投融资平台融资风险论文范文

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1结合Copula函数的多维融资风险度量

一维融资风险，指的是单笔融资（贷款、债券等形式）发生信用违约导致无法偿还的可能性。对于地方政府投融资平台而言，融资平台企业信用状况的变化对信用风险的影响是通过违约率的变化而被度量的，而违约率的获得主要有两种方式：直接使用违约率模型（如KMV模型）进行计算，或者通过信用评级（如CreditMetrics模型）来确定。虽然违约率模型直接便捷，但由于数据原因仅适用上市公司，因此通过CreditMetrics模型计算信用级别变化进而度量风险是更为可行的方法。CreditMetrics模型基于受评价对象的信用级别转移概率矩阵计算信贷组合在未来的价值变化的远期分布，从而实现对信用风险的度量［6］。在实际运营当中，政府投融资平台的融资手段是多元的、融资数量是庞大的，商业银行贷款、政策性银行贷款、债券融资、信托融资等多种融资方式并存。在多种融资手段和多笔融资交织的情况下，不同笔融资之间及其对总体资产造成影响的相关性和非对称性增加了风险度量的复杂性，而Copula函数是描述和解决非线性、非对称问题的良好工具［7］，可以较好地解决这一问题。借助Copula函数连接各单个融资资产的边际分布后得到结构资产的联合分布，再根据联合分布函数求出多维融资资产的VaR值，可以计算得出多维融资资产的风险状况。结合Copula函数对多笔融资进行风险度量的基本过程如下。第一，构建信用曲线。信用曲线（CreditCurve），指的是信用资产在不同时间点的违约概率密度，通过信用曲线可以计算出不同资产的违约相关性。理论分析角度而言，信用曲线是危险率函数（HazardRateFunction）的曲线。信用曲线的获得方式可被归纳为三种：①基于评级机构的历史数据而获得。通过历史数据计算任何信用级别的资产在过去时间的违约概率，再通过其与每年的条件违约概率之间的函数关系，递归推导出每年的条件违约概率。②基于现有市场信息获得。从现有的市场信息中获得公司一系列不同期限资产（尤其是债券）的到期收益率，并将它与国债的到期收益率作比较，获得收益率价差曲线（YieldSpreadCarne），然后假设一个外生的恢复率（RecoveryRate）就可以推算出信用曲线。③基于Black-Scholes期权定价思想和模型而计算获得。可以将融资资产视为一项期权，以此为基本架构，能够计算融资资产在未来期限内的违约概率。第二，选择合适的Copula函数。Copula理论最早由Sklar在1959年提出，其认为可以将任意一个n维联合累积分布函数分解为n个边缘累积分布和一个Copula函数。边缘分布描述的是变量的分布，Copula函数描述的是变量之间的相关性。也就是说，Copula函数实际上是一类将变量联合累积分布函数同变量边缘累积分布函数连接起来的函数，因此也被称为“连接函数”。在著名的Sklar定理中，令F为一个n维变量的联合累积分布函数。

2实证研究

不同地域的经济发展水平差异，意味着不同地域基础设施建设水平在一定程度的不同，因此地方政府投融资平台所承担的项目性质、项目收益状况、当地政府财政状况也都存在一定的地域差异性，这可能会导致不同经济地理区域平台公司在融资风险方面存在差异。为了检验这种差异性，同时为了检验所建模型的有效性，本文拟在湖南省每个区域都选取1家最具典型代表的平台公司为对象进行实证研究。考虑到公司所在地址、注册资本、投融资历史等因素，本文分别选择湘北地区的长沙市GXKG集团、湘南地区的郴州市CJT公司和湘西地区的张家界市JFT集团三家在各自所属地域占据相近地位的平台公司作为实证样本。

