用机器学习模型研究大股东股权质押的影响因素——基于中国A股上市公司的经验证据
【部分图文】：
逻辑回归模型的F1值、AUC值分别为0.805、0.947;LightGBM机器学习模型的F1值、AUC值分别为0.838、0.983。可以看出，相比传统的逻辑回归模型，LightGBM机器学习模型有更好的拟合结果、更高的精确度。
利用LightGBM模型对所有样本进行回归，得出各因素的特征重要性如下：由图2可以看出，大股东以往累计质押比例是影响大股东当年股权质押的最重要因素。另外，大股东股权质押更多受到融资约束及资金需求的影响，总资产、上市年限、净资产增长率、资金缺口发挥了比较重要的作用。结合样本均值T检验的结果可以发现，公司的资产规模越小、上市年限越短、净资产增长率越高、资金缺口占总资产比例越高，大股东股权质押的概率越大。这是因为，中小企业抵御风险能力弱、融资能力有限，大股东更容易发生股权质押；成长速度较快的企业更需要资金来扩张规模，大股东更有可能发生股权质押。
选取总体样本中重要性特征值较大的因素，得到如图3所示的分组特征重要性。由图3可以看出：第一，无论对国有企业还是民营企业，大股东股权质押最重要的影响因素是大股东以往累计质押比例。第二，相对国有企业，民营企业大股东股权质押受到资产规模、股权集中度、上市年限、净资产增长率的影响更大。这是因为，小型的民营企业抵御风险能力弱，又不像国企有政府的信用做背书，而我国商业银行出于风险把控的角度，对民营企业的放贷保持谨慎的风险导向风格，尤其是体量规模小的民营企业，很难从银行拿到较大的授信额度，信用贷款难度较大。因此，小规模的民营企业的大股东更容易通过股权质押的方式融资。
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