（技术经济及管理专业论文）上市公司违约率研究.pdf

摘要 摘要 信用风险是金融风险三大组成部分之一，根据新巴赛尔资本协议，影响信用 风险诸因素中，违约概率是最重要的因素。当前我国有关违约概率研究，无论是 定性还是定量方面都和实际需要相差甚远。例如，我国现阶段各大银行由于担心 贷款的回收问题，致使大量的现金闲置。有关违约概率的研究主要有两个方向， 违约率预测模型的选择和影响违约的各种变量的探讨，本文的研究主要是沿着这 两个方向进行。基于上市公司在我国整个经济中的主导地位以及研究数据的可取 得性，选取上市公司作为研究对象。 论文首先通过对影响违约率的变量截面数据分布特征进行研究，据此选择适 当的违约率预测模型，使模型建立在可信的数理基础之上。实证分析表明，沪深 全部上市公司1 9 9 7 年至2 0 0 3 年8 种主要财务比率年度截面数据中，高达9 0 的数据最佳拟合分布为非正态分布。为此，论文选择l o g i s t i c 模型进行违约率研 究。 影响违约变量的研究，主要是探讨技术效率和违约距离在结合财务比率进行 违约预测的作用。论文应用随机前沿生产函数和m e r t o n 模型计算技术效率和违 约距离，实证研究发现，技术效率和违约距离在违约率预测中起着重要的不可替 代的作用，结合技术效率和违约距离因素的违约率模型，能明显提高模型的区别 正确率。 作为违约率研究的拓展，论文探讨了违约率对市场收益率的影响，研究我国 上市公司信用风险评级转移矩阵的特点，以及信用投资组合的构建。实证分析表 明，违约率是公司股票收益变动的重要影响因素，违约风险和股票收益之间存在 显著反方向关系，即违约风险越高，股票收益越低，说明在我国证券市场上，至 少在2 0 0 3 年上海a 股市场上存在明显的信用风险的负溢价。我国上市公司信用 评级转移矩阵转移明显不连续，转移概率极其不稳定，和国外成熟的市场经济有 着较大差异。 关键词：违约率，l o g i s t i c 模型，技术效率，违约距离，用评级转移矩阵 a b s t r a c t as t u d yo fd e f a u l tp r o b a b i l i t yo fl i s t e dc o m p a n i e s a b s t r a c t c r e d i tr i s ki so n eo ft h r e ep a r t so ff i n a n c i a lr i s k ，a n da c c o r d i n gt ot h eb a s e ln e w a c c o r d d e f a u l tr i s ki sa ni m p o r t a n tf a c t o ro fc r e d i tr i s k t o d a yi nc h i n a ，i ti st o o i n e f f i c i e n ta b o u ts t u d y i n gt h ep r o b a b i l i t yo fd e f a u l to fl i s t e dc o m p a n i e sn o to n l yi n q u a l i t yb u ta l s oi nq u a n t i t y m a i n l ys p e a k i n g ，t h es t u d yo fp r o b a b i l i t yo fd e f a u l th a s t w od i r e c t i o n s ，o n ei st h ec h o i c eo fm o d e l ，t h eo t h e ri sc h o i c eo fv a r i a b l e t h es t u d y o ft h i sp a p e ri sf o l l o w e dw i t ht h et w od i r e c t i o n s d u et oi t sd o m i n a n tf u n c t i o na n d e a s yt og e td a t a ，t h el i s t e dc o m p a n i e sh a v eb e e nc h o s e na ss t u d y i n go b j e c t s i no r d e rt o g i v e ar e a s o n a b l ef o u n d a t i o no ft h em o d e l ，t h ea n a l y s i so f c r o s s - s e c t i o n a ld i s t r i b u t i o n a lp r o p e r t i e so ff i n a n c i a lr a t i o sh a sb e e ng i v e no u t a f t e r s t u d y i n g c r o s s s e c t i o n a ld i s t r i b u t i o n a l p r o p e r t i e s o ff i n a n c i a lr a t i o so f p u b l i cl