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

[11]（Fiscalriskmatrix）。此方法將地方政府債務(wù)按照兩個維度來劃分，一個是從法律道義出發(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)。財政風(fēng)險矩陣打破了以往對財政問題探討的思維模式（注重于現(xiàn)在與過去的比較，找出問題并解決），而是從風(fēng)險管理的角度出發(fā)，將風(fēng)險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)是指不論什么時候政府都無條件負(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)定的財政支出、國債本息以及公務(wù)員的薪酬等。直接隱性債務(wù)：直接隱性債務(wù)不會反映在財政預(yù)算當(dāng)中，非法律合同的約束而是迫于社會道德準(zhǔn)則所形成的后果可以預(yù)見的負(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、公眾社保計劃等?；蛴酗@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，政府可能會承擔(dān)更高的機(jī)會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年審計署組織的全國政府性債務(wù)審計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、政府融資平臺公司等相關(guān)單位的債務(wù)需要由公共財政收入進(jìn)行償還，主要包括各種財政轉(zhuǎn)貸、以拖欠回購等方式形成的債務(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，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)，此時政府作為一個救助者的角色對社會實(shí)行幫助，通過非財政資金進(jìn)行償還。（三）地方政府債務(wù)風(fēng)險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，如若地方政府過度舉債或者對融資資金的濫用，則會形成財政收支的不平衡、政府社會公信力的下降、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保險，當(dāng)?shù)胤秸`約時，中央政府為了償還其負(fù)債，則會用直接或間接的方式進(jìn)行貨幣的發(fā)放，但這會引起物價水平的上升、貨幣購買力的下降，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，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)行過度舉債。2.償付風(fēng)險地方政府真正進(jìn)行“自發(fā)自用自管”的債務(wù)發(fā)行是在2015年。剛開始的時候，地方政府只會發(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，但這拆了東墻補(bǔ)西墻的做法并不是長久之計。相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，如今一般債券的平均發(fā)行年限長達(dá)14.7年，專項(xiàng)債券更是達(dá)到了15.3年之久，期限的錯配問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)險政府專項(xiàng)債券是針對一些特殊投資項(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了不小的風(fēng)險。2019-2020年間，此類債券的發(fā)行總量就已經(jīng)超過五萬億，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，并未出臺統(tǒng)一的法律監(jiān)管條例。2018年，深圳財政委員會出臺了首個專項(xiàng)債資金管理辦法，采取專款專用、集體決定的形式選擇開戶銀行。因此，抓緊落實(shí)對于專項(xiàng)債的監(jiān)管條例與信息披露制度在當(dāng)前財稅體制改革的進(jìn)程之下顯得尤為重要。4.結(jié)構(gòu)性風(fēng)險負(fù)債的結(jié)構(gòu)性風(fēng)險指的是由于融資渠道混雜、融資期限錯配、融資杠桿過高等風(fēng)險因素引起的風(fēng)險。地方政府的融資平臺多樣，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)險主要測量模型信用風(fēng)險存在于違約的不確定性當(dāng)中，金融與非金融機(jī)構(gòu)通常采用計提資本金這一方法來應(yīng)對違約發(fā)生后的損失，銀行在得到有關(guān)監(jiān)管部門的批準(zhǔn)之后會按照《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》中所規(guī)定的模型來計算應(yīng)計提資本金。信用風(fēng)險模型主要有歷史違約率估計法、信用溢差估計法、VAR在險價值估計法、多因子模型估計法等。