上市公司信用风险评价研究

《上市公司信用风险评价研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《上市公司信用风险评价研究（22页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、上市公司信用风险评价研究2(阴年8月中阁管理信息化Aug. ，2m 第12卷第16期China Management Informationization VoI.12,No.16 上市公司信用风险评价研究李从欣肖士息郑芸2(1.石家应经济学院，石家庄0531;2.重庆市工商局，爱庆40)摘要本文构造了上市公司信用风险部价的Logit模型，并结合T检验和主成分分析法对模型进行了实证分析。结果农明Lo酬模型具有非常可倍的识别、预测及格广能力，是上市公司信用评估的有效工具。关键词上市公司;信用风险;评价doi: 10. 3969/j. issn. 1673 -0194.2创卫9.16.023中团分

2、类号凹76.6文献标识两A文章编号1673 -0194(2侃>9)16-)69-05 企业倍用风盼的评估-J革是金融纽讲学理论界与景是代次数多、收敢速度慢等缺陷;判别分析中的Bayes实务界关性和操讨的问题。能否有效地判断上市公词判别分析和Logit回归分析均可用来进行违约概率分借用风险程度，意味着能否依据公开披露的倍息准确析，但Bayes判别分析需要对所研究的对象已有一烧的评价个企业的借用收况。馆用风险又称违的风险，认识，即需要用到先验概率，而国内银行倍用风险度量是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因，不愿为时不长，快乏相应的数据积累，这种先验概率缺z充就无力履行合间条件而构成违约

3、，致使银行、投资者成足的说服力，如果给定的先脸概率获取较为困难.Bay捕交易对方遭受损失的可能性(1)对于上市公司附言，判别法可能会导致错误的结论山。Logitl归分析是这种遗约付为经常表现为拖欠赃款、赞不抵债以及以一种非线性分类的统计方法，也适用于四架盘中样在发行证券或债券进行圈钱等失倍行为，因此对这种违定性指标的问题，而且Logit模型采用最大似然估计法约失倍的可能性的度最显得十分重要。自20世纪中进行参数估计，不要求样本数据显正在分布，这句现实期以来，国内外以计算违约率对信用风险进行评价和中企业财务指标的真实情况相吻合。目前，对企业倚用度蟹的方法及模型得到了迅速发膜。对企业的借用评风险的

4、评估，研究最多的方法是根据财务比率来建立模价主要是基于综合财务指你特征计算违约风险并用来糊。其中，以Beaver( 1附)的单变辑模础和Altman划分倍用等级。以综合财务指标为解释变盘，运用计(1968)的多元模型影响最为广泛。除了传统的判别分量统计方法建立模型分析信用，在金融实务界和学术析.Ohlson ( 1980)构建了Logit识别模型.Libby(1叨5)首界逐渐成为主流，评价就果显著。次将主成分分析方法引入判别模型以克服变量多重共钱1 企血借用风险评估方法概迷性的问题。在国内，张玲等(2刷)运用KMV模型对上市从统计学角度看，对企业信用风险进行分析的数公司信用风险进行了评价川;事

5、秉祥(2005)基于主成分学工具主赘钮括:主成分分析、神经问绵技术、别别分分析利用判别分析对上市公词信用风险进行了评价4:析和Lo原t回归分析等4种典型。1:成分分析町以从变傅强等(2阳)利用Logistic模型分析了上市公词的信用量的相宜影响关系中提取出主要因絮，并根据各要萦风险5;阎庆民(川15)利用改进的KMV法研究了不良所含倍息的多少确定变量关系和计算方法，般不能资产证挣化的倍用风险问题叫:牛东晓(2阳)利用改进单独使用，而是用来做数据的预处理;神经网锚技术是的GRA法对电力睿户信用风险进行了评价7。本文以一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效上市公司一系列财务比率变量建立Lo