i m i t e dc o m p a n i e so fs h a n g h a ia n ds h e n z h e na s t o c km a r k e t ，e a c hg r o u po f d a t ad i s p l a y sn o n - n o r m a ld i s t r i b u t i o n a l a l s on o r m a l i t yc a nn o tb ea c h i e v e di nc e r t a i n c a s es u c ha st r a n s f o r m i n gt h ed a t ao rs e g r e g a t i n go u t l i e r s s o ，t h i sp a p e rc h o o s et h e l o g i s t i cm o d e lt oa n a l y z et h ep r o b a b i l i t yo fd e f a u l t t e c h n i c a le f f i c i e n c ya n dd i s t a n c et od e f a u l ta r ei m p o r t a n tf a c t o r si ne x p l a i n i n g f i n a n c i a ld i s t r e s se x c e p tf o rf i n a n c i a lr a t i o s t h ep a p e ru t i l i z e ss t o c h a s t i cf r o n t i e r f u n c t i o n sa n dm e r t o nm o d e lt oc a l c u l a t et e c h n i c a le f f i c i e n c ya n dd i s t a n c et od e f a u l t o fc h i n e s el i s t e dc o m p a n i e s ，b o t hf o rs p e c i a lt r e a t m e n tc o m p a n i e sa n di t sm a t c h c o m p a n i e s i ti sf o u n dt h a tt e c h n i c a le f f i c i e n c ya n dd i s t a n c et od e f a u l ta r eg o o d i n d i c a t o r st of o r e c a s tf i n a n c i a ld i s t r e s st h a nf i n a n c i a lr a t i o s a sae x t e n d i n go ft h es t u d y , t h ep a p e rd i s c u s s e st h ee f f e c t so fp r o b a b i l i t yo f d e f a u l tu p o ns t o c kr e t u r n ，t h ec h a r a c t e r i s t i c so fc r e d i tr a t i n gt r a n s i t i o nm a t r i xo fc h i n a l i s t e dc o m p a n i e s ，t h ec o n s t r u c t i o nc r e d i tr i s kp o r t f o l i o t h i si st h ef i r s ts t u d yt h a tu s e sm e r t o n s ( 19 7 4 ) o p t i o np r i c i n gm o d e lt oc o m p u t e d e f a u l tm e a s u r e sf o ri n d i v i d u a lf i r mo fc h i n al i s t e dc o m p a n y , a n da s s e s st h ee f f e c to f d e f a u l tr i s ko ne q u i t yr e t u r n s t h e r ee x i s t san e g a t i v er e l a t i o nb e t w e e nd e f a u l tr i s k e q u i t yr e t u r n i tc a nb es a i di nc h i n as e c u r i t ym a r k e t ，a tl e a s ta ts h a n g h a ias t o c k a b s t r a c t m a r k e ti n2 0 0 3 ，t h e r ee x i s t sas i g n i f i c a n tn e g a t i v ec r e d i tr i s kp r e m i u m c r e d i tr