基于Logistic模型制造业上市公司违约概率的评估

发布时间：2017-05-02 04:02

  本文关键词：基于Logistic模型制造业上市公司违约概率的评估，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：新《巴塞尔协议Ⅲ》的出台使全球金融业监管重新树立了标杆,这标杆影响着银行及金融主体的经营模式和发展战略,从而纷纷提高了自己的资本监管标准。资本监管的本质即是对风险进行监管。银行通过向企业发放贷款获得主要经营绩效,它是由本金和利息以及能否收回信贷形成的,因此信用风险是商业银行所面临的最大风险。内部评级法是巴塞尔协议的核心内容之一,而计算客户违约概率则是实施内部评级法的关键步骤。其中,违约概率是指借款人未来一定时期内不能按合同要求偿还贷款本息或履行相关义务的可能性。在计算加权资产时要考虑到四个指标:即企业的违约概率、违约损失率、违约风险敞口和风险敞口的到期期限。因此,本文研究企业的违约概率具有重要的现实意义。目前政府提出制定“十三五”规划,明确提出了构建产业新体系,加快建设制造强国,实施《中国制造二0二五》,实施工业强基工程,培育一批战略性产业,开展加快发展现代服务业行动。这一发展理念势必造成不同行业的兴衰交替,建设制造强国,制造业作为国民经济发展的主导力量必然首当其冲。虽然我国制造业企业规模较大,但抵御风险能力较弱。一旦企业出现危机,对各利益相关方都将造成重大影响。因此本文研究制造业违约概率正好符合当前形势的需要,基于此现状,本文试图建立Logistic模型来预测我国制造业上市公司的违约概率,希望此项研究能给各利益相关方带来有价值的实际意义。本论文正文部分主要分为六个章节,第一个章节为绪论。阐述了本文的研究背景和意义、相关文献综述、研究内容、研究方法以及可能的创新点。第二个章节为相关理论概述。介绍了违约概率的界定,违约概率评估方法及模型的比较,以及Logistic模型的理论框架,这些理论介绍为本文后半部分的实证分析提供了理论参考。第三个章节主要介绍Logistic模型的构建。首先介绍构建Logistic模型的变量的选择与解释,选取研究对象与样本公司,其次运用SPSS20.0软件对财务数据进行分析,基于上市公司的财务指标,利用主成份分析法筛选出比较具有影响力的主成份综合指标,最后运用logistic模型进行回归分析,根据模型结果来判定该企业是否有违约可能,是否存在违约风险。第四个章节是我国制造业上市公司违约概率的评估。包括研究样本和数据的选定,选取财务指标主成份,代入Logistic模型进行评估,预测我国制造业企业违约概率的状况。第五个章节为评估结果分析与建议。根据上文的实证总结出评估结果,对其原因及后果进行理论分析,进而提出合理的政策建议。第六个章节为研究结论和未来展望。对全文研究作出总结和归纳,为银行业乃至各投资方需求方在应对公司违约风险方面及企业自身建立财务预警措施方面提出相关的研究指导,以及对今后论文的研究方向提出更好的研究建议。本论文的创新点主要有以下两点:(1)构建了基于因子分析和主成份分析的Logistic模型。基于Logistic模型,在考虑我国经济市场对制造业行业状况的热点关注,本文结合公司财务指标,创新性的提出了采用因子分析和主成分分析方法分析出主成份财务指标能力,构建违约概率评估的模型,通过检验表明该模型具有较强的适用性和针对性。并将其应用于我国制造业上市公司的违约概率预测评估的研究当中。(2)提出了以制造业细分行业为对象的违约概率的评估。以制造业为研究对象,根据2012年证监会《上市公司行业分类指引》划分的制造业行业类别,分析各个行业企业的不同违约的可能性。运用模型得出不同分类的制造业企业的违约概率,分析制造业高违约概率行业和低违约概率行业的可能产生的原因,从而为管理和防范制造业上市公司的违约风险提出可行性建议。
【关键词】：制造业企业 上市公司 Logistic模型 违约概率
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F425;F832.4
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-20
• 1.1 研究背景和意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 文献综述11-16
• 1.2.1 国外研究现状11-13
• 1.2.2 国内研究现状13-16
• 1.2.3 小结16
• 1.3 研究思路和方法16-19
• 1.3.1 研究思路16-19
• 1.3.2 研究方法19
• 1.4 论文创新之处19-20
• 第二章 相关理论概述20-25
• 2.1 违约概率相关概念的界定20
• 2.1.1 新资本协议下银行对违约的界定20
• 2.1.2 违约概率概念的界定20
• 2.2 违约概率评估方法及模型的比较20-22
• 2.2.1 传统违约概率评估方法20-21
• 2.2.2 基于财务指标的违约概率分析法21-22
• 2.3 Logistic模型理论基本框架22-25
• 2.3.1 Logistic回归分析法的优势22-23
• 2.3.2 因子分析法23-24
• 2.3.3 logistic回归模型24-25
• 第三章 基于Logistic模型的违约概率测度25-40
• 3.1 研究对象与样本的确定25
• 3.1.1 研究对象的确定25
• 3.1.2 样本选择25
• 3.2 模型指标的选择与处理25-26
• 3.3 主成份分析和因子分析26-35
• 3.3.1 Spearman相关性检验26-28
• 3.3.2 因子分析适用性检验28-29
• 3.3.3 变量共同度分析29
• 3.3.4 公因子方差贡献率分析29-31
• 3.3.5 因子解释31-34
• 3.3.6 成分得分系数矩阵表34-35
• 3.4 基于二分类Logistic模型的违约概率测度35-38
• 3.4.1 二分类Logistic模型的回归35-36
• 3.4.2 模型拟合效果检验36-37
• 3.4.3 模型预测效果37-38
• 3.4.4 样本外预测38
• 3.5 本章结论38-40
• 3.5.1 Logistic模型主要研究的比较38-39
• 3.5.2 Logistic模型度量结果的意义39-40
• 第四章 我国制造业上市公司违约概率的评估40-53
• 4.1 研究样本和数据的选定40
• 4.2 模型评估40-53
• 4.2.1 选取主成份40-46
• 4.2.2 Logistic模型预测违约概率46-53
• 第五章 评估结果分析与建议53-60
• 5.1 评估结果分析53-56
• 5.1.1 制造行业预防和管理违约风险较差54-55
• 5.1.2 劳动密集型企业违约概率高于技术密集型55
• 5.1.3 违约概率值受外部宏观经济形势影响55-56
• 5.2 建议56-60
• 5.2.1 提高行业风险管理水平56-57
• 5.2.2 加快产业结构调整57-58
• 5.2.3 营造良好的宏观环境58-60
• 第六章 结论与展望60-63
• 6.1 研究总结60-61
• 6.2 未来展望61-63
• 参考文献63-67
• 个人简历67-68
• 致谢68

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