本文關(guān)鍵詞：基于Logit模型的我國上市公司信用風(fēng)險實證研究

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【摘要】：2007年,美國的次級貸款引發(fā)了全球性的金融危機,隨后各國金融機構(gòu)都日趨重視對信用風(fēng)險的管理。國際金融研究所和安永會計師事務(wù)所(2012)認為信用風(fēng)險在2008年金融危機后逐漸成為首席風(fēng)險官最為關(guān)注的風(fēng)險。近年來,我國信用債年度發(fā)行規(guī)模從2010年的1.59萬億增加到2015年的14.6萬億,年均增長速度為51.6%。隨著經(jīng)濟增長速度持續(xù)放緩,企業(yè)債務(wù)壓力日趨增大。根據(jù)海通證券的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2014年我國有6只信用債違約,而2015年信用債違約數(shù)量上升到了24只。信用債違約事件頻發(fā),更加劇了我國企業(yè)信用風(fēng)險的暴露。因此,金融機構(gòu)有必要加強對信用風(fēng)險的管理,挖掘出應(yīng)用更實際、預(yù)測更精準、操作更便捷的信用風(fēng)險評估模型乃是當務(wù)之急。目前,西方國家的信用風(fēng)險管理體系已較為完善,Logit模型、KMV模型及CDS價差模型等信用風(fēng)險定量研究技術(shù)廣泛使用。而我國的信用風(fēng)險管理仍存在很多不完善的地方,特別是缺乏企業(yè)歷史違約數(shù)據(jù)的積累,使得前沿的信用風(fēng)險評估技術(shù)很難為我國金融機構(gòu)所采用。論文在查閱大量研究文獻基礎(chǔ)上,采用二分類Logit回歸模型和有序多分類Logit回歸模型對上市公司進行信用風(fēng)險評估。其中,分析數(shù)據(jù)來自于對滬、深證券交易所上市公司的抽樣調(diào)查;二分類Logit回歸分析時,采用逐步回歸和主成分分析法分別對解釋變量進行篩選和降維;有序多分類Logit回歸分析時,先采用主成分分析法對財務(wù)指標進行加權(quán)匯總和信用評級,隨后對模型進行極大似然估計。實證結(jié)果顯示:(1)Logit回歸模型的預(yù)測效果優(yōu)于線性概率模型,能夠有效評估上市公司的信用風(fēng)險;(2)產(chǎn)權(quán)比率、凈利潤率、銷售凈利率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和股東權(quán)益增長率等變量能夠很好的用于上市公司信用風(fēng)險預(yù)測;(3)主成分分析法對上市公司信用評級具有較強的適用性。論文認為,金融監(jiān)管部門應(yīng)該采用Logit回歸分析法對上市公司進行信用評估,及時公布上市公司的信用等級和信用走勢,這不僅有助于加強對上市公司的信用監(jiān)管,也有助于維護金融機構(gòu)和投資者的利益。
【關(guān)鍵詞】：信用風(fēng)險 Logit回歸 因子分析 逐步回歸
【學(xué)位授予單位】：山西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F832.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 引言11-16
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外文獻綜述12-14
• 1.2.1 國外文獻綜述12-13
• 1.2.2 國內(nèi)文獻綜述13-14
• 1.3 研究方法與創(chuàng)新之處14-15
• 1.4 論文的基本框架15-16
• 第2章 信用風(fēng)險概述16-20
• 2.1 信用風(fēng)險內(nèi)涵16-17
• 2.1.1 信用風(fēng)險概念16
• 2.1.2 信用風(fēng)險分類16-17
• 2.2 信用風(fēng)險度量17-19
• 2.2.1 線性概率模型17
• 2.2.2 Z評分模型和ZETA評分模型17-18
• 2.2.3 KMV模型18-19
• 2.2.4 Logit回歸模型19
• 2.3 小結(jié)19-20
• 第3章 Logit回歸模型概述20-25
• 3.1 Logit回歸模型一般形式20-22
• 3.1.1 離散變量20-21
• 3.1.2 Logit回歸模型一般形式21-22
• 3.2 logit回歸模型估計方法22-23
• 3.2.1 二分類Logit回歸模型估計22
• 3.2.2 有序多分類Logit回歸模型估計22-23
• 3.3 Logit回歸模型評價23
• 3.4 Logit 回歸模型顯著性檢驗23-24
• 3.4.1 參數(shù)顯著性檢驗23-24
• 3.4.2 模型顯著性檢驗24
• 3.5 小結(jié)24-25
• 第4章 基于二分類Logit模型的上市公司信用風(fēng)險度量25-35
• 4.1 模型構(gòu)建25
• 4.2 樣本、指標及描述性統(tǒng)計25-28
• 4.2.1 樣本選擇25-26
• 4.2.2 指標及描述性統(tǒng)計26-28
• 4.3 Logit模型逐步回歸分析28-30
• 4.3.1 逐步回歸步驟28
• 4.3.2 逐步回歸分析28-30
• 4.4 Logit模型主成分回歸分析30-34
• 4.4.1 主成分回歸思想30-31
• 4.4.2 主成分因子提取31-32
• 4.4.3 主成分解釋32-33
• 4.4.4 Logit主成分回歸分析33-34
• 4.5 小結(jié)34-35
• 第5章 基于有序Logit模型的上市公司信用風(fēng)險度量35-39
• 5.1 上市公司評級35-37
• 5.1.1 加權(quán)方法確定35-36
• 5.1.2 上市公司評級36-37
• 5.2 有序Logit回歸模型分析37-38
• 5.2.1 模型構(gòu)建和估計37-38
• 5.2.2 模型預(yù)測38
• 5.3 小結(jié)38-39
• 第6章結(jié)論、建議與展望39-41
• 6.1 主要結(jié)論39
• 6.2 政策建議39
• 6.3 展望39-41
• 附錄41-43
• 附錄1 上市公司名單41-42
• 附錄2 財務(wù)指標相關(guān)系數(shù)矩陣42-43
• 參考文獻43-46
• 致謝46-47
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和其它科研情況47-48

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本文編號：612235