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内容提要：本文从分析商业银行公司贷款业务出发，构建了贷款的V形期权模型。以此模型为辅助工具，本文分析了商业银行公司贷款业务中潜在的借款人套利风险，讨论了针对这种风险，商业银行现有风险量化分析手段的不足。结合当前的世界和中国经济状况，结合中国的法律法规、征信环境、担保环境中存在的一些问题，对可能大量显现的客户V形期权，并由此引发的潜在中国金融风险进行了定性分析，并提出规避或减轻此类风险的建议。
关键词：商业银行业务 公司贷款 期权 风险
中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：1006-1770(2011)01-025-04
一、引言
在经济全球化与金融一体化的形式下，中国的商业银行正在朝产品多元化方向发展。尽管如此，中国商业银行的公司贷款业务仍然占据很高比重，银行的收入构成中利息仍然是主要的部分，占总营业收入的70%以上，其中大公司、中小企业的贷款资产占绝大部分。
在此形势下，银行的资产质量对于中国金融业的稳定、经济的稳定和发展具有举足轻重的作用。西方国家的商业银行普遍采用计量模型对风险进行量化，而中国金融环境具有很多西方国家所不具有的特点，例如社会诚信体系缺失、征信体系不健全、法律法规不完善、对于公司的财务帐务难以监管、政府和银行的信息分散，使得在中国准确计量商业银行的贷款风险存在困难。
后危机时代，世界和中国的经济形势存在很多不确定因素，存在发生系统性风险的隐患。本文认为，商业银行有必要研发多种风险计量方法，从多个角度、多种途径对商业银行的贷款资产展开计量，发现未来的风险隐患从而尽早采取措施，以便及时引起社会各界的重视，从而有效地采取措施来遏制和规避金融风险和其可能带来的连锁反应。
二、公司贷款中的隐含V形期权
上世纪70年代，默顿（Robert C. Merton）提出将贷款看作期权，从而进行量化分析。在这之后实物期权被穆迪（Moody）公司用来计量上市公司风险（KMV模型），以及被风险投资领域所采用。在对公司贷款进行风险量化的实务分析中，本文发现在当前中国信贷环境下，商业银行贷款的一些隐含风险因素可以用实物期权模型来定量描述，经过分析发现，须使用一种接近“V”形的异型期权曲线，才能描述一些重要的风险特征，本文称之为V形期权。以下分一般情况和包含“其他债务”两种情况分别讨论。
（一）一般V形期权
本文将一些财务概念进行重新“定义”，将公司可转移的资产从财务报表中去掉，（满足权责发生制条件下）做出如下定义；
1.资产=负债+违约代价+(收入-费用)
2.违约代价=公司重建代价+除抵(质)押物外不可转移资产价值
3.公司重建代价：指公司为逃废债务等责任，转移资金和资产，放弃现有公司（以破产或者非破产的方式），重新注册并更换公司形象，但完全不更换关键人员、设备、渠道、地区、行业优势等核心竞争力所附着的资源，改头换面继续经营，所需要付出的“成本”代价
4.资产=抵(质)押物市场价值+未来净利润
则一般的V形期权模型图形描述如下：
在借款人“资产”大于“银行负债”加“违约代价”的情况下，可以偿还银行贷款，并有正的收益；在“资产”小于“银行负债”减“违约代价”的情况下，借款人可以从银行套利，仍然有正的收益，在没有抵押的情况下，可以达到“银行负债”减“违约代价”的最大套利空间。
V形期权是“多头买权”和“多头卖权”的一种组合，借款人在申请贷款时可能不会表现出这种对银行十分不利的情况，但如果放款后其资产可以不受银行约束任意转移，则可能出现，具有隐含性。问题根源在于中国的公司资金流难以监管、诚信和征信体系不健全、银行信息不对称、担保行业运行不规范，公司如果决定违约，即使债务没有到期，借款人也会出现V形选择权，给商业银行带来信用风险隐患。
