【基于KMV模型的S市地方政府債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估實(shí)證探究（論文）13000字】

[11]（Fiscalriskmatrix）。此方法將地方政府債務(wù)按照兩個(gè)維度來(lái)劃分，一個(gè)是從法律道義出發(fā)，分為直接債務(wù)和或有債務(wù)；另一個(gè)是從債務(wù)責(zé)任是否確定出發(fā)，分為顯性債務(wù)和隱性債務(wù)，總結(jié)共四類：直接顯性債務(wù)、直接隱性債務(wù)、或有顯性債務(wù)以及或有隱性債務(wù)。財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)矩陣打破了以往對(duì)財(cái)政問(wèn)題探討的思維模式（注重于現(xiàn)在與過(guò)去的比較，找出問(wèn)題并解決），而是從風(fēng)險(xiǎn)管理的角度出發(fā)，將風(fēng)險(xiǎn)和不確定性作為主導(dǎo)因素。直接顯性債務(wù)：直接顯性債務(wù)是指不論什么時(shí)候政府都無(wú)條件負(fù)有償還責(zé)任的，由法律和特定合同所規(guī)定的債務(wù)。例如地方政府的直接借款、預(yù)算法明確規(guī)定的財(cái)政支出、國(guó)債本息以及公務(wù)員的薪酬等。直接隱性債務(wù)：直接隱性債務(wù)不會(huì)反映在財(cái)政預(yù)算當(dāng)中，非法律合同的約束而是迫于社會(huì)道德準(zhǔn)則所形成的后果可以預(yù)見(jiàn)的負(fù)債。通常有城市的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、擴(kuò)大義務(wù)教育的支出、公眾社保計(jì)劃等。或有顯性債務(wù)：或有顯性債務(wù)是指政府作為最后的擔(dān)保人應(yīng)當(dāng)承擔(dān)的來(lái)自被擔(dān)保人（政策性銀行、企業(yè)等）違約所產(chǎn)生的具有不確定性與不可預(yù)見(jiàn)性的負(fù)債。例如各種金融機(jī)構(gòu)的不良資產(chǎn)、公共部門發(fā)行的債券等。政府為這些金融機(jī)構(gòu)負(fù)有兜底的責(zé)任?；蛴须[性債務(wù):或有隱性債務(wù)是指政府迫于公眾輿論的壓力而不得不承擔(dān)的債務(wù)，如若不執(zhí)行，政府可能會(huì)承擔(dān)更高的機(jī)會(huì)成本以及失去民眾的信任。例如金融機(jī)構(gòu)的不良資產(chǎn)、國(guó)企的未彌補(bǔ)損失等。2.按照政府責(zé)任形式劃分2013年審計(jì)署組織的全國(guó)政府性債務(wù)審計(jì)工作方案提出了另外一種地方政府債務(wù)的分類方法，即依據(jù)地方政府的責(zé)任形式進(jìn)行劃分，可以分為負(fù)有償還責(zé)任的地方政府債務(wù)、負(fù)有擔(dān)保責(zé)任的地方政府債務(wù)以及其他債務(wù)。負(fù)有償還責(zé)任的地方政府債務(wù)指的是地方政府、各事業(yè)單位、政府融資平臺(tái)公司等相關(guān)單位的債務(wù)需要由公共財(cái)政收入進(jìn)行償還，主要包括各種財(cái)政轉(zhuǎn)貸、以拖欠回購(gòu)等方式形成的債務(wù)、政府供銷企業(yè)政策性掛賬等。負(fù)有擔(dān)保責(zé)任的地方政府債務(wù)是指政府作為最后擔(dān)保人所形成的負(fù)有連帶賠償責(zé)任的債務(wù)。當(dāng)原先的債務(wù)人違約時(shí)，為了保證債權(quán)人的合法權(quán)益，政府作為托底的最后防線應(yīng)代替原債務(wù)人償還其債務(wù)。其他相關(guān)債務(wù)包括公益性舉借等政府不負(fù)有法律責(zé)任但負(fù)有道德義務(wù)的債務(wù)，此時(shí)政府作為一個(gè)救助者的角色對(duì)社會(huì)實(shí)行幫助，通過(guò)非財(cái)政資金進(jìn)行償還。（三）地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)由于地方債存在多種分類以及多種形式，各種債券之間若能形成一種良好的結(jié)構(gòu)期限，那么則有利于經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行；反之，如若地方政府過(guò)度舉債或者對(duì)融資資金的濫用，則會(huì)形成財(cái)政收支的不平衡、政府社會(huì)公信力的下降、融資機(jī)構(gòu)的信用缺失等不良后果，進(jìn)而影響到宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行。1.道德風(fēng)險(xiǎn)中央政府為地方政府債務(wù)的違約負(fù)有最終擔(dān)保義務(wù)，這相當(dāng)于為地方債買了一個(gè)保險(xiǎn)，當(dāng)?shù)胤秸`約時(shí)，中央政府為了償還其負(fù)債，則會(huì)用直接或間接的方式進(jìn)行貨幣的發(fā)放，但這會(huì)引起物價(jià)水平的上升、貨幣購(gòu)買力的下降，影響到宏觀經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行。因此，地方政府可能存在一定的道德風(fēng)險(xiǎn)，在有中央政府作為背后支持的情況下為了本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行過(guò)度舉債。2.償付風(fēng)險(xiǎn)地方政府真正進(jìn)行“自發(fā)自用自管”的債務(wù)發(fā)行是在2015年。剛開(kāi)始的時(shí)候，地方政府只會(huì)發(fā)行一些期限較短的債券，一般為3年期和5年期債券，近些年這些債券的陸續(xù)到期使得政府償債壓力增加，政府可以選擇償還或者選擇債券置換進(jìn)行期限的延長(zhǎng)，但這拆了東墻補(bǔ)西墻的做法并不是長(zhǎng)久之計(jì)。