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    上市公司金融風(fēng)險(xiǎn)測度研究

    2017-05-30 15:29:33潘莉曾鈴智潘遠(yuǎn)翊
    大東方 2017年11期
    關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn)

    潘莉 曾鈴智 潘遠(yuǎn)翊

    摘要:本文運(yùn)用Logi stic回歸模型構(gòu)建了我國上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。該模型對我國上市公司出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)概率的預(yù)測具有83.5%的準(zhǔn)確性,可以為我國上市公司的投資者及監(jiān)管者提供較為準(zhǔn)確的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)狀況信息。

    關(guān)鍵詞:金融風(fēng)險(xiǎn)測度;信用風(fēng)險(xiǎn);Logi stic模型

    金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管是指對金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識別、測度和控制。金融風(fēng)險(xiǎn)管理的核心與基礎(chǔ)是金融風(fēng)險(xiǎn)測度,只有精準(zhǔn)的測度風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和規(guī)模大小,才能做出有效的管理。金融風(fēng)險(xiǎn)測度的研究需要與時(shí)代接軌,不斷改善,才能保障其對金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確性。因此,研究科學(xué)合理、符合當(dāng)下金融環(huán)境的統(tǒng)計(jì)測度模型,對預(yù)防、規(guī)避金融風(fēng)險(xiǎn)顯得十分重要。

    本文在上述背景下,積極探索研究符合當(dāng)今金融環(huán)境下的金融風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)測度模型,為我國金融市場的投資者和監(jiān)管者提供理論支持,及時(shí)防范金融風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)我國金融與經(jīng)濟(jì)的健康平穩(wěn)發(fā)展。

    一、模型構(gòu)建

    Logistic回歸模型是對二分類因變量進(jìn)行回歸分析時(shí)最普通常見的多元統(tǒng)計(jì)方法,它根據(jù)樣本數(shù)據(jù)所采用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),使用最大似然估計(jì)法估計(jì)出參數(shù)值,可求得自變量取某個(gè)值的概率。

    本文研究的上市公司分為存在信用風(fēng)險(xiǎn)或不存在信用風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)狀況,屬于二分類變量。當(dāng)其取值為0時(shí),代表上市公司存在信用風(fēng)險(xiǎn);當(dāng)其值取為1時(shí),代表上市公司不存在信用風(fēng)險(xiǎn)。本文的單因素Logistic回歸模型的表達(dá)式如下所示:

    在上述表達(dá)式中,P表示企業(yè)存在信用風(fēng)險(xiǎn)的概率,a為常數(shù)項(xiàng),b為系數(shù),x表示財(cái)務(wù)指標(biāo)的取值。P的取值區(qū)間為(O,1),本文選取0.5作為分割點(diǎn),即預(yù)測概率P大于0.5,表示企業(yè)存在信用風(fēng)險(xiǎn),取值小于0.5,表示企業(yè)不存在信用風(fēng)險(xiǎn)。

    二、數(shù)據(jù)來源及篩選

    本文選取我國滬深兩市A股中在2015年至2016年期間被sT上市公司及其對應(yīng)的非ST上市公司作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,其中包括被ST公司98家,非Sr公司98家。選取我國滬深兩市A股中在2017年1月1日至2017~[z5月10日期間被sT上市公司及非sT]z市公司作為檢測樣本對模型進(jìn)行檢測,其中包括被sT公司51家,非sT公司51家。

    關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)測度,本文選擇以下14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo):凈資產(chǎn)收益率、銷售凈利率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、銷售現(xiàn)金比率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、總資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)增長率、

    凈利潤增長率、凈資產(chǎn)增長率。

    根據(jù)我國國情,上市公司發(fā)出t-1年的年報(bào)與其在t年被sT這兩個(gè)事件幾乎是同時(shí)發(fā)生的。同時(shí),前人的研究表明,運(yùn)用t-1年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對t年該公司是否存在信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測會(huì)高估模型的預(yù)測能力。因此,本文采取上市公司t-2年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來預(yù)測公司在t年是否會(huì)產(chǎn)生信用風(fēng)險(xiǎn)。

    三、實(shí)證結(jié)論與模型檢驗(yàn)

    構(gòu)建Logistic回歸模型的目的是對企業(yè)存在信用風(fēng)險(xiǎn)的概率進(jìn)行預(yù)測,即將x帶入回歸方程,求出P值,得出企業(yè)是否存在信用風(fēng)險(xiǎn)的概率。

    其預(yù)測結(jié)果如表2所示:

    a.切割值為.500

    將樣本數(shù)據(jù)帶入該模型中,對其出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)的概率進(jìn)行預(yù)測,從預(yù)測結(jié)果可以看出,該模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為83.5%。

    將我國2017年上市上司中的51家被sT公司及對應(yīng)51家非ST公司在2015年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)帶入上述模型進(jìn)行預(yù)測檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示:

    a.切割值為.500

    從預(yù)測結(jié)果可以看出,用2017年上司公司作為該模型的檢驗(yàn)樣本,預(yù)測準(zhǔn)確度為83.3%,表明這是一個(gè)比較理想的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。

    四、研究不足

    信用風(fēng)險(xiǎn)測度的研究是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,上述模型也有以下幾個(gè)不足之處有待進(jìn)一步研究:該模型僅適用于我國的上市公司,對于非上市公司,該模型有待進(jìn)一步研究確認(rèn);企業(yè)出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)過程,本文僅使用了公司被sT的前t一2年的靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,無法體現(xiàn)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)變化;沒有考慮到其他非財(cái)務(wù)指標(biāo)對企業(yè)出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。

    注:本文受國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)信息技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室課題項(xiàng)目(SDL201612)資助

    作者簡介:

    潘莉,成都信息工程大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院講師,碩士;研究方向:金融數(shù)量分析。

    曾鈴智,成都信息工程大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生

    潘遠(yuǎn)翊,成都弘達(dá)偉業(yè)文化傳播有限責(zé)任公司研究員,博士;研究方向:數(shù)據(jù)挖掘

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