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1、DOI:10.16538/j.cnki.jfe.2004.06.001第30卷第6期财经研究Vol.30No.62004年6月JournalofFinanceandEconomicsJun.2004基于Z值模型的我国上市公司信用评级研究张玲,曾维火(湖南大学工商管理学院,湖南长沙410082)摘要:文章证实了我国上市公司信用级别与以Z值多元判别模型算出的公司Z值具有较好的相关性,在此基础上,用Z值模型对我国上市公司进行信用评级,并研究发现我国上市公司资信品质的一些特点:整体资信品质良好,但波动性很大;资信品质在公司上市最初2年较稳定,此后将
2、会大幅度下降;信用品质变化与公司行业风险联系紧密。关键词:Z值模型;上市公司;信用评级;资信品质中图分类号:F425文献标识码:A文章编号:1001-9952(2004)06-0005-09一、引言利用线性判别模型对公司信用评级研究是从公司财务困境的研究开始的。Fitzpatrick于1932年进行了一项单变量破产预测研究。Smith和Winakor(1935)发现财务困境公司与持续经营公司的财务比率有很大的差别。Secrist(1938)曾使用简单图表法对财务困境做过研究。Hickman(1965)则研究了那些资产规模大、无力偿还固定债务
3、的公司的财务比率。Beaver(1968)开创了用单一比率分析来判别财务困境的新局面,他将财务困境的公司定义为不能偿还到期债务的公司,并分别选择了79家1954～1964年家失败企业和非失败企业。率先将这一方法运用于信用风险分析的开拓者是美国学者EdwardI.Altman。Altman(1968)以1946～1965年间破产、资产规模相近的33家困境公司和33家非困境公司作为样本,采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z-score模型,并在1977年经过改进开发了现在常用的zata判别模型。利用该模型,Altman研究了
4、穆迪、标准普尔等评级公司公开发表的公司信用评级和相应公司的Z分值的关系,发现二者的相收稿日期:2004-03-18基金项目:国家自然科学基金资助项目(70172018)作者简介:张玲(1960-),女,湖南长沙人,湖南大学工商管理学院教授;曾维火(1971-),男,湖南洞口人,湖南大学工商管理学院硕士研究生。·5·财经研究2004年第6期关系数达60%以上,表明Zata模型算出的公司Z分值的大小与其信用级别具有很强的相关性,Z值能有效识别公司的信用级别。同时,Altman利用美国715家公司的外部评级资料,通过建立公司Z值和相应信用级别的映
5、射关系来划分不同信用级别的Z值区间,从而开发出Zata信用评级模型。20世纪90年代以来,Zeta模型已商业化,广泛运用于企业信用风险的度量和评级。受其影响,日本、德国、法国、英国、澳大利亚和加拿大等许多发达国家的金融机构都纷纷开发了各自的Z值多元判别模型。Scott(1981)比较了以上学者的实证结果,他认为在识别和度量企业信用风险上多元模型优于单比率模型,在多元模型中,Altman的Zeta模型又是最优的。在我国,信用风险的度量和管理极为落后,金融机构没有完善有效的评级方法和体系,再加之信用数据资料的匮乏,也就谈不上内部评价模型的开发和
6、利用。目前所应用的方法主要是简单的粗略的定性方法,如“加权”计分。近年来,在有关信用评级模型的研究方面,国内的一些学者在建立有关多元判别模型方面做了许多工作,取得了很大成效,为我国信用评级模型的最终建立和完善奠定了基础。他们主要是:陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司,使用1995～1997年的财务数据进行两类线性判别,多元线性判别使用负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资产/总资产、总资产周转率等指标数据,结果发现:在ST发生的前3年能较好地预测经营失败。高培业(2000)对深圳161家制造企业和140家非制造
7、企业样本进行类似的分析,认为我国公司的财务报表数据存在不同程度的失真不会使判别模型失效,利用会计数据建立服务于不同行业的具体形式判别模型是可行的。高培业和张道奎(1999)比较了破产判别模型的应用领域。林平(2001)应用多元线性判别和Logistic判别建立了用于判别我国农村信用社信用危机的预测模型。吴世农(2001)就预测我国上市公司财务困境的模型加以比较,选取70家财务困境和70家财务正常的公司为样本,选取盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债股东权益比率、营运资本/总资产、资产周转率6个财务指标为变量比较Fisher线性判别、
8、多元线性回归分析和Logistic回归的预测能力、准确度。2000年,张玲在《财务危机预警分析判别模型》一文中采用120家上市公司财务数据建立了4个指标的判别模型。2001年,她