(二）包含“其他债务”的V形期权
如果不仅考虑借款人的银行负债，还考虑借款人的“其他负债”，则由于杠杆作用，V形期权可能发生形变。这里所说的“其他负债”为借款人的广义负债，包括：
1.应付账款、预收账款、应付税金、应付福利
2.保险费、其他承诺、企业债券、其他债务
3.担保成本、未决诉讼、环境负债（可能由于其他企业引起的环境恶化导致）
4.资本金、红利、关联企业资金
以下是对借款人的“其他负债”V形期权的图形化描述，在借款人选择违约时，“其他负债”也发生违约，由于其他负债水平和违约代价对比关系的不同，模型可能出现风险程度的变化，这也是其潜在性和隐含性的一种表现。(见图2）
图2为银行贷款到期日的借款人资产价值和收益的期权关系,符号含义如下：
1. St：资产价值；St1：借款人在到期日的抵押物市场价值；St2：收入-费用；
2. R：借款人在到期日决定放弃公司或者继续经营所获得的收益；
3. D：到期日的债务账面余额；
4. P：违约代价
V形期权是在默顿提出的将贷款看作期权，从而进行量化分析的原理基础上，结合中国实际情况演变而来。在“b”点趋向于“e”点（“ab”垂直向下平移），“e”点趋向于“f”点（“be”垂直向下平移）的情况下，回归到一般意义上的买方多头期权模型。
之所以存在“e”点和“f”点的分离，是由于在违约后“其他负债”成为借款人收益。
在债务到期日公司没有应收帐款和应付帐款，或者应收帐款大于应付帐款的情形，V形期权演变成下图所示“V”形。
由于“违约代价”的底线（具有类似于有限责任制对出资人保护作用）保护了公司不会承受超违约代价的损失，“f”点在纵轴上不会低于“e”点。这种情形曲线仍具有“V”形，风险相对小一些，同样具有隐含性，并且不改变图2的隐含性，所以下面仍以图2的隐含V形期权为主来讨论借款人违约和逆向选择。
V形期权模型能够刻画借款人随经济环境、经营能力、市场环境的变化，所呈现出的还款能力和还款意愿的因果性结果，可以作为商业银行进行客户风险分析、贷款定价分析的一种工具，使得商业银行对未来风险变化有更强的预见能力和量化能力。
三、V形期权下的套利空间分析
借款人违约可能由于还款能力不足造成，也可能由于出现非合法、但无风险的“套利”机会，导致借款人逆向选择，还款意愿消失。本文利用V形期权所刻画的中国贷款业务中隐含的借款人资产价值与收益的期权关系，来分析公司借款人的违约套利空间。
债务到期时，借款人资产价值的所有可能（st）构成了V形期权曲线，如上图。（对于曲线上的点，Xf代表f点在资产价值维（横轴）的投影，Yf代表f点在收益维（纵轴）的投影。）资产价值包括押品现值和未来净利润，即st= st1+ st2，分以下四种情况讨论：
1.当资产价值中的抵押品现值st1>Xf时，借款人不存在套利空间，也不会违约；此时的收益是Yst；
2.当Xb 3.当XbYst1+st2时，借款人仍然有套利空间，可以选择违约，转移st2，此时的收益是Yst1+st2；也可以选择不违约更有利，此时的收益是Yst；
从上述分析中可以看出，即使商业银行依赖抵押品的担保能力、抵押率的超额风险覆盖能力，由于“其他负债”的作用，还是可能出现借款人的套利空间；如果借款人经营能力不好，在债务到期时公司增加的现金流不够多，这个套利空间可能会变得很大；如果出现抵押品贬值，低于债务的账面价值，套利空间进一步扩大，则借款人需要有非常强的现金流盈利才能保持还款能力和还款意愿，否则选择违约非常有利。
上述情况下，借款人即使选择不违约，并偿还银行债务，但“其他负债”仍然需要逐步去偿还。
四、历史数据回归法的局限
