用當前機器學習領域最為前沿的LightGBM算法研究大股東進行股權質押的影響因素。研究發(fā)現(xiàn),大股東以往累計質押比例是影響大股東股權質押的最重要的因素。除此之外,大股東股權質押更多受到融資約束和資金需求的影響,具體表現(xiàn)為資產(chǎn)規(guī)模小的中小企業(yè)、增長速度快的成長性企業(yè)的大股東更有可能發(fā)生股權質押。與國有企業(yè)相比,資產(chǎn)規(guī)模對民營企業(yè)大股東股權質押的影響更大。加強對大股東股權質押的強制性披露,增強對中小企業(yè)及民營企業(yè)的金融服務,促進民營企業(yè)及中小企業(yè)自身良好發(fā)展,有助于緩解大股東股權質押問題、穩(wěn)定資本市場。
【部分圖文】：

邏輯回歸模型的F1值、AUC值分別為0.805、0.947;LightGBM機器學習模型的F1值、AUC值分別為0.838、0.983�？梢钥闯觯啾葌鹘y(tǒng)的邏輯回歸模型，LightGBM機器學習模型有更好的擬合結果、更高的精確度。

利用LightGBM模型對所有樣本進行回歸，得出各因素的特征重要性如下：由圖2可以看出，大股東以往累計質押比例是影響大股東當年股權質押的最重要因素。另外，大股東股權質押更多受到融資約束及資金需求的影響，總資產(chǎn)、上市年限、凈資產(chǎn)增長率、資金缺口發(fā)揮了比較重要的作用。結合樣本均值T檢驗的結果可以發(fā)現(xiàn)，公司的資產(chǎn)規(guī)模越小、上市年限越短、凈資產(chǎn)增長率越高、資金缺口占總資產(chǎn)比例越高，大股東股權質押的概率越大。這是因為，中小企業(yè)抵御風險能力弱、融資能力有限，大股東更容易發(fā)生股權質押；成長速度較快的企業(yè)更需要資金來擴張規(guī)模，大股東更有可能發(fā)生股權質押。

選取總體樣本中重要性特征值較大的因素，得到如圖3所示的分組特征重要性。由圖3可以看出：第一，無論對國有企業(yè)還是民營企業(yè)，大股東股權質押最重要的影響因素是大股東以往累計質押比例。第二，相對國有企業(yè)，民營企業(yè)大股東股權質押受到資產(chǎn)規(guī)模、股權集中度、上市年限、凈資產(chǎn)增長率的影響更大。這是因為，小型的民營企業(yè)抵御風險能力弱，又不像國企有政府的信用做背書，而我國商業(yè)銀行出于風險把控的角度，對民營企業(yè)的放貸保持謹慎的風險導向風格，尤其是體量規(guī)模小的民營企業(yè)，很難從銀行拿到較大的授信額度，信用貸款難度較大。因此，小規(guī)模的民營企業(yè)的大股東更容易通過股權質押的方式融資。
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本文編號：2847921