（会计学专业论文）上市公司信用风险影响因素实证研究.pdf

2 a dissertation submitted to shijiazhuang university of economics for the academic degree of master the listed companies empirical study of risks affecting factors candidate：guoying-qiu supervisor：chenyi-ye academic degree applied for：master specialty：the management of enterprise group school/department：shijiazhuang university of economics shijiazhuang university of economics apirl，2011 独独 创创 性性 声声 明明 本人郑重声明： 所呈交的论文是我在导师指导下进行的研究工作及取 得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文 中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果， 也不包含为获得石家庄经济 学院或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。 与我一同工作的同志 对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名： 日期： 关于关于论文使用授权的说明论文使用授权的说明 本人完全了解石家庄经济学院有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文的复印件， 允许论文被查阅和借阅； 学校可以公布 论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 （保密的论文在解密后应遵守此规定） 签名： 导师签名： 日期： 摘 要 i 摘摘 要要 现代经济中，信用无处不在。也就是在这种信用问题全球化扩张的背景下， 使交易各方的经济利益面临更大的信用风险。特别是2008年金融危机，使信用风 险越来越成为各国金融系统所关注的焦点。信用风险的研究，特别是准确度量和 影响因素的分析成为金融机构、投资者、政府监管部门关注的重点。而企业的信 用风险，尤其是上市公司的信用风险问题，也就成为各方当事人关注的焦点，企 业的信用风险到底有多大，应该如何对其进行有效度量，以及影响上市公司信用 风险的关键因素究竟有哪些，成为困扰各利益相关主体的难题。 本文尝试在利用西方发达国家企业信用风险预测模型 edward altman 的 z 评 分模型 (z-score model)的基础上，通过描述性统计的方法分析我国上市公司信 用风险的现状，得出我国上市公司信用状况整体上较差，并且针对我国上市公司 信用风险现状提出造成我国上市公司整体信用资质不高的几点原因。 然后提出有 关信用风险度量及影响因素的基本理论，信息不对称理论和委托代理理论。结合 我国上市公司特点， 提出适合我国市场条件下可能存在的对上市公司信用风险影 响的理论假设，重点利用沪市 2008 年和 2009 年披露的上市公司财务报表数据， 然后利用 spss11.5 统计软件对数据进行描述性统计分析、相关分析和回归分析 最后对得出的结果进行稳健性检验，得出如下结论：资产结构、公司规模、长期 偿债能力、盈利能力、成长能力、股权集中度、第一大股东性质等对上市公司信 用风险影响显著；营运能力、现金流量控制能力、独立董事比例、审计意见对上 市公司信用风险影响不显著。 文章的最后， 依据我国上市公司信用风险现状和本文剖析的信用风险的主要 影响因素提出应对我国上市公司信用资质差这一实际问题的几点政策建议。 