但由于上文所解釋，我國處在財稅體制改革的轉(zhuǎn)折發(fā)展時期，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，管理平臺并不成熟，以下這些違約概率估計的方法并不適用于本文對于地方政府債券的違約估計。1.信用評級法信用評級法可以分為外部評級和內(nèi)部評級兩項(xiàng)。金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行債券的發(fā)行時，穆迪、標(biāo)普、惠譽(yù)等第三方評級機(jī)構(gòu)會根據(jù)企業(yè)的資產(chǎn)信用狀況將其債券進(jìn)行AAA級到C級共九個級別的評級，從而量化風(fēng)險等級。其常用的模型主要為AltmanZ評分模型，需要對留存收益資產(chǎn)比、資產(chǎn)息稅前利潤率和總資產(chǎn)收入率等五個財務(wù)指標(biāo)代入模型進(jìn)行計算分析。然而由于外部評級往往只公布大型公司企業(yè)的結(jié)果，不能覆蓋到整個的資產(chǎn)市場，因此許多中小企業(yè)會根據(jù)自有模型來確定風(fēng)險金的范圍，內(nèi)部評級法來估計違約率PD通常需要負(fù)債比率、速動比率、權(quán)益負(fù)債率等財務(wù)指標(biāo)。2.歷史違約率估計法歷史違約率估計法是根據(jù)一段時間區(qū)間內(nèi)的平均累計違約率來作差形成無條件違約率，之后計算違約密度再對下一年進(jìn)行違約條件概率的計算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨債券期限的加長，其違約的概率也會加大，那些信用狀況良好的債券，其出現(xiàn)問題的可能性也會隨時間的推移而加大。3.信用溢差估計法信用溢差是指投資人因?yàn)槌袚?dān)某種信用風(fēng)險而每年索取的額外回報。信用溢差的估計更加適用于債券價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計算平均違約密度（風(fēng)險率）。當(dāng)債券價格不接近于面值時，則需要用券息剝離的方法進(jìn)行更為精確的計算。4.Vasicek模型違約概率PD、最壞違約率WCDR（T,X）（T為時長區(qū)間，X為置信區(qū)間）以及信用相關(guān)性的參數(shù)ρ這三個變量組成了Vasicek模型。其中，對于ρ值的估計，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)，可以通過計算股票回報率之間的相關(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)品公司的一個產(chǎn)品開發(fā)小組所創(chuàng)立，用來計算信用在險價值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)，計算最后所造成的總損失，根據(jù)損失的分布來計算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，同時記錄下對方的信用等級以及計算其信用損失，若一年后交易對手被評級為違約，則要重新交易定價，若不違約，則再次計算信用損失。三、濟(jì)南市政府債務(wù)現(xiàn)狀分析（一）經(jīng)濟(jì)發(fā)展與財政收支現(xiàn)狀1.濟(jì)南市近十年經(jīng)濟(jì)發(fā)展簡述由圖3.1可以看出近十年濟(jì)南的GDP呈穩(wěn)步上升的趨勢，并在2019年實(shí)現(xiàn)了一個較大的跨越，達(dá)到9443億元的歷史最高點(diǎn)。2019年濟(jì)南對于全省GDP的貢獻(xiàn)率為13.39%，相比2018年的11.79%增長了1.6個百分點(diǎn)。此番大幅增長的原因在于國家“十四五規(guī)劃”的“強(qiáng)省會”戰(zhàn)略以及濟(jì)南市提出的建設(shè)“大強(qiáng)美富通”現(xiàn)代化國際大都市的宏大目標(biāo)，一直以來濟(jì)南作為省會在山東省內(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)水平上升了一個新臺階。若能繼續(xù)保持發(fā)展的強(qiáng)勁勢頭，2020年有望超過一萬億大關(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)來源：國家統(tǒng)計局表3.12009-2019年山東省與濟(jì)南市名義GDP對比年份山東省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)來源：國家統(tǒng)計局再從三類產(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)來源：國家統(tǒng)計局2.濟(jì)南市財政收支情況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16.12%；非稅收收入為174.04億元，占總收入的19.91%，同比增長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)報告分析可得濟(jì)南市2019年的一般財政支出主要用于社會文教類，注重于居民生活水平的提高。圖3.32009-2019年濟(jì)南市財政缺口數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局財政缺口指的是政府的收入與承擔(dān)的事項(xiàng)支出不對等的情況，它反映了一個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)險可能性的大小。