非公開發(fā)行公司債券又稱為“私募債”,其發(fā)行主體主要為信用評(píng)級(jí)不高的企業(yè),在不超過200個(gè)專業(yè)投資者的范圍內(nèi)進(jìn)行發(fā)行債券募集資金。主承銷商在承銷非公開發(fā)行的公司債券時(shí)只能對(duì)潛在的特定投資者進(jìn)行私下詢價(jià),如果針對(duì)預(yù)發(fā)行債券進(jìn)行信用利差預(yù)測確定一個(gè)大致利率區(qū)間,主承銷商就可以基于該利率區(qū)間與潛在投資者進(jìn)行詢價(jià)。因此預(yù)測一個(gè)債券信用利差對(duì)于非公開發(fā)行公司債券的銷售詢價(jià)具有一定的參考依據(jù)。發(fā)行人和主承銷商可以基于預(yù)測出的信用利差進(jìn)行確定債券的定價(jià)區(qū)間與潛在專業(yè)投資者進(jìn)行銷售推薦。本文在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上,將公司資產(chǎn)規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、公司屬性、信用評(píng)級(jí)、發(fā)行規(guī)模、發(fā)行期限、債項(xiàng)特殊條款設(shè)置、擔(dān)保情況、主承銷商聲譽(yù)和會(huì)計(jì)師事務(wù)所聲譽(yù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層,將信用利差作為輸出層進(jìn)行預(yù)測非公開發(fā)行公司債券的信用利差。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)杠桿、發(fā)行規(guī)模、公司屬性、信用評(píng)級(jí)、特殊條款設(shè)置、擔(dān)保情況、主承銷商聲譽(yù)和會(huì)計(jì)師事務(wù)所聲譽(yù)與債券信用利差存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,這些因素會(huì)降低債券的信用利差;而公司規(guī)模和債券期限與債券信用利差存在著正相關(guān)關(guān)系,會(huì)在一定程度上增加債券的信用利差。其中公司規(guī)模、公司屬性、信用評(píng)級(jí)、擔(dān)保... 

【文章來源】：上海外國語大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究線路圖

24第四節(jié)研究方法的選擇一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱“BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”）是由Rumelhart和Hinton為首的科學(xué)家小組于1986年提出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有隱藏層的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)為S型函數(shù)，其輸出量是為（0,1）之間的連續(xù)數(shù)據(jù)，具有實(shí)現(xiàn)從輸入層到輸出層的任意非線性映射效果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常被用于金融預(yù)測，因?yàn)槠渚哂刑幚砀叨确蔷�性問題的能力，其中本文將運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過分層結(jié)構(gòu)建立，第一層包含網(wǎng)絡(luò)輸入神經(jīng)元，本文中的訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)通過這些輸入神經(jīng)元傳遞給網(wǎng)絡(luò)；最后一層包含了任何在輸入神經(jīng)元傳遞給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值。在輸入層和輸出層之間通過有一個(gè)或多個(gè)的隱藏層神經(jīng)元。如圖4-2前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖所示。圖4-2前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)勢(shì)特性：（1）非線性映射能力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強(qiáng)的非線性映射能力，能夠?qū)崿F(xiàn)了一個(gè)從輸入層到輸出層的映射功能，相關(guān)研究理論表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如果具備三層就能夠以任意精度逼近任意非線性的連續(xù)函數(shù)。該能力使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合于求解內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的問題。（2）自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高度自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力表現(xiàn)在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在對(duì)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練時(shí)通過學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取輸入層和輸出層數(shù)據(jù)之間的“合理規(guī)則”，并自適應(yīng)輸入層隱藏層輸出層

32圖5-1訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖，可以得到以下模型：1=0.26+8.470.160.04+0.31+2.0310.08+0.8113.540.18+1.97（5.1）2=37.23+0.681.061.09+0.581.281.241.137.280.070.38（5.2）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)公司債券信用利差的影響研究[D]. 龐詩婉.廣西大學(xué) 2019
[2]非公開發(fā)行公司債信用利差影響因素的研究[D]. 南夢(mèng)瑤.上海外國語大學(xué) 2018
[3]承銷商聲譽(yù)對(duì)公司債券融資成本的影響[D]. 祝明.南京大學(xué) 2018
[4]中小企業(yè)債券融資成本影響因素研究[D]. 王悅.浙江工商大學(xué) 2017
[5]承銷商聲譽(yù)、承銷連續(xù)性與公司債券融資成本[D]. 肖力琿.廈門大學(xué) 2014
[6]我國企業(yè)債券信用價(jià)差影響因素實(shí)證研究[D]. 田圓圓.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3440868