6、git回归模型，并锚解决非正态分布、非线性的信用评估问题，但也存在着合T检验和主成分分析法，来研究企业的违约概率，以期;黑箱性;问题、易形成局部极小而得不到黯体最优和对上市公明信用风险评估提供一种建模方法。2 主成分分析法及I制t模型的构建收稿日期28甲10-16通过综合考虑信用风险的各影响剧素，借鉴罔有商作翁简介李从欣(1974).石家庄经济学院讲师，硕士，主要研究方向:统计学。业银行企业资倍评估指标体系和国内外有关文献的相关CH1NA MANAGEMENT INFORMAONJZAON/69 ?叽?寕?容挚?寖寎?泆?寊寗?汮?澣楮枣?榣?湡景?犼?来牭?佨?浥慴?湴楯?杩?汳?澣?湩?璻

7、?祥?潮?穑?莹?珅?潮?杩?璻?庆?瓄?楳?敲?獮?杩?潧?瑄?獴?楴?獩?江?楣?瓄?潧?楴?澣?杩?璻?杩?囄?瓄?瑭?扢?虑?礨?祥?祥?合此管耀指标，在分费、汇总、整理的基础上，问时兼顾数据的商I挟约率。若Pi帽。，表放企业借用状况较好;若P阳1，我放取性原则和?lJ最化原则，本文引用了20项不间的财务指企业倍用状况较差。在本文中取0.5作为概率的阙栋，通过这些指你可以较为全国地反映企业的Il.利能力、值，将样本数据带入Logit回归模型中，得到的p值小于偿债能力、费远能力和成长能力等屁面的倍息。同时，也0.5说明企业倍用状况较好.p值大于0.5说明企业倚应该辛苦到这些指标之间存在一

8、定的相关性均可替代性，用状况较楚。之所以选择0.5作为阙值，是因为Logit曲线都是在p嚣0.5处有拐点。因此本文引入主成分分析法加以挑选。对于Logit模型，使用极大似然法估计参数是一个2.1主成分分析法很好的选择。极大似然估计的出发点就是寻找样本观主成分分析法是一种客观赋权方挫，在对各个变测值最有可能发生条件下的参数估计值。从样本肴，量之间相关关系研究的基础上，通过对原始观测数掘如果第一种选择发生了n次，第工种选择发生了N-n进行降维处理，使新变量的主成分为原来多个变量的次。设采取第一种选择的概率是p，采取第二种选择的钱性组合，组合系数就是服变量在该主成分中的相对概率是(1四川。重新将样本

9、数据排列，使前n个观酬权重。各个主成分是按方差大小排列的，第一主成分值为第一种选择，后N-n个观测值为第二种选择，则代表的方要是信息最最多，其余依次次之。似然函数是:完成分分析的数学模型为:NHnHM LIbm)是队数pa nr XYj=1内+2j2+川pO叩对削山川然翩数式中，Yj为变成分，均为服始变景。设有n缴上市公词样本，每个样本由k个财务指标l喇叭.b)坦Z地+SZ1108(1训。Xl'句，Xk来描述，其中Xj=( Xli'句，Xni)。先m用z叫co师公式将原始指标进衍标准化处理，再计算其3 实证研究协方差矩阵。通过雅可比方法求解特征方程|I叩RI3.1指标体系和

10、样本数据埠。，得出特征值j，按其大小排列，即?l;?!:?2;捶;?!:般而亩，企业倍用评价及违约风险大小坷企业?k。特征值是各主成分的方搓，它的大小反映了各个财务状况商切相关，企业财务状况良好时，资本运营顺主成分在描述被评价对象上所起的作用。然后计算各畅、现金流量管理较好，企业就可能守倍、有能力且可主成分的方差贡献率m和前Y个主成分的原计方整m及时还款;反之，一个企业财务出现危机时，企业的贡献率(m)oY的方差贡献率，表航该主成分的方m结膏、运作和盈利均处于不利状藉，可能出现拖欠货盏在原始指标总方差中所占的比重，即第m个主成分款、阁钱、丧失信带等行为，导致企业信用危机，更加刷掘取的原始p个指

