（企业管理专业论文）上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究.pdf

摘要 上市公司或企业的信用风险评估是一项非常复杂的系统工程。国外有很多专 门的信用风险评估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。如标准普尔公司认为，必须综合 考虑企业经营风险与财务风险两个方面的情况，才能准确地给出企业的信用等 级。在进行行业经营风险分析时，标准普尔公司认为，评估的重点是在产业风险、 多样化与规模和管理绩效这三方面。关于企业财务风险和信用风险，标准普尔公 司则重点评估企业的获利能力、财务杠杆与现金流的情况。我国的一些信用风险 评估机构在借鉴国外信用风险评估机构的经验基础之上提出了适合我国企业的 信用风险评估方法。该方法从三个方面对企业进行比较全面的评估。一是企业素 质的评估，二是企业的财务评估，三是新建项目的评估。 本文首先界定了信用风险的定义及分类，在此基础上，本文回顾了国内外信 用风险评估及其管理的发展历史，并将信用风险每个发展历史阶段的信用风险评 估模型做了简单介绍，对其中重要的、经典的模型做了详细阐述。在回顾了信用 风险管理的发展历史后，针对我国上市公司的信用风险评估状况及管理状况，本 文选择了2 0 8 家上市公司2 0 0 3 年末的年度财务报表作为研究的样本，采用s p s s 统计分析软件中的f i s h e r 判别分析法和l o g i s t i c 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评估的新模型。实证研究表明，模型对预测样 本的预测正确率都非常的高。 关键词：信用风险度量模型上市公司 a b s tr a c t i ti sav e r yc o m p l i c a t e ds y s t e me n g i n e e r i n gt oa s s e s st h ec r e d i tr i s k s o fl i s t e dc o m p a n yo re n t e r p r i s e s k a n ys p e c i a lc r e d i tr i k sa p p r a i s a l a g e n c i e sc a t t y o no v e r a l lc r e d i tr i s k sg r a d i n g o f t h ec o m p a n y o r e n t e r p r i s e si na b r o a d ，f o ri n s t a n c e ，f a m o u sm o o d yc r e d i tr a t i n gc o m p a n y ， s t a n d a r da n dp o o rc o m p a n y t h e s ea p p r a i s a la g e n c i e sm a i n l y c o n s i d e r c o m m e r c i a lc o m p e t i t i o ns i t u a t i o na n df i n a n c i a ls i t u a t i o no ft h ec o m p a n y o re n t e r p r i s ew h e nt h e ye v a l u a t et h ec r e d i tr i s ka s s e s s m e n t f o re x a m p l e ， s t a n d a r da n dp o o rc o m p a n yt h i n kt h a tt h e yc o u l dp r o v i d et h ec r e d i tg r a d e s o fe n t e r p r i s e sa c c u r a t e l yo n l yi ft h e yc o n s i d e rt h et w or e s p e c t so f e n t e r p r i s e s b u s i n e s sr i s ka n dt h es i t u a t i o n s o ff i n a n c i a lr i s k s y n t h e t i c a l l y t oa n a l y z et h ei n d u s t r ya n dm a n a g e m e n tr i s k ，、s t a n d a r da n d p o o rc o m p a n yt h i n kt h a tt h ef o c a lp o i n t sa s s e s s e da r ei ni n d u s t r yr i s k ， d i v e r s i f i c a t i o na n ds c a l e ，a n dm a n a g e m e n tp e r f o r m a n c e a b o u te v a l u a t i n g e n t e r p r i s e sf i n a n c i a lr i s k ，s t a n d a r da n dp o o rc