关键词关键词：上市公司；信用风险；影响因素；实证研究 石家庄经济学院硕士学位论文 ii abstract modern economy, there is credit everywhere. right under the backdrop of the globalization expansion of credit, made all the parties of the economic benefits face greater credit risks. since the year 2008, because of the financial crisis , national financial system payed more and more attentions to the credit risks. the research of credit risk, especially the correct approach has become the focus of some financial institutions, investors and the government regulator. the credit risk of enterprises, in particular, listed companies to credit risk problem; it will become the focus of the parties concerned. how big the credit risk is; how to proceed to the effectively measures them and the key factors of influencing the listed companies credit risks; which mentioned in the previous become the vexed question to perplex all the main bodies related to the interests. this article is on the basis of edward altmans z-score model attempting to make use of the credit risk prediction models in the western developed countries, to analyse the factors of influencing the listed companies credit risks. on the theoretical basis of summarized and analysed the factors of influencing the credit risks, provided by the credit risk factor to influence the theory that combined with the characteristics of a listed company. keyly using, in hushi in the year of 2008 and 2009, and then use spss11. 5 the software for data analysis, including the descriptive statistics analysis and regression of the results of the tests, effectiveness of tests and stability test. get the following conclusions: assets scale and structure, the long-term solvency profitability and development ability, stock, the largest concentration of the nature have a significant effect on the listed company credit risk;working ability, and cash flow of control, the independent director of audit opinion have no effect on the credit risk. final, article try to put forward the coping strategy for the listed companies credit risks, in accordance with the key factors of influencing the listed companies credit risks. keywords： listed company；credit