a t i n g s c h a n g e sp l a yac r u c i a lr o l ei nm a n yc r e d i tr i s km o d e l s e m p i r i c a ls t u d ys h o w st h e r a t i n gt r a n s i t i o nm a t r i xo fc h i n al i s t e dc o m p a n yi sv e r yd i s c o n t i n u o u s a l s oi sv e r y d i f f e r e n tf r o mm a t u r e dm a r k e t s k e yw o r d s ：d e f a u l tp r o b a b i li t y ，l o g i s t i cm o d e l ，t e c h n i c a le f f i c i e n c y ， d i s t a n c et od e f a u l t ，c r e d i tr a t i n gt r a n s i t i o nm a t r i x v k，ji11j11 j _ _l 刖磊 前言 巴塞尔银行监管委员会的新资本协议在经过一系列修订后，将于2 0 0 6 年底在 成员国实施。随着我国融入世界经济程度不断加深，新资本协议也将会在我国实 施。信用风险的内部评级法是新资本协议的主要创新，违约率测度则是其核心， 对违约率研究是实施巴塞尔新资本协议加强银行监管的重要内容。 我国上市公司是带动行业成长和促进国民经济发展的中坚力量。随着我国加 入w t 0 和公司治理结构的不断深化，我国上市公司发生违约的事件，甚至经营失 败或困难，以致破产清算的现象越来越多。企业经营失败不仅给企业本身，而且 给社会都带来了十分严重的影响。因此，研究我国上市公司的违约率，探讨其影 响因素，对于提高我国上市公司信用风险管理水平和促进上市公司健康发展具有 重要意义。 任何一个资本市场，资产定价无论在理论还是在实务上都居于核心和基础的 地位，研究影响股票收益波动的因素，探讨上市公司股票的市场收益是否受到违 约风险影响，对市场监管者、投资者以及理论工作者都是极其重要的。信用评级 转移矩阵是信用风险投资组合分析的基础，而违约率则是进行信用评级的前提， 探讨我国上市公司的信用评级转移矩阵特点，以及与成熟市场的差异性，将为我 国信用风险投资组合研究奠定基础。 本文的主要创新点： ( 1 ) 根据变量截面数据分布特征实证检验结果选择违约率测度模型，使违 约模型建立在科学的实证分析和数理理论基础上，而不仅仅是建立在假设基础 上，增加了模型的可信度。进行企业违约预测，建立相应违约预测模型时，要充 分考虑模型假设条件和模型对各种变量分布属性的要求。实证研究发现，绝大部 分财务比率截而数据最佳拟合分布为非正态分布，通过数据转换或异常值剔除能 提高数据的正态特性。 ( 2 ) 将财务数据、市场信息和企业技术效率结合在一起对公司违约进行测 度。将违约距离因素引 x 刚舌 机前几年其技术效率就会出现明显下降，而同期财务数据可能还没有发生恶化征 兆，技术效率是一长期概念，能提前较长时间预测违约的发生。 ( 3 ) 对资产定价模型进行了拓展性研究，探讨违约风险对权益收益的影响。 在9 5 的置信水平下，违约率在解释公司权益收益变动方面具有统计显著性，违 约率是公司股票收益变动的重要影响因素。实证分析表明，违约风险和股票收益 之间存在显著反方向关系。即违约风险越高，股票收益越低，说明在我国证券市 场上，至少在2 0 0 3 年上海a 股市场上存在明显的信用风险的负溢价。 ( 4 ) 对我国上市公司信用风险评级转移矩阵进行了实证研究。信用评级转 移矩阵转移明显不连续，转移概率极其不稳定，和国外成熟的市场经济有着较大 差异。宏观经济波动和一些上市管理体制和会计数据披露制度缺陷的影响，是造 成上市公司财务比率较大波动，进而使我国上市公司资信品质波动性很大的重要 原因。 ，_1， 学位论文独创性声明： 本人所呈交的学位论文是我个人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过的研究成果。与我一同工作的同事 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。 如不实， x 第l 章绪论 1 1 论文研究背景 1 1 1 信用风险管理 第1 章绪论 信用风险已成为当今金融市场的重要风险，是世界金融市场面临的重大挑 战，其主要表现为：全球债务规模急剧扩张；作为信用主体的商业银行危机四伏； 金融衍生品交易快速膨胀带来的巨大不确定性：新的金融交易品种不断推出等， 都使得整个社会的信用风险增大。违约率是信用风险中的最主要因子，从某种程 度上讲，信用风险就是违约风险。 ( 1 ) 信用风险管理能力是商业银行的核心能力 首先，风险管理能力是银行的核心价值所在。美联储主席格林斯潘【l 】【2 】在美 国银行家杂志世纪之交版的篇首文章中指出：“银行之所以对现代社会做出了 巨大的贡献，其原因在于他们愿意承担风险”，美国著名银行家爱德华弗拉斯也 曾指出“银行是因为承担风险而盈利，是因为没有有效管理风险而亏本”。