o m p a n ye s p e c i a l l ya s s e s s t h ee a r n i n gc a p a c i t yo ft h ee n t e r p r i s e ，t h ef i n a n c i a ll e v e ra n dc a s hf l o w s o m ec r e d i tr i s k sa p p r a i s a la g e n c i e so fo u rc o u n t r yp u tf o r w a r dt h ec r e d i t r i s ke v a l u a t i o ns y s t e m st h a ts u i t st h ee n t e r p r i s e so fo u rc o u n t r yi n r e f e r e n c et ot h ee x p e r i e n c eo ft h ef o r e i g nc r e d i tr i s k sa p p r a i s a la g e n c i e s t h es y s t e m se v a l u a t et h ec r e d i tr i s ko fo n ec o m p a n y f r o mt h r e ea s p e c t s ， t h ea s s e s s m e n to ft h eq u a l i t yo fe n t e r p r i s e ，t h ef i n a n c i a la s s e s s m e n to f e n t e r p r i s e s ，a n dt h ea s s e s s m e n to ft h en e w l y 一一b u i l tp r o j e c t t h ep a p e rh a si n t r o d u c e dt h ed e f i n i t i o na n dc l a s s i f i c a t i o no ft h e c r e d i tr i s k sa tf i r s t t h e n ，t h ep a p e rh a sr e v i e w e dt h ed e v e l o p i n gh i s t o r y o fd o m e s t i ca n di n t e r n a t i o n a lc r e d i tr i s k sa s s e s s i n ga n dm a n a g e m e n t i t i n t r o d u c e dt h ec r e d i tr i s ka s s e s s m e n tm o d e la t e a c hd e c a d eo ft h e d e v e l o p i n g o ft h ec r e d i tr i s ks i m p l ya n di n t r o d u c e d t h e i m p o r t a n t c l a s s i c a lm o d e la td e t a i l a f t e rr e v i e w i n gt h ed e v e l o p i n gh i s t o r yo fr i s k 2 m a n a g e m e n to fc r e d i t ，a c c o r d i n gt ot h ec o n d i t i o no ft h ec r e d i t r i s k a s s e s s m e n ta n dt h ec r e d itr is k m a n a g e m e n to flis t e dc o m p a n yi no u rc o u n t r y ， i ts e l e c t e d2 0 8a n n u a lf i n a n c i a ls t a t e m e n to f2 0 8l i s t e dc o m p a n yi n2 0 0 3 a st h es a m p l es t u d y i n g t h e nt h r o u g ht h ef i s h e ro fd i f f e r e n t i a t e d a n a l y t i c a p p r o a c h a n dt h e l o g i s t i cr e t u r n t o a n a l y t i c a p p r o a c hi nt h es p s s s t a t i s t i c a l a n a l y t i cs o f t w a r e ，i t s e t u p an e wm o d e lt h a tb a s e d o n f i n a n c i a ls t a t e m e n tt oa s s e s st h ec r e d i tr i s k so f1 i s t e dc o m p a n yi no u r c o u n t r y p o s i t i v er e s e a r c h e si n d i c a t e dt h a tt h ep r e d i c t i o nc o r r e c tr a t e o fs a m p l ei ss a t i s f i e d k e yw o r d s ：c r e d i tr i s k s ，m e a s u r e m e n tm o d e l s ，l i s t e dc o m p a n y 3 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 1 引言 1 1 本文的写作背景 中国的经济体制改革到今年，已经走到了第二十六个个年头了。