相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，如今一般債券的平均發(fā)行年限長(zhǎng)達(dá)14.7年，專項(xiàng)債券更是達(dá)到了15.3年之久，期限的錯(cuò)配問(wèn)題使得政府十年之后的償債壓力大幅增加。3.專項(xiàng)債券的資金管理風(fēng)險(xiǎn)政府專項(xiàng)債券是針對(duì)一些特殊投資項(xiàng)目所發(fā)行的并利用其投資收益進(jìn)行償還的債券，此種債券為收益性債券，項(xiàng)目收益率的不固定性為此種債券帶來(lái)了不小的風(fēng)險(xiǎn)。2019-2020年間，此類債券的發(fā)行總量就已經(jīng)超過(guò)五萬(wàn)億，然而關(guān)于專項(xiàng)債資金的管理只是存在一些綱領(lǐng)性的文件，并未出臺(tái)統(tǒng)一的法律監(jiān)管條例。2018年，深圳財(cái)政委員會(huì)出臺(tái)了首個(gè)專項(xiàng)債資金管理辦法，采取?？顚Ｓ谩⒓w決定的形式選擇開(kāi)戶銀行。因此，抓緊落實(shí)對(duì)于專項(xiàng)債的監(jiān)管條例與信息披露制度在當(dāng)前財(cái)稅體制改革的進(jìn)程之下顯得尤為重要。4.結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)負(fù)債的結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)指的是由于融資渠道混雜、融資期限錯(cuò)配、融資杠桿過(guò)高等風(fēng)險(xiǎn)因素引起的風(fēng)險(xiǎn)。地方政府的融資平臺(tái)多樣，不僅有銀行等金融機(jī)構(gòu)的借款，還有中央轉(zhuǎn)貸、企業(yè)債券、民間借貸等多種形式的融資。融資渠道的多樣化有利于風(fēng)險(xiǎn)的分散，但這也促進(jìn)了隱性債務(wù)和不合規(guī)擔(dān)保的發(fā)展。（四）信用風(fēng)險(xiǎn)主要測(cè)量模型信用風(fēng)險(xiǎn)存在于違約的不確定性當(dāng)中，金融與非金融機(jī)構(gòu)通常采用計(jì)提資本金這一方法來(lái)應(yīng)對(duì)違約發(fā)生后的損失，銀行在得到有關(guān)監(jiān)管部門的批準(zhǔn)之后會(huì)按照《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》中所規(guī)定的模型來(lái)計(jì)算應(yīng)計(jì)提資本金。信用風(fēng)險(xiǎn)模型主要有歷史違約率估計(jì)法、信用溢差估計(jì)法、VAR在險(xiǎn)價(jià)值估計(jì)法、多因子模型估計(jì)法等。但由于上文所解釋，我國(guó)處在財(cái)稅體制改革的轉(zhuǎn)折發(fā)展時(shí)期，地方政府債務(wù)的發(fā)展并不成熟，歷史違約數(shù)據(jù)也較難獲得，管理平臺(tái)并不成熟，以下這些違約概率估計(jì)的方法并不適用于本文對(duì)于地方政府債券的違約估計(jì)。1.信用評(píng)級(jí)法信用評(píng)級(jí)法可以分為外部評(píng)級(jí)和內(nèi)部評(píng)級(jí)兩項(xiàng)。金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行債券的發(fā)行時(shí)，穆迪、標(biāo)普、惠譽(yù)等第三方評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)會(huì)根據(jù)企業(yè)的資產(chǎn)信用狀況將其債券進(jìn)行AAA級(jí)到C級(jí)共九個(gè)級(jí)別的評(píng)級(jí)，從而量化風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。其常用的模型主要為AltmanZ評(píng)分模型，需要對(duì)留存收益資產(chǎn)比、資產(chǎn)息稅前利潤(rùn)率和總資產(chǎn)收入率等五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)代入模型進(jìn)行計(jì)算分析。然而由于外部評(píng)級(jí)往往只公布大型公司企業(yè)的結(jié)果，不能覆蓋到整個(gè)的資產(chǎn)市場(chǎng)，因此許多中小企業(yè)會(huì)根據(jù)自有模型來(lái)確定風(fēng)險(xiǎn)金的范圍，內(nèi)部評(píng)級(jí)法來(lái)估計(jì)違約率PD通常需要負(fù)債比率、速動(dòng)比率、權(quán)益負(fù)債率等財(cái)務(wù)指標(biāo)。2.歷史違約率估計(jì)法歷史違約率估計(jì)法是根據(jù)一段時(shí)間區(qū)間內(nèi)的平均累計(jì)違約率來(lái)作差形成無(wú)條件違約率，之后計(jì)算違約密度再對(duì)下一年進(jìn)行違約條件概率的計(jì)算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨債券期限的加長(zhǎng)，其違約的概率也會(huì)加大，那些信用狀況良好的債券，其出現(xiàn)問(wèn)題的可能性也會(huì)隨時(shí)間的推移而加大。3.信用溢差估計(jì)法信用溢差是指投資人因?yàn)槌袚?dān)某種信用風(fēng)險(xiǎn)而每年索取的額外回報(bào)。信用溢差的估計(jì)更加適用于債券價(jià)格近似于面值的情況，利用信用溢差和平均損失率與回收率來(lái)計(jì)算平均違約密度（風(fēng)險(xiǎn)率）。當(dāng)債券價(jià)格不接近于面值時(shí)，則需要用券息剝離的方法進(jìn)行更為精確的計(jì)算。4.Vasicek模型違約概率PD、最壞違約率WCDR（T,X）（T為時(shí)長(zhǎng)區(qū)間，X為置信區(qū)間）以及信用相關(guān)性的參數(shù)ρ這三個(gè)變量組成了Vasicek模型。其中，對(duì)于ρ值的估計(jì)，應(yīng)該大致等于兩家公司ROA的相關(guān)性，因此，股票作為一種金融資產(chǎn)，可以通過(guò)計(jì)算股票回報(bào)率之間的相關(guān)性得到這組投資組合的相關(guān)性。