基于中小板上市公司资本结构的信用风险研究

发布时间：2021-11-08 04:53

　　深圳证券交易所于2004年5月27日成立中小企业板。自此,中小企业取得了快速蓬勃的发展。截至2020年2月,已有973家公司在中小板成功上市。中小板上市公司借助中小板市场扩展了融资渠道,取得了迅速发展。但与此同时,中小板上市公司高风险性和高成长性特点尤为突出。因此,对中小板上市公司的资本结构及信用风险的研究显得尤为重要。本文首先阐述资本结构理论、信用风险理论的研究背景和研究意义,并阐述以往文献对资本结构、信用风险研究所使用的方法和得出的结论;其次,本文合理选取中小板上市公司资本结构影响因素指标进行实证研究,探究中小板上市公司资本结构的影响因素;再次,基于中小板上市公司资本结构来实证研究中小板上市公司信用风险水平;最后,总结本文结论,针对中小板上市公司现状,提出优化中小板上市公司资本结构、降低信用风险水平的建议。首先,本文阐述中小板上市公司资本结构理论、信用风险理论的研究背景和研究意义,并对资本结构理论和信用风险理论进行文献阐述。指明学界对资本结构研究的两个方向:一是对资本结构主流理论的研究;二是对资本结构决定因素的实证研究,指明学界研究公司信用风险理论所使用的方法和得出的结论。其次,基... 

【文章来源】：北京外国语大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：36 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１主体信用评级分类频数??

４．?４．?２模型的仿真??各指标变量对公司信用风险重要性的仿真结果如图２所示：??＆?ｖ?ｊ＇?ｒ：：，…‘??产Ｊ??０００?００５?０１０?０１５?０２０?０２５??图２变量重要性排序??由变量重要性排序可知，中小板上市公司的风险性、成长性以及资产负债率三??个指标变量最能反应中小板上市公司信用风险，非债务税盾、公司规模与公司主体??信用风险关系相对较弱，资产担保价值、盈利性与信用风险关系相对最弱。重要性??较高的风险性和成长性指标是我国中小板上市公司最为明显的两个特征，可以看出??中小板上市公司最为明显的两个特点最大程度地反应了中小扳上市公司的信用风险。??将最佳参数值带入中小板上市公司信用风险测度及预测模型形成训练完毕的模??型，将２５％的仿真样本带入训练完毕的模型中进行仿真测试，得到仿真结果Ｒ〇Ｃ曲??线和ＡＵＣ面积。??评判模型