从银行 风险管理的具体内容看来，与标准化的直接融资相比，贷款作为一种间接融资形 式，其信息披露并不是很充分，是一种非标准化的信用工具，其管理比较复杂。 贷款发放前的风险管理根据银行在长期经营中积累的丰富的经验与数据，结合必 要的技术分析对项目的市场前景和借款人的资信状况进行判断。贷款发放后，风 险管理则主要在于借款人出现问题后及时发现问题，并采取贷款重组、资产重组、 业务重组等措施与借款人协作共同解决问题。 其次，信用风险是银行所面临的最大的风险，信用风险管理是银行风险管理 的重中之重。2 0 世纪9 0 年代前，信用风险是银行的主要风险，巴塞尔协议就是 金融界对信用风险关注的产物3 1 【4 】【5 】【6 1 。进入9 0 年代，由于银行大量进入以金融 衍生工具为主的市场交易，引起了如巴林银行倒闭等大案要案，金融界开始将注 意力转向与交易账户相关的市场风险，并导致了衡量这一风险的“在险价值 ( v a l u ea tr i s k ) 方法的出现【7 】【8 】【9 1 。9 0 年代末期，许多大银行遭受信贷损失使 得金融界开始重新认识到信用风险依然是银行的最大风险，一系列有关信用风险 河海大学博士学位论文 度量的模型开始涌现， 如j p - 摩根的风险度量术( c r e d i tm e t r i c s ) 等【l l 】。近期 安然、世通等著名企业的破产案，使得银行再次面临以债务方违约为主要特征的 信用风险。 ( 2 ) 全球债务规模急剧扩张、信用暴露越来越大 举债已成为当今世界的一种潮流和趋势。无论是个人、企业还是政府，都热 衷于举债来满足自身的资金需求。同时，现代社会也鼓励人们大张旗鼓地借贷 消费，例如厂商与银行联手推出多种低息消费贷款刺激人们消费( 如汽车贷款、住 房贷款等) ，信用卡公司推出各种优惠计划吸引消费者开立信用账户等。人们的 信用理念发生了重大变化，已经逐渐摒弃“贷款会丢弃朋友也会失去自身，借款则 会损伤勤俭精神”的理念，取而代之的是多放款、多借款、多消费的思想。此外，人 们对破产的态度也发生了逆转。过去视破产为一种羞辱和事业终结的灾难的事， 如今它却相当普遍地被接受并将其作为一种合理的战略选择。在这样一种社会环 境和信用理念下，债务的规模急剧扩张，信用暴露也越来越大。信用风险不仅表 现在债务规模的急剧扩张上，而且还表现在它所具有的普遍性上。一个人获得一 件商品或得到一项服务只要不能马上支付，信用风险便随之出现。从信用风险的 存续期来看，它既可能延续几个小时，又可能延续高达1 0 0 年。 ( 3 ) 全球银行业面临重大危机 近几十年来，作为主要信用主体的商业银行在激烈的市场竞争中一直处于 劣势，经营状况日趋恶化，步履维艰。 银行传统的主要收入来源存贷利差逐步萎缩，利润大幅度下降。贷款决 策频频出现错误，造成不良资产大量增加，从而使银行在金融危机中遭受重创。 例如，许多国际商业银行在7 0 年代向拉美国家贷放了大量的私人贷款，当拉美国 家出现债务危机时，这些银行就陷入了困境。在9 0 年代的亚洲金融危机中，银行业 同样也遭致重挫。 由于银行业的经营状况急剧恶化，它们的信用质量也在下降，抵御风险的能 力十分脆弱。据资料报道，近些年来，没有一家美国银行获得过穆迪公司给予的 a a a 级信用级别。在欧洲，严重的不良资产已使许多银行倒闭。例如在1 9 7 8 1 9 8 3 年间西班牙曾出现了银行危机，共计有5 1 家银行倒闭。美国、欧洲等发达国 家的银行盈利状况也都面临着下滑的压力。在日本，银行体系中的不良资产估计 第l 章绪论 高达50 0 0 亿美元，这使得由于不动产市场不景气而引发的银行危机要比美国银 行危机在时间上更长，也更加严重。另外，在亚洲、拉丁美洲以及东欧许多经济增 长较快的国家中，由于脆弱的银行体系和滞后的政府监管，这些国家的繁荣和稳 定也受到威胁。同时，其银行资本和对信用风险评估的专家力量均不足以满足快 速经济增长的需要。 ( 4 ) 金融衍生品市场的急剧膨胀带来新的挑战 近二十年来，金融衍生品市场的迅猛发展以及不断出现的巨额亏损事故成 为国际金融市场引人注目的现象。目前，国际金融市场上已知的金融衍生品工具 有l2 0 0 多种，全球各主要金融中心( 从传统的芝加哥、纽约、伦敦、法兰克福、 东京等到新兴的新加坡、香港、吉隆坡、圣保罗等) 均有发达的衍生品市场。就 金融衍生品市场的交易主体来看，全球范围内的金融衍生品交易主要是围绕着 一些规模较大、实力较强的金融机构( 商业银行、投资银行、证券公司等) 进行，因 而全球范围内与金融衍生品交易有关的信用风险大部分都集中到了这些为数不 多的金融机构上。据统计，全球范围内主要的金融衍生品交易商的数量不超过1 5 0 家，而在这1 5 0 家中交易的相对集中度也较高。美国会计总署1 9 9 4 年5 月曾发表调 查报告指出，衍生工具会加深金融恐慌，增加金融体系的不稳定性。一旦发生问 题，将会使一系列银行和经纪人陷于破产，迫使纳税人付出重大代价以挽救陷于 破产的银行，会对世界金融体系产生空前威胁。例如，1 9 9 1 年当所罗门兄弟公司 因国债拍卖中的违约行为而面临监管当局的处罚时，该公司不得不交纳大笔罚 款( 约三亿美元) ，这样就引发了市场对其流动性能力的质疑。