其計算為：財政缺口=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)南的財政性缺口出現(xiàn)較大的波動。（二）債務(wù)現(xiàn)狀1994年，國家為了促進(jìn)宏觀調(diào)控、重整稅收結(jié)構(gòu)、保護(hù)各級政府的既得收入，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)問題。但分稅制改革也導(dǎo)致了一系列問題，例如政府支出的增加、縣鄉(xiāng)稅收因無獨(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，分稅制改革并沒有清晰明確的規(guī)定出各級政府的稅收職權(quán)范圍，導(dǎo)致地方政府為了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展而被動放債，使得財政赤字不斷擴(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年財政部核定地方政府債務(wù)限額總計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。市本級合計放債所占比重最大，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)余額對比數(shù)據(jù)來源：wind數(shù)據(jù)庫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現(xiàn)狀根據(jù)濟(jì)南市財政局公布的《2019年濟(jì)南市政府債務(wù)決算情況說明》顯示，新增融資資金嚴(yán)格按照市政府和省財政廳的要求，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，緩解了到期還本付息的財政壓力。目前，濟(jì)南市政府的投資融資平臺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，并不再保留財金集團(tuán)。濟(jì)南市政府對投融資平臺的整合提升了各平臺的專業(yè)化能力，促進(jìn)了國有資本的統(tǒng)籌規(guī)劃，有助于提高議價能力，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1997年，位于美國舊金山的KMV公司設(shè)計了一個信用風(fēng)險管理模型用來估計借款企業(yè)的違約概率。該模型以Black-Scholes期權(quán)定價理論為依托，摒棄了傳統(tǒng)測量違約概率所用賬面歷史數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)，而是將當(dāng)前資本市場的信息納入到違約概率的計算當(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)行價格、資產(chǎn)的市場價值為標(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企業(yè)資產(chǎn)的市場價值高于負(fù)債時，則償還債務(wù)，如果到期時企業(yè)的資產(chǎn)價值小于負(fù)債則會出現(xiàn)資不抵債的情況，從而出現(xiàn)違約的風(fēng)險。本文將KMV模型應(yīng)用到地方政府債券違約風(fēng)險的計算當(dāng)中去，首先選取1999-2019年的濟(jì)南市公共財政收入數(shù)據(jù)來預(yù)測2020-2021年的一般公共預(yù)算收入數(shù)據(jù)，對于可償債收入的界定，假設(shè)濟(jì)南市政府可償債財政收入為一般公共預(yù)算收入與剛性支出之差。接下來，進(jìn)行參數(shù)的替換，將企業(yè)的資產(chǎn)市價V替換成財政收入Y，資產(chǎn)市價的波動率σV換成財政收入波動率θY，企業(yè)到期債務(wù)D定義為地方政府到期債務(wù)。然后計算政府財政收入波動率θ和增長率g，再利用KMV模型公式計算出違約距離DD（Distancetodefault）和期望違約距離EDF（Expecteddefaultfrequency）。（一）公式推導(dǎo)過程假定地方政府財政收入符合馬爾科夫隨機(jī)過程：Yt=f(Ht)其中Yt為t時刻地方政府的可償債財政收入，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時刻地方政府債務(wù)到期，若在此時用于支付債務(wù)到期本息和DT的財政收入YT較小，則會出現(xiàn)償還不足的情況，從而出現(xiàn)違約的風(fēng)險。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，因此地方政府的財政收入可表示為：dYt=g其中，θ和g為財政收入波動率和增長率，dHt為維納過程增量。dHt=εdt，ε服從N(0,1)分布。