risk；influencing factors；empirical research 目录 iii 目录目录 摘 要 . i abstract . ii 第一章 绪论 . - 1 - 1.1 研究背景和意义 . - 1 - 1.2 国内外研究概况 . - 2 - 1.2.1 国外研究状况 . - 2 - 1.2.2 国内研究状况 . - 6 - 1.3 研究方法和主要内容 . - 11 - 1.3.1 研究方法 . - 11 - 1.3.2 研究内容概要 . - 11 - 1.4 本文创新点 . - 13 - 第二章 信用风险的概念及影响因素的理论分析 . - 15 - 2.1 概念内涵的界定 . - 15 - 2.1.1 信用概念的界定 . - 15 - 2.1.2 风险概念的界定 . - 16 - 2.1.3 信用风险概念的界定 . - 16 - 2.2 信用风险影响因素的理论分析 . - 17 - 2.2.1 基于信息不对称理论分析 . - 17 - 2.2.2 基于委托代理理论的分析 . - 20 - 第三章 我国上市公司信用风险现状及成因分析 . - 23 - 3.1 我国上市公司信用风险的现状研究 . - 23 - 3.1.1 调查样本说明 . - 23 - 3.1.2 z 评分模型的理论及其应用情况的阐释 . - 24 - 3.1.3 我国上市公司信用风险的现状分析 . - 27 - 3.2 我国上市公司信用风险现状的成因分析 . - 29 - 3.2.1 我国上市公司信用风险现状的宏观原因 . - 29 - 3.2.2 我国上市公司信用风险现状的企业内部的微观原因 . - 30 - 第四章 我国上市公司信用风险影响因素的实证研究 . - 33 - 4.1 研究假说 . - 33 - 4.1.1 资产结构对上市公司信用风险的影响 . - 33 - 4.1.2 公司规模对上市公司信用风险的影响 . - 33 - 4.1.3 偿债能力对上市公司信用风险的影响 . - 34 - 4.1.4 营运能力对公司信用风险的影响 . - 34 - 4.1.5 盈利能力对公司信用风险的影响 . - 35 - 4.1.6 现金流量能力对公司信用风险的影响 . - 35 - 4.1.7 成长能力对公司信用风险的影响 . - 35 - 4.1.8 审计意见对公司信用风险的影响 . - 36 - 4.1.9 公司治理对公司信用风险的影响 . - 36 - 4.2 研究设计 . - 37 - 4.2.1 变量定义 . - 37 - 4.2.2 建立模型 . - 38 - 4.3 相关分析 . - 39 - 石家庄经济学院硕士学位论文 iv 4.3.1 信用风险及各解释变量的相关性分析 . - 39 - 4.3.2 回归分析 . - 42 - 4.3.3 稳健性检验 . - 47 - 4.4 研究结论 . - 49 - 第五章 对策建议以及本文研究不足与展望 . - 53 - 5.1 应对我国上市公司信用风险现状的对策建议 . - 53 - 5.2 研究不足与展望 . - 54 - 5.2.1 本文的研究不足 . - 54 - 5.2.2 研究展望 . - 55 - 参考文献 . - 57 - 致谢. - 61 - 作者简介 . - 63 - 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 . - 63 - 第一章 绪论 - 1 - 第一章第一章 绪论绪论 1.1 研究背景和意义研究背景和意义 2008 年下半年席卷全球的金融危机，充分显示了信用风险的巨大破坏力， 至今令人谈其色变，这场金融危机主要根源于美国经济中长期奉行的信用消费， 由此信用风险成为各国专家学者日益关注的焦点。当然，信用风险不仅仅只有金 融机构才会面临的风险，它也是各类企业出现流动性危机的主要根源，它还直接 影响着国家的宏观经济决策和经济发展，决定着社会经济生活的各个方面，又由 于受全球一体化的影响，它甚至还决定着全球的经济形势。 百事可乐首席执行官克雷格 e 威泽洛普在谈到信用时说：“现代市场经 济体系中，信用无处不在。我认为在商务中没有中性。换言之，你要么由于诚信 而获得成功，要么由于不诚信而一败涂地” 。 在信用风险、信用资质问题全球化扩张的背景下，使交易各方的经济利益面 临更大的风险。2008 年金融危机更是证明了信用的巨大威力，信用风险越来越 为各国金融系统所关注。信用风险的研究，特别是准确度量也成为金融机构、投 资者、政府监管部门关注的焦点。