二十多年的 改革开放，二十多年的经济体制改革，从计划经济体制的绝对地位，到商品经济 的萌芽、市场经济的兴起，到计划经济和市场经济的楚河汉界，再到市场经济的 独领风骚。中国的经济体制改革可谓奔腾的长江之水i 势不可挡，也可谓脱缰的 野马，一发而不可收拾。金融作为整个国民经济的核心，决定了它必然带着经济 体制改革的烙印。金融改革的过快，不可避免地带来各种各样的问题，不可避免 地带来各种各样的风险。在金融风险的整个体系中，信用风险又始终占据着主导 地位。 信用风险是整个金融业面临的最主要的风险。信用风险直接影响到现代社会 经济生活的诸多方面，也间接影响到一个国家的宏观经济决策和国民经济的总体 发展，进而影响整个全球经济的稳定与协调发展。特别是进入2 0 世纪9 0 年代以 来，在全球范围内，几乎所有的机构金融机构以及大中型企业都面临着日益增加 的信用风险，并且已导致了许多国家和地区因此而发生金融危机、经济危机乃至 政治危机。九十年代的阿根廷金融危机、墨西哥金融危机、巴西金融危机，以及 九八年的亚洲金融危机都直接或间接由信用风险和其他金融风险所导致。时至今 日，亚洲的一些国家和地区仍然没有走出当年金融危机的影响阴影。 当前，我国金融领域也面临着巨大的金融风险，尤其是信用风险。可以说， 金融风险尤其是信用风险已经成为我国经济健康、有序、快速发展的巨大障碍。 中国己经加入w t o ，国内的金融市场将进一步对外开放，金融衍生工具的不断 推出，使我们在规避各种金融风险及信用风险的同时也带来更多的金融风险和信 用风险。 我国上市公司作为整个国民经济整体的一个有机构成部分，甚至可以说是整 个国民经济核心的有机构成部分，“其总市值己经达到甚至超过g d p 的5 0 ”。据 s o h u 财经报道，截止今年5 月，我国证券市场的总市值已达到四万多亿人民币， 并且以很快的速度继续发展。然而，我们应该看到，我国上市公司所积累的信用 6 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 风险也已经非常巨大。前几年的“银广厦事件”，最新的“德隆事件”以及今年 九月九日股市的暴跌等等都说明了这一点。 近年来，我国上市公司的信用风险问题己受到越来越多的投资者、投资机构、 新闻机构、信用风险评估机构、金融中介机构以及政府部门的日益重视。“上海 开始给上市公司信用打分”( 国际金融报2 0 0 2 年1 月3 0 日第二版) ，“市场 呼唤上市公司信用评级”( 证券时报2 0 0 1 - 1 0 - 1 1 ) ，“建立上市公司信用分类”( 中 国证券报，2 0 0 3 1 卜1 7 ) ，“上市公司信用状况堪忧1 6 0 家企业a a a 级3 家”( 上 海证券报网络版；2 0 0 3 0 9 - 0 9 ) ，“由安然想到：上市公司信用评级亟待建立” ( 上海证券报网络版2 0 0 1 1 2 3 1 ) ，“上市公司信用的法律架构”。政府早在1 9 8 6 年1 2 月2 日六届人大十八次会议通过了中华人民共和国企业破产法( 试行) ， 开始在全民所有制企业实旋，1 9 9 4 年7 月1 日起正式实施公司法，其中第1 5 7 条规定：公司最近三年连续亏损，由国务院证券管理部门决定暂停其股票上市， 第1 5 8 条规定：上列情形在限期内未能清除，由国务院证券管理部门决定终止其 股票上市。嗣后，中国证券监督管理委员会于1 9 9 8 年3 月1 6 日颁布了证监交字 1 9 9 8 6 号文件关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知，要 求证券交易所应对“状况异常”的上市公司实行股票交易的特别处理( s p e c i a l t r e a t m e n t ，简称s t ) 。最近几年，政府有关部门针对我国的股市、上市公司又建 立了一系列法律、法规及部门规章制度。由此看来，我国上市公司的信用风险研 究已显得迫在眉睫，信用风险己经成为我国当前市场环境下经济主体面临的最重 要的金融风险。所以说，对信用风险管理的研究是一个既有理论意义又有非常重 要现实意义的课题。 信用风险管理包括信用风险的识别、风险的度量和风险的控制等内容。由于 信用风险自身存在着诸如分布不对称以及数据匮乏等理论问题和实际问题，导致 信用风险的度量成为信用风险管理的一个关键难题。本文在借鉴、研究国内外各 种信用风险评估模型的基础之上，针对我国上市公司的具体特点，构建了适合我 国上市公司信用风险评估的指标体系，并建立了新的适合我国上市公司信用风险 评估模型，并对其进行了实证性的预测研究。对上市公司信用风险的准确度量和 合理管理，从微观角度上讲有利于经济主体经营的安全，对投资者来讲，有利于 投资者更好地把握风险，有选择性地投资。