基于半参数潜变量转换模型的证券评级分析

发布时间：2017-03-24 04:09

  本文关键词：基于半参数潜变量转换模型的证券评级分析，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：截至目前,中国的A股上市公司已达到2700多家。在全球化的进程中,金融业的发展也不再局限于某一国。为了解决上述金融市场利益平衡问题,以及帮助投资者更好地处理市场风险,信用评级机构应运而生并逐渐地发展壮大。评级机构的作用理应保护投资者的利益并且提高市场效率,但遗憾的是,中国证券是产的特点导致评级机构并不能像成熟市场一样发挥应有的作用。2015年是中国股市震荡、波动极大的一年。在极短的时间内,股市暴涨暴跌,市场一片紊乱。大多数的投资者都没有明确的市场认知,盲目进行证券投资造成了大量的财产损失,仅去年6月12日一天股市市值就蒸发就达万亿元。在这种情况下,投资者对于评级机构的要求也越来越高。随着经济的发展,金融市场和金融产品也随之有了新的发展并且越来越复杂,评级机构必然要有所改变和发展。影响证券评级的因素多种多样,不同证券评级机构的证券分析师的评级标准也会有所不同,如何消除不同证券评级机构的主观因素是一个重要的课题。本文在这样的背景下提出了希望通过潜变量模型在现有证券评级系统找出一个潜在证券风险影响下的指标,将其作为证券评级的度量指标,并且在找出这个潜变量的同时,对影响证券评级以及预测的因素进行分析。本文通过对中国证券评级系统的研究,系统整理了有关证券评级研究的影响因素,并对相关的影响因素进行显著性水平分析,得到影响因素的有效性。同时利用潜变量转换模型得到一个新的综合性的指标对不同的上市公司股票的好坏进行评价,得到的结果运用已知股票走势进行验证,证明了该指标的相对于原来预测指标的更加的有效。文章的创新点在于并不仅仅是单纯的对某一个证券机构的评级结果进行研究,而是将不同评级机构对同一只股票的评级结果结合起来的进行研究,这样既能够得出影响证券评级的不可观测的潜在影响因素,还可以据此得到一个新的不再依赖证券评级机构的评级指标。同时还采用了半参数潜变量转换模型对不同评级结果进行分析,由于评级结果存在离散变量,预先设定的转换模型在研究离散输出变量时会有一定的局限性,同时也会有模型设定出现偏差的情况,采用半参数潜变量转换模型就可以很好的避免上述问题。本文在第一部分提出了文章研究的问题,并对全文的研究背景、研究的意义以及本文结果做出相关叙述和说明。第二部分详细归纳有关证券评级的发展历史、国内外证券机构对于证券评级的评价标准,对国内外研究者对于证券评级以及其评级价值的相关研究进行简要介绍。第三部分则是对于相关模型的介绍以及模型估计,这一部分分为两章进行讲述。最后一部分则对于整篇文章进行了总结。
【关键词】：证券评级 评级指标 潜变量 半参数
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 研究意义12-14
• 1.3 文章结构安排14-15
• 1.4 研究可能的创新和不足15-16
• 1.4.1 可能的创新之处15
• 1.4.2 不足之处15-16
• 2 证券评级与文献综述16-36
• 2.1 证券评级16-24
• 2.1.1 证券评级的发展16-19
• 2.1.2 证券评级的重要性19-20
• 2.1.3 证券评级系统20-24
• 2.2 文献综述24-36
• 2.2.1 证券评级方法研究文献综述24-28
• 2.2.2 投资价值分析研究28-36
• 3 半参数潜变量转换模型36-40
• 4 数据来源与变量选择40-46
• 4.1 数据来源以及描述性统计40-44
• 4.2 变量选择44-46
• 5 模型估计46-53
• 5.1 半参数潜变量转换模型应用46-47
• 5.2 模型估计结果及分析47-49
• 5.3 模型对比49-53
• 6 结论53-55
• 参考文献55-57
• 致谢57

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