但此模型也有缺點(diǎn)，原因在于他只是針對(duì)特定分位數(shù)內(nèi)的數(shù)據(jù)顯示出很強(qiáng)的相關(guān)性而沒(méi)有考慮到模型的尾部特征。5.Creditriskplus模型此模型在1993年被瑞士信貸金融產(chǎn)品公司的一個(gè)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)小組所創(chuàng)立，用來(lái)計(jì)算信用在險(xiǎn)價(jià)值VAR。該模型假設(shè)每筆貸款相互獨(dú)立，并假設(shè)貸款違約數(shù)的概率分布趨向于泊松分布，然后將債務(wù)人進(jìn)行分類之后分別與整體違約率進(jìn)行關(guān)聯(lián)，計(jì)算最后所造成的總損失，根據(jù)損失的分布來(lái)計(jì)算VAR。6.CreditMetrics模型該模型于1997年被摩根大通提出，克服了之前Vasicek和Creditriskplus模型只估算損失概率分布的缺點(diǎn)，而是重新將降級(jí)的影響考慮在內(nèi)，將二者結(jié)合。該模型的原理是在用Creditrisk+模型進(jìn)行蒙特卡洛模擬時(shí)，同時(shí)記錄下對(duì)方的信用等級(jí)以及計(jì)算其信用損失，若一年后交易對(duì)手被評(píng)級(jí)為違約，則要重新交易定價(jià)，若不違約，則再次計(jì)算信用損失。三、濟(jì)南市政府債務(wù)現(xiàn)狀分析（一）經(jīng)濟(jì)發(fā)展與財(cái)政收支現(xiàn)狀1.濟(jì)南市近十年經(jīng)濟(jì)發(fā)展簡(jiǎn)述由圖3.1可以看出近十年濟(jì)南的GDP呈穩(wěn)步上升的趨勢(shì)，并在2019年實(shí)現(xiàn)了一個(gè)較大的跨越，達(dá)到9443億元的歷史最高點(diǎn)。2019年濟(jì)南對(duì)于全省GDP的貢獻(xiàn)率為13.39%，相比2018年的11.79%增長(zhǎng)了1.6個(gè)百分點(diǎn)。此番大幅增長(zhǎng)的原因在于國(guó)家“十四五規(guī)劃”的“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略以及濟(jì)南市提出的建設(shè)“大強(qiáng)美富通”現(xiàn)代化國(guó)際大都市的宏大目標(biāo)，一直以來(lái)濟(jì)南作為省會(huì)在山東省內(nèi)的GDP總量只位居第三，在新戰(zhàn)略的引導(dǎo)下，山東省政府開(kāi)始扶持濟(jì)南市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，資金、政策、科技等多種因素的支持使得濟(jì)南市的經(jīng)濟(jì)水平上升了一個(gè)新臺(tái)階。若能繼續(xù)保持發(fā)展的強(qiáng)勁勢(shì)頭，2020年有望超過(guò)一萬(wàn)億大關(guān)，與青島市的差距繼續(xù)縮小。圖3.12009-2019年濟(jì)南市名義GDP數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局表3.12009-2019年山東省與濟(jì)南市名義GDP對(duì)比年份山東省GDP（億元）濟(jì)南市GDP（億元）濟(jì)南市GDP貢獻(xiàn)率（%）201970540.59443.0013.39201866648.97856.5611.79201763012.17201.9611.43201658762.56536.1211.12201555288.86100.2311.03201450774.85770.6011.37201347344.35230.1911.05201242957.34803.701194406.2911.28201033922.53910.5011.53200929540.83351.0011.34數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局再?gòu)娜惍a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分析，從圖中可得第一產(chǎn)業(yè)近十年發(fā)展緩慢且穩(wěn)定，帶動(dòng)濟(jì)南市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要是第三產(chǎn)業(yè)，反映出政府對(duì)于居民生活水平以及科學(xué)文化方面素質(zhì)培養(yǎng)的重視；對(duì)于第二產(chǎn)業(yè)（工業(yè)和建筑業(yè)），雖然在2014-2016年間的增速放緩，但2017年之后其發(fā)展也穩(wěn)步提升。圖3.22009-2019年濟(jì)南市三類產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2.濟(jì)南市財(cái)政收支情況2019年，濟(jì)南市的一般性公共預(yù)算收入為874.19億元，其中稅收收入為699.57億元，占總收入的80.08%，同比增長(zhǎng)16.12%；非稅收收入為174.04億元，占總收入的19.91%，同比增長(zhǎng)17.59%。同年，濟(jì)南市的一般公共預(yù)算支出為1197.32億元，其中城鄉(xiāng)社區(qū)支出占比最大，達(dá)到了21.15%，比2018年增長(zhǎng)2.76%，其次為教育支出，占一般公共預(yù)算支出的15.52%，排在第三位的為社保和就業(yè)支出，占比為13.69%。從數(shù)據(jù)報(bào)告分析可得濟(jì)南市2019年的一般財(cái)政支出主要用于社會(huì)文教類，注重于居民生活水平的提高。圖3.32009-2019年濟(jì)南市財(cái)政缺口數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局財(cái)政缺口指的是政府的收入與承擔(dān)的事項(xiàng)支出不對(duì)等的情況，它反映了一個(gè)政府的收入能力與建設(shè)支出方面的結(jié)構(gòu)性關(guān)系，反映了其風(fēng)險(xiǎn)可能性的大小。