从宏观角度上讲有利于整个金融体系 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 的稳定和经济的健康持续发展；从监管的角度讲有利于宏观管理部门及时掌握微 观经济主体的经营现状及前景，动态地调整和确定宏观经济政策。 1 2 本文的研究意义 本文综述了信用风险评估的理论发展历史，并简要分析了各个发展历史 阶段有代表性的信用风险评估模型的特点及其意义等，从而丰富和完善了信用风 险评估的理论体系。 从目前的资料来看，我国很多信用风险管理的研究专家对信用风险评估 模型的研究主要是建立在中小企业之上，尤其是建立在向银行等金融机构间接融 资的中小企业之上。信用风险从传统的角度讲是指银行的信贷风险。这样，通过 与银行建立直接联系，收集客户数据从而建立信用风险评估模型，并以银行等金 融机构中的客户( 中小企业) 为评价对象。上司公司由于其自身的特点，如上市 公司融资多在股票市场直接融资( 中小企业只能通过银行等金融机构间接融资) ， 它们的信用风险有其自身的特点。本文通过我国上市公司的财务数据，建立了适 合我国上市公司信用风险评估的新模型。从而丰富和完善了信用风险评估模型的 理论体系。 从投资者( 个人投资者和机构投资者) 的角度来看，通过对上市公司进 行信用风险评估，投资者可以根据自身的财务状况、经营能力、风险偏好等因素 进行更有效的投资。比如风险偏好者可以选择信用风险较高的上市公司进行投 资，当然他们要求的风险收益率也较高。风险中性者可以选择信用风险中等的上 市公司进行投资，当然他们要求的风险收益率比风险偏好者要求的风险收益率 低。而风险厌恶者则可以选择信用风险低的上市公司进行投资。 从上市公司内部经营管理者的角度来讲，通过对上市公司自身信用风险 的评估，管理者可以更好把握公司的经营管理决策，选择更合适的投资项目等。 从金融中介机构的角度来看，通过对上市公司的信用风险进行评估，金 融机构可以决定是否对上市公司受信、受信的方式、信贷的期限、信贷利率的选 择、收款方式的选择以及其他保护性条款的选择等。 从政府的角度来讲，通过对上市公司的信用风险评估，政府可以有选择 性地对上市公司进行技术处理( 如暂停上市、终止上市等) 、行政处罚等以保护 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 中小投资者，从而提高投资者信心，维护证券市场的持续健康发展。通过对上市 公司的信用风险进行评估，政府也可以对那些信用风险较差的公司领导进行行政 处罚，督促其改善公司经营，提高管理效率，降低公司的信用风险，同时也降低 整个金融体系乃至整个社会的信用风险。 上市公司信用风险评估模型的建立是防范金融风险尤其是信用风险的重要 手段。上市公司信用风险是社会性、整体性的，体现在社会经济活动的各个方面。 同时上市公司的信用风险又具有其自身的特点。 因此研究上市公司信用风险评估这一课题，不仅具有一定的理论意义，而且 具有非常重要的现实意义。 1 3 国内外研究现状 1 3 1 国内研究现状 对信用风险度量技术的研究，目前国内还处在起步阶段。国内的信用管理模 型对信用风险的度量还主要停留在定性分析的基础上。当然，也有一些信用风险 管理的研究专家逐渐开始转向定量研究了。这些定量研究，大多数是以对经济主 体报表当中反映的各种财务比率的分析为主。 在国内对信用风险管理和信用风险评估定量研究的研究人员中，也涌现出一 些著名的研究专家以及他们提出的各种信用风险评估模型。比如，陈静等人在“上 市公司财务恶化预测的实证分析”一文中，选择1 9 9 8 年的2 7 家s t 公司和2 7 家非s t 公司为研究对象，运用这5 4 家上市公司1 9 9 5 至1 9 9 7 年的财务报表数 据，进行了单变量分析和二类线性判别分析。同时，作者利用统计分析软件建立 了基于财务比率的统计分析模型，并用该模型对这5 4 家公司进行了验证。实证 结果表明，模型对样本的拟合正确率还是比较高的。但是，该文的局限之一是在 建立模型过程中，作者在选取财务比率时，仅仅选择了那些较容易获得的数据， 而没有考虑其选择的科学性和合理性。王春峰、万海晖、张维等人在“基于神经 网络技术的商业银行信用风险评估”一文中，运用神经网络技术中的反向传播学 习算法( b a c k p r o p a g a t i o nl e a r n i n ga l g o r i t h m ) ，对商业银行信用风险评估进行了 研究。研究结果发现“神经网络是一种稳健的、非参数的方法，具有很强的非线 9 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 性映射能力，其学习经验的能力很强，分类精度很高；由于神经网络采用分布式 储存结构，容错能力强，网络中少量单元局部缺损不会造成网络的瘫痪，影响全 局，因而使得神经网络具有鲁棒性的特点；神经网络具有在新环境下的泛化能力， 即经过一定数量带噪声样本训练后，网络通过学习来抽取规则或记忆知识，抽取 样本隐含的关系并记忆，并对新情况下数据进行内插或外推；神经网络能不断接 受新样本、新经验并不断调整模型，自适应能力强，具有动态特性。”神经网络 所具有的这些能力是传统的统计方法所不能比拟的。实证研究的结果表明，运用 人工神经网络建立起来的信用风险评估模型比传统的一些统计方法建立的模型 对预测样本的预测准确率更高、更精确。