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    我國(guó)工業(yè)上市公司信用債違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

    2021-11-25 03:01:56陳懷濤
    關(guān)鍵詞:概率制造業(yè)工業(yè)

    陳懷濤

    債券市場(chǎng)的變動(dòng)對(duì)于整個(gè)金融行業(yè)的發(fā)展具有一定影響。開展公司債違約風(fēng)險(xiǎn)的研究有重要意義。一是重新評(píng)估債市風(fēng)險(xiǎn),修正債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),優(yōu)化債券市場(chǎng)質(zhì)量。利用建立的模型重新評(píng)估當(dāng)前債券發(fā)行主體的信用風(fēng)險(xiǎn),修正風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),不再僅僅根據(jù)以往市場(chǎng)狀態(tài)給予債券收益率定價(jià)。對(duì)于一些存在財(cái)務(wù)狀況危機(jī)且與當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào)的企業(yè)要提高其在債券市場(chǎng)的融資成本,優(yōu)化債券市場(chǎng)結(jié)構(gòu),盡量避免債市違約的發(fā)生。二是有利于投資者及時(shí)改變投資策略。由于公司信用風(fēng)險(xiǎn)是因?yàn)楣竟芾碚呓?jīng)營(yíng)不善發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)導(dǎo)致投資者發(fā)生經(jīng)濟(jì)損失的一種風(fēng)險(xiǎn),這種風(fēng)險(xiǎn)是針對(duì)每一個(gè)單獨(dú)的企業(yè)的,不屬于由于宏觀經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致的市場(chǎng)大面積企業(yè)均無法避免的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),因此對(duì)于這種非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),投資者可以通過建立合適的投資組合進(jìn)行消除。所以在債券風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)不合理的情況下,我們重現(xiàn)建立一個(gè)正確的評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)的模型以降低投資者的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)顯得非常的重要。三是有利于產(chǎn)業(yè)鏈公司及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)決策。對(duì)于公司而言,產(chǎn)業(yè)鏈的正常運(yùn)作是公司持續(xù)經(jīng)營(yíng)下去的保障,當(dāng)無法精確地預(yù)估合作商的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)與其合作,便存在造成公司產(chǎn)生運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的可能性[1]。故而,本文重點(diǎn)構(gòu)建了全新的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,該評(píng)估模型在一定程度上可以精確預(yù)估公司的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)調(diào)整業(yè)務(wù)決策,尋找風(fēng)險(xiǎn)小也能夠保證產(chǎn)業(yè)鏈完美銜接下去的合作伙伴,避免大面積危機(jī)的爆發(fā)。

    一、基于Logistic 模型的違約概率測(cè)度

    根據(jù)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究者研究結(jié)果表明,各種模型在評(píng)估過程中,均不可避免地存在一些誤差,而相比之下,Logistic 模型的誤差最小,其評(píng)估更加精確。故而,本次研究,我們主要采用Logistic 模型進(jìn)行評(píng)估。主要由于該分析法具備下述三項(xiàng)優(yōu)點(diǎn):其一,Logistic 回歸在一定程度上能夠彌補(bǔ)聯(lián)合正態(tài)分布的缺點(diǎn)。其二,Logistic模型從本質(zhì)而言并非是線性回歸模型,而屬于非線性回歸模型,故而,自變量的選值并不會(huì)對(duì)概率的取值范圍造成不利影響,換言之,該模型的選用主要基于本次研究實(shí)際意義。其三,Logistic 模型中,因變量從本質(zhì)而言屬于二分類變量,主要以二分類值作為標(biāo)準(zhǔn),對(duì)某種事件的發(fā)生情況作出評(píng)估,如若取值等于1,則表明發(fā)生了某事件;若取值等于0,則代表事件并未發(fā)生。這三點(diǎn)優(yōu)勢(shì)使得Logistic 模型分析的精準(zhǔn)度更高、可行性更好。

    (二)研究對(duì)象與樣本的確定

    研究樣本主要是國(guó)內(nèi)工業(yè)上市企業(yè),隨機(jī)抽取200家上市企業(yè),剔除ST 與數(shù)據(jù)缺失,最后共有133 家上市企業(yè)。

    (三)模型指標(biāo)的選擇

    研究指標(biāo)的選擇通常需要以指標(biāo)的實(shí)際貢獻(xiàn)作為選擇標(biāo)準(zhǔn),譬如資產(chǎn)凈利率等,通過本次一系列研究能夠得知,對(duì)公司違約概率存在影響的因素多種多樣[2],而影響較為顯著的財(cái)務(wù)比率共計(jì)19 個(gè)。在公因子方差貢獻(xiàn)率分析中,解釋相對(duì)較好的要求主要有一點(diǎn)[3],即變量特征值高于1,當(dāng)默認(rèn)取特征值大于1 進(jìn)入主成分時(shí),總共提取出來了6 個(gè)公因子,并且前6 個(gè)公因子的累積方差貢獻(xiàn)率也符合條件達(dá)到了81.893%,綜上所述可以提取出6 個(gè)主成分因子,如表2 所示。