2.1长沙市GXKG集团的融资风险测度长沙市GXKG集团总资产225亿元，下辖9个控股子公司，履行高新区公共基础设施建设、国有投融资和国有资产经营三大主体职能，在工业地产、商业地产、公用事业和高新产业等领域卓有建树，为长沙提升发展品位、领跑两型建设充当开路先锋，提供长效保障。①一维融资风险度量。长沙市GXKG集团在2011年发行了一笔总额为10亿元的债券（记为债券A1），募集资金的用途主要用于长沙市某经济技术开发区的土地资源储备、整理和开发。当前这些项目当中的一部分已经建设完毕。债券存续期为2011年8月1日—2017年7月31日，债券信用等级为AA级，发行人主体信用等级为AA级，固定利率债券的票面利率为5.50%。依据所建立的CreditMetrics模型，首先依据表1确定债券A1的信用转移概率矩阵。然后，如果用R代表债券的固定利息率、F代表债券募资总额、ri代表第i年的无风险利率、si代表债券第i年的违约风险升水（即信用风险价差，可通过公司债券收益率和国债收益率曲线获得），那么债券在n年之后的现值计算为。截至当前债券A1还有4年的期限，息票率是5.50%，那么，100万面值的债券在跃迁至AAA信用等级后的现值计算为V(AAA)=100*(1+5.50%+5.5%/1.039826+5.5%/1.0410202+5.5%/1.0413913)=120.7344万元，同理计算出停留在AA级、降至A、BBB、BB、B、CCC级别后的现值分别为120.6942万元、120.6162万元、120.4528万元、119.9157万元、119.4032万元和118.3509万元。由此，结合债券等级转移的概率，得出该债券在未来的价值及其变动的分布情况见表1。表1所得的计算结果显示：100万面值的该债券在8.84%的概率下的远期价值为120.7344万元，在6.23%的概率下的远期价值为120.6162万元，在0.02%的概率下的远期价值为118.3509万元，那么根据线性插值法，可以得出在5%的概率下，该债券的远期价值为120.5958万元，也就是在险价值VaR为9879元；在1%的概率下，该债券的远期价值为120.4733万元，也就是在险价值为2209元，风险程度较低。②多维融资风险的度量。在发行了债券A1之后，长沙市GXKG集团于2012年再次发行了总额为5亿元的债券（记为A2）用于相关配套设施的建设，债券存续期为2012年8月1日—2017年7月31日，债券信用等级为A级，发行人主体信用等级为AA级，固定利率债券的票面利率为6.20%。以下基于所构建的CreditMetrics-Copula函数模型测度两支债券的联合风险状况。首先，同样的方法将债券A2在未来的价值及其变动的分布情况计算出来，见表2，并绘制两只债券的信用曲线。严格意义上，债券等级处于D级才真正意味着彻底违约，但是前文计算得到彻底降为D级的可能性是0，即使降为CCC级的概率也只有0.02%。基于此，本文将债券的信用等级降低2个级别视为较大的违约事件（危险事件），那么债券A1发生较大违约的概率为0.51%，债券A2发生较大违约的概率为0.59%，则两只债券从此时到t时刻发生较大违约的概率分别计算。

2.2郴州市CJT公司的融资风险测度郴州市CJT公司成立于2008年10月，下辖4个子公司，公司的经营范围包括城市基础设施建设项目投资、融资及其相关的配套服务、农林水项目投资开发建设及相关的配套服务、房地产开发经营、土地一级开发及整理等。2010年该公司为了郴州市某发电厂建设重点项目，发行了一笔总额为20亿元的公司债券（记为B1），债券存续期为7年，票面年利率为7.10%，发行人长期主体信用等级为A，本期债券的信用等级为AAA。2012年，该公司又发行了一笔公司债券（记为B2），总额为16亿元，债券存续期为7年，票面年利率为7.34%，发行人主体长期信用等级为AA，本期债券信用等级为AA。篇幅所限，对此二家平台公司本文只测度其二维融资风险。如前计算，首先计算债券B1和债券B2的违约概率分布状况和在险价值，进而得出其远期分布情况，见表3和表4。由此可以计算得出每一支债券从此时到t时刻发生较大违约的概率，进而基于二元正态Copula函数，计算出郴州CJT公司的债券组合在任意时刻的违约概率分布，如图2。

2.3张家界市JFT集团的融资风险测度张家界市JFT集团是直属张家界市政府领导的国有独资企业，主要负责张家界城市和交通基础设施建设的融资投资管理并发展自营项目，有10个二级公司，涉及交通运输、环保、旅游、城市建设等行业。张家界市JFT集团于2012年发行了一笔总额为8亿元的公司债券（记为C1）以建设某条辖区内的高等级公路改造项目，债券存续期为7年，票面年利率为7.40%，发行人的长期主体信用等级为A，本期债券的信用等级为A。2013年，张家界市JFT集团再次发行了一笔公司债券（记为C2），总额为8亿元，存续期为7年，票面年利率为7.05%，发行人的长期主体信用等级为AA，本期债券的信用等级为AAA。同样地，首先计算债券C1和债券C2的违约概率分布状况和在险价值，进而得出其远期分布情况，见表5和表6。由此可以计算得出每一支债券从此时到t时刻发生较大违约的概率，进而基于二元正态Copula函数，计算出张家界市JFT集团的债券组合在任意时刻的违约概率分布，如图3。