当然人工神经网络也有其自身的缺点。 王春锋、张维等人在“基于人工神经网络技术的商业银行信用风险评估”一文中， 指出“神经网络也存在网络结构、训练效率等问题：建立神经网络模型中，最重 要的问题就是确定网络的拓扑结构。对于一个特定的分类问题并没有一个规范的 模式来构造网络的结构，通常是通过实验的方法来得到一个合适的网络结构。在 训练效率上，神经网络可能会存在收敛问题、局部极小问题、训练瘫痪问题以及 训练过程中可能产生振荡行为”。张玲等人在“信用风险评估发展趋势”一文中， 以1 2 0 家中小公司为研究对象，用其中6 0 家公司的财务数据估计二类线性判别 模型，并以另外6 0 家公司进行模型检验，发现模型具有超前4 年的预测结果。 与陈静等人的研究一样，作者在研究中对财务比率的选取也没有很好的解释，财 务比率选择的合理性有待探讨。 于立勇在“商业银行信用风险评估预测模型研究”一文中，首次提出了“信 用风险度”这一新的度量指标，并指出信用风险评估应当充分考虑信贷资金安全 系数的不确定性和信用风险的相对性特征。基于此，作者构建了“基于l e v e n b e r g m a r q u a r d t 算法的前向神经网络”的信用风险评估预测模型。该模型以信用风险 度作为信用风险评估预测的输出。“实证分析结果表明，该模型可以较为准确、 客观地测度信用风险的具体暴露程度( 信贷资金安全系数的不确定性) ”，此外， 作者在文章中还指出“基于违约与否的传统信用风险评估结果其实质可以近 似看作是本文评估结果的一个特例。基于信用风险度的评估结果不仅能够区分信 贷资金将来是否损失，还能够具体辨别信贷资金将来损失的程度。”王春峰、康 莉在“基于遗传规划方法的商业银行信用风险评估模型”一文中，则利用遗传规 1 0 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 划方法研究了我国商业银行的信用风险评估问题，并使用我国商业银行实际数据 对模型进行了实证检验。检验结果表明，该模型在预测精度、实用价值等方面都 优于传统的统计模型、人工神经网络模型和决策树模型。章忠志、符林和唐焕文 在“基于人工神经网络的商业银行信用风险模型”一文中，在对人工神经网络的 基本原理进行简要介绍的基础上，着重对构建商业银行信用风险的人工神经网路 模型进行了研究，实证结果表明，人工神经网络模型具有很高的预测精度。张维、 李玉霜和王春峰在“递归分类树在信用风险分析中的应用”一文中，在简要介绍 递归分类树的原理的基础之上，将递归分类法运用于商业银行信用分析，并以判 别分析为参照方法，加以实证研究。结果表明，递归分类树在变量选择和分类方 面的效果好于判别分析法。田宏伟和张维在“信用风险的动态测量方法”一文中， 首次提出了以市场波动性为基础的信用风险的一个动态度量框架。该文指出，首 先，我们可以通过把市场运动对信用风险暴露的影响量化，使得在信用风险的度 量中融合了市场风险的因素，具有了动态的特征。其次，采用广义违约的概念， 通过对基于历史数据的累计违约概率表进行拟合，得到了具有长期稳态的转移矩 阵，由此得到的违约概率也具有动态属性。再次，根据有关金融产品优先级的历 史数据，可以估计得到回收率。最后把三者结合，得到了信用风险( 信用损失) 的动态度量，并对该度量框架的实际应用进行了探讨。庞素琳、王燕鸣和黎荣舟 在“基于b p 算法的信用风险评价模型研究”一文中，作者通过利用神经网络技 术建立基于b p 算法的信用风险评价模型，对我国某商业银行1 2 0 家贷款企业进 行信用风险评价，按照企业的信用等级分为“信用好”“信用差”和“信用中等” 三个小组。仿真结果表明，本文所建立的神经网络信用风险评价模型的分类准确 率高于传统的参数统计分类方法一线性判别分析法的分类准确率。王春峰、万海 晖和张维在“组合预测在商业银行信用风险评估中的应用”一文中，运用组合预 测思想，提出了一种将统计方法与神经网络技术相结合的组合预测方法。该方法 是将各种预测组合加权重组而得到结果，并应用于商业银行的信用风险评估中。 实证结果表明新方法的预测精度高于任何一种单独的方法。 此外，暨南大学教授杨星在他所主持的广东省自然科学基金研究项目“金融 风险管理及其定量方法”的研究过程中，运用国外已成熟的k m v 模型，选择了 我国某些上市公司的数据，并对其进行了实证研究。研究发现，k m v 模型的预 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 测准确率相当高。 上述这些研究专家，在研究的过程中都充分讨论了他们所提出的模型的合理 性和预测正确性等问题，部分研究专家还对未来的信用风险评估的发展趋势作了 一定的展望。但是，笔者发现上述研究专家在研究过程中，很少对财务比率选取 的合理性进行研究。在财务分析中，我们知道一家公司的财务比率有很多类，如 资本结构类、盈利能力类、发展能力类等。而每一类中，有包括很多财务比率， 如资本结构类包括固定资产比率、资产负债比率、股权比率等等。因此，合理选 择财务比率对建立信用风险评估模型非常重要。本文在选取财务比率时，先选择 了国际上通用的上市公司财务分析比率共2 1 个，然后通过s p s s 分析软件进行 分析选择，最终确立了适合我国上市公司信用风险评估模型的财务比率。 