面对当时该公司手 中持有的价值约为60 0 0 亿美元的未清偿衍生品合约【1 2 】，许多与该公司签订有衍 生品合约的机构或企业因害怕所罗门兄弟公司因流动性困难而引发信用危机，纷 纷要求解除合约或提前清算，一时间类似挤兑的清算压力几乎将所罗门兄弟公 司推至倒闭的边缘。为了避免系统性信用危机的发生，最后美国金融监管当局不 得不援手干预，再加上所罗门兄弟公司自身多方努力才得以幸免于难，当时该公 司的衍生品交易约占全球衍生品交易总量的7 5 。由此可见，衍生品交易中的信 用风险集中程度，以及这种高度集中的信用风险对整个交易体系可能造成的影 响。 在这样的经济、金融环境下，传统的度量和管理信用风险的定性方法和手段 河海大学博士学位论文 已远远不能适应当今社会发生的新情况和新问题，更不能满足人们对信用风险 进行科学的定量化度量和有效管理的需要。因此，人们需要对信用风险的度量和 管理重新进行定位，以便能够防范和降低信用风险，而对违约率的合理测度是其 中重要工作。 1 1 2 巴塞尔新资本协议和违约率 巴塞尔协议的出台起源于前联邦德国赫尔斯塔银行( h e r s t a t tb a n k ) 和美国的 富兰克林国民银行( f r a n k l i nn a t i o n a lb a n k ) 的倒闭。2 0 0 4 年6 月2 6 日，国际清算银 行网站发布消息，代表巴塞尔银行监管委员会的1 0 国集团的中央银行行长和银行 监管当局负责人举行会议，一致同意公布资本计量和资本标准的国际协议：修 订框架【1 3 】【1 4 】【1 5 】。至此，这部经过长达6 年的艰难国际谈判和三稿意见征询，在 国际金融领域影响重大并引起广泛关注和争议的新协议终于正式出台。巴塞尔银 行监管委员会的新资本协议在经过一系列修订后，将于2 0 0 6 年底在成员国实施。 该协议吸收了巴塞尔协议、有效银行监管的核心原则中的重要内容，并在许多方 面有突破和创新，重视信用风险评估就是其中之一【1 6 】【1 7 】。新协议的实施尤其是 其针对信用风险的内部评级体系，必然会对全球银行业产生深远影，内部评级法 是新资本协议的主要创新。 违约率模型的构建是内部评级法的核心，也是许多技术问题的关键。违约率 ( p d ) ，是指未来一段时间内借款人发生违约的可能性【1 8 】。巴塞尔委员会将违约率 定义为债项所在信用等级一年内的平均违约率。各个信用等级违约率的确定必须 是通过对历史数据进行统计分析和实证研究得到，而且是保守的和前瞻性的估 计。测算违约率( p d ) ，就要进一步分析有关违约率的影响因素。通常影响违约率 ( p d ) 的因素主要有财务因素、经营因素、特殊事件的影响因素等，并且不同的风 险类别，其违约率( p d ) 的影响因素不同。基于新资本协议不久将在我国实施，进 行违约率测度的研究具有相当的迫切性【1 9 】【2 0 】。 1 1 3 对我国上市公司违约率研究的现实意义 截止2 0 0 4 年底，我国上市公司已发展到一千四百余家，涵盖了国民经济和社 会发展的多个领域，是带动行业成长和促进国民经济发展的中坚力量。与此同时， 4 第l 章绪论 随着我国加入w t o 和公司治理结构的不断深化，我国上市公司因竞争及各种风 险等因素的影响而发生违约事件，甚至经营失败或困难以致破产清算的现象越来 越多。企业经营失败不仅给企业本身，而且给社会都带来了十分严重的影响。因 此，研究我国上市公司的违约率，探讨其影响因素，对于提高我国上市公司信用 风险管理水平和促进上市公司健康发展具有重要意义。 1 2 文献综述 1 2 1 违约率测度模型和模型变量选择 ( 1 ) 早期进行的相关违约研究 早期，违约预测建立在定性分析基础上，依赖于定性方面的信息。1 9 0 0 年， t h o m a sf w 6 0 d l o c k 出版了一本针对铁路企业的经典分析报告，t h ea n a t o m yo f ar a i l r o a dr e p o r t 【2 1 1 ，该报告研究了一些财务测度，例如营运费用对总收益的 比率”，“固定费用对净收入的百分比”。w | o o d l o c k 认为，“总体上，账户中的每一 方项目至少应在每一年中相互抵消”。1 9 11 年，l a e n c e ec h a m b e r l a i n 在t h e p r i n c i p l e so f b o n di n v e s t m e n t 【2 2 1 中， 将w b o d l o c k 有关“营运费用对总收益的 比率”表达为“营运比率”( m y e r ，19 3 9 ，p 6 - 7 ) 。f i t z p 抓r i c k ( 19 3 2 ) 发表了失败行 业现象【2 3 1 ，在该文中比较了2 0 个经营成功企业和2 0 个经营失败企业的1 9 2 0 年至1 9 2 9 年财务比率差异，作者发现，随着破产日期临近，失败企业的财务比 率呈现恶化现象。 初始，应用财务比率进行违约研究的主要原因是由于信用和投资决策需要一 种新的测度方法。“应用财务比率进行违约研究，始于1 9 0 0 年发展的流动比率以 及产生的可接受相互关系的基准水平( b e a v e r ，1 9 6 6 p 7 1 ) 【2 4 】【2 5 】【2 6 1 。