其計(jì)算為：財(cái)政缺口=一般性公共預(yù)算收入－一般性公共預(yù)算支出，由圖可知，近十年濟(jì)南的財(cái)政性缺口出現(xiàn)較大的波動(dòng)。（二）債務(wù)現(xiàn)狀1994年，國(guó)家為了促進(jìn)宏觀調(diào)控、重整稅收結(jié)構(gòu)、保護(hù)各級(jí)政府的既得收入，實(shí)行了分稅制改革。分稅制改革取消了一些不必要的稅種并將稅種進(jìn)行合理的權(quán)責(zé)劃分，大稅種歸中央政府所管，小稅種則因地制宜，歸各級(jí)地方政府所征收，較好地解決了中央政府與地方政府的集權(quán)與分權(quán)問(wèn)題。但分稅制改革也導(dǎo)致了一系列問(wèn)題，例如政府支出的增加、縣鄉(xiāng)稅收因無(wú)獨(dú)立稅種收入并不穩(wěn)定、中央的轉(zhuǎn)移支付政策不夠完善等，分稅制改革并沒(méi)有清晰明確的規(guī)定出各級(jí)政府的稅收職權(quán)范圍，導(dǎo)致地方政府為了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展而被動(dòng)放債，使得財(cái)政赤字不斷擴(kuò)大。2015年，中央下發(fā)地方政府債務(wù)的限額管理辦法，要求各級(jí)政府的債務(wù)融資必須在指定的限額內(nèi)。1.債務(wù)規(guī)模2019年財(cái)政部核定地方政府債務(wù)限額總計(jì)1539.38億元，其中一般債務(wù)為295.93億元，專項(xiàng)債務(wù)為1243.45億元。截至2019年末，濟(jì)南市政府債務(wù)余額為1288.86億元，達(dá)到限額的83.73%，其中一般債務(wù)為232.39億元，專項(xiàng)債務(wù)為1056.47億元。市本級(jí)合計(jì)放債所占比重最大，達(dá)到90.34%?？梢钥闯觯瑵?jì)南市政府債務(wù)的總規(guī)模未超出國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，總體控制較為合理。圖3.42016-2019年山東省與濟(jì)南市政府性債務(wù)余額對(duì)比數(shù)據(jù)來(lái)源：wind數(shù)據(jù)庫(kù)2016-2019年山東省政府舉債規(guī)模逐年上升，增速也逐漸變大。2016-2018年，濟(jì)南政府性債務(wù)余額在全省所占比例基本維持在8.7%左右，2019年迅速增加0.9個(gè)百分點(diǎn)至9.8%，不難看出這與2019年濟(jì)南市經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展有關(guān)，政府放債融資，促進(jìn)了本地產(chǎn)業(yè)技術(shù)的迅猛發(fā)展。2.融資資金用途以及融資平臺(tái)現(xiàn)狀根據(jù)濟(jì)南市財(cái)政局公布的《2019年濟(jì)南市政府債務(wù)決算情況說(shuō)明》顯示，新增融資資金嚴(yán)格按照市政府和省財(cái)政廳的要求，全部用于公益性項(xiàng)目支出，主要包括棚戶區(qū)改造、供暖供水設(shè)施建設(shè)、市政道路以及土地儲(chǔ)備等方面，注重于民生，改善人民的生活品質(zhì)，切實(shí)保障人民的生活需求。在再融資資金的使用方面，全部用于償還以前年度的到期一般政府債券和專項(xiàng)債券共77.76億元，降低了違約風(fēng)險(xiǎn)，緩解了到期還本付息的財(cái)政壓力。目前，濟(jì)南市政府的投資融資平臺(tái)主要包括城市投資集團(tuán)（負(fù)責(zé)水、電、暖等民生基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)）、城市建設(shè)集團(tuán)（負(fù)責(zé)城市道路橋梁建設(shè)、城市開(kāi)發(fā)等）、產(chǎn)業(yè)發(fā)展投資集團(tuán)（負(fù)責(zé)濟(jì)南市的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金的運(yùn)營(yíng)管理）、軌道交通集團(tuán)（負(fù)責(zé)城市的軌道建設(shè)以及項(xiàng)目的后續(xù)融資）、金融控股集團(tuán)（負(fù)責(zé)銀行、證券、保險(xiǎn)的金融資源整合）、文旅發(fā)展集團(tuán)（負(fù)責(zé)城市的文化旅游宣傳，旅游產(chǎn)品和后續(xù)項(xiàng)目的再融資）共六大類，并不再保留財(cái)金集團(tuán)。濟(jì)南市政府對(duì)投融資平臺(tái)的整合提升了各平臺(tái)的專業(yè)化能力，促進(jìn)了國(guó)有資本的統(tǒng)籌規(guī)劃，有助于提高議價(jià)能力，更好的響應(yīng)十八大精神，建設(shè)區(qū)域性金融中心。四、KMV模型實(shí)證分析濟(jì)南市債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)1997年，位于美國(guó)舊金山的KMV公司設(shè)計(jì)了一個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型用來(lái)估計(jì)借款企業(yè)的違約概率。該模型以Black-Scholes期權(quán)定價(jià)理論為依托，摒棄了傳統(tǒng)測(cè)量違約概率所用賬面歷史數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)，而是將當(dāng)前資本市場(chǎng)的信息納入到違約概率的計(jì)算當(dāng)中。該模型的原理是將企業(yè)的負(fù)債看成以債務(wù)面值為執(zhí)行價(jià)格、資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值為標(biāo)的的歐式看漲期權(quán)，買入此份看漲期權(quán)。