因此，可到期償還債務(wù)的財政收入可表示為：Yt=Y由于可償債財政收入服從對數(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2021年濟(jì)南市財政收入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)計局選取1999-2020年的預(yù)算收入，為了便于計算，選擇對其取對數(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)南市一般財政收入數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局表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)來源：整理計算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，接下來使用Eviews8對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，就會存在單位根。圖4.2LnYt的ADF檢驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)來源：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)計表4.2增廣Dickey-Fuller單位根檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來源：SAS模擬根據(jù)表4.2的結(jié)果顯示，Pr＜Tau的9項(xiàng)檢測中有8項(xiàng)結(jié)果小于5%，說明LnYt這組數(shù)據(jù)可以通過多階差分進(jìn)行平穩(wěn)性處理得到有效信息。圖4.4“DDLnYt”的趨勢和相關(guān)分析數(shù)據(jù)來源：SAS模擬通過模擬發(fā)現(xiàn)，滯后一階檢驗(yàn)效果并不理想，因此選擇對DDLnYt進(jìn)行趨勢和相關(guān)性分析，由圖觀察可知DDLnYt在0附近波動，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，即全部大于5%，因此我們沒有理由拒絕原假設(shè)，可證明εt白噪聲檢驗(yàn)通過。假設(shè)我們的自回歸模型方程為：X表4.4最大似然估計結(jié)果數(shù)據(jù)來源：SAS模擬由圖表中數(shù)據(jù)我們可以化簡得到自回歸模型的方程為：Ln利用該模型進(jìn)行2021年濟(jì)南市一般性財政預(yù)算收入的預(yù)測，代入2020年的數(shù)據(jù)得到2021年濟(jì)南市一般性財政收入預(yù)測數(shù)為1003.66億元。（三）估計2021年濟(jì)南市可用于償還債務(wù)的財政收入本文假設(shè)可償債財政收入的計算是一般性財政收入減去主要財政支出，當(dāng)余額為正時，即可償債收入大于債務(wù)本息和時就不存在違約的風(fēng)險；當(dāng)余額為負(fù)時，我們有理由認(rèn)為地方政府存在違約的可能。主要財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的物質(zhì)文化需要、保障社會安全方面不可避免的支出。由于2020年濟(jì)南市統(tǒng)計年鑒報告于2021年8月份左右公布，因此我們選取2019年的一般性財政收入與支出數(shù)據(jù)作為可償債收入的計算樣本。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)+社會保障與就業(yè)支出+醫(yī)療衛(wèi)生支出。代入數(shù)據(jù)計算可得2019年濟(jì)南市的剛性支出為625.51億元，占財政收入的71.55%左右，我們減去剛性支出得到可償債財政收入占比為28.45%，為了有效預(yù)警和化解風(fēng)險，我們保守估計可用來償還債務(wù)的財政收入的比例為25%。表4.52019年濟(jì)南市部分財政支出項(xiàng)目 財政支出財政收入支出/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625.51874.1971.55%數(shù)據(jù)來源：計算整理（四）估計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)來源：計算整理（五）估計2021年濟(jì)南市可償債收入的波動率θ與增長率g為了預(yù)測的準(zhǔn)確性，本文估計一年以后的違約率，選取t=1，利用Excel統(tǒng)計軟件，再結(jié)合上文對2021年濟(jì)南市的預(yù)測數(shù)據(jù)以及2010-2020年的歷史數(shù)據(jù)代入公式（4.10）和（4.11）計算得到2021年濟(jì)南市財政收入波動率θ和增長率g分別為0.0663和0.1245。（六）估計違約距離DD以及違約概率EDF將前文的預(yù)測數(shù)據(jù)、不同融資比例下的到期債務(wù)Dt以及波動率θ和增長率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)來源：計算整理（七）小結(jié)由上述計算結(jié)果可知，當(dāng)融資比例在20%以下時，此時債務(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，預(yù)期違約率迅速上升至99.9%，違約風(fēng)險較高。結(jié)合濟(jì)南市的實(shí)際情況來看，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。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)險的概率底線應(yīng)控制在0.4%左右，即對于濟(jì)南市來說，債務(wù)規(guī)模不應(yīng)超過239.464億元。