上市公司违约风险及相关影响因素实证的研究

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1、AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEconomicsAnEmpiricalStudyofListedFirms'DefaultRiskandRelatedFactorsCandidate:ChenRuoweiMajor:FinanceSupervisor:Prof.TianXinshiHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan,HubeiP.R.China,430074

2、October,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论

3、文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日华中科技大学硕士学位论文摘要本文研究基于logit方法的上市公司违约风险的度量问题以及它和来自宏微观的各因素之间的关系。文章对比了当今较为流行的结构化模型、简约化模型和其它统计模型之间的区别和利弊，并引证了logit模型在度量离散时间个体违约风险上的可行性。随后根据我国具体情况，将被证监会“特别处理”的

4、公司季度列为陷入违约风险的标记，使用51个A股上市公司在包含了“上升-危机-衰退-复苏”这一完整经济周期的2005年至2011年间26个时间段的包括来自公司财务、交易市场和宏观经济的12个自变量的面板数据，进行面板logit模型回归，得到基于logistic函数的违约风险数量式。文章在前人使用logit方法进行单期财务状况预测的研究基础上补充进来自宏观经济和市场的变量，并引入时间序列的估计方法，研究发现该logit方法并不能以确切的违约概率值预测公司是否会发生信用事件，但面板结构数据的拟合结果能给出公司的信用风险走势，从而预测公司

5、在某时期的信用质量变化趋势。同时，实证结果表明公司层面数据的单位变动带来的违约风险变化较小且平缓，相比之下宏观经济和交易市场上的变量如GDP同比增长率、利率等对违约风险的影响较大且剧烈，因而认为公司层面的变量对处于同一市场环境的公司信用评级有参考意义，但对公司的总体违约风险的全面度量必须要考虑进宏观变量。关键词：违约风险logit模型顺周期效应信用评级宏观变量I华中科技大学硕士学位论文AbstractThispaperstudiesthelistedcompanies'defaultriskmeasurementproblemsa

6、ndtherelationshipbetweencorporatedefaultriskandfactorsfrommacroandmicroworld.Thepapercomparesthedifferencesbetweenthepopularstructuralmodelandreduced-formmodelandotherstatisticalmodel,andarguesthepossibilityoflogitmodeltomeasurethediscrete-timeindividual'defaultrisk.A

7、ccordingtothespecialsituationofChina,thepapertreatsthelabeled"specialtreatment"bySecuritiesRegulatoryCommissionasamarkintodefaultrisk.Usingapaneldatasetincluding51A-Sharelistedcompaniesover2005-2011,aperiodexperiencingafull-scaleboom-crisis-recession-recoveryprocess,I

8、obtainthedefaultriskformulabasedonlogisticfunctionbyrunningalogitmodelprogram.Thepaneldatasetincludesfirm-specificvariablesa