當(dāng)?shù)狡跁r(shí)企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值高于負(fù)債時(shí)，則償還債務(wù)，如果到期時(shí)企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值小于負(fù)債則會(huì)出現(xiàn)資不抵債的情況，從而出現(xiàn)違約的風(fēng)險(xiǎn)。本文將KMV模型應(yīng)用到地方政府債券違約風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算當(dāng)中去，首先選取1999-2019年的濟(jì)南市公共財(cái)政收入數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)2020-2021年的一般公共預(yù)算收入數(shù)據(jù)，對(duì)于可償債收入的界定，假設(shè)濟(jì)南市政府可償債財(cái)政收入為一般公共預(yù)算收入與剛性支出之差。接下來(lái)，進(jìn)行參數(shù)的替換，將企業(yè)的資產(chǎn)市價(jià)V替換成財(cái)政收入Y，資產(chǎn)市價(jià)的波動(dòng)率σV換成財(cái)政收入波動(dòng)率θY，企業(yè)到期債務(wù)D定義為地方政府到期債務(wù)。然后計(jì)算政府財(cái)政收入波動(dòng)率θ和增長(zhǎng)率g，再利用KMV模型公式計(jì)算出違約距離DD（Distancetodefault）和期望違約距離EDF（Expecteddefaultfrequency）。（一）公式推導(dǎo)過(guò)程假定地方政府財(cái)政收入符合馬爾科夫隨機(jī)過(guò)程：Yt=f(Ht)其中Yt為t時(shí)刻地方政府的可償債財(cái)政收入，f（）為給定函數(shù)，Ht為服從N（0,1）的隨機(jī)變量。假設(shè)在T時(shí)刻地方政府債務(wù)到期，若在此時(shí)用于支付債務(wù)到期本息和DT的財(cái)政收入YT較小，則會(huì)出現(xiàn)償還不足的情況，從而出現(xiàn)違約的風(fēng)險(xiǎn)。因此，違約的條件可定義為YT＜DT，違約點(diǎn)即為YT=DT。因此，預(yù)期違約概率P可表示為：P=P(YT＜DT)=P[f(HT)＜DT]=P[HT＜f-1(DT)] (4.2)由于隨機(jī)變量HT服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，因此(4.2)可轉(zhuǎn)化為：P=N[f-1(DT)] (4.3)定義債務(wù)違約距離DD:DD=-f-1(DT) (4.4)期望違約頻率EDF:EDF=N(-DD) (4.5)因?yàn)槲覀兗俣╕t服從于幾何布朗運(yùn)動(dòng)，因此地方政府的財(cái)政收入可表示為：dYt=g其中，θ和g為財(cái)政收入波動(dòng)率和增長(zhǎng)率，dHt為維納過(guò)程增量。dHt=εdt，ε服從N(0,1)分布。因此，可到期償還債務(wù)的財(cái)政收入可表示為：Yt=Y由于可償債財(cái)政收入服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，其分布的方差和均值分別為：ElnYtVarlnYt根據(jù)（4.7）和（4.8）繼續(xù)推導(dǎo)可得：g=1n?1t=1θ=1n?2t=1所以違約距離DD和預(yù)期違約概率EDF為：DD=lnYtEDF=N(-DD) (4.13)（二）估計(jì)2021年濟(jì)南市財(cái)政收入1.樣本數(shù)據(jù)選取首先需要確定樣本的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，自1994年財(cái)稅體制改革，1994年之后年份與之前年份不可比，因此本文選取1999-2020共22年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。登陸濟(jì)南市統(tǒng)計(jì)局選取1999-2020年的預(yù)算收入，為了便于計(jì)算，選擇對(duì)其取對(duì)數(shù)壓縮變量的尺度，將數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性調(diào)整。圖4.11999-2020年濟(jì)南市一般財(cái)政收入數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局表4.11999-2020年濟(jì)南市一般公共預(yù)算收入YearYt（億元）LnYtYearYt（億元）LnYt199946.073.8301622010266.135.583985200049.053.8928402011324.935.783610200159.614.0878232012380.825.942327200266.254.1934352013482.076.178089200376.114.3321802014543.136.297349200489.044.4890862015614.326.4205162005106.154.6648532016641.226.4633732006128.444.8554622017677.216.5179812007157.025.0563732018752.826.6238262008186.025.2258542019874.196.7732982009210.195.3480122020906.16.809150數(shù)據(jù)來(lái)源：整理計(jì)算2.利用Eviews8進(jìn)行數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)為了數(shù)據(jù)變化的準(zhǔn)確性與平穩(wěn)性，接下來(lái)使用Eviews8對(duì)LnYt進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，如果表中數(shù)據(jù)增速平穩(wěn)則不存在單位根，否則，就會(huì)存在單位根。