企业的信用风险，尤其是上市公司的信用风险 问题，也就成为各方当事人关注的焦点，上市公司作为市场的中坚力量和关键因 素，其信用状况直接决定着整个市场经济的运行情况。如“郑百文事件”郑百文 公司由于财务造假而导致破产清算。此外，我国股市“银广夏事件”震惊整个证 券市场，“郎顾之争”造成科龙集团破产。上市公司众多事件使得市场上利益相 关者越来越关注上市公司的信用风险问题。 我国上市公司信用总体状况不理想，上市公司整体资信质量波动性大，资信 质量在公司上市最初两年较稳定，此后会大幅度下降。据锐思数据库提供的上市 公司数据统计，每年都有多家上市公司因财务状况异常而被st，另有研究表明： 深市上市的大盘股公司的总体信用风险水平较高， 并且信用状况表现出极其不稳 定的状况，这与通常的理论预期；大盘公司的总体信用风险水平要低于小盘股不 石家庄经济学院硕士学位论文 - 2 - 相符。 在信息经济一体化的今天，信用风险被无限的扩大和凸显。我国在信用风险 的研究、度量、管理方面起步较晚，从国内已发表的关于信用风险度量和控制的 期刊论文来看，大多是对西方信用风险度量模型方法的比较研究，多定性分析较 少定量分析，缺乏系统分析。那么，在与发达市场经济体系接轨过程中，从定量 分析的角度研究信用风险的影响因素都有哪些方面， 这些因素又是通过什么样的 影响机制传导的，在中国这一特定的资本市场下又表现出哪些特点，显得尤为重 要。本文尝试在利用西方发达国家企业信用风险预测模型的基础上，分析我国上 市公司信用风险影响因素， 在概括分析有关信用风险度量及影响因素的基本理论 基础上，针对性提出影响信用风险因素的理论假设，结合我国上市公司特点，提 出适合我国市场条件下可能存在的对上市公司信用风险影响的几点假设， 重点利 用锐思数据库中有关上市公司披露的数据进行实证研究， 深入的考察影响上市公 司信用风险的关键因素， 并尝试提出应对上市公司信用资质方面存在问题的策略 建议。本文意在通过研究上市公司信用风险的测量和影响因素，一方面可以让研 究者更好的观察上市公司的投融资行为并据此提出针对性的意见或建议， 合理的 规避可以预见的风险，进一步完善和规范中国资本市场的运作。另一方面通过这 方面的研究可以让众多的投资者更理性的进行投资分析和投资决策， 使投资行为 更为合理化。 1.2 国内外研究概况国内外研究概况 1.2.1 国外研究状况国外研究状况 引起信用风险的原因包括社会的、经济的、客观的、主观的等多个方面，西 方国家对企业的信用风险的研究较早。 1909 年，john moody（约翰穆迪）第一个对铁路债券进行信用评级。自 此对信用风险的认识和管理得到迅速发展， 用于分析信用风险的方法和技术不断 涌现，出现了大量的信用风险管理理论和数理分析模型。 第一章 绪论 - 3 - 专家分析法，又称为五因素分析法。这是最初的信用风险度量方法，它主要 根据专家、学者的主观判断推算出债务人的信用风险。专家分析法依据专家、学 者分析的角度不同，分为“5c” 、 “5w” 、 “5p” 。其中“5c”是指品格(character)、 资本(capital)、还款能力(capacity)、资产抵押品价值(collateral)、经济周期的形 势(conditions)五个因素。 “5w”是指借款人（who） 、资金用途（why） 、还款期 限（when） 、担保物（what） 、还款方式（how）五个方面。 “5p”是指个人因素 （personal） 、借款目的（purpose） 、偿还方式（payment） 、保障方式（protection） 、 前景预期（perspective）五个方面。以上这三种方法无论哪种方法都有较强的主 观性，是定性分析，专家分析时不可能考虑到影响客户的信用等级的各个因素， 近年来己经逐步放弃纯粹的专家分析法，而是在其中加入定量分析。 美国货币监理署开发的信用评级法， 这种方法通过对债务人信用资质进行综 合性评价， 以定量化的方式给出债务人的信用评定。 该方法将贷款组合分为五类： 即高质量级（合格-可履约） 、特别关注类资产、未达标准资产、可疑资产、损失 资产。 1932 年，费茨帕特里克（fitzpatrick） 提出分类判别的思想，提出违约概率 与单一公司信用资质之间具有相互依存关系。 1936 年，费歇尔（fisher）正是提出了分类判别的概念。 1968 年， 美国纽约大学斯特商学院教授 edward altman 提出了著名的 z 评分 模型 （z-score model） 。