11、标的信息量。因此，前m个主成分了财务困境，企业的借用状况就呵能比较差8因此矶，凡，凡的祟计方差贡献率(m)越大，说明前m企业信用评价基于企业财务状况是有一定理论和现实个主成分包含的信息越多。最后确定主成分的个数，基础的。本文选取的财务指标如表l所乐。一般要求前m个充成分的旗计方恙贡献率不低于80%本文的数据来概于证券之星(.自ckstar.或者要求特征根大于1，本文研究采用前者。最后根据com)、上海证赤交易所(附w.sse. com. cn)、深圳证券因子得分系数矩阵，可求得综合财务指桥门。交易所(.S8e.org)等权威证毋网站。以探市和2.2 Logit模剧的构建1沪市上市的公司，25年

12、和2(则6年报出的三大报表数Logit模现实陈上是普通多元钱性四归模珊的推据为依据，计算各类财务指标，作为分析对象，井选取广，它主要适用于工元性目标变髓，即剧变最只能是。两组样本。由于Logit1m归模型的特征，为了使旅约旦挥或1，1代表某种结果的发生，0代表不发生。引人样本更崩近于0和1，选取附组两端(较好和较羔)作为样本企业财务指标后，可以通过Logit模型计算其在一段时数据。组合。为iE常上市公词(借用状况较好)，从工间内的违约率，算出的慨率大于设珑的分割点，则认为业行业A股市场中，施取为非ST股票的上市公词，共该公司具有高信用风险。计63家;组合1为非正常上市公词(倍用状况较楚), L

13、ogit回归单变量模型为:因财务异常而被特别处理的公司，从工业行业A股市场中，选取为ST股票的上市公司，共计63家。随机抽Pi = 1 + exp _ (+ bxIi + + bmXmi) 1取其中的2/3样本为训鲸集，共84个样本，用以建立在上式中exp代表自然对数的底，b为待估计的系jLogit回归模型;剩余的1/3样本为预测撬，共42个样数，x为第j个企业的第i个财务比率。pj表示企业遣ji本，用以翰证模型预测的准确率。70/CH孙的MANAGEM日'lT1JI仔URMATIONIZAON ?祬?桧?汯?捯?瑴?楴杩沣?猬数?泄?獩?憣玣?汩?湿?礲?瓄?楴灛?执?璻?沣?塉?

14、祬?獣?楴?沣?潲?数?偩?方?傸?涸?炴?倽?倩?憣?炮?廏?祭?油?獔?獳?慰?昫?斣?杩?楘?憡?亡?璻?傡?槎?溴?泄?牧?淊?榸?块?据?汐?涸?杩?椩?僖?獳?咹?乆?様?瓄?傣?乱斣?佒?悫?曎?泄?獴潭?呉?潣?涸?昵低?歳据?椩汯?溸?瑡?杰?犣?歧?昫榣?楴?僖?汯?暣?木?昩?檶?企业管理表1选取的指标反应能力及财务指标计算公式3.2财务指标的独立样本T检验反应对于20个初始财务指标，在进行实证分析前，利财务指标计算公式能力用SPSS13.5软件对其进行独立样本T检醋。第一步，产权比率负债总额/股东权蔬利用F检翰判断两总体的方盏是否相等。若F检磁统流动比率流动资产/流动负

15、债计量的概率p值小于显著性水平(0.05)，则认为两总(流动资产申存货甲待摊费用)/体方握有显著差异。第二步，利用T检瞌判断两总体速动比率流动负债均值是否存在显著差异。若T检验统计量的概率p值任期债务与营运*期负债/(流动资产叩流动负小于显著性水平(0.05)，则认为两总体均值有显著资金比率债)差异;反之，则认为两总体均值无显著提异。T检瑜的利息保障倍数息税前利润/利息费用结果详见表20应收账软周转率才三营业务收入/平均应收账款根据T检验结果，我们发现ST企业与非ST企业存货周转率主营业务戚本/平均存货之间，流动比惑(X)、越动比率(几)、朋定资产周转率1流动资产周转率主营业务收入/平均流动资