圖4.2LnYt的ADF檢驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)源：Eviews8模擬從圖4.2的檢驗(yàn)結(jié)果可知，t值大于1%level、5%level、10%level的臨界值，所以不通過(guò)檢驗(yàn)，即存在單位根，證明數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，于是我們進(jìn)行一階差分dLnYt再來(lái)查看單位根是否平穩(wěn)。圖4.3dLnYt的ADF檢驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)源：Eviews8模擬由圖4.3可知，dLnYt的ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示t-statistic全部小于三個(gè)水平下的臨界值，所以我們有充足的把握認(rèn)為dLnYt不存在單位根，即序列dLnYt平穩(wěn)。3.用SAS進(jìn)行三階自回歸模型的設(shè)計(jì)表4.2增廣Dickey-Fuller單位根檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源：SAS模擬根據(jù)表4.2的結(jié)果顯示，Pr＜Tau的9項(xiàng)檢測(cè)中有8項(xiàng)結(jié)果小于5%，說(shuō)明LnYt這組數(shù)據(jù)可以通過(guò)多階差分進(jìn)行平穩(wěn)性處理得到有效信息。圖4.4“DDLnYt”的趨勢(shì)和相關(guān)分析數(shù)據(jù)來(lái)源：SAS模擬通過(guò)模擬發(fā)現(xiàn)，滯后一階檢驗(yàn)效果并不理想，因此選擇對(duì)DDLnYt進(jìn)行趨勢(shì)和相關(guān)性分析，由圖觀察可知DDLnYt在0附近波動(dòng)，自相關(guān)系數(shù)（ACF）以及偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）的滯后一項(xiàng)均落在兩倍標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，因此可供選擇的模型有AR1、MA1以及ARMA（1,1），本文選擇AR1模型。表4.3殘差項(xiàng)的自相關(guān)分析數(shù)據(jù)來(lái)源：SAS模擬繼續(xù)進(jìn)行模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)，由圖可知，Pr＞卡方的滯后6、12、18項(xiàng)全部不通過(guò)，即全部大于5%，因此我們沒(méi)有理由拒絕原假設(shè)，可證明εt白噪聲檢驗(yàn)通過(guò)。假設(shè)我們的自回歸模型方程為：X表4.4最大似然估計(jì)結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)源：SAS模擬由圖表中數(shù)據(jù)我們可以化簡(jiǎn)得到自回歸模型的方程為：Ln利用該模型進(jìn)行2021年濟(jì)南市一般性財(cái)政預(yù)算收入的預(yù)測(cè)，代入2020年的數(shù)據(jù)得到2021年濟(jì)南市一般性財(cái)政收入預(yù)測(cè)數(shù)為1003.66億元。（三）估計(jì)2021年濟(jì)南市可用于償還債務(wù)的財(cái)政收入本文假設(shè)可償債財(cái)政收入的計(jì)算是一般性財(cái)政收入減去主要財(cái)政支出，當(dāng)余額為正時(shí)，即可償債收入大于債務(wù)本息和時(shí)就不存在違約的風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)余額為負(fù)時(shí)，我們有理由認(rèn)為地方政府存在違約的可能。主要財(cái)政支出又稱剛性支出，是指在一定范圍內(nèi)不隨政府收入的變化有太大波動(dòng)的支出，是指政府在進(jìn)行建設(shè)投資、滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的物質(zhì)文化需要、保障社會(huì)安全方面不可避免的支出。由于2020年濟(jì)南市統(tǒng)計(jì)年鑒報(bào)告于2021年8月份左右公布，因此我們選取2019年的一般性財(cái)政收入與支出數(shù)據(jù)作為可償債收入的計(jì)算樣本。剛性支出=一般公共服務(wù)支出+公共安全支出+教育經(jīng)費(fèi)+社會(huì)保障與就業(yè)支出+醫(yī)療衛(wèi)生支出。代入數(shù)據(jù)計(jì)算可得2019年濟(jì)南市的剛性支出為625.51億元，占財(cái)政收入的71.55%左右，我們減去剛性支出得到可償債財(cái)政收入占比為28.45%，為了有效預(yù)警和化解風(fēng)險(xiǎn)，我們保守估計(jì)可用來(lái)償還債務(wù)的財(cái)政收入的比例為25%。表4.52019年濟(jì)南市部分財(cái)政支出項(xiàng)目 財(cái)政支出財(cái)政收入支出/收入一般公共服務(wù)支出127.6014.60%公共安全支出65.907.54%教育經(jīng)費(fèi)撥付185.8221.26%社保和就業(yè)支出163.9118.75%醫(yī)療衛(wèi)生支出82.289.41%總計(jì)625.51874.1971.55%數(shù)據(jù)來(lái)源：計(jì)算整理（四）估計(jì)2021年濟(jì)南市應(yīng)償還的債務(wù)Dt查詢數(shù)據(jù)可得2019年濟(jì)南市一般預(yù)算支出總額為1197.32億元，2019年地方政府債券平均發(fā)行利率3.71%，其中一般債券為3.41%,專項(xiàng)債券為3.74%。