该模型用以计量企业破产的可能性，最初该模型采用 5 个财务指标，通过多元线性回归模型将企业的偿债能力指标、盈利能力指标、营 运能力指标联系到一起，通过多元回归模型运算得出 z 值，通过 z 值对债务人 进行信用评价及资产评估。altman 通过实证数据建立了上市和非上市公司的 z 模型。 上市公司模型： z= 1.2x1+1.4 x 2+ 3.3 x 3 + 0.6 x 4+ 1.0 x 5 （公式 1-1） x1代表营运资本/总资产，x 2代表留存盈余/总资产，x 3代表息税前利润 /总资产，x 4股权的市场价值/债务的账面价值，x 5销售/总资产。 石家庄经济学院硕士学位论文 - 4 - 非上市公司模型： z= 0.717 x 1+0.847 x 2+ 3.107 x 3 + 0.6 x 4+ 1.0 x 5 （公式 1-2） x1代表营运资本/总资产，x 2代表留存盈余/总资产，x 3代表息税前利润/ 总资产，x 4股东权益的账面价值/总负债，x 5销售/总资产。 在使用该模型时， 如果某公司债务人的各项财务比率经过估计的系数加权计 算之后得到的 z 值低于 1.81 的公司会违约，高于 2.99 不会违约，介于 1.81-2.99 之间时不确定，称为“灰色区域” 。非上市公司低于 1.23 时会违约，高于 2.90 不 会违约，介于之间时不确定。 1977 年，altman、haldenman、narayanan 等人对 z 值评分模型进行了修正 和扩展，提出了 zeta 信用风险模型（z-credit risk model） 。将模型的变量由 5 个增加到 7 个，包括：资产报酬率、销售收入标准误、利率保障倍数、股东权益 /总资产、流动比率、普通股股东权益/总资产、资产的自然对数表示公司规模。 其适用范围更广， 对资信不良的债务人认知度大大提高。 但是这一模型是线性的， 对企业破产存在的非线性的可能性没有考虑。此外，选取的测量指标中多为财务 指标。在财务数据的选取上由于报表的披露的时间限制，数据必须在不连续的一 段时间间隔 (如每季度)才能取得。但由于 z-score 模型和 zeta 模型的简便、成本 低、效果佳的优点，使得模型广泛地应用于西方的商业银行，并取得了巨大的经 济效益。但是对于发展中国家来说，统计数据可靠性较低。 1972 年，布莱克（black）、斯科尔斯（scholes）、莫顿（merton）提出期 权的定价模型 bsm 模型。1974 年莫顿（merton）提出利用 bsm 模型估价贷款 和证券风险的思想，用以衡量公司违约风险。 20 世纪 80 年代， kmv 公司的创办者 mcquown 和 vasicek 利用改进的 bsm 模型计算违约距离（default distance），收集了自 1973 年以来包括 3400 家上市 公司和 40000 家非上市公司的资料，建立了最基本的信用资料数据库，在度量企 业资信风险方面取得了良好的预测效果。kmv 模型将企业的负债水平、股价及 其变动情况考虑在内，提高了信用风险评价的准确性，该模型从公司股票市场价 格波动的角度对公司信用风险进行分析，其中包含两种理论关系：一是认为公司 第一章 绪论 - 5 - 的所有者权益为看涨期权，负债为看跌期权；一是公司股票价格波动于公司资产 价值变动相关。该模型通过分析股权市场价格与资产市场价值之间的关系，以及 股权的波动性和资产价值的波动性， 利用股权和股权的波动性来估计资产的价值 和资产价值的波动性，来预测上市公司发生违约的可能性。 1988 年， 巴塞尔协议中有关信用风险的规定对信用风险管理的发展具有 里程碑的意义， 它提出了信用风险防范的方法， 规定了商业银行 50%的最低核心 资本与资本总量的比率来防范信用风险。2001 年， 巴塞尔协议进一步修订了 一揽子方法，确定了以公司内部模型为基础的信用风险管理办法。1 1996 年，瑞士银行产品开发部（credit suisse financial products,csfp）开发 了信用风险附加度量模型（credit risk+），该模型利用保险精算的方法对违约 风险进行估算。credit risk+模型通过提出三种假设来减小信用风险建模过程中 的不确定性，通过模型测算认为公司违约风险的几率主要取决于资产的市价、负 债账面值和资产市值波动率，企业资产市值低于负债面值时，企业发生违约的可 能性较大。 1997 年，jp 摩根公司、美洲银行、德意志摩根建富、kmv 公司以及瑞士联 合银行共同研发的信用度量术模型（credit metrics） ，该模型在资产组合理论和 var（value at risk）理论的基础上研究信用风险，强调通过资产的多样化组合降 低信用风险，比如对单方面的贷款与贷款组合的价值和风险进行信用风险度量。 