1 3 2 国外研究现状 国外尤其是在市场经济发达的国家中，某些信用风险的度量模型己经得到政 府、大型企业以及国际清算银行( b i s ) 的认可，并在许多大的金融机构和跨国公 司中得到广泛应用。例如j e m o r g a n 投资银行于1 9 9 7 年建立的以v a r 为基础的 信用度量制模型( c r e d i tm e t r i c s ) ，k m v 公司建立的以期权理论为基础的k m v 模 型，麦肯锡咨询公司建立的以宏观模拟为基础的信用组合模型( c r e d i tp o r t f o l i o v i e w ) 等。鉴于国外信用风险度量模型比较多而且各有特点，本论文在第3 章文 献综述部分对之作了评述，并对这些主要模型进行了比较。 由于信用风险自身存在着诸如分布不对称以及数据匮乏等理论和实际问题， 而且各界对具体的信用风险度量方法也尚未达成共识，所以说对信用风险度量模 型的研究目前正处于百家争鸣的状态。从未来的发展趋势来看，随着科技的进步， 特别是计算机技术与信息技术的发展，以及金融理论的不断发展和完善以及金融 衍生工具的不断涌现，一个多数人意见一致的信用风险度量和管理模型不久将会 出现。 1 4 本文的研究思路及结构安排 上市公司或者企业的信用风险评估是一项非常复杂的工程。国外有很多专门 的信用风险评估机构，最为著名的几家机构是美国的穆迪公司、标准普尔公司和 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 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，前者主要是定性分析，后者主要是定量分析。如标准普尔公司认为， 必须综合考虑企业经营风险与财务风险两个方面的情况，才能准确地给出企业的 信用等级。在进行行业经营风险分析时，重点是在产业风险、多样化与规模和管 理绩效这三方面。关于企业财务风险的评估，标准普尔公司在评估时重点评估企 业的获利能力、财务杠杆与现金流的情况。我国的一些信用风险评估机构在借鉴 国外信用风险评估机构的经验基础之上提出了适合我国企业的信用风险评估方 法。该方法分三部分内容进行评估，一是企业素质的评估，二是企业的财务评估， 三是新建项目的评估。 上市公司的财务报表必须经过会计师事务所进行审计并出具各种审计意见， 同时中国证监会以及证监会所属各省的证监局，也对上市公司的财务报告进行监 督，并对上市公司的很多行为进行规范。因此，从某种角度上讲，上市公司的财 务报表基本反映了上市公司的实际盈利能力、实际发展能力等诸多信息。本文通 过对上市公司财务报表的分析，从资本结构、盈利能力、偿债能力、发展能力等 方面收集财务数据，利用统计分析软件建立了f i s h e r 判别信用风险评估模型和 l o g i s t i c 回归分析模型，并从实证的角度对两个模型进行了验证研究。实证结 果表明，该两个模型对初始样本和检验样本都具有较高的预测正确率。此外，本 文还从多种角度分析了进入信用风险评估模型的各种比率的合理性，从侧面证明 了本文所建立的模型的合理性和正确性。 全文共分为六章。第一章是引言部分，该章节概括地介绍本文的写作背景及 目的、国内外的研究情况、本文的研究思路及结构安排等。第二章是金融风险和 信用风险部分，该章首先介绍了金融风险与信用风险的定义，并对信用风险的现 代涵义作了说明，接着介绍了信用风险管理的基本内容和信用风险的特点及其度 量的困难。第三章回顾了整个信用风险评估的发展历史，并对各个历史发展阶段 的经典评估模型作了简单介绍。第四、五部分是上市公司信用风险评估指标体系 以及评估模型的构建，即针对我国上市公司的具体特点，选择用于评价我国上市 公司信用风险的评估指标，并建立适合我国上市公司信用评估的模型，进行实证 研究。第六部分是结论和展望，该部分介绍了本文研究过程中出现的问题、上市 公司信用风险评估存在的问题及其应对措施以及对未来信用风险评估模型的研 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 究的展望。 1 5 本文的创新之处 本文创新之处有： 从财务管理的角度讲，本文建立了适合我国上市公司信用风险评估的指 标体系；从文献综述中，我们可以看出，目前国内外许多研究者对信用风险评估 所选择的指标基本上是建立在a l t m a n 模型所选择的指标基础之上。而本文从上 市公司资本结构、获利能力、短期偿债能力、资产管理能力以及成长能力五个方 面选择众多财务比率，通过统计分析软件s p s s 选择更有效的评估指标。 本文建立了适合我国上市公司信用风险评估的新模型。该模型从上市公 司资本结构、获利能力、短期偿债能力、资产管理能力以及成长能力五个方面对 上市公司的信用风险进行评估，并用实证研究的方式证明了模型的正确性。 1 4 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 2 金融风险及信用风险概论 2 1金融风险 1 金融风险及其分类 金融风险可以从狭义及广义两个角度来界定。狭义的金融风险是金融机构在 经营过程中，因为客观环境变化、决策失误或其它原因使其资产、信誉有遭受损 失的可能性。从承受风险的主体这一角度讲，这一定义显得过于狭窄，因为可能 遭遇金融风险的不只是金融机构。