本文以平均利率3.71%作為計(jì)算濟(jì)南市2021年債務(wù)本息和的基礎(chǔ)利率，并設(shè)定不同的融資比例，由此得出2021年濟(jì)南市應(yīng)付本息和如下表所示：表4.6不同融資比下的到期應(yīng)還額融資比融資余額（億元）2021年債務(wù)本息和（億元）10%119.732124.174057220%239.464248.348114430%359.196372.522171640%478.928496.696228850%598.66620.87028660%718.392745.044343270%838.124869.218400480%957.856993.392457690%1077.5881117.566515100%1197.321241.740572數(shù)據(jù)來(lái)源：計(jì)算整理（五）估計(jì)2021年濟(jì)南市可償債收入的波動(dòng)率θ與增長(zhǎng)率g為了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，本文估計(jì)一年以后的違約率，選取t=1，利用Excel統(tǒng)計(jì)軟件，再結(jié)合上文對(duì)2021年濟(jì)南市的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及2010-2020年的歷史數(shù)據(jù)代入公式（4.10）和（4.11）計(jì)算得到2021年濟(jì)南市財(cái)政收入波動(dòng)率θ和增長(zhǎng)率g分別為0.0663和0.1245。（六）估計(jì)違約距離DD以及違約概率EDF將前文的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、不同融資比例下的到期債務(wù)Dt以及波動(dòng)率θ和增長(zhǎng)率g代入公式（4.12）和（4.13）可得結(jié)果如下表：表4.7不同融資比下的違約距離和違約概率融資比2021年債務(wù)本息和（億元）違約距離DD預(yù)期違約率EDF10%124.174057213.00392880.0000020%248.34811442.5492201950.00539830%372.5221716-3.5663922950.99981940%496.6962288-7.90548841150%620.870286-11.27115283160%745.0443432-14.0211009170%869.2184004-16.34614886180%993.3924576-18.36019702190%1117.566515-20.136713391100%1241.740572-21.725861441數(shù)據(jù)來(lái)源：計(jì)算整理（七）小結(jié)由上述計(jì)算結(jié)果可知，當(dāng)融資比例在20%以下時(shí)，此時(shí)債務(wù)本息和小于372.522億元，預(yù)期違約概率較小，低于0.5%；但當(dāng)融資比例升至30%，債務(wù)本息和大于372.522時(shí)，預(yù)期違約率迅速上升至99.9%，違約風(fēng)險(xiǎn)較高。結(jié)合濟(jì)南市的實(shí)際情況來(lái)看，如果市政府在2021年不能有效控制好舉債規(guī)模以及負(fù)債結(jié)構(gòu)的管理，那么政府還是存在較大的違約風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)學(xué)者韓立巖（2003）的論文研究所述，地方政府債務(wù)的違約風(fēng)險(xiǎn)的概率底線應(yīng)控制在0.4%左右，即對(duì)于濟(jì)南市來(lái)說(shuō)，債務(wù)規(guī)模不應(yīng)超過(guò)239.464億元。五、地方政府債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)防控政策建議化解地方政府違約風(fēng)險(xiǎn)需要多方力量的參與，需要從事前預(yù)警、事中監(jiān)測(cè)、事后管理出發(fā)，多角度全方位制定一套合理有效的政府風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系和績(jī)效管理制度。事前的監(jiān)管包括風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)敞口、風(fēng)險(xiǎn)因素等，盡量消除和減少潛在危害；事中的監(jiān)測(cè)主要指風(fēng)險(xiǎn)的度量，利用敏感性分析、壓力測(cè)試等方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的大小進(jìn)行計(jì)量；事后的管理包含限額的管理、績(jī)效的考核以及損失發(fā)生后的補(bǔ)救計(jì)劃等。（一）建立政府風(fēng)險(xiǎn)資本金的預(yù)留賬戶資本作為風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)者，具有建立市場(chǎng)信心、吸收壞賬、增強(qiáng)穩(wěn)定性、預(yù)防意外情況發(fā)生的作用。因此建立合適的資本金底線有利于降低地方政府債務(wù)的違約風(fēng)險(xiǎn)，政府可以規(guī)定每年將一定比例的財(cái)政資金收入納入自留準(zhǔn)備金賬戶以應(yīng)對(duì)意外風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，或者建立償債基金，將風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避。（二）增強(qiáng)資金來(lái)源渠道地方政府為了促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)而不斷舉債融資，這在一定程度上有利于樹(shù)立公眾對(duì)政府的信心，但資金來(lái)源渠道少，僅依賴于中央和本地政府無(wú)異于將風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行集中處置。因此可以擴(kuò)大資金的來(lái)源，例如加強(qiáng)中央的一般性轉(zhuǎn)移支付占比、鼓勵(lì)民間資本進(jìn)行城市基礎(chǔ)設(shè)施投資、吸取企業(yè)資金管理的經(jīng)驗(yàn)、進(jìn)行資產(chǎn)證券化等措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的分散和轉(zhuǎn)移。（三）加強(qiáng)監(jiān)管2014年，地方政府正式允許自行發(fā)債，并將發(fā)債資金進(jìn)行單獨(dú)預(yù)算決算。