16、产(X)、总资产周转率(X)、流动资产周转事(Xs)，:?背3 4总资产周转率主营业务收入/平均总资产业务利润率(几)、总资产报酬率(X)、股本报酬率7固定资产周转率主营业务收入/平均固定资产(X)、锦股收益增长率(X)，净利润增长率(X)、总89to总资产报酬率息税前利润/总资产平均余额资产增长率(X)，共11个指标的均值存在明显美异，ll净资产报酬率净利润/平均净资产总额T检验的跟著性概率也油小子。.050费幢股本报酬率税后利润/年来普通股总股数3.3财务指栋的主成分分析市盈率每股股票市价/每股税后利润用SPSS13.5软件对上述11个指标进行主成分分主营业务利润率主营业务利润/'

17、;主营业务收入析，得到各主成分对应的特征偏和方恙贡献率如表3主营业务收入增(虫营业务收入/上年度主营业长率务收入)-1 所示。总资产增长率(总资产/上年度总资产)-1 基于祟计方提3贡献率不低于809岛的要求，提取5血革净利润增长率(净利润/上年度净利润)-1 个主成分。再采用方差最大化法进行工巨变因子旋转，每股经营情动现(每股经营活动净现金流瞌/上年旋转过程对主成分提取的结果，只改变倍息量在不间金流净额增长率度每股经背活动净现金流最)-1 主成分之间的分布，从而可以找到合理的经济解择。每股收益增长率(每股收审上年度每股收掘)-1 详细结果如表4所示。袋2独立样本T检验阁总体方爱的F检验阴总体

18、均值的T检验财务指梯F镜计量概率p值T统计量双尾概率p值流动比率0.7861 0.3770 4.1237 O.创XJl速动比率0.1942 0.6603 2.790 2 O.>61 应收账敷周转率5.9489 0.0162 1. 9229 0.0590 长期债务与营运资金比率6.0836 0.0153 相1.177 2 0.2437 利息保障倍数2.2303 0.1379 -0.3863 O. 7O 产权比率10.8125 O.13 l. 9706 0.0532 存货周转率1. 5337 0.2180 0.9902 0.324 1 周定资产周转率7.4886 O.佣712.5932 0.

19、011 7 总资产周转率1. 3987 0.2392 4.3659 O.XJO 流动资产周转率0.1124 0.738 1 4.063 1 O.XJl i:营业务利润率0.6440 0.4238 5.5310 O.XJO 净资产报酬率9.951 2 0.5556 0.5805 O.20 CH1NA MANAGEMENT INFORMA 110N1ZAON/71 ?犼?侣?侣?狍?侣?卐?卓?犼?僖?浔?汬?僖?搨?犼?犼?哆?犼?哆?犼?汯?企此:管耀续褒阴总体方楚的F检验两总体均值的T检验财务指标F统r盘概率p值T统计盘双尾概率p值总资产报酬率31. 731 2 O.lOO 6.1574 O

20、.仪泊。股本报酬率19.740 1 O.创lOO8.8223 O.创lOO每股收益增长率7.9851 O.55 4.166 2 O.lOl 每股侄营情动现金流净额增长率3.9343 0.0497 1. 1327 0.2597 主营业务收入增长事3.9796 0.0483 0.151 6 0.8800 净利润增长率6.6885 0.010 9 2.2705 0.0257 总资产增长率O.57 0.9399 8.1023 O.仪则O市鲍率8.1997 0.0050 -0.7988305 0.4276 表3特征值和方整贸献率lnitial Eigenvalues Extraction Sums of

21、 Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % To时% of Variance Cumulative % 3.272 29.741 29. 741 3.272 29.741 29. 741 2 2.367 21. 521 51. 263 2.367 21. 521 51. 263 3 1. 487 13.516 64.779 1. 487 13.516 64.779 4 1.2仰10.992 75. 771 1.209 10.992 75. 771 5 0.868 7.894 83.665 0.868 7.894 83

22、.665 6 0.624 5.676 89.341 7 0.490 4.458 93. 799 97翩。518 0.358 3.252 9 O. 152 1. 378 98.430 10 O. 125 1. 138 99.568 11 0.048 0.432 1.m 亵4方整最大化旋转后的因子载荷矩阵资产周转率和总资产周转率在第二三主成分上有较高就荷。Component 财务指你通过四子得分系数知阵，可得V、町、町、町、V共1s2 3 4 5 5个综合因子变囊，将其作为引人Lot阻四模型的最股本报酬率0.899 0.181 O. 153 呻O.侃l叫0.010终财务指桶。总资产报酬率0.891