金融是资金融通，资金需求者以及供应者通过 金融活动取得和运用资金，无论是以银行为中介的间接融资，还是通过金融市场 发行股票和债券的直接融资，参与金融活动的经济主体是多元化的，不仅有金融 中介机构，还包括各类非金融公司、个人投资者以及政府。这些非金融机构及个 人在参与金融活动中同样面临各类金融风险。因此，金融风险更广泛的含义应该 是：个人、企业、金融机构以及政府在参与金融活动过程中，因客观环境变化、 决策失误或其他原因使其资产、信誉有遭受损失的可能性。 在金融领域，金融风险无处不在，几乎影响着个人、公司、政府活动的每一 个方面。根据引起金融风险的因素的不同，金融风险可以分为市场风险、信用风 险、流动性风险、结算风险、操作风险、法律风险等等。 2 信用风险 信用风险也可以从传统和现代两个角度来定义。传统的信用风险通常是指信 贷风险，即在信贷过程中，由于各种不确定性因素，使借款人不能按时偿还贷款 本金和利息，造成银行等金融机构损失的可能性。传统定义中，更广泛一点的信 用风险是指，在现代市场经济条件下，经济主体在其从事经济活动中与其他经济 主体签订经济合约，在经济合约到期时，其他经济主体不愿或不能履行合约时， 如不提供服务、不偿还借款等，给经济主体带来的收益的不确定性。这种因经济 活动对方当事人不履约所带来的风险，我们统称为信用风险。 随着经济环境的变化和风险管理技术的发展，传统的信用风险定义己经不能 反映现代信用风险及其管理的性质与特点。例如，传统的信用风险主要来自于商 业银行的贷款业务，但贷款流动性差，缺乏像一般有价证券那样活跃的二级市场， 银行对贷款资产的价值通常是按历史成本而不是按市价的方法衡量，只有当违约 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 实际发生后才在其资产负债表中作相应的调整，而在此之前银行资产的价值与借 款人的信用状况及其变动并无太大的关系，因而那时信用风险也被称为违约风 险。从当今组合投资的角度出发，信用资产组合不仅会因为交易对手的直接违约 而发生损失，而且交易对手履约可能性的变动也会给组合带来风险。一方面，一 些影响交易对手信用状况事件的发生，如信用等级降低、盈利能力下降造成所发 行的债券价格下跌，从而给银行带来风险。另一方面，在信用基础上发展起来的 交易市场使贷款等流动性差的资产价值能得到更恰当和及时的反映。如在信用衍 生品市场上，信用产品的市场价格是随着借款人的还款能力的变化而不断变动 的，这样，借款人信用状况的变动也会随时影响银行资产的价值，而不仅仅在违 约发生时出现。因此现代意义上的信用风险应包括交易对手直接违约和交易对手 违约可能性变化而给投资组合造成损失的风险。 2 2 信用风险的特点及其度量困难 与市场风险相比，信用风险具有收益分布的不对称性、信用风险数据获取困 难以及信用风险非系统性等特点。 信用风险概率分布的不对称性。企业违约的小概率事件以及贷款收益和 损失的不对称，造成了信用风险概率分布的偏离。换句话说，贷款的收益是固定 和有上限的，它的损失则是变化的和没有下限的。 信用风险的非系统性。信用风险的非系统性是指借款人的还款能力主要 取决于与借款人相关的非系统因素，如借款人财务状况、经营能力、还款意愿等。 信用风险数据的获取困难。由于信用资产的流动性较差，贷款等信用交 易存在明显的信息不对称以及贷款持有期长、违约事件频率少等特点，导致了信 用风险定价模型有效性检验的困难。 正是由于信用风险具有上述特点，因而信用风险的度量比其他金融风险的度 量要困难得多，也造成了信用风险度量研究落后于其他金融风险度量的研究。 1 6 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 3 信用风险度量模型及其发展历史 从目前已有的信用风险度量模型上看，我们大致可以将其分为古典信用分析 模型、基于统计判别分析的模型、基于资本市场理论的模型、以及资产组合信用 风险评估模型四类。古典信用分析模型主要包括：专家系统分析方法( 如5 c 分析 法、贷款评级法) ；基于统计判别分析的模型主要包括：多元判别分析、多元回 归分析、l o g i s t i c 回归、f a c t o r - - l o g i s t i c 回归分析聚类分析等方法。基于资 本市场理论的模型主要包括k m v 模型、c r e d i tm e t r i c s 模型、麦肯锡投资公司 开发的模型等；资产组合信用风险评估模型主要包括：信用计量组合模型( c r e d i t m e t r i c s ) 、k m v 组合管理模型、a l t m a n 组合模型等。本章对这些模型进行介绍并 加以评述和比较，为后面实证模型的选择做铺垫。 3 1古典的信用风险度量理模型 信用风险评估的各种方法之间都存在或多或少的联系，有些新方法本来就是 对传统方法或思想的集成和发展，因此新方法与传统方法并不存在绝对的界线。 这里的所谓古典方法主要指发展相对较早、较成熟、而且多为定性分析的一些方 法，如专家系统法、信用评分模型等。 i 5 c 要素分析法 “5 c ”要素分析法是金融机构或者大中型企业对客户作信用风险分析时所 采用的专家分析法之一。它主要集中在借款人的道德品质( c h a r a c t e r ) 、还款能力 ( c a p a c i t y ) 、资本实力( c a p i t a l ) 、担保( c o l l a t e r a l ) 和经营环境条件( c o n d i t i o n ) ：开个方 面进行全面的定性分析，以此判别借款人的还款的意愿和还款能力。