    表2 主成份構(gòu)成圖

    二、我國(guó)工業(yè)上市公司違約概率的評(píng)估

    由于2019 年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相對(duì)較多,故而,我們?cè)跀?shù)據(jù)庫(kù)中僅選擇部分指標(biāo)作為參照,本次研究共選用19 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),并將這些指標(biāo)依次命名為x1,x2……x19,將這19 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)代入上文對(duì)應(yīng)的表達(dá)式,然后以Excel 作為計(jì)算工具,得到主成份得分。由于并非所有的企業(yè)數(shù)據(jù)均是合格有效的,故而,為了刪除不合格企業(yè)數(shù)據(jù),我們對(duì)Excel 表進(jìn)行了數(shù)據(jù)篩選處理[4]。此時(shí),我們以主成份表達(dá)式為基礎(chǔ),能夠得出六類工業(yè)企業(yè)的變量指標(biāo)主成份值,將這些主成分值代入相應(yīng)地模型,便能夠得到值。上文設(shè)立的Logistic 模型方程表達(dá)式為:

    以二分值原理為基礎(chǔ),我們確定了概率P 的取值。一般情況下,我們將臨界值定為0.5,若P<0.5,將其視為0;若P≥0.5,將其視為1。但是實(shí)際設(shè)定中,我們應(yīng)當(dāng)依據(jù)具體研究需求設(shè)定?;谥?jǐn)慎原則,我們將臨界值設(shè)定為0.6,換言之,當(dāng)P低于0.6 時(shí),則認(rèn)為其為0;當(dāng)P高于0.6 時(shí),則認(rèn)為其等于1。然后再以模型判定規(guī)則為基準(zhǔn),作出進(jìn)一步地分析與討論。故而,在對(duì)企業(yè)發(fā)生違約的概率進(jìn)行估計(jì)時(shí),我們能夠以模型為計(jì)算方法,得到企業(yè)違約概率的相對(duì)值,這在一定程度上有益于掌握制造業(yè)上市企業(yè)行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀[5]。

    三、評(píng)估結(jié)果分析與建議

    (一)評(píng)估結(jié)果處理

    本文在研究過程中選用的模型主要是二分類Logistic模型,由具體的預(yù)估結(jié)果能夠得知,在違約概率相對(duì)較高的工業(yè)中,制造業(yè)位列其中。制造業(yè)的概率值多數(shù)高于0.5,因行業(yè)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)來講比較高,且人們對(duì)該行業(yè)的重視度相對(duì)較高,因此,本文在研究過程中將臨界值設(shè)定為0.6,以P 值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),保留一位小數(shù)。故而,概率P 的數(shù)值共包含五個(gè),即0.5、0.6、0.7、0.8 與0.9,如表3 所示。

    首先將工業(yè)分為三大部分,分別為采礦業(yè)、制造業(yè)和公用事業(yè)。其中采礦業(yè)有煤炭開采和洗選業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、石油天然氣開采業(yè)、開采輔助活動(dòng),依次命名為礦1、礦2、礦3、礦4。公用事業(yè)細(xì)分較少,此處不作分類。制造業(yè)可以進(jìn)一步分為18 個(gè)分業(yè),諸如電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、紡織業(yè)……專用設(shè)備制造業(yè)等,并將其依次命名為制1……制18,此外,我們以此為順序,將概率P 超過臨界值取值的企業(yè)數(shù)目一一列出。

    因工業(yè)風(fēng)險(xiǎn)性相對(duì)來講比較高,故而,違約概率的取值若處于0.5-0.6 內(nèi),我們便能夠?qū)⑵湟暈檫`約風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)來講比較低的公司。若取值高于0.8,我們便可將其視為違約風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)來講比較高的公司。以上述結(jié)果為依據(jù),我們可對(duì)國(guó)內(nèi)工業(yè)上市企業(yè)的違約概率作出詳細(xì)評(píng)估。

    (二)評(píng)估結(jié)果及分析

    1.工業(yè)中制造業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范與管理較弱。在所有的工業(yè)企業(yè)中,占比相對(duì)較大的工業(yè)類型主要有一種,即制造業(yè)。故而,根據(jù)表3 中能夠得知,在國(guó)內(nèi),制造業(yè)上市公司的違約率相對(duì)來講處于居高狀態(tài),且多數(shù)制造業(yè)上市公司的違約率都大于0.6。除此之外,在各個(gè)違約企業(yè)中,違約率處于0.8~0.9 范圍的企業(yè)多于違約率處于0.5~0.6 及0.6~0.7 范圍的企業(yè),而違約率處于0.5 以下的企業(yè)幾乎不可見,這種現(xiàn)象并非是孤立存在的,其與國(guó)內(nèi)行業(yè)高信用風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)類型具有相似性。普遍意義上,制造業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)來講比較高,且國(guó)內(nèi)制造業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)也有發(fā)生,故而,國(guó)內(nèi)的制造業(yè)應(yīng)逐步增強(qiáng)防范違約風(fēng)險(xiǎn)能力。整體而言,我國(guó)制造業(yè)在發(fā)展過程中具有一定的局限性,內(nèi)部控制體制、審批體制有待于進(jìn)一步完善。除此之外,一些企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過程中并未建立系統(tǒng)的財(cái)務(wù)預(yù)警制度,在風(fēng)險(xiǎn)管理方面缺乏一定的經(jīng)驗(yàn)[6]。