23、 0.134 0.073 -0.080 -0.例2阳叫拮崎0.094X X-0.118 x Xz叩O.15X X0.071x 1 3总资产增伏率O. 723 0.059 0.2 0.110 O. 162 X-0.4 xX+0.256 xX+0.393 X X+0.376 x 4 s 6 7 主营业务利润率0.592 0.262 -0.312 0.230 曲0.015X-0.054 xX+0.7 xX+0.2叨xX; g g IO II速动比率O. 167 0.9 -0.仰6响。.092O.1 V=0.531 xX+0.539 xXz响。.03 x X+ O. 1 X X+ z 1 3 4 流动

24、比率0.245 0.953 甲O.3-0.027 0.027 O.3xX+0.8 X X-O. 111 X X-O. 075 X Xs6 7 8 +0.083 xX-0.027 xX-0.096 xX; 流动资产周转率O. 137 四0.1300.926 0.088 O.3 g to lIV盟0.076X X+ 0.04 X X-O. 112 X X+ O. 498 X X总资产周转率0.115 0.035 0.919 0.103 0.191 31 2 3 4 由+0.518 xXO.244 x X-O. 038 x X+ O.7x s6 7 每股收益增长率0.008 0.027 0.130

25、0.891 0.042 X+0.8 xX-0.052 xX+0.035 xX; g 8 IO I1净利润增长率0.039 -0.129 0.033 0.863 -0.8 V=0.032 xX+0.2 X X-O. 027 X X-O. 005 X X4 1 2 3 4 朋定资产周转率0.043 0.019 O. 144 0.024 0.981 梢。响。-0.02 x X+ O. 159 X X.082X X.073x 67s X+0.554 xX+0.535 xX+0.021 xX; 由旋转盾的因子载荷姐阵可以看出，股本报酬率、g 9 IO tI嚣V-0.02xX-0.026 xXz +0.9

26、97 xX+0.012 x 总资产报酬率和总资产增长率在第主成分上有极高s1 3 X-O. 177 x X+ O. 024 X X-O. 064 X X-O. 049 戴荷，说明第一主成分暴本反映了这将指标的信息:溜4 s 6 7 XX+0.1 xX-0.05 xX+0. 108 xX动比率和流功比率在第二;t成分上有较高载荷;流动8 9 IO ll。72 / CHINA MANAGEMENT INFORMAONIZATION ?卵潦危?噡?呯?侣?噉?瘲?堵?硘?场?侣?狍?侣?楴瑲浳畡呯物瑡?浰?潦浵?汬?樭?来悫浰?楡惯牥瑡虑污?潮?汏?污噡?湶楮潮?僖?莹捥?侣?敮?澣?慬杳敮?莹物?

27、乁?潮症?略?価?症虑?捈?捥?硳?僖?塬?堹堵?犼?堵?堹?氢硬?汯?樨?堲?櫒?塬?炮?塴?报?梡?漫?侣?亶?潧?塪?楴?侣?塪?塬?前?沣?没?济?场?硪?合此管搜3.4模型的构建和检瞌但它们的生产经营已存在严重的困难，潜伏着一定的信用风险:再者，非ST、阿公司族中的企业，其借用状采用SPSS13.5统计软件进行Logit回归分析，引况也不尽相同。实际操作中，非常有必要细分上市公人模型的变最为上嗣变成分分析所得的5个综合剧子司的借用风险等级。变盘。回归方法为向前逐步选择引人法，即通过最大似然估计所得的似然比的概率作为引人变髦的标准，装71t模型对测试样本的判定结果采取迭代法逐步计算，直

28、到对数似然比不再变化为止。预测值. 由选代结果可知，V(盈利能力)对p债的影响最1观测值分组Percenta吕e大，第步就被寻|人模型，其次是V(偿债能力)。选择2Correct O 第工步的回归结果，其参数估计以及其镜计检验如我5。21 。1 分组所乖。21 l Overall Percentage l 表5变量系数表(2)该模型的定量判别方法并不能代替定性分析方法，需同定性分析有机地结合在起。这是因为:首先，模糊判别的准确性建立在真实、公允的财务报表信息的基础上;其次，分析倍用状况时，必须结合专业刑断、管理情况、行业性质和前景以及窑观环境等因素进由表5可以看出各系数统计量检膛的效果显著，行