至今没有任何一个模型能够完美地解释银行风险和各项指标的关系，更何况经济环境、客户特征时刻在改变，新的业务品种也层出不穷，这就要求银行坚持对模型进行持续优化，不断提高模型区分风险的能力，适应内外部环境的变化。
基于V形期权的模型本身要求一些“向前看”的特征变量，来评估借款人未来的潜在风险。国内商业银行现有的客户风险分析模型都是基于“历史数据回归法”的“看过去”和“看现在”的模型，包括打分卡、Logistic回归模型等。这些模型假设公司的违约表现和经济形势是静止的，估计借款人的未来违约概率和违约损失率，并做出风险评级、经济资本计量和风险定价，其中存在假设和未来情况错配的风险。通过“压力测试”的方法，可以对违约概率和评级进行调整，但这种调整是根据长期历史数据经验进行的组合层面调整，无法做到针对个体情况或者某类借款人的情况，对潜在的未来特征做出合理估计。
V形期权曲线参数较少，但能够体现借款人个性化的特征和违约的因果关系。期权风险隐含在商业银行的贷款产品中，在贷款审批阶段，通常不会显露出来。能够获得贷款的客户，信用级别通常是比较高的，但V形期权的套利机会是在放款后才显现出来的。而一旦显露出来，则银行的贷款资产就具有潜在的不稳定性。
鉴于问题的隐含性，要描述这种风险特征显然不是只从公司财务报表可以全部获得，需要依赖一定的其他信息采集，通过统计学技术作为支持，获得隐含期权风险的未来分布特征。V形期权模型是面向借款人的，对模型的量化，需要针对借款人做出一些统计学估计，也需要计量外部经济指标的冲击强度，从而计算抵押品的未来期望价值和置信度，计算未来时间点的应付帐款、应收帐款期望值和置信度，进而估算公司未来的现金流增加量的期望值。另外需要估计公司未来的实际违约代价。 总体来说，目前还没有一种的方法来计量中国商业银行的隐含V形期权风险，这使得一些比预想更为严重的不稳定因素暂时被忽略和搁置。
五、V形期权与潜在的中国金融风险
后危机背景下，经济复苏伴随着通货膨胀在很多国家出现，GDP、M2、出口、房地产价格都具有突然下降的可能，随着流动性的回收，央行可能进一步提高利率，这些都可能对借款人的经营收入、资产价值、债务成本带来冲击。
以一般期权模型为例，在宏观变量冲击下，借款人可能由于GDP、M2、出口的减少导致销售量减少、净收益减少，从而银行债务到期时，在区域（I）左侧出现的概率更大；抵押物的贬值可能导致在区域（II）左侧出现的概率更大；加息则会提高借款人的财务费用，最终使得债务到期时，借款人在期权曲线的区域（III）出现的可能性逐步增大。
如果考虑“其他负债”的情况，则借款人在宏观变量的冲击下，“其他负债”会增加，使得曲线向右侧逐步偏移，借款人正常经营越发艰难，而套利空间加大，可能给商业银行带来的信用风险进一步加强。
经济危机对于实体经济的间接影响已经显现出来，生产型企业面临着经营压力。借款人在此经济环境下很可能面临现金流紧张和各种债务增加的状况，导致公司期拖欠应付帐款。这使得V形期权的出现有了外部环境条件。
另一方面，中国的担保体系、征信体系、财务监管、关联企业监管、信息对称性并没有得到显著改善，不能阻止期权曲线向右侧的偏移，贷款受到很大威胁，银行需要承担很大的社会责任，而全社会需要面对就此引发系统性风险隐患的可能。
从图形上可以看出，V形期权显然是对商业银行完全不利的“衍生”产品，由于其不存在买权和卖权的平价关系，这种“衍生”产品根本不可能在资本市场上出现。对于商业银行，要识别和防控V形期权的风险，需要研发有针对性的、更有效的信用风险分析模型，以便在评审阶段准确了解借款申请人的真实情况；需要通过对市场风险的计量，掌控抵押质品的价值变化规律；需要在贷后监控V形期权的变化情况。这无疑对商业银行提出了很高的管理要求。
六、结论
