發(fā)布時間：2018-04-20 23:02

  本文選題：企業(yè)債券 + 違約風險　； 參考：《四川師范大學》2017年碩士論文

【摘要】：十八屆三中全會以來,我國強調發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用,大力發(fā)展市場經濟,而市場經濟的本質就是信用經濟。在信用經濟下,交易者以自身的信用為基礎,通過建立債權債務來實現資本轉移,因此在信用經濟中最首要的條件就是遵守信用協議,否則就會產生信用風險。債券融資作為信用經濟下企業(yè)融資的主要方式之一,對促進我國經濟發(fā)展、實現資源優(yōu)化配置具有重大作用。目前,債券融資在融資總額和占社會融資比重兩個方面均超過股票融資,然而在債券融資日益重要的同時,信用風險不斷凸顯。自2014年我國首例企業(yè)債券違約以來,企業(yè)債券違約事件不斷爆發(fā),違約主體從民營延伸到國企,違約金額從利息違約發(fā)展到本金違約,違約債種幾乎涉及了所有的企業(yè)債券品種。因此,企業(yè)債券違約風險成為資本市場廣泛關注的焦點。在我國,企業(yè)債券必須經過行政認可的信用評級機構進行信用評級才可發(fā)行,信用等級用于揭示信用風險,解決債權債務人之間信息不對稱等問題。但由于我國信用評級業(yè)起步晚、收費模式不合理、缺乏公信力和跟蹤評級機制不完善等問題,一些學者認為我國信用評級無法準確揭示信用風險。因此,本文基于信用評級視角,在文獻研究法的基礎上,用實證研究法驗證信用等級是否能夠揭示信用風險,并對我國企業(yè)債券違約風險進行預測。研究結果表明:(1)雖然我國信用評級行業(yè)存在諸多問題,但依然能揭示企業(yè)債券信用風險,發(fā)行主體或債項信用等級與其違約概率呈負相關關系,但公眾的質疑說明:我國還需要致力發(fā)展和完善信用評級業(yè),促使其與債券市場同步快速發(fā)展。(2)從Logistic回歸模型的預測分類結果來看,Logistic回歸模型的預測精度、預測穩(wěn)健性以及對結果的可理解性都比較理想,適用于對企業(yè)債券違約風險的。同時,出現投資者較為關注的第一類預測錯誤(實際發(fā)生違約,但在預測時,將其預測為正常履約企業(yè))的機率較小,滿足投資者的要求。
[Abstract]:Since the third Plenary session of the 18th CPC Central Committee, China has emphasized the decisive role of the market in the allocation of resources and vigorously developed the market economy, the essence of which is credit economy. Under the credit economy, the trader realizes the capital transfer by establishing the creditor's rights and debts on the basis of his own credit, so the most important condition in the credit economy is to abide by the credit agreement, otherwise there will be credit risk. As one of the main ways of enterprise financing in credit economy, bond financing plays an important role in promoting the economic development of our country and realizing the optimal allocation of resources. At present, bond financing exceeds stock financing in both the total amount of financing and the proportion of social financing. However, with the increasing importance of bond financing, credit risk is becoming increasingly prominent. Since the first corporate bond default in China in 2014, the enterprise bond default has been breaking out continuously. The main body of default extends from private to state-owned enterprise, and the amount of default develops from interest default to principal default. Default debt covers almost all types of corporate bonds. Therefore, corporate bond default risk has become the focus of attention in the capital market. In our country, corporate bonds can only be issued through an administratively recognized credit rating agency. The credit rating is used to reveal the credit risk and solve the problem of information asymmetry between creditors and debtors. However, due to the problems of late start of credit rating industry, unreasonable charging model, lack of credibility and imperfect tracking rating mechanism, some scholars believe that credit rating in China can not accurately reveal credit risk. Therefore, based on the perspective of credit rating and on the basis of literature research, this paper uses empirical research to verify whether credit rating can reveal credit risk, and forecasts the default risk of corporate bonds in China. The results show that although there are many problems in China's credit rating industry, it can still reveal the negative correlation between the credit risk of corporate bonds, the credit rating of the issuer or the debt item and the probability of default. However, the public doubt shows that our country still needs to develop and perfect the credit rating industry, and promote its rapid development with the bond market.) from the forecast and classification results of the Logistic regression model, we can see the prediction accuracy of the logistic regression model. The prediction robustness and the comprehensibility of the results are both ideal and suitable for the default risk of corporate bonds. At the same time, the probability of the first kind of forecasting errors which investors pay more attention to (the actual default occurs, but in the forecast, it is predicted as the normal performing enterprise) is relatively small, which meets the requirements of the investors.
【學位授予單位】：四川師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F275;F832.4

【參考文獻】

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本文編號：1779813