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基于logistic模型的上市公司信用風險評價的實證研究

2012-04-29 11:56胡安冉孫云
2012年24期
關鍵詞:因子分析信用風險

胡安 冉孫云

作者簡介:胡安冉(1987-),女,漢族,山東棗莊人,在讀管理學碩士,單位:東南大學經(jīng)濟管理學院管理科學與工程專業(yè),研究方向:金融工程。

孫云(1986—),女,漢族,江蘇宿遷人,在讀管理學碩士,單位:東南大學經(jīng)濟管理學院管理科學與工程專業(yè),研究方向:金融工程。

摘要:本文利用2010年股票市場上6家ST公司以及4家已經(jīng)上市并正常運行的公司財務報表的數(shù)據(jù)為研究素材,利用因子分析,為評價上市公司的信用風險建立了logistic模型,并利用實證驗證了模型的適用性。

關鍵詞:信用風險;因子分析;logistic回歸

一、背景意義

信用風險是指證券發(fā)行人、借款人或交易的對方淫威各種原因而不去履行合同所構成的違約行為,并且由此導致被違約方遭受經(jīng)濟損失的可能性。上市公司的信用風險是指上市公司與其他組織機構或者個人在各種交易的過程中不履行合同規(guī)定拖欠款型等失信行為。近年來,政府部門以及越來越多的政府機構已經(jīng)重點關注上市公司的信用風險問題。防范信用風險的重要手段就是建立上市公司信用風險評價模型。

二、現(xiàn)狀評述

上市公司的信用風險識別對于上市公司管理自身的信用風險、投資者對于上市公司的選擇以及市場監(jiān)管等各種方面都具有舉足輕重的地位。Logistic模型能夠依靠上市公司的財務指標,通過財務指標來反映上市公司的信用狀況。張鳴,程濤(2005)使用logistic回歸模型,利用上市公司的財務指標構建了信用預警模型;楊廣青,鄧曉嵐(2007)應用離散時間的logistic回歸模型,從動態(tài)角度對公司經(jīng)營困境的風險進行了評價;陳迅,謝明希(2009)首先使用主成分分析方法選擇具有代表性的指標,然后建立回歸模型;李從欣等(2009)在構造上市公司信用風險評價模型的基礎上,結合主成分分析和t檢驗從實證角度對模型進行了分析。本文利用2010年股票市場上6家ST公司以及4家已經(jīng)上市并正常運行的公司財務報表的數(shù)據(jù)為研究素材,利用因子分析,為評價上市公司的信用風險建立了logistic模型,并利用實證驗證了模型的適用性。

三、原理分析

四、建立模型

(一)模型指標的選擇

本文手工從從金融決策終端軟件上搜取2010年滬市6家ST公司作為失信企業(yè)樣本組。同時,選取了4家已經(jīng)上市并且財務狀況正常的公司作為ST公司的樣本。即最終我們共選擇10家樣本公司。

(二)Logistic模型的構建

(三)模型檢驗

另外選取2010年10家ST公司和15家財務狀況較好的上市公司作為檢驗樣本。以2010年的財務報表數(shù)據(jù)為基礎,將其帶入Logistic模型,檢驗模型的適用效果。預測結果如表2所示,預測準確率達到86.67%。

五、總結

本文通過提煉上市公司的財務報表數(shù)據(jù),得到上市公司的財務比率和變化率,首先利用因子分析,提取涵蓋大量信息的因子,然后對我國上市公司的信用風險利用Logistic 模型進行回歸分析,繼而對結果進行了檢驗。該模型可以很好的判別出上市公司的信用風險程度,判別的總體準確率達到88%。我們得出,上市公司的信用狀況與凈資產(chǎn)收益率,流動比率等關系密切。企業(yè)的財務狀況恰恰反映了企業(yè)的信用程度。

參考文獻

[1]朱建平,殷瑞飛.SPSS在統(tǒng)計分析中的應用[M].清華大學出版社.2007.

[2]唐亮,張北陽,陳守東.我國上市公司信用風險評價和度量——基于面板數(shù)據(jù)Logistic 模型的實證分析[J].工業(yè)技術經(jīng)濟.2011(2).

[3]宋冬梅,沈友娣.運用Logistic模型評價上市公司信用風險[J].財會月刊.2008(20).

[4]陳瑜,潘麗娜.基于logistic-SVM組合預測模型在公司信用評級中的應[J].價值工程.2008(12).

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