t - 其它比率 的产生始于1 8 9 0 年，但是，流动性比率具有更大的显著性，比其它比率对财务 报表影响具有更长久( h o 盯i g a l l ，1 9 6 8 ) 【2 7 】【2 8 】。 1 9 1 9 年，联邦储备银行发布了一项委托底特律银行a l e x a l l d e rw r a l l 所做的经 典报告，“信用测度研究”，从一千家企业中使用七个不同财务比率建立分析标准 ( m c c u m19 9 6 p 12 ) 。a r t h u rw i n a k o r 和r a y m o n ds m i t h 代表伊利诺伊大学发 表了研究报告，该报告分析了1 9 3 0 年至1 9 3 5 年失败企业的财务比率变化趋势。 河海大学博士学位论文 他们发现，最准确、最一致性失败企业测度指标是营运资本对总资产比率 ( h o r r i g a n ，19 6 8 ，p 2 8 8 - 2 8 9 ) 。 在19 4 2 年，c h 砌e sm e 刑i n 出版了一份研究，f i n a j l c i n gs m a l lc o 印o r a t i o n s ：1 1 1 f i v em a i l u f a c t 谢n gi n d u s 仃i e s ，1 9 2 6 3 8 。他分析了连续经营和非连续经营企业” 六年中财务比率变化趋势，通过比较连续经营企业和不连续经营企业财务比率平 均值。他的结论是三个比率准确的预测了违约现象，分别是，净营运资本对总资 产比率，净财富对负债比率( n e tw o n ht od e b t ) ，流动性比率。根据h o 玎i g a n ， “m e 州i n 的研究是第一个对财务比率预测比率进行复杂研究的”( h o r r i g a n ， 1 9 6 8 p 2 9 0 ) 。 这段时间的相关研究揭示，失败企业的财务比率和连续经营企业的财务比率 相比，存在明显差异，随着破产日期临近差异更大。 ( 2 ) 单变量违约研究 m e i rt a m a r i 是第一个应用财务比率对违约进行定量研究的( 1 9 6 6 ) 。在他 的研究中，t a m a r i 首先比较了2 8 个在1 9 5 6 至1 9 6 0 年破产的企业的财务比率和 行业财务比率的差异。他发现，在违约发生前五年的期间内，违约企业的财务比 率明显低于正常企业，通常情形下，违约临近，违约企业财务比率明显下降。 m e i rt a m a r i 研究的另外一项贡献是发展了风险指数。他使用了6 个财务比 率构造了一个线性模型。根据其主要程度给出每个财务比率的权重因子。然后， 样本中的每个企业根据计算的风险指数得分进行排序。结果显示，违约企业的破 产指数确实低于成功企业【2 9 】。 1 9 6 6 年b e a v e r 的研究。b e a v e r 选择了他自己认为最能反映企业健康程度 3 0 种财务比率。然后他将这些财比率根据计算方式分为六组，分别是现金流量 比率，净收入比率，负债对资产比率，流动资产对总资产比率，流动资产对流动 负债比率以及相关周转率。b e a v e r 基于三方面原则选择这些财务比率：第一，这 些比率应当经常被财务研究文献引用，能够反映企业财务状况各方面关键联系， 他注意到大多数财务比率确实存在缺陷，“最常见的财务比率最可能被管理当局 以某种形式加以操纵，最终毁掉了该企业”( b e a v e r ，1 9 6 6 p 7 9 8 0 ) 。第二，该种 财务比率应当是在以前的研究文献中被证明对企业的违约具有良好的预测作用 的。第三，这些比率的定义应当基于现金流基础。 6 第l 章绪论 b e a v e r 选取7 9 家经营失败企业和7 9 家经营资产企业进行配比研究，他计 算了每一个企业的三十种财务比率。结果显示，“在发生违约的前五年里，每一 种财务比率对违约预测存在明显方向上差异，违约企业不仅比正常企业有比较低 的现金流，而且比正常企业有比较低的流动资产储备。尽管失败企业有较低的满 足偿债能力，但它们却有比正常企业较高的融资需求”( b e a v e r ，1 9 6 6 p 8 0 ) 。 b e a v e r 的进一步研究发现，现金流对总负债比率，净收益对总资产比率，总 负债对总资产比率，营运资本对总资产比率，流动性比率以及无信贷间隔比率 ( n o c r e d i ti n t e n ，a lr a t i o ) 具有较好的预测作用。对违约可能性预测能力最好的是 现金流对总负债比率，排名第二的是净收入对总资产比率。 ( 3 ) 多变量分析 由于多变量统计分析方法同时考虑了所有影响违约的潜在变量，因此是进行 违约预测的较好方法。 e d w a r dl a l t m a i l1 9 6 8 年的相关研究。多元判别分析( m d a ) 是根据样 本特征对样本进行分类的方法。由于可以将违约企业和非违约企业进行较好分 类，因此m d a 是进行违约预测的较好方法，将众多财务比率结合起来进行违约 研究，探讨预测效果是由e d w a r dl a 1 t m a l l 在1 9 6 8 年作出的。