2.4差异性比较与分析实证结果显示三家不同区域的平台公司所面临的融资风险状况是不同的，就相同时点上发生风险的概率数值而言，位于湘北的长沙市GXKG集团面临的融资风险最高，张家界市JFT集团的融资风险则要复杂于郴州市CJT公司。虽然三家样本公司不能完全代表湖南省三大经济区划内所有平台公司的情形，但由于该三家公司在各自所属地域区划下都属于注册资本规模和经营状况比较领先的平台公司，在其所属地域区划内处于相近的地位，因此它们之间的差异性可以从一定程度上反映出不同经济地理区域的平台公司经营和风险差异。表面上，不同区域平台公司融资风险的差异源于所发行债券的信用评级差异、发行利率差异和期限结构差异，然而笔者认为，这种差异性更深层次的原因在于不同地区经济发展水平的差异及由其所导致的平台公司投资项目的性质差异，这包括投资项目的种类、投资项目的成本回收及盈利能力、投资项目的政府补贴状况等。具体而言：以长沙市为代表的湘北地区整体上经济发展水平较高，基础设施较完备，所以注册资金规模比较大的平台公司不再过多承接基础设施项目转而投向如本例中的土地整理和开发项目，然而此类项目投资期限一般较长，加之在国内房地产市场前景未明的现实情况下，这些项目的未来收益具有较大的不确定性，反映在平台公司融资上就是信用评级较低、融资成本较高，进而反映为平台公司该项目的融资风险比其他公司项目的融资风险要大；以张家界为代表的湘西地区由于自然地理、历史文化等原因，导致经济发展水平落后，基础设施极不完善，建设和完善当地的基础设施建设成为当地政府的重要任务，由此平台公司承担的更多的是公益性或准经营性的基础设施项目，如本例中的高级别公路建设项目等，这些项目由于其公益性和福利性特征导致其很难有较为稳定的现金流收入，这就会对所融资金的偿还能力造成较为显著的影响，反映为融资风险较高；以郴州为代表的湘南地区经济发展水平和基础设施完备程度介于二者中间，平台公司因而承担较多的经营性基础设施项目，如本例中的发电厂等，这些项目一般具有稳定且可观的现金流收入，再加上政府的适度财政补贴，因此其偿债能力有较为稳定的保证，直接反映为该地域平台公司的融资风险程度最低。

3结论与建议

基于微观视角，政府投融资平台公司的融资风险主要表现为资金违约的信用风险，本文主要研究了地方政府投融资平台在进行多笔融资时的融资风险度量问题。基于CreditMetrics信用风险度量模型，考虑多笔融资间的非线性关系，使用Copula函数来刻画其关联关系，建立了政府投融资平台多维融资风险度量模型。基于湖南省经济发展水平的地理差异性，本文选择分别位于湘北、湘南和湘西的三家平台公司为样本，实证测度和比较了此三家不同地域的平台公司的融资风险状况，并深入分析认为不同地域平台公司融资风险差异的根源在于不同地区经济发展水平的差异及其所导致的平台公司投资项目的性质差异。基于本文的研究结果，笔者认为要有效降低地方政府投融资平台公司的融资风险，一是平台公司要完善治理结构、实现市场化商业化运作，要更多地承担有稳定经营性收入的、依靠自身收益能偿还债务的公益性项目或经营性的非公益项目，这也是符合《关于加强地方政府融资平台公司管理有关问题的通知》文件精神的；二是要提高平台公司的市场直接融资能力和水平，应当更多地尝试在资本市场上进行股权类融资和公私合营融资，以有效分担风险；三是要建立好政府与平台公司之间的合理的契约关系，政府要合理解决平台公司承建的基础设施的赎回问题，同时也要杜绝平台公司的财务风险向地方政府财政风险传递和转移。

作者：胡振华胡亚明单位：中南大学商学院