本文结合商业银行的贷款业务实践，构建了V形期权模型。模型的存在是说明在社会诚信度不高的环境下，经济波动可能引发银行坏账率显著上升的风险。该模型揭示了银行贷款资产中潜在的借款人期权选择风险，即抵押物价值在一定程度上高于并接近债务金额时，借款人出现套利机会，从而可能引发借款人逆向选择，给银行带来资产损失。由于V形期权模型具有潜在性，以债务发生作为条件，所以不容易在授信评审阶段得到量化，再加上计量方法的缺失，现有的风险定量分析方法也难以按照结构化的方式准确捕捉V形期权模型所带来的潜在风险因素。
V形期权的隐含性并不妨碍其出现，导致了一些银行坏帐的反生。在当前的世界经济形势以及中国的法律、征信、担保环境下，V形期权已经拥有滋生和蔓延的条件，比房地产价格不稳定可能引发的银行坏账风险，可能更早出现。本文认为此类风险在一定程度上是可以计量的，商业银行应该通过提高计量和管理水平，防范V形期权的潜在风险。同时也需要社会各界给予重视，努力改善国内诚信状况、提高公司运作的透明度，从而最大限度减少潜在的系统性风险隐患。
参考文献:
1. Merton Robert C., On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates[J]. Journal of Finance, 29 (1974): 449-470.
2.Roger M., Stein Dixit A. K., Pindyck R.S., The Options Approach to Capital Investment[J]. Harvard Business Review. May-June 1995:148-152.
3. Conrad Tan, Unusual Financing Options for SMEs[J], The Business Times, Singapore 2006,6:50-55.
4.刘照德,高新技术风险企业价值评价的实物期权方法[J]. 广东商学院学报, 2004(01): 23-26.
5.宋逢明,金融工程原理-无套利均衡分析[M]. 清华大学出版社. 1999, 1:151-165.
作者简介：
沙 磊 中国民生银行博士后工作站、清华大学经济学院博士后流动站
李 鹏 中国民生银行中小企业金融事业部
关键词：商业银行业务 公司贷款 期权 风险
中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：1006-1770(2011)01-025-04
一、引言
在经济全球化与金融一体化的形式下，中国的商业银行正在朝产品多元化方向发展。尽管如此，中国商业银行的公司贷款业务仍然占据很高比重，银行的收入构成中利息仍然是主要的部分，占总营业收入的70%以上，其中大公司、中小企业的贷款资产占绝大部分。
在此形势下，银行的资产质量对于中国金融业的稳定、经济的稳定和发展具有举足轻重的作用。西方国家的商业银行普遍采用计量模型对风险进行量化，而中国金融环境具有很多西方国家所不具有的特点，例如社会诚信体系缺失、征信体系不健全、法律法规不完善、对于公司的财务帐务难以监管、政府和银行的信息分散，使得在中国准确计量商业银行的贷款风险存在困难。
后危机时代，世界和中国的经济形势存在很多不确定因素，存在发生系统性风险的隐患。本文认为，商业银行有必要研发多种风险计量方法，从多个角度、多种途径对商业银行的贷款资产展开计量，发现未来的风险隐患从而尽早采取措施，以便及时引起社会各界的重视，从而有效地采取措施来遏制和规避金融风险和其可能带来的连锁反应。
二、公司贷款中的隐含V形期权
