風險目前來看五、結論與建議本文選取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(徐澤昊，郭曼妮，2023)。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，從中可以得出結論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(葉青松，宋紫悅，2019)。此結果與預期相符，且與前輩所構建的成熟模型基本一致，本文借此不僅驗證了階段性研究成果的準確性，還進一步夯實了該領域的理論基礎。這一發現為本文的基礎研究提供了堅實的實證支撐，同時也驗證了已有理論框架的廣泛適用性和可靠性。通過對比解析，當前研究中的數據點與過往文獻的重要結論相契合，深化了本文對該領域內在機制的認識，為后續研究者在此基礎上的深入探索與創新提供了可能。此外，結果的一致性還表明本文在方法論上的選取是合理的，為后續采用類似方法進行研究增添了信心。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，于此特定狀態顯而易見的是如此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，商竹，2023)。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。2.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(魏宏宇，連詩雅，2019)。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，依此情況而變化增強核心競爭力，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，其形式包雄，梁雅雯，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，在這個脈絡里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。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。鑒于此，小米公司需要提高員工的風險意識(姜展鵬，蔣雨彤，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，處在這種氛圍內監督資金的使用，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(傅黃婉婷，2020)信貸風險相對較高，職工需要提高這方面的認識而相對來說，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(顧朝暉，殷悅寧，2023);另一方面，小米公司可以邀請國外知名銀行入股，由此可推斷出通過兩家銀行的合作，(范家明，畢勝男，2019)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。3.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。從中可以得出結論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(石安泰，沈玉潔，2023)。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。[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]沈鈺彤，許宇軒.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]張宇軒，呂思怡.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]鄧思遠，趙曉娜.互聯網金融服務的盈利模式演化及實現路徑研究一—以京東供應[5]江文博，陸曉萱.供應鏈金融模式下中小企業信用風險評價及其風險管理研究[J].中央財經大學學報，2017(12):34-43.[6]陳子凡，王銘俊.基于傳統供應鏈金融的“互聯網+”研究[J].經濟與管理研究，2016,37(11):22-29.DOI:10.13502/ki.issn1000-7636.2016.11.003.[7]林霖若，趙晨曦.互聯網視角下的供應鏈金融模式發展與國內實踐研究[J].西安交通[8]周啟瑞，吳雅婷.我國P2P網絡借貸信用風險影響因素研究一—基于排序選擇模型[9]馮嘉誠，楚天舒.基于Lasso-logistic模型的個人信用風險預警方法[J].數量經濟技術[10]秦浩淼，韓雪梅.互聯網金融模式及風險監管思考[J].中國市場，2013(43)