证券公司失败预警实证分析及研究

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1、山东大学硕士学位论文证券公司失败预警实证分析及研究姓名:黄招申请学位级别:硕士专业:金融学指导教师:张道奎20110410山东大学硕士学位论文i。。i量曼曼曼曼曼曼量鼍量曼曼曼曼曼曼曼曼曼量曼摘要2001年至2006年上半年,证券市场进入持续萧条期。尽管证券监管部门采取了一系列化解证券行业风险的措施,一定程度上避免了行业危机所带来的整个行业的崩盘,但是我国很多证券公司的经营状况持续恶化致使相关利益人仍遭受了较大的损失。本文正是在此宏观背景下,在借鉴前期经典财务失败预警文献的原理、模型和方法基础上,从我国证券公司现实出发,建立了适合我

2、国现实的证券公司失败预警模型。风险管理是金融领域研究的重大课题,而风险管理又包括风险的识别、风险的预测、风险的处理等多个方面,及早发现证券公司因财务危机而陷入的风险,并采取切实有效的风险预防措施,将很大程度上减小因风险所造成的损失。同时,一系列国外证券公司(投资银行)的失败危机进而造成世界金融海啸乃至经济危机也进一步表明,及早有效地对证券公司(投资银行)的失败进行预警尤为重要。本文在借鉴国内外企业失败预警文献的模型、理论和经验的基础上,以我国证券公司为研究对象,将证券公司财务失败界定为证券公司破产(资不抵债或净资本为负)或被证券监管

3、部门采取风险处置措施,共选取了48家证券公司为样本,其中包括24家财务失败证券公司和24家财务健康证券公司,有针对性地选取和设计了一系列财务指标,对比应用了判别分析方法、Logit方法和Probit方法,最终选用Logit方法成功建立了证券公司失败预警模型。该模型包括了4个反映证券公司经营不同层面的变量,分别是反映短期偿债能力的流动资产/流动负债,反映证券公司业务风险程度的净资本/净资产,反映没有新资本注入的情况下证券公司的资本变化情况的CC/BC,反映净资本充足情况的总资产/净资本。从本文的研究结果来看,我国失败证券公司在财务数据

4、上存在着相似的、同时又有别于健康证券公司的本质特征,并可以被本文所建立的判别模型鉴别开来。令人鼓舞的是本文所建判别模型对样本回代检验的结果、采用Jackknife技术的交叉检验结果以及对时间序列数据的判别结果都具有较高的准确率。另外,本文所建模型特别强调了流动性和净资本对证券公司健康经营的极端重要性,这亦与美国新近通过的金融改革法案思想不谋而合,从侧面反映了本文研究结论的实用性。山东大学硕士学位论文关键词:证券公司;失败预警;实证分析;Logit方法山东大学硕士学位论文ABSTRACTDuring2001tofirsthalfof2

5、006,Mockmarketdropedintoasustainedrecession.ThoughtheseriesofmeasuresadoptedbyCSRC(ChinaSecuritiesRegulatoryCommission)tomitigatethemarketriskhadindeedMoppedtheindustryfromcollapse,yetitbroughtmuchlosstostakeholders.珊spaperattemptedtobuildfinancialfailureforecastmodela

6、boutsecuritiescompanies.Basedonthetheoryandexperienceofcorporatefailurepredictionmodels,thispapertakesChinasecuritiescompaniesasresearchsampleandconstructmodels.Asamajorissueofthefinancialsector,riskmanagementincludesriskidentification,riskforecastandrisktreatment.ifwe

7、candiscovertheriskaheadandtakesomerelevantmeasures,thentheriskmanagementcostwillbelower.Atthesametime,failuresofforeignsecuritiescompanies(investmentbanks)whichfurtherevolvedintoaworldwideeconomiccrisisalsodemonstratethatitisofgreatimportancetopredicttheirfailurestimel

8、yandeffectively.LearningfromforeignliteratureandexperienceandtakingChinesesecuritiescompaniesasresearchsample,thispap

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