雖然國(guó)務(wù)院對(duì)于發(fā)債的額度給出了明確的規(guī)定，但權(quán)利的下發(fā)并不能完全保證地方政府的自覺(jué)性，還需要定期的監(jiān)測(cè)與匯報(bào)，可派出專項(xiàng)調(diào)查組進(jìn)行實(shí)地調(diào)研。對(duì)于債務(wù)信息的披露制度也應(yīng)完善，做到信息共享，增強(qiáng)透明性。對(duì)于政府投融資平臺(tái)也要進(jìn)行監(jiān)督管理，避免灰色收入的產(chǎn)生。對(duì)于違規(guī)違法的行為也要加強(qiáng)責(zé)任的追究，依法治稅，對(duì)地稅部門人員的行為管理提出具體而明確的要求，健全地稅部門的機(jī)構(gòu)設(shè)置。（四）完善績(jī)效考核評(píng)估機(jī)制2014年新預(yù)算法的出臺(tái)完善了預(yù)算體系、規(guī)范了地方債的管理、講求績(jī)效和收支平衡，進(jìn)一步深化了財(cái)稅改革的方向。但是從法律層面上說(shuō)，還沒(méi)有一部完整的法律法規(guī)來(lái)規(guī)范和約束地方政府財(cái)政支出的績(jī)效考核工作，目前還只是依據(jù)中央財(cái)政部門的規(guī)章行事，各地在進(jìn)行績(jī)效考核時(shí)對(duì)指標(biāo)選取的自由度較高，各地也沒(méi)有很強(qiáng)的可比性，因此，設(shè)定統(tǒng)一的考核標(biāo)準(zhǔn)顯得尤為重要。各級(jí)政府在考核時(shí)，單一將地區(qū)生產(chǎn)總量作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的考核指標(biāo)太過(guò)于片面，應(yīng)把資金的利用效率納入到績(jī)效考核體系當(dāng)中，例如債務(wù)規(guī)模、項(xiàng)目投資收益率、融資比例等指標(biāo)。政府在進(jìn)行項(xiàng)目投資時(shí)，不僅要關(guān)注投資的數(shù)量，更應(yīng)注重投資的質(zhì)量，對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行市場(chǎng)需求、定價(jià)策略、回報(bào)率以及風(fēng)險(xiǎn)的多方面分析，合理預(yù)估項(xiàng)目完成的所需時(shí)間以及現(xiàn)金流，防止負(fù)債的期限錯(cuò)配，以實(shí)現(xiàn)投資收益最大化。結(jié)論近年來(lái)，濟(jì)南市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷上升，尤其在2019年形成了巨大的飛躍，GDP排行位居全省第二。然而，經(jīng)濟(jì)的飛速增長(zhǎng)與濟(jì)南市政府的投融資行為密不可分，政府債務(wù)余額的攀升導(dǎo)致了財(cái)政缺口的逐漸擴(kuò)大，隨之信用風(fēng)險(xiǎn)的敞口也不斷增大。本文通過(guò)對(duì)濟(jì)南市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和債務(wù)現(xiàn)狀的分析，得出以下結(jié)論：（1）根據(jù)濟(jì)南市最新的財(cái)政數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)年鑒發(fā)現(xiàn)，目前濟(jì)南市的總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)較好，較前幾年有較大的提升，分析是主要得益于“1+474”工作體系的貫徹落實(shí)。圍繞“一個(gè)宏偉目標(biāo)”、“四個(gè)中心”、“七大攻堅(jiān)戰(zhàn)”、“四條底線”的建設(shè)使得城鄉(xiāng)面貌煥然一新，民生建設(shè)方面也取得顯著成效。（2）地方政府舉債規(guī)模的合理性對(duì)于民生的建設(shè)、金融體系的穩(wěn)定、宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展等方面起著至關(guān)重要的作用，本文通過(guò)對(duì)相關(guān)概念及理論的闡述，發(fā)現(xiàn)債務(wù)規(guī)模的不合理將導(dǎo)致道德風(fēng)險(xiǎn)、償付風(fēng)險(xiǎn)、資金管理風(fēng)險(xiǎn)以及結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)等一系列不良后果。（3）利用KMV計(jì)量模型對(duì)濟(jì)南市的地方債水平進(jìn)行測(cè)度后發(fā)現(xiàn)，濟(jì)南市政府舉債規(guī)模不斷攀升但在國(guó)家的限額范圍內(nèi)，總體可控。當(dāng)融資比例控制在20%-30%以內(nèi)時(shí)，政府的違約風(fēng)險(xiǎn)較小，一旦超過(guò)30%，違約風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)急劇攀升至99.9%，因此對(duì)于債務(wù)融資比例底線的把控顯得尤為重要。（4）針對(duì)濟(jì)南市政府目前的財(cái)政收入與支出現(xiàn)狀，本文提出幾點(diǎn)建議，包括加強(qiáng)融資資金的來(lái)源、加強(qiáng)監(jiān)管、健全對(duì)投融資平臺(tái)的管理、建立完善績(jī)效考核評(píng)估機(jī)制等措施，有利于健全現(xiàn)代化財(cái)政管理體系，促進(jìn)依法治稅的發(fā)展。參考文獻(xiàn)RobertA.Jarrow,DavidLando,StuartM.Turnbull.AMarkovModelfortheTermStructureofCreditRiskSpreads[J].TheReviewofFinancialStudies,1997,10(2).AlfredGreiner.Endogenousgrowth,governmentdebtandbudgetaryregimes[J].JournalofMacroeconomics,2000,22(3).Jul