基于因子分析與聚類分析的我國傳媒類上市公司信用評(píng)級(jí)模型

孫瑞麗

(武漢理工大學(xué)，湖北 武漢 430070)

1 研究背景及意義

信用風(fēng)險(xiǎn)是金融機(jī)構(gòu)面臨的最主要的風(fēng)險(xiǎn)，隨著經(jīng)濟(jì)全球一體化進(jìn)程的加快，信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法在最近20年取得了長(zhǎng)足進(jìn)展。對(duì)企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)是衡量其違約風(fēng)險(xiǎn)的重要方法。2002年發(fā)布的《新巴塞爾資本協(xié)議》要求銀行首先建立和完善信用評(píng)級(jí)制度，由此可見信用評(píng)級(jí)在銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的地位。同時(shí)，在企業(yè)賒銷的信用管理過程中，準(zhǔn)確的級(jí)別評(píng)定可以大幅降低事后管理的成本，信用評(píng)級(jí)在企業(yè)的信用管理中也具有重要地位。隨著我國國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，傳媒上市公司已經(jīng)成為我國上市公司的重要組成部分。本文將以傳媒行業(yè)上市公司為研究對(duì)象建立信用評(píng)級(jí)模型并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷暮侠硇浴?/p>

2 我國傳媒類上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)實(shí)證研究

2.1 財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的構(gòu)建及樣本數(shù)據(jù)來源

本文選用深、滬兩市A 股傳媒類上市公司為研究對(duì)象，并以2012年年報(bào)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源：新浪財(cái)經(jīng)http：//finance.sina.com.cn)為原始資料，選定數(shù)據(jù)有效的26 家公司為樣本。國際上，主要從償債能力、成長(zhǎng)能力、盈利能力和運(yùn)營(yíng)能力四個(gè)方面對(duì)一家公司的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行綜合分析。我們初步選取了13 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。

2.2 信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)實(shí)證研究

2.2.1 因子分析

1）數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

運(yùn)用SPSS 軟件進(jìn)行因子分析反復(fù)測(cè)試后去掉在分析過程中不理想的4 個(gè)指標(biāo)，最終選取9 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析。為了消除量綱的影響，我們用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。

2）指標(biāo)的相關(guān)性檢驗(yàn)

從相關(guān)系數(shù)矩陣我們可以看出相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大于0.25 的有16對(duì)指標(biāo)，占到總數(shù)(36 對(duì))的44%，這說明有很多指標(biāo)之間是存在重復(fù)信息的，比較適合進(jìn)行因子分析。但是其中一些變量相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值小于0.1 相關(guān)性不強(qiáng)，我們需要進(jìn)一步分析這些變量是否適合做因子分析。巴特利特球形檢驗(yàn)的P 值接近于0，小于顯著性水平0.05，KMO值為0.605＞0.6 綜合說明了所選指標(biāo)適合做因子分析[1]。

3）提取因子

總方差解釋表中前四個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)79.035%共同解釋了變量的大部分方差，總體上原有變量的信息丟失較少，因子分析效果較理想。

4）因子命名

從橫向觀察初始因子載荷矩陣，有些指標(biāo)在多個(gè)因子上都具有較大的值，即需要多個(gè)因子共同解釋。對(duì)因子載荷矩陣施行最大方差旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣。第一主成分在反映公司償債能力的關(guān)鍵性的指標(biāo)上有較大的載荷，把因子1 命名為基本償債因子；凈資產(chǎn)收益率和每股收益可以決定第二主成分，把因子2 命名為盈利能力因子；第三主成分上反映企業(yè)資金周轉(zhuǎn)能力的三個(gè)指標(biāo)上有較高的載荷，把因子3 命名為營(yíng)運(yùn)周轉(zhuǎn)因子；第四主成分上反映公司發(fā)展情況的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率有較高的載荷，把因子4 命名為發(fā)展能力因子[2]。

5）計(jì)算綜合得分

由因子得分函數(shù)計(jì)算出樣本的4 個(gè)因子得分。再進(jìn)行加權(quán)平均得到各公司信用風(fēng)險(xiǎn)綜合得分。大部分公司的綜合得分集中在±0.5 之間，總體呈“中間大，兩頭小”，反映了我國傳媒類上市公司的信用狀況。為了進(jìn)一步劃分各公司的信用等級(jí)我們進(jìn)行聚類分析。

2.2.2 通過聚類分析建立信用評(píng)級(jí)模型

1）基于因子得分的系統(tǒng)聚類

以四個(gè)因子作為新變量，將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后采用Ward 聯(lián)接法進(jìn)行聚類分析。結(jié)合各公司的因子得分表，我們得到四級(jí)信用評(píng)級(jí)模型：光線傳媒及華錄百納基本償債能力很強(qiáng)我們將這一類視為基本償債公司；將歌華有線等對(duì)因子4 的重視程度高的命名為成長(zhǎng)潛力公司；將電廣傳媒這一類盈利能力比較強(qiáng)的命名為盈利能力公司；將新文化為代表的一類公司命名為營(yíng)運(yùn)周轉(zhuǎn)公司。

2）基于綜合得分的K-均值聚類

鑒于我國商業(yè)銀行通常使用的是貸款五級(jí)分類，本文將采用五級(jí)分法對(duì)各公司綜合得分進(jìn)行聚類。聚類結(jié)果顯示，等級(jí)AAA、B 和C的樣本數(shù)量都很小，而等級(jí)AA 和A 的樣本數(shù)量則很大，即信用狀況極好和極差的上市公司都是少數(shù)，而大多數(shù)上市公司的信用處在中間級(jí)別。

2.2.3 模型的檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)所建立的信用評(píng)級(jí)模型是否合理，用2 個(gè)待判樣本進(jìn)行判別分析[3]。結(jié)果通過了假設(shè)檢驗(yàn)并說明了判別函數(shù)的有效性。光線傳媒綜合得分為1.56，在信用評(píng)級(jí)模型中被評(píng)為一級(jí)，說明該公司在同行業(yè)中知名度很高，償債能力、盈利能力等都很好，與實(shí)際情況相符。歌華有線被評(píng)為四級(jí)，說明該公司對(duì)財(cái)務(wù)的償債保障能力薄弱，盈利能力低下，甚至虧損嚴(yán)重，在未來有很大的不確定性，同時(shí)驗(yàn)證了該信用評(píng)級(jí)模型的應(yīng)用能力。

3 結(jié)論

研究發(fā)現(xiàn)我國傳媒行業(yè)大部分公司信用等級(jí)處于中等水平，整體呈“兩頭小、中間大”，同行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)使得少數(shù)公司各方面良好，優(yōu)勝劣汰，企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過程中要注重風(fēng)險(xiǎn)問題。經(jīng)檢驗(yàn)，本文建立的四級(jí)和五級(jí)信用風(fēng)險(xiǎn)模型在公司信用評(píng)級(jí)中起到一定的指導(dǎo)作用，與事實(shí)基本相符，有一定的合理性。

［1］范金成，梅長(zhǎng)林.數(shù)據(jù)分析[M].北京：科學(xué)出版社，2009.

［2］何艷芳，石丹林.銀行客戶信用評(píng)級(jí)[M].北京：中國商業(yè)出版社，2002，73－78.

［3］鄒建平.信用評(píng)級(jí)學(xué)[M].北京：中國金融出版社，1994：26-35.