a l t m a n 使用统计 分析技术多元判别分析( m d a ) 来分析违约组和非违约组的财务比率。实质上， 这种技术是通过回归分析推导出一个表达式，进而将企业分为违约组和非违约 组。表达式中包含的财务比率是独立变量，变量前面系数由判别分析给出。由 a l t m a n 发展而来的表达式，他称之为“z 得分”模型，至今仍然被看成企业违约潜 在可能性的重要指标【3 0 】【3 i 】【3 2 】。 为了选择适当财务比率进行研究，a l t m a n 首先根据以前学者研究中对违约 预测有显著性效果的比率，或者他感觉可能是显著性的比率，总共选择了2 2 个 财务比率。开始于3 3 个失败企业和3 3 个正常企业，a l t m a i l 检验了各种财务比 率结合的预测能力。 使用这些比率，a l t m a i l 经过了多个程序得出了他的违约率表达式。程序之 一就是产生一个替代函数， x 河海大学博士学位论文 a l t m a n 方法结合成一个单一模型。他感觉到b e a v e r 的方法具有较高预测水平， 同时a l t m a n 方法更为直观。使用b e a v e r 的方法中违约预测最好的1 4 个财务比 率，d e a k i n 使用和a l t m a j l 研究相同的m d a 方法，推导出一个由财务比率加权 和连接的线性函数，目的是是失败企业组和非失败企业组的差异最大化【3 引。 在复制b e a v e r 研究时，d e a k i n 使用小样本，选用3 2 个失败企业，而不是 使用7 9 个；从不同时期选择数据，选择期间为1 9 6 4 至1 9 7 0 年，而不是1 9 5 4 至 1 9 6 4 年。d e a k i n 将他的研究结果和b e a v e r 研究结果作了比较，发现他的研究 结果倾向于证实b e a v e r 的研究结论。 d e a k i n 对财务比率预测能力进行了相关系数检验，称之为s p e a n n a n 排序 相关系数检验。该检验表明“各种比率的相对预测能力的间存在着相当高的相关 性。”( d e a k i n 1 9 7 2 ，p 1 6 9 ) 。企业失败前的第三年，相关系数较大，明显高出 其它年份。通过分析财务报表项目计算财务比率，d e a l 【i n 得出结论，失败企业 在违约发生前第三至第四年倾向于较快的扩展业务。这些企业一般通过债务或优 先股进行融资来拓展业务，而不是增加普通股的发行进行融资。结果使这些企业 无法增加足够收入来偿还较大的债务负担，最终导致资产损失。和a l t m a n 建立 得分临界值不同的，d e a l ( i n 根据每一组平均得分差异进行分类。 r o b e i r co e d m i s t e r 的研究。r o b e r to e d m i s t e r 和m a r kb l u m 进行了有 关企业违约预测的两项其它方面研究。除了扩大了违约概念和使用不同财务比率 外，m a r kb l u m 的研究类似a l t m 卸研究。r o b e r to e d m i s t e r 也使用判别分析， 但他主要研究小企业。r o b e i r co e d m i s t e r 是第一个聚焦于小企业违约研究的学 者，他的研究样本来自于小企业贷款管理部门。e d m i s t e r 使用1 9 种财务比率检 验了五种比率分析方法，所有比率取自b e a v e r 、a l t m a n 和b l u m 的研究。 m a r kb l u m1 9 7 4 年的研究。b l u m 定义的违约企业不仅包括破产企业，而 且包括不能偿还到期债务，以及企业进入了缔结减少债务协议阶段。根据这些定 义，他收集了1 9 5 4 年至1 9 6 8 年共1 1 5 家失败企业和1 1 5 家经营正常企业作为研 究样本1 3 6 j 。 b l u m 建立了六个假设来研究违约，这一点类似于b e v e r 的研究。为了检验 这些比率，b l u m 将十二个财务比率分为三组：流动性比率，盈利性比率以及变 动性比率。他进一步将流动性比率分为短期流动性比率和长期流动性比率，分别 第l 章绪论 进行测度。用来测度短期流动性比率是“q u i c k n o w ，比率，以及净速动资产对存 货比率。长期流动性比率包括三个比率现金流对总负债比率，以市场公允价值计 价的净财富对总负债比率，以账面计价的净财富对总负债比率。 在违约发生的前一年，b l u m 用他的模型进行研究时得出了9 3 9 5 准确率。 他发现，类似于b e a v e r 的研究，现金流总负债具有最好的预测能力。另外，他 应用原始财务数据建立了相关函数，得出更好的预测效果。 m o y e r ( 1 9 7 7 ) 相关研究。另外一项对a l t i l l a n 模型进行重新研究的是由 m o y e r 给出的。m o y e r ( 1 9 7 7 ) 应用包括较大企业新的样本，包括1 9 6 5 至1 9 7 5 年期间2 7 家违约企业和2 7 家非违约企业。建立在判别分析基础的上，m o y e r 发 现，原先的模型是不适当的，当出现打的样本时。