    表3 概率P 值取值選取

    2.在高違約概率企業(yè)中技術(shù)密集型企業(yè)與資金密集型企業(yè)占主要比重。工業(yè)中,制造業(yè)高違約概率企業(yè)占較大比例,當(dāng)中主要是技術(shù)密集型企業(yè)與資金密集型企業(yè)。其中原因一是企業(yè)更加注重對(duì)技術(shù)研發(fā)的支出,無形資產(chǎn)貢獻(xiàn)率越來越高,有形資產(chǎn)的貢獻(xiàn)率越來越低。二是我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)仍處于產(chǎn)業(yè)鏈階段,盈利方式仍是以加工貿(mào)易以及附加值低的貿(mào)易為主,依然具有勞動(dòng)密集型的特征。

    3.違約概率受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響。當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)相對(duì)較好時(shí),若企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)相對(duì)而言較為平穩(wěn),且企業(yè)資金流轉(zhuǎn)正常,企業(yè)內(nèi)各部門的工作狀態(tài)較好時(shí),企業(yè)整體地還債能力也會(huì)相應(yīng)地提高,與此同時(shí),企業(yè)違約情況的出現(xiàn)次數(shù)也將減少。違約企業(yè)數(shù)目縮減,對(duì)于行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理與評(píng)估具有一定的優(yōu)勢(shì),此外,行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)違約情況的幾率也將隨之下降。反之,若當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)并未得到較好地發(fā)展,企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)也將出現(xiàn)不景氣現(xiàn)象,此外,還可能導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)資金無法正常流轉(zhuǎn),使得企業(yè)還債能力有所降低,進(jìn)而使企業(yè)出現(xiàn)違約等不良現(xiàn)象的幾率有所提升,因而導(dǎo)致行業(yè)違約幾率的整加。故而,國(guó)內(nèi)制造業(yè)應(yīng)進(jìn)一步改進(jìn)并逐步完善宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

    (三)研究建議

    1.提高該行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平,可以建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型。我們應(yīng)對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表作出綜合分析,并對(duì)公司內(nèi)部的運(yùn)營(yíng)資料進(jìn)行相關(guān)整理與匯總,然后基于相關(guān)資料與數(shù)據(jù)創(chuàng)建合理地管理體制,提高企業(yè)評(píng)估內(nèi)部困境的整體水平,并對(duì)造成企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的本質(zhì)原因作出合理性分析,這在一定程度上有益于解決企業(yè)正常運(yùn)營(yíng)中存在的財(cái)務(wù)漏洞,從而幫助企業(yè)做好預(yù)防機(jī)制。

    2.對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理調(diào)整并提升產(chǎn)業(yè)質(zhì)量。因?yàn)楣I(yè)中占較大比重的是制造業(yè),合理調(diào)整制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有十分重要的意義,與此同時(shí),提高產(chǎn)業(yè)質(zhì)量也是十分重要的。我國(guó)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對(duì)而言并未達(dá)到均衡比例,高級(jí)化程度相對(duì)來講比較低,從制造業(yè)商品來講,部分商品的功能僅可符合企業(yè)生產(chǎn)的低級(jí)要求,其功能檔次等多個(gè)層面仍然需要進(jìn)一步提高。而質(zhì)量相對(duì)較好的產(chǎn)品供不應(yīng)求,這在一定程度上表明企業(yè)在高端品牌培育方面缺乏一定的投入。我國(guó)制造業(yè)在發(fā)展過程中應(yīng)當(dāng)逐步提升產(chǎn)品的質(zhì)量,從而促進(jìn)制造業(yè)產(chǎn)品逐步完成向高質(zhì)量的轉(zhuǎn)變。

    3.持續(xù)優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境,逐步改進(jìn)并優(yōu)化上市企業(yè)的信息披露制度。本文在研究過程中主要以Logistic 模型基礎(chǔ),采用工業(yè)上市企業(yè)的共享數(shù)據(jù),為了可以將該模型的評(píng)估水平充分體現(xiàn)出來,應(yīng)當(dāng)保證原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的有效性性,與此同時(shí),上市企業(yè)披露的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息應(yīng)具備體現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)情況的作用。

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