1998 年，麦肯锡（mckinsey）公司的 saunders 和 wilson 等人开发的信用投 资组合视点模型（credit portfolio view） ，该模型将计量经济学理论与基本动力 学理论结合起来， 从宏观经济环境的角度分析债务人信用等级的多因素信用风险 模型。 此后， 2001 年 duffie and lando， 2002 年 guha and hiris， 2004 年 jefferyand craig 和 steven and paul 等人分别对该模型进行了实证研究。 2000 年，nyberg 又将 kmv 模型进行了改进，利用财务比率对公司信用质 量进行分析，同时又将专家分析法综合加入评断公司信用风险，提高了违约预测 的准确性。 1 信用风险管理英国皇家银行学会（cib）布赖恩.科伊尔/著，338 页， 巴塞尔协议 石家庄经济学院硕士学位论文 - 6 - 2001 年，vasicek 以 108 家公司债券为样本利用对其期权调整后的收益利差 数据进行分析，认为 kmv 模型能较好预测公开市场上的交易债券的收益变化情 况。 2002 年，peter.j.crosbie 和 jeffrey.r.bohn 选取金融类公司数据为样本，利用 kmv 模型分析，显示预期的违约率在公司发生信用风险时或破产前能迅速、准 确地监测到公司资信质量的变化情况。 1.2.2 国内研究状况国内研究状况 我国对企业信用风险开始认识及其度量的研究开始于 20 世纪 80 年代末， 但 并未形成完善的理论和度量体系，其研究主要集中在对信用风险的评分、信用等 级评估技术的改进以及对企业财务报表中财务比率指标对比分析研究等方面， 多 为定性研究，而且缺乏系统性。又由于金融机构改革起步较晚，缺乏完善高效的 风险控制方法和体系，研究中所需信用资料和数据取得困难，同时又缺乏新型实 用模型的开发和利用的环境。尽管如此，我国近年来在信用风险评级模型的研究 上，还是取得了很大的进步，一些专家、学者在多元判别模型研究方面做了大量 工作， 其中部分只是套用西方国家现有的信用分析模型对我国公司进行风险级别 分析，效果不理想，适用性差。 1999 年，陈静从公司财务角度界定 st 公司，认为被 st 公司多因财务失败 引起，选取了 27 家 st 公司和 27 家非 st 公司的 1995、1996、1997 三年的财务 报表数据为样本，以资产负债率、流动性比率、总资产周转率、总资产收益率、 营运资本/总资产、净资产收益率作为变量指标，对其进行单变量分析和多元线 性回归分析，结果证明流动性比率和资产负债率判别的准确率最高；多元线性回 归分析模型可以较准确地预测公司被 st 的几率。 1999 年，卢世春等又依据多元统计分析的聚类和判别，利用 spss 软件对商 业银行信用风险建立跟踪预警监测模型。 2000 年，宋秋萍以中国 6 家上市公司为例，利用 altman 的 z-score 模型对 其进行预测分析， 认为从国内公司财务报表提取数据和相应的财务指标建立判别 第一章 绪论 - 7 - 模型更适用我国的情形。 2000 年，张玲在其发表的财务危机预警分析判别模型一文中以 120 家 上市公司财务报表数据为样本，建立包含四个指标的判别模型。2000-2002 年， 张玲、张佳林、王琼、陈金贤等都对 kmv 模型进行研究并将其与其它模型作了 理论上的比较，认为 kmv 模型更适合于评价上市公司的信用风险。 2000 年，陈忠阳分析了 credit metrics 方法和 kmv 模型的基本思想和求解 过程，在国内首次对 credit metrics 方法和 kmv 模型进行了比较分析，指出了 信用风险量化模型的主要问题。 2001 年，吴世农、卢贤义选取 70 家 st 和 70 家非 st 上市公司为样本，利 用逻辑回归分析、fisher 线性判定分析和多元线性回归分析并且分别建立预测财 务困境的模型。 2002 年，程鹏利用 math cad 软件计算了信用状况较好的上市公司，高科 技公司以及被 st 的三种公司的资产价值及其标准差，同时运用 kmv 模型计算 了违约距离（dd），得出结论： kmv 模型在我国目前经济形势下对于分析上 市公司信用风险状况是有效的。