五、地方政府債務(wù)違約風(fēng)險防控政策建議化解地方政府違約風(fēng)險需要多方力量的參與，需要從事前預(yù)警、事中監(jiān)測、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)險監(jiān)管體系和績效管理制度。事前的監(jiān)管包括風(fēng)險的識別，識別風(fēng)險源、風(fēng)險敞口、風(fēng)險因素等，盡量消除和減少潛在危害；事中的監(jiān)測主要指風(fēng)險的度量，利用敏感性分析、壓力測試等方法對風(fēng)險的大小進(jìn)行計量；事后的管理包含限額的管理、績效的考核以及損失發(fā)生后的補(bǔ)救計劃等。（一）建立政府風(fēng)險資本金的預(yù)留賬戶資本作為風(fēng)險的承擔(dān)者，具有建立市場信心、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，政府可以規(guī)定每年將一定比例的財政資金收入納入自留準(zhǔn)備金賬戶以應(yīng)對意外風(fēng)險的發(fā)生，或者建立償債基金，將風(fēng)險進(jìn)行規(guī)避。（二）增強(qiáng)資金來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立公眾對政府的信心，但資金來源渠道少，僅依賴于中央和本地政府無異于將風(fēng)險進(jìn)行集中處置。因此可以擴(kuò)大資金的來源，例如加強(qiáng)中央的一般性轉(zhuǎn)移支付占比、鼓勵民間資本進(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。雖然國務(wù)院對于發(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性，還需要定期的監(jiān)測與匯報，可派出專項(xiàng)調(diào)查組進(jìn)行實(shí)地調(diào)研。對于債務(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。對于政府投融資平臺也要進(jìn)行監(jiān)督管理，避免灰色收入的產(chǎn)生。對于違規(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）完善績效考核評估機(jī)制2014年新預(yù)算法的出臺完善了預(yù)算體系、規(guī)范了地方債的管理、講求績效和收支平衡，進(jìn)一步深化了財稅改革的方向。但是從法律層面上說，還沒有一部完整的法律法規(guī)來規(guī)范和約束地方政府財政支出的績效考核工作，目前還只是依據(jù)中央財政部門的規(guī)章行事，各地在進(jìn)行績效考核時對指標(biāo)選取的自由度較高，各地也沒有很強(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。各級政府在考核時，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)太過于片面，應(yīng)把資金的利用效率納入到績效考核體系當(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，不僅要關(guān)注投資的數(shù)量，更應(yīng)注重投資的質(zhì)量，對項(xiàng)目進(jìn)行市場需求、定價策略、回報率以及風(fēng)險的多方面分析，合理預(yù)估項(xiàng)目完成的所需時間以及現(xiàn)金流，防止負(fù)債的期限錯配，以實(shí)現(xiàn)投資收益最大化。結(jié)論近年來，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)致了財政缺口的逐漸擴(kuò)大，隨之信用風(fēng)險的敞口也不斷增大。本文通過對濟(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)南市最新的財政數(shù)據(jù)和統(tǒng)計年鑒發(fā)現(xiàn)，目前濟(jì)南市的總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢較好，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“一個宏偉目標(biāo)”、“四個中心”、“七大攻堅戰(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，本文通過對相關(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、償付風(fēng)險、資金管理風(fēng)險以及結(jié)構(gòu)性風(fēng)險等一系列不良后果。（3）利用KMV計量模型對濟(jì)南市的地方債水平進(jìn)行測度后發(fā)現(xiàn)，濟(jì)南市政府舉債規(guī)模不斷攀升但在國家的限額范圍內(nèi)，總體可控。當(dāng)融資比例控制在20%-30%以內(nèi)時，政府的違約風(fēng)險較小，一旦超過30%，違約風(fēng)險則會急劇攀升至99.9%，因此對于債務(wù)融資比例底線的把控顯得尤為重要。（4）針對濟(jì)南市政府目前的財政收入與支出現(xiàn)狀，本文提出幾點(diǎn)建議，包括加強(qiáng)融資資金的來源、加強(qiáng)監(jiān)管、健全對投融資平臺的管理、建立完善績效考核評估機(jī)制等措施，有利于健全現(xiàn)代化財政管理體系，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