上市公司信用風險預警模型研究.pdf

1、在競爭如此激烈的今天，我國上市公司資產(chǎn)負債率偏高，這樣雖然可以利用財務杠桿，但更為重要的是面臨巨大的債務危機；而銀行也相應地面臨相當大的信用風險，一旦債務企業(yè)不能按期還款，后果將不堪設想，因此關注債務企業(yè)尤其是上市公司的信用狀況關系到我國國民經(jīng)濟的健康發(fā)展。在國外從二戰(zhàn)以后，為了對企業(yè)的信用狀況進行預測，不斷出現(xiàn)新的方法與模型，從定性到定量，從單一到復合，從傳統(tǒng)計算方法到金融數(shù)學方法，隨著時代的發(fā)展，經(jīng)濟狀況的變化，一步步走向嚴密與精確

2、，變得更加理性并符合客觀實際。但是在中國，信用風險的預測做得非常不夠，一般還使用信用評級方法，對信用風險的預測模型的開發(fā)也少有進展。隨著世界經(jīng)濟一體化，信用風險必將增大，這些方法是無法有效防范和化解危機的，因此加強信用風險預警模型的研究，科學有效地控制企業(yè)的信用風險，成為亟待解決的課題。所以，對上市公司信用風險預警模型的研究既有理論價值又有現(xiàn)實意義。 論文首先界定了信用風險的含義，分析了信用風險研究的理論依據(jù)，介紹了各種信用風險

3、預警模型，并對各種模型進行了適當?shù)脑u價，同時指出由于我國信用風險管理起步比較晚，缺乏巨大的公司違約數(shù)據(jù)庫，信用評級機構(gòu)水平整體不高，無法建立違約轉(zhuǎn)移矩陣，另外我國貸款并不存在真正的自由有效市場，因此不符合泊松分布，同時我國是剛剛新興的弱有效市場，因此在當前來說，最有效最符合我國實際的模型是KMV公司的KMV模型。接著論文介紹了KMV模型的原理，分析了在中國必須對KMV模型進行修正的原因以及在中國應用中存在的問題。為此論文試圖構(gòu)建適合中國

4、國情的信用風險模型，在本文中，用配對抽樣抽取將近460企業(yè)來進行實證研究，結(jié)論表明KMV能很好的區(qū)分ST類公司和非ST類公司。ST類公司的違約距離平均小于非ST類公司的違約距離，同時從圖表中可以看出優(yōu)質(zhì)的大型公司違約距離要遠遠大于劣質(zhì)的ST公司，這是和常識所一致的，證明了模型的實用性，同時對新舊模型進行了比較，結(jié)論是在新模型下，在建模樣本129家ST公司中判別率為72.09％，129家非ST公司中判別率為72.39％。在檢驗樣本100家