同年，程鹏、吴冲锋又以沪深两市 15 家上市公 司数据为样本， 利用 kmv 的违约距离模型对上市公司信用状况分析， 得出结论： 表现绩优的公司信用状况最好，高科技公司信用状况次之，被 st 公司的信用状 况最差。 2002 年，任若思、沈沛龙又对模型 credit monito，credit metrics，credit portfolio view tm，credit risk+，loan analysis system 建立的理论基础和模型之 间的相互关系进行了一系列的比较验证， 试图对现代信用风险度量技术和方法的 特点与发展趋势进行探索。 2002年， 杜本峰在其发表的文章 实值期权理论在信用风险评估中的应用 ， 王琼、 陈金贤在其发表的文章 信用风险定价方法与模型研究 中均阐释了 kmv 模型对于我国目前经济形势下分析信用风险的有效性和适用性。 2002 年，张后奇、刘月平等选取每股净资产小于 1 元的上市公司以及 1993 年以来亏损的上市公司作样本，研究公司的财务危机的影响因素，利用 logistic 石家庄经济学院硕士学位论文 - 8 - 回归分模型预测上市公司的财务危机，确定了 37 个财务指标，其认为：净利润/ 总资产、投资收益/利润总额、应收账款周转率、营业利润增长率、净资产增长 率、长期负债/总资产、净利润增长率、存货周转率等共八个财务指标对于判别 作用显著。 2003 年，石晓军提出了治理我国信用风险的思路，认为：产权机制(即长期 利益强化机制)、信息不对称矫正机制以及预期稳定机制这三大机制对于治理我 国信用风险有效，并且分析了以政府为主导的信用机制建设模式的利弊，提出了 针对中国的信用信息体系建设的措施-企业信用联盟。 2003 年，鲁炜等利用中国上市公司股票市场数据，利用 matlab 的 garch 工 具箱对股权波动率建模求解， 以验证不同市场的企业资产市值波动率和企业股权 市值波动率不同，并推导出了 kmv 模型的关系函数。同年，鲁炜通过 bsm （black-scholes-merton model）模型，利用 kmv 模型评估公司价值。 2003 年， 郑承利等通过将违约点模糊化， 用模糊事件表示违约， 解决了 kmv 违约预测模型中固定违约点的不足，修正了公司确定股权价值公式，进而提高了 违约概率预测值的精确度。 2004 年，张玲选取沪深两市 164 家上市公司数据为样本，对 z 值评分模型 进行了改进，将原来的指标扩大为 7 个的 z 值判别模型： z= -8.751+6.3x1+0.761x6+1.295x21+0.412x23 +0.015x24+0.105x31-21.164x32 （公式1-3） 式中：x1是资产净利润率，x6是每股经营现金流， x21是 log(固定资产总额) ，x23是主营业务收入增长率， x24是留成利润比率，x31是流通股市值负债比， x32是股本账面值/股本市值。 分析结果表明，该模型对于预测财务困境前 5 年的综合预测效果较理想，准 确率分别为：96.35%，83.85%，78.05%，71.15%，55.6%，说明 z 值判别模型对 信用风险有较强的识别力，能够较好的反映我国上市公司的资信状况，对我国股 票市场有很好的适用性。 第一章 绪论 - 9 - 2004 年，杨星以期权理论为基础的信用风险管理框架，利用 kmv 模型， 选取我国上市公司 5 年的股票价格的时间序列和截面数据作为样本， 得出我国上 市公司股价波动与风险管理预期违约率（edfexpected default frequency）呈 显著负相关，风险管理预期违约率（edf）与公司信用质量正相关。 2004 年，杨贞柿等通过调整 kmv 模型，改变股权市值和违约点的计算与 设定，选取上市公司中 30 家 st 公司和相等数量的非 st 公司为样本数据，对 kmv 模型的预测能力在不同违约点下进行了实证研究。 2004 年，石晓军对债权结构和信用风险的关系进行了研究，通过建立回归 方程的方式，并通过 z-score 模型建立信用风险度量指标，得出债权结构与信用 风险有密切关系，与中国上市公司实际相符，但是除债权结构与资产价值波动这 两个因素外还有其他影响因素对中国上市公司的信用风险有影响。 2004 年，侯感芳、刘素华首次使用 svm 技术进行实证分析，对选取的公司 数据进行信用风险分类，选用 88 个样本企业，其中信用好和信用差的公司各一 半，建立五维向量模型，验证识别率的高低，结果表明：识别率在一开始时会降 低，当 c=100 时，识别率为 1.1%达到最小值，达到一定值后，识别率会升高， 说明这种方法有较高的