《表1 路桥类上市公司违约距离计算表》

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《基于KMV模型的地方融资平台债务风险探究——以路桥类上市公司为例》

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注：数据来源于wind金融数据库、巨潮资讯网

通过Excel对12家路桥类上市公司2019年财务数据及股价变动整理，计算出各公司股权年波动率，通过MATHCAD数学软件对资产价值波动率和违约距离进行迭代计算，最终测算出12家路桥类上市公司资产波动率和违约距离数值如表1所示。当违约点DP=STD+0.5LTD，违约距离的均值为5.98，低于均值的公司有7家；当违约点DP=STD+0.75LTD，违约距离的均值为4.90，低于均值的公司有8家，说明有66.67%公司违约风险高于行业水平。其中五洲交通违约风险最高，影响其违约距离较小的原因主要有：股价偏低、股价波动较大、资产负债率较高等。招商公路的违约风险最低，一方面由于企业盈利能力较好，另一方面资产价值的波动较小，且资产负债率维持在较低的水平。由于考虑到财务数据的易获取性，本文主要计算路桥类上市公司的违约距离，针对非上市公司未做出对应测算，但考虑到地方政府主要将其拥有的优质资产打包上市，地方融资平台中更多的是非上市公司，该部分公司相比于上市公司，存在盈利能力不足、对地方财政具有一定的依赖性，因此，地方融资平台中非上市公司的债务风险将会更大，应引起各地的密切关注。