29、综合分析;最后，定性分析在我阔有着较长历史，积其概率p值均小于跟着性水平(0.05)。因此，估计的祟了丰富的经验，这些不是完全由数据分析所能概Logit回归模型为:p飞括的列。l-t-e 表6输出了信用风险Logit模珊对82个训练样本(3)证券市场有关上市公司借用信息的历史数据的分类结果。可以看出对两类样本的判断准确率均为严熏缺乏，特别是企业的违约数据库。由于许多信用1%，因此对82个训练样本的借用风险的判别平均准评估模型需要大量公词借用倍息的历史数据，这樊数确率为100%。据缺乏，就使得这些苦模型无法应用。因此，对倍用信息数据库进行究静，将有助于我阔信用风险评估的发展。袋6Logit模型对

30、训练样本的判症结果在数据基本充足和完攘的情况下，建立模型时可以充预刷值分考虑时间因素，果用行数掘进行分析，也可以分行观测值分组Percentage 业、分地区建立不同的模型，有针对性地进行回归分Coe也tO 析，建立多元Logit回归模型，从而划分借用等级。35 7 83.3 Slep 1 11 31 73.8 主要，考文献Overall Percenta吕e78.6 (1J张玲，张佳林.信用风险评估方法发展趋势J).预测，2005O 42 。l.0 分组| (2):7275. Step 2 o 42 1.0 2央德胜，梁燥.概率神经网络在财务预警实说中的应用JJ.管Overall Perce

31、ntage 1.0 理科学，23，11(10) :173叩177.3J张玲，杨贞饰，陈收.KMV模型在上市公司信用风险评价中的1Jl为验班模型的有效性，用所得的信用风险Logit模用研究JJ.系统工礁，2创>4(11):84-89. 型对42个测试样本进行判别，其平均准确率为100%4学策祥.基于主成分分析法的我国f二市公词信用风险评价筷骂自(见我7)。由此可见模型的预测能力是非常好的，模型JJ.西安理工大学学报，25(2):219时222.比较稳定，值得推广。5傅强，李永涛.基于Logistic模型的上市公词信用风险评价J. 华东经济管现，25(9):95 -98. 4 锚论及建议6阀

32、庆民，蔡洪饱.中间银行业不良资产证券化借用风除评价研通过对国内部分上市公司实证的分析，可以看到究J.数量经济技术俊济研究，25(8):74白83.Logit模型对上市公司信用风险评估的有效性，其评估7牛东晓，徐帅.盖子改进的GRA方法的电力客户信用风险综合结果能够为投资者进行科学决策提供一定的指导意评价研究J.电力科学与I程，27(3):5-8.见。然而上述模型也存在着不足之处，以下几个方面叫张先治，陈友邦.财务分析MJ.大连:东北财经大学出版杖，2创间，的局限有待我们进一步研究:9汹j(华.企业信用状况的定性评价J.统计与信息:论坛版，(1)对上市公词借用违的细的研究不能仅仅局限2沛，11(6):85 -88. 于ST、阿公司。有些公司虽然来加入ST公甜的付刑，CH泞的MANAGEMENTINFORMA110N胆AI10N/73?坡摦卩?却?侣?健?嬱嬲?嬳?嬴孊嬵?嬶?嬷婶?嬹?厣?枣?汤濑?却?数?牣?巕?巎?巀嶣嵘?孊巅?巓?却佶?浔?杩?协?牲?数敮健?杩?九?敮?嶣?数?佶敲卐?散佶?健?瑡牣?璻?嬹?瓄?健?敲慬戬瑡?孊?敲牣来敮?卓?牣?慬?僖?来?伟?嶣?孊?慬敮?瑡?敮?瑡来?嶣?瑡?来?来?杩?噬?璻?潧?潧?