上世纪70年代，默顿（Robert C. Merton）提出将贷款看作期权，从而进行量化分析。在这之后实物期权被穆迪（Moody）公司用来计量上市公司风险（KMV模型），以及被风险投资领域所采用。在对公司贷款进行风险量化的实务分析中，本文发现在当前中国信贷环境下，商业银行贷款的一些隐含风险因素可以用实物期权模型来定量描述，经过分析发现，须使用一种接近“V”形的异型期权曲线，才能描述一些重要的风险特征，本文称之为V形期权。以下分一般情况和包含“其他债务”两种情况分别讨论。
（一）一般V形期权
本文将一些财务概念进行重新“定义”，将公司可转移的资产从财务报表中去掉，（满足权责发生制条件下）做出如下定义；
1.资产=负债+违约代价+(收入-费用)
2.违约代价=公司重建代价+除抵(质)押物外不可转移资产价值
3.公司重建代价：指公司为逃废债务等责任，转移资金和资产，放弃现有公司（以破产或者非破产的方式），重新注册并更换公司形象，但完全不更换关键人员、设备、渠道、地区、行业优势等核心竞争力所附着的资源，改头换面继续经营，所需要付出的“成本”代价
4.资产=抵(质)押物市场价值+未来净利润
则一般的V形期权模型图形描述如下：
在借款人“资产”大于“银行负债”加“违约代价”的情况下，可以偿还银行贷款，并有正的收益；在“资产”小于“银行负债”减“违约代价”的情况下，借款人可以从银行套利，仍然有正的收益，在没有抵押的情况下，可以达到“银行负债”减“违约代价”的最大套利空间。
V形期权是“多头买权”和“多头卖权”的一种组合，借款人在申请贷款时可能不会表现出这种对银行十分不利的情况，但如果放款后其资产可以不受银行约束任意转移，则可能出现，具有隐含性。问题根源在于中国的公司资金流难以监管、诚信和征信体系不健全、银行信息不对称、担保行业运行不规范，公司如果决定违约，即使债务没有到期，借款人也会出现V形选择权，给商业银行带来信用风险隐患。
(二）包含“其他债务”的V形期权
如果不仅考虑借款人的银行负债，还考虑借款人的“其他负债”，则由于杠杆作用，V形期权可能发生形变。这里所说的“其他负债”为借款人的广义负债，包括：
1.应付账款、预收账款、应付税金、应付福利
2.保险费、其他承诺、企业债券、其他债务
3.担保成本、未决诉讼、环境负债（可能由于其他企业引起的环境恶化导致）
4.资本金、红利、关联企业资金
以下是对借款人的“其他负债”V形期权的图形化描述，在借款人选择违约时，“其他负债”也发生违约，由于其他负债水平和违约代价对比关系的不同，模型可能出现风险程度的变化，这也是其潜在性和隐含性的一种表现。(见图2）
图2为银行贷款到期日的借款人资产价值和收益的期权关系,符号含义如下：
1. St：资产价值；St1：借款人在到期日的抵押物市场价值；St2：收入-费用；
2. R：借款人在到期日决定放弃公司或者继续经营所获得的收益；
3. D：到期日的债务账面余额；
4. P：违约代价
V形期权是在默顿提出的将贷款看作期权，从而进行量化分析的原理基础上，结合中国实际情况演变而来。在“b”点趋向于“e”点（“ab”垂直向下平移），“e”点趋向于“f”点（“be”垂直向下平移）的情况下，回归到一般意义上的买方多头期权模型。
之所以存在“e”点和“f”点的分离，是由于在违约后“其他负债”成为借款人收益。
在债务到期日公司没有应收帐款和应付帐款，或者应收帐款大于应付帐款的情形，V形期权演变成下图所示“V”形。
由于“违约代价”的底线（具有类似于有限责任制对出资人保护作用）保护了公司不会承受超违约代价的损失，“f”点在纵轴上不会低于“e”点。这种情形曲线仍具有“V”形，风险相对小一些，同样具有隐含性，并且不改变图2的隐含性，所以下面仍以图2的隐含V形期权为主来讨论借款人违约和逆向选择。
V形期权模型能够刻画借款人随经济环境、经营能力、市场环境的变化，所呈现出的还款能力和还款意愿的因果性结果，可以作为商业银行进行客户风险分析、贷款定价分析的一种工具，使得商业银行对未来风险变化有更强的预见能力和量化能力。