还有些银行 ( 企业) 将其归纳为“5 w ”因素，即借款人( w h o ) 、借款用途( w h y ) 、还款期限 ( w h e n ) 、担保物( w h a t ) 及如何还款( h o w ) 。另外，还有的银行将其归纳为“5 p ” 因素，即个人因素( p e r s o n a l ) 、借款目的( p u r p o s e ) 、偿还( p a y m e n t ) 、保障( p r o t e c t i o n ) 和前景( p e r s p e c t i v e ) 。无论是“5 c ”、“5 w ”或是“5 p ”要素法在内容上大同小异， 他们的共同之处都是将每一要素逐进行评分，使信用数量化，从而确定其信用 等级以作为其是否贷款、贷款标准的确定和随后贷款跟踪监测期间的政策调整依 据。 1 7 浙江大学硕士学位论文上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 2 财务比率综合分析法 由于信用危机往往是由财务危机引起，因此及早发现和找出一些预警财务趋 向恶化的特征财务指标，无疑可判断借款或证券发行人的财务状况，从而确定其 信用等级，为信贷和投资提供依据。基于这一动机，金融机构通常将信用风险的 测度转化为企业财务状况的衡量问题。因此，一系列财务比率分析方法也应运而 生。财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、 综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表 有杜邦财务分析体系和沃尔评分法，前者是以净值报酬率为龙头，以资产净利润 率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果；而沃尔评分法是将选定的7 项财务比率( 即：流动比率，权益负债比率，资产固定资产，销售成本，存 货成本，销售额应收账款，销售额固定资产，销售额净资产) 分别给定 各自的分数比重，通过与标准比率( 行业平均比率) 进行比较，确定各项指标的得 分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用 等级。 3 2 基于统计判别分析方法的预测模型 基于统计判别方法的预测模型和方法都是建立在f i s h e r 于1 9 3 6 年做出的启 发性研究之后提出来的。总的来说，这些模型都被表述为一类分类问题，他们接 受定义在已选变量集合上的一个随机观测样本，建立判别函数，进行分类。根据 判别形式和样本分布的假定不同，常见的模型有：回归分析模型、多元判别分析 模型、l o g i s t i c 模型、p r o b i t 模型、f a c t o r - - l o g s t i c 模型和近邻模型等。这些统 计模型的判别函数和样本分布的假设前提不尽相同，他们较为突出的优点在于模 型具有较强的解释性，模型中变量的系数都具有一定的涵义，缺点在于统计方法 一般都有较为严格的前提假设，如应用最多的多元判别分析要求样本数据和先验 概率均要已知等。但在现实中许多数据难以满足这些要求。虽然可以采用对数变 换、二次差别分析等一些必要的技术手段和方法加以改进，但这些方法应用的同 时又会相应地产生变量经济涵义不清等新的问题。 1 多元判别分析模型 在针对分类问题的多种不同的统计模型中，最常用的是多元判别分析法 ( m d a - - m u l t i v a r i a t ed i s c r i m i n a n ta n a l y s i s ) 。m d a 是根据观察到的一些统计数 浙江大学硕士学位论文 上市公司信用风险评估模型的构建及其实证研究 字特征，对客观事物进行分类，以确定事物的类别。它的特点是已掌握了历史上 每个类别的若干个样本，从中总结出分类的规律性，建立判别公式，当遇到新事 物时，只要根据总结出来的判别公式，就能判别事物所属类别。 m d a 的关键在于建立判别函数，目前统计学中建立判别函数的常用方法有 两种：一是在已知总体分布的前提下求得平均出错概率最小的分类判别函数，通 常为贝叶斯( b a y e s ) 判别函数；二是未知总体分布或未知总体分布函数时，f i s h e r 准则下的最优线性判别函数。在这里，判别分析模型是通过采用极大化组间方差 和组内方差的f i s h e r 方法来建立的。在满足每组数据均服从多元正态分布、等协 方差、以及协方差矩阵、先验概率、误判代价等已知的条件时，可以证明，由 f i s h e r 方法得出的判别规划最优极小化误判代价。 m d a 有两个总体与多个总体判别之分。在两个总体判别时，判别公式为： o f ( x ) = x 7 ( i t l - - u 2 ) - 1 1 2 ( u i - u 2 ) 7 _ 1 ( 蝴+ i t 2 ) 公式( 1 ) 其中，轧，u ，和分别是各组均值和共同协方差矩阵，依据一定判另规则 即可以对原始样本进行分类。显然，判别函数d r ( x ) 是各个独立变量( 或指标) 的线性函数。 但这种方法的有一个致命的缺点，即各个评价指标的合理性以及各个评价指 标的权重的合理性的确定难以用理论去解释。此外，这一方法由