上市公司信用风险度量的实证研究

论文摘要

上市公司信用风险的度量是一项非常复杂的系统工程。国外有很多专门的信用风险测评机构对公司或企业的信用风险进行全面的评级,如美国著名的穆迪信用评级公司、标准普尔公司和费奇公司。这些评估机构对企业进行信用评估时主要考虑企业的商业竞争情况和财务状况。近年来我国证券市场的上市公司因财务状况异常而被特别处理的现象屡见不鲜,上市公司的这种失信问题已成为被关注的焦点。研究上市公司的信用风险管理对证券市场的监管、金融机构的信贷风险控制以及投资者的利益保护具有重要的现实意义。正是在这种时代背景下,本文对作为信用风险管理基础环节的信用风险度量进行了研究。本文首先界定了上市公司信用风险的定义及分类,对信用风险度量的相关方法和文献进行了回顾,对我国在该领域所获得的研究成果进行了介绍,并对拟采用的信用风险度量方法进行详细的理论论述。在此基础上,选择了135家上市公司2004年末和2005年末的年度财务报表作为研究的样本,采用SPSS统计分析软件中的因子分析法和Logistic回归分析法,建立了基于财务报表分析的我国上市公司信用风险度量的新模型。实证研究表明,模型对预测样本的预测正确率都非常的高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪言
• 1.1 本文的研究背景
• 1.2 基本概念的界定
• 1.2.1 信用风险
• 1.2.2 上市公司的信用风险
• 1.2.3 上市公司信用风险的度量
• 1.2.4 上市公司违约概念
• 1.3 本文的研究意义
• 1.4 研究内容和步骤
• 1.5 结构框架和创新点
• 1.5.1 结构框架
• 1.5.2 主要创新点
• 第二章 国内外研究现状及我国上市公司信用风险形成的原因
• 2.1 国外研究现状
• 2.1.1 传统的信用风险研究方法
• 2.1.2 现代的信用风险研究方法
• 2.2 国内研究现状
• 2.3 我国上市公司信用风险形成的原因
• 第三章 信用风险度量模型及其评价
• 3.1 传统的信用风险度量模型
• 3.1.1 专家系统法
• 3.1.2 评级方法
• 3.1.3 财务比率综合分析法
• 3.2 基于财务比率的统计分析模型
• 3.2.1 多元判别分析模型
• 3.2.2 logit 模型
• 3.2.3 k 阶近邻法模型
• 3.3 基于资本市场理论的风险度量模型
• 3.3.1 信用监控模型（credit monitor model）:KMV 模型
• 3.3.2 基于VaR 的Credit Metrics 模型
• 3.3.3 Credit Portfolio View 模型
• 3.3.4 Credit Risk+模型
• 3.4 对已有模型和方法的比较和评价
• 第四章 上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究
• 4.1 研究所涉及的模型和方法的理论探讨
• 4.1.1 因子分析法
• 4.1.2 Logistic 回归模型
• 4.2 样本的选择
• 4.2.1 违约样本和正常样本的确定标准
• 4.2.2 研究样本的确定
• 4.3 模型指标的确定
• 4.3.1 初始财务指标的选择
• 4.3.2 财务指标的因子分析
• 4.4 Logistic 回归分析与违约判别模型的建立
• 4.4.1 模型的建立
• 4.4.2 回归方程检验
• 4.4.3 模型的评价
• 4.4.4 logistic 回归模型的检验
• 第五章 结论
• 5.1 实证总结
• 5.2 研究局限性
• 5.3 未来展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录