三、V形期权下的套利空间分析
借款人违约可能由于还款能力不足造成，也可能由于出现非合法、但无风险的“套利”机会，导致借款人逆向选择，还款意愿消失。本文利用V形期权所刻画的中国贷款业务中隐含的借款人资产价值与收益的期权关系，来分析公司借款人的违约套利空间。
债务到期时，借款人资产价值的所有可能（st）构成了V形期权曲线，如上图。（对于曲线上的点，Xf代表f点在资产价值维（横轴）的投影，Yf代表f点在收益维（纵轴）的投影。）资产价值包括押品现值和未来净利润，即st= st1+ st2，分以下四种情况讨论：
1.当资产价值中的抵押品现值st1>Xf时，借款人不存在套利空间，也不会违约；此时的收益是Yst；
2.当Xb
从上述分析中可以看出，即使商业银行依赖抵押品的担保能力、抵押率的超额风险覆盖能力，由于“其他负债”的作用，还是可能出现借款人的套利空间；如果借款人经营能力不好，在债务到期时公司增加的现金流不够多，这个套利空间可能会变得很大；如果出现抵押品贬值，低于债务的账面价值，套利空间进一步扩大，则借款人需要有非常强的现金流盈利才能保持还款能力和还款意愿，否则选择违约非常有利。
上述情况下，借款人即使选择不违约，并偿还银行债务，但“其他负债”仍然需要逐步去偿还。
四、历史数据回归法的局限
至今没有任何一个模型能够完美地解释银行风险和各项指标的关系，更何况经济环境、客户特征时刻在改变，新的业务品种也层出不穷，这就要求银行坚持对模型进行持续优化，不断提高模型区分风险的能力，适应内外部环境的变化。
基于V形期权的模型本身要求一些“向前看”的特征变量，来评估借款人未来的潜在风险。国内商业银行现有的客户风险分析模型都是基于“历史数据回归法”的“看过去”和“看现在”的模型，包括打分卡、Logistic回归模型等。这些模型假设公司的违约表现和经济形势是静止的，估计借款人的未来违约概率和违约损失率，并做出风险评级、经济资本计量和风险定价，其中存在假设和未来情况错配的风险。通过“压力测试”的方法，可以对违约概率和评级进行调整，但这种调整是根据长期历史数据经验进行的组合层面调整，无法做到针对个体情况或者某类借款人的情况，对潜在的未来特征做出合理估计。
V形期权曲线参数较少，但能够体现借款人个性化的特征和违约的因果关系。期权风险隐含在商业银行的贷款产品中，在贷款审批阶段，通常不会显露出来。能够获得贷款的客户，信用级别通常是比较高的，但V形期权的套利机会是在放款后才显现出来的。而一旦显露出来，则银行的贷款资产就具有潜在的不稳定性。
鉴于问题的隐含性，要描述这种风险特征显然不是只从公司财务报表可以全部获得，需要依赖一定的其他信息采集，通过统计学技术作为支持，获得隐含期权风险的未来分布特征。V形期权模型是面向借款人的，对模型的量化，需要针对借款人做出一些统计学估计，也需要计量外部经济指标的冲击强度，从而计算抵押品的未来期望价值和置信度，计算未来时间点的应付帐款、应收帐款期望值和置信度，进而估算公司未来的现金流增加量的期望值。另外需要估计公司未来的实际违约代价。 总体来说，目前还没有一种的方法来计量中国商业银行的隐含V形期权风险，这使得一些比预想更为严重的不稳定因素暂时被忽略和搁置。
五、V形期权与潜在的中国金融风险
后危机背景下，经济复苏伴随着通货膨胀在很多国家出现，GDP、M2、出口、房地产价格都具有突然下降的可能，随着流动性的回收，央行可能进一步提高利率，这些都可能对借款人的经营收入、资产价值、债务成本带来冲击。
