论文摘要
随着市场经济的快速发展,信用体制的不健全已经成为制约经济快速发展的瓶颈之一。企业的信用状况不透明,不仅制约着企业融资的渠道,而且给企业的业务发展带来很多的负面影响,尤其对旅游企业而言,信用信息不透明使得消费者无法充分信赖旅游企业。本文针对旅游企业的信用评估问题进行研究,期望能给旅游企业的信用体制建设提供有效的参考。首先在信用评估中,企业的财务信息是最重要的信用信息。在静态的财务分析中,可以通过企业的财务比率来观察企业的信用状况,全面地分析企业的信用状况需要从众多的财务指标中提取有用的信息,本文第二章通过运用多元统计的方法避免了在传统线形回归中的线形相关性问题,通过因子分析从旅游企业的样本中提取信用评估的主因子,然后对因子进行加权后得到最终的信用状况排序。通过这种方式,不仅能够对整体的信用状况进行分析,而且能够针对不同的主因子分别分析。最后通过k均值聚类的方法对企业的信用状况进行等级划分。为了验证统计分析的结果,本文参考国外传统的信用评分模型,经过长期的发展,Moody公司已经把改进的评分模型运用于商业运做。本文第三章对企业的信用状况运用RISKCALC方法对旅游企业进行实证分析。如果企业存在一个连续交易的数据,我们就可以通过市场信息对企业的价值进行估计,通过企业的价值变化反映信用状况的变化。本文第五章运用结构法模型对企业的信用进行分析。首先,利用GARCH模型求得权益收益的条件标准差;其次,通过改进的迭代过程估计KMV-Merton模型中不可观测的资产市值及其波动率,进而根据预期违约概率评估上市公司的信用状况,并对两类模型分别得到的违约距离进行了比较分析;最后,应用旅游上市公司数据,对旅游行业上市公司的信用状况进行实证分析。为了增加企业信用判别的精度,本文运用非负权重的线形组合预测方法对各个模型进行组合,最终得到各个模型的组合权重。前两类方法都是分别根据企业的信用信息反映在财务信息和市场信息中,而实际的信用评估要涉及到企业的很多方面。本文第四章通过历史的信用信息,运用支持向量机的方法对企业进行信用类别判定。首先选取评价企业基本面信息的11个指标,通过训练样本对模型的参数进行估计,最后通过验证样本选取误差最小的参数,从而获得一个判别模型。