中國(guó)非上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究.pdf

1、本文在對(duì)國(guó)內(nèi)外各種信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的分析和比較的基礎(chǔ)上，結(jié)合傳統(tǒng)的非線性統(tǒng)計(jì)技術(shù)以及基于期權(quán)定價(jià)理論的現(xiàn)代模型，建立了刻畫非上市公司特征的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。接下來(lái)，本文利用中國(guó)上市公司的最新數(shù)據(jù)和某國(guó)有商業(yè)銀行的非上市公司信貸數(shù)據(jù)對(duì)PFM(Private Firm Model)模型，Probit模型和基于PFM的Probit模型進(jìn)行了實(shí)證研究和分析，從中發(fā)掘出影響我國(guó)非上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的顯著因素。在文章的最后采用分類預(yù)測(cè)正確性檢驗(yàn)和RO

2、C曲線分析兩種方法對(duì)各模型的效力進(jìn)行了比較分析，從中得出了豐富的實(shí)證研究結(jié)論并指出了改進(jìn)和后續(xù)研究的方向。 通過理論和實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，基于PFM的Probit模型具有最強(qiáng)的違約預(yù)測(cè)能力，且隨著違約時(shí)間的接近，模型的識(shí)別能力也越強(qiáng)；Probit模型的辨別能力相對(duì)弱一些，但也具有識(shí)別公司信用惡化趨勢(shì)的能力；PFM模型的結(jié)果則不太理想，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相比最差，該模型雖然能識(shí)別出整體信用風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)，但對(duì)于個(gè)體信用風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)的把握上并不好。說(shuō)

3、明在傳統(tǒng)靜態(tài)的財(cái)務(wù)比率分析的基礎(chǔ)上加入反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)特征的前瞻性因子——違約距離能更好地反映非上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的情況。 在影響非上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的各個(gè)變量中，實(shí)證分析表明流動(dòng)性、資本結(jié)構(gòu)和公司規(guī)模這三類指標(biāo)能很好地說(shuō)明我國(guó)非上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的特征，是度量非上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)良指標(biāo)，特別是現(xiàn)金類資產(chǎn)與總資產(chǎn)比率，流動(dòng)負(fù)債率和利息保障倍數(shù)這三個(gè)指標(biāo)顯著性非常高且很穩(wěn)定。違約距離因子表現(xiàn)也很穩(wěn)定，且顯著性水平較高，對(duì)公司的違約風(fēng)險(xiǎn)具有