以一般期权模型为例，在宏观变量冲击下，借款人可能由于GDP、M2、出口的减少导致销售量减少、净收益减少，从而银行债务到期时，在区域（I）左侧出现的概率更大；抵押物的贬值可能导致在区域（II）左侧出现的概率更大；加息则会提高借款人的财务费用，最终使得债务到期时，借款人在期权曲线的区域（III）出现的可能性逐步增大。
如果考虑“其他负债”的情况，则借款人在宏观变量的冲击下，“其他负债”会增加，使得曲线向右侧逐步偏移，借款人正常经营越发艰难，而套利空间加大，可能给商业银行带来的信用风险进一步加强。
经济危机对于实体经济的间接影响已经显现出来，生产型企业面临着经营压力。借款人在此经济环境下很可能面临现金流紧张和各种债务增加的状况，导致公司期拖欠应付帐款。这使得V形期权的出现有了外部环境条件。
另一方面，中国的担保体系、征信体系、财务监管、关联企业监管、信息对称性并没有得到显著改善，不能阻止期权曲线向右侧的偏移，贷款受到很大威胁，银行需要承担很大的社会责任，而全社会需要面对就此引发系统性风险隐患的可能。
从图形上可以看出，V形期权显然是对商业银行完全不利的“衍生”产品，由于其不存在买权和卖权的平价关系，这种“衍生”产品根本不可能在资本市场上出现。对于商业银行，要识别和防控V形期权的风险，需要研发有针对性的、更有效的信用风险分析模型，以便在评审阶段准确了解借款申请人的真实情况；需要通过对市场风险的计量，掌控抵押质品的价值变化规律；需要在贷后监控V形期权的变化情况。这无疑对商业银行提出了很高的管理要求。
六、结论
本文结合商业银行的贷款业务实践，构建了V形期权模型。模型的存在是说明在社会诚信度不高的环境下，经济波动可能引发银行坏账率显著上升的风险。该模型揭示了银行贷款资产中潜在的借款人期权选择风险，即抵押物价值在一定程度上高于并接近债务金额时，借款人出现套利机会，从而可能引发借款人逆向选择，给银行带来资产损失。由于V形期权模型具有潜在性，以债务发生作为条件，所以不容易在授信评审阶段得到量化，再加上计量方法的缺失，现有的风险定量分析方法也难以按照结构化的方式准确捕捉V形期权模型所带来的潜在风险因素。
V形期权的隐含性并不妨碍其出现，导致了一些银行坏帐的反生。在当前的世界经济形势以及中国的法律、征信、担保环境下，V形期权已经拥有滋生和蔓延的条件，比房地产价格不稳定可能引发的银行坏账风险，可能更早出现。本文认为此类风险在一定程度上是可以计量的，商业银行应该通过提高计量和管理水平，防范V形期权的潜在风险。同时也需要社会各界给予重视，努力改善国内诚信状况、提高公司运作的透明度，从而最大限度减少潜在的系统性风险隐患。
参考文献:
1. Merton Robert C., On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates[J]. Journal of Finance, 29 (1974): 449-470.
2.Roger M., Stein Dixit A. K., Pindyck R.S., The Options Approach to Capital Investment[J]. Harvard Business Review. May-June 1995:148-152.
3. Conrad Tan, Unusual Financing Options for SMEs[J], The Business Times, Singapore 2006,6:50-55.
4.刘照德,高新技术风险企业价值评价的实物期权方法[J]. 广东商学院学报, 2004(01): 23-26.
5.宋逢明,金融工程原理-无套利均衡分析[M]. 清华大学出版社. 1999, 1:151-165.
作者简介：
沙 磊 中国民生银行博士后工作站、清华大学经济学院博士后流动站
李 鹏 中国民生银行中小企业金融事业部