上市公司信用风险评价研究

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1、上市公司信用风险评价研究2(阴年8月中阁管理信息化Aug.，2αm第12卷第16期ChinaManagementInformationizationVoI.12,No.16上市公司信用风险评价研究李从欣肖士息郑芸2(1.石家应经济学院，石家庄05ω31;2.重庆市工商局，爱庆4ωω0)[摘要]本文构造了上市公司信用风险部价的Logit模型，并结合T检验和主成分分析法对模型进行了实证分析。结果农明Lo酬模型具有非常可倍的识别、预测及格广能力，是上市公司信用评估的有效工具。{关键词]上市公司;信用风险;评价doi:10.3969/

2、j.issn.1673-0194.2创卫9.16.023[中团分类号]凹76.6文献标识两]A文章编号]1673-0194(2侃>9)16-α)69-05企业倍用风盼的评估-J革是金融纽讲学理论界与景是代次数多、收敢速度慢等缺陷;判别分析中的Bayes实务界关性和操讨的问题。能否有效地判断上市公词判别分析和Logit回归分析均可用来进行违约概率分借用风险程度，意味着能否依据公开披露的倍息准确析，但Bayes判别分析需要对所研究的对象已有一烧的评价…上市公司信用风险评价研究2(阴年8月中阁管理信息化Aug.，2αm第12卷

3、第16期ChinaManagementInformationizationVoI.12,No.16上市公司信用风险评价研究李从欣肖士息郑芸2(1.石家应经济学院，石家庄05ω31;2.重庆市工商局，爱庆4ωω0)[摘要]本文构造了上市公司信用风险部价的Logit模型，并结合T检验和主成分分析法对模型进行了实证分析。结果农明Lo酬模型具有非常可倍的识别、预测及格广能力，是上市公司信用评估的有效工具。{关键词]上市公司;信用风险;评价doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2创卫9.16.023[中团分类号]凹7

4、6.6文献标识两]A文章编号]1673-0194(2侃>9)16-α)69-05企业倍用风盼的评估-J革是金融纽讲学理论界与景是代次数多、收敢速度慢等缺陷;判别分析中的Bayes实务界关性和操讨的问题。能否有效地判断上市公词判别分析和Logit回归分析均可用来进行违约概率分借用风险程度，意味着能否依据公开披露的倍息准确析，但Bayes判别分析需要对所研究的对象已有一烧的评价…个企业的借用收况。馆用风险又称违的风险，认识，即需要用到先验概率，而国内银行倍用风险度量是指借款人、证券发行人或交易对方因种种原因，不愿为时不长，快

5、乏相应的数据积累，这种先验概率缺z充就无力履行合间条件而构成违约，致使银行、投资者成足的说服力，如果给定的先脸概率获取较为困难.Bay捕交易对方遭受损失的可能性(1)对于上市公司附言，判别法可能会导致错误的结论山。Logit@l归分析是这种遗约付为经常表现为拖欠赃款、赞不抵债以及以一种非线性分类的统计方法，也适用于四架盘中样在发行证券或债券进行圈钱等失倍行为，因此对这种违定性指标的问题，而且Logit模型采用最大似然估计法约失倍的可能性的度最显得十分重要。自20世纪中进行参数估计，不要求样本数据显正在分布，这句现实期以来，国内

6、外以计算违约率对信用风险进行评价和中企业财务指标的真实情况相吻合。目前，对企业倚用度蟹的方法及模型得到了迅速发膜。对企业的借用评风险的评估，研究最多的方法是根据财务比率来建立模价主要是基于综合财务指你特征计算违约风险并用来糊。其中，以Beaver(1附)的单变辑模础和Altman划分倍用等级。以综合财务指标为解释变盘，运用计(1968)的多元模型影响最为广泛。除了传统的判别分量统计方法建立模型分析信用，在金融实务界和学术析.Ohlson(1980)构建了Logit识别模型.Libby(1叨5)首界逐渐成为主流，评价就果显著。次

7、将主成分分析方法引入判别模型以克服变量多重共钱1企血借用风险评估方法概迷性的问题。在国内，张玲等(2刷)运用KMV模型对上市从统计学角度看，对企业信用风险进行分析的数公司信用风险进行了评价川;事秉祥(2005)基于主成分学工具主赘钮括:主成分分析、神经问绵技术、别别分分析利用判别分析对上市公词信用风险进行了评价[4]:析和Lo原t回归分析等4种典型。1:成分分析町以从变傅强等(2阳)利用Logistic模型分析了上市公词的信用量的相宜影响关系中提取出主要因絮，并根据各要萦风险[5];阎庆民(川15)利用改进的KMV法研究了不良

8、所含倍息的多少确定变量关系和计算方法，…般不能资产证挣化的倍用风险问题{叫:牛东晓(2阳)利用改进单独使用，而是用来做数据的预处理;神经网锚技术是的GRA法对电力睿户信用风险进行了评价[7]。本文以一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效上市公司一系列财务比率变量建立L