另外一个发现是如果权益的市 场价值债务的账面价值、销售总资产不包括在模型中时，模型的预测能力将大 大提高。m o y e r 还比较了a l t m a n 模型和其它判别分析模型的预测能力。结果发 现，仅考虑判别解释能力，a l t m a l l 模型远远高出其它模型【3 7 】。 ( 4 ) 其它统计模型 z e t a 模型。正如m o y e r 研究指出的，过去预测模型的发展可能面临新的 数掘应用不适应。这可能是由于企业的财务层面是不断在变化。新的模型应当是 尽可能柔性以适应不断变化的数据特性。因此，a l t m a n 、h a l d m a i l ，以及n a r a v a n a ( 1 9 7 7 ) 发展了一个新的违约模型( z e t a 模型) ，建立在1 9 6 8 年a l t m a i l 创立的 模型基础上。研究的样本包括5 3 个违约企业和5 8 个非违约企业。违约企业是从 1 9 6 9 年至1 9 7 5 年违约企业中选取的。平均违约企业规模为九千六百万美元。非 违约企业是从正常企业中选取，考虑和违约企业的匹配，选择规模和行业相近的 企业。非违约企业的平均规模为一亿六千七百万美元。每组中包括零售企业和生 产性企业，零售企业大致占总企业数一半。 a l t m a i l 等人对2 8 个财务变量采用逐步判别分析( s t e p w i s ed i s c r i m i n a n t a n a l y s i s ) 方法进行分析，目的是推导出相应的判别函数。逐步判别分析方法 是一种逐步递归，选择一组财务变量的过程，这组财务变量最能判别出一组给 定的财务数据。经过逐步递归，对每一个财务变量的重要性进行估计以后，一 共选择了7 个财务变量。 研究发现，将违约企业和非违约企业区别开的最重要变量是累积盈利变量。 9 言 g 高 号 苎 墨 巨 豁 磊 专 氅 勺 f 培4 2 5 3 s 0 u r c e ：【8 l 】 t h ed i s c h a 唱eh y d r o g r 印ho fm ej i n s h ar i v e ra tp i n g s h a ns t a t i o n b e t w e e na p r i la n d0 c t o b e r19 98 f 培4 2 5 - 4 t h ed i s c h a r g eh y d r o g r a p ho ft h em i nr i v c ra tg a o c h a n gs t a t i o n b e t w e e na p r i la n do c t o b e rl9 9 8 s o u r c e ：【8 l 】 f i g 4 2 5 5 t h ed i s c h a 昭eh y d r o g r a p ho ft h et u or i v e ra tl i j i a w a ns t a t i o n b e 咐e e na p r i la n do c t o b e rl9 9 8 s o u r c e ： 8 1 1 3 9 河海大学博士学位论文 重要的，公司股价的波动率反映着投资者的预期，提供着公司破产可能性的重要 信息【6 1 】【6 2 】。 1 2 2 资本资产定价模型及其拓展研究 f a m a 与f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 的研究发现：在解释股票市场收益的横截面变动时， b e t a 只具有很小甚至没有解释能力，但是其他因子，比如：公司规模( s i z e ) 、公 司的帐面市值比( b e m e ) 能够很好的解释股票收益的横截面变动【6 3 】【删【6 5 】。从那 的后国外涌现出的大量实证研究结果，得出了许多与b e t a 和c a p m 相矛盾结论。 从f a m a 与f r e n c h ( 1 9 9 3 ) 采用了时间序列的检验框架后，就有大量的文章采 用这种方法来研究各种关于资产定价与市场有效性问题【6 6 】【6 7 】【6 8 】。近年来国内已 有许多学者研究了中国股票市场上c a p m 的有效性，同时也有学者开始对中国 市场上b e t a 本身和其他因子进行了研究，陈信元( 2 0 0 1 ) 在研究上海市场预期 股票收益的横截面多因素分析的时候发现s i z e 与b e m e 因子具有很强的解释力 【6 9 】 o 尽管为了估价公司债务和衍生产品，已经进行众多的针对违约风险的研究。 但是有关违约风险对权益收益的影响的研究却较少【7 0 】【7 i 】【7 2 】。违约风险对权益收 益的影响是不明显的，原因是权益持有者对公司现金流只有剩余索取权。以前有 关违约风险对权益收益影响的研究主要是探讨违约价差解释权益收益的能力。违 约价差通常定义为长期b a a 公司债券和长期a a a 公司债券( 或美国国库券) 收 益差。然而e l t o n ，g m b e r ，a g r a w a l 和m a r m ( 2 0 0 1 ) 研究发现，违约价差中的大 多数信息和违约风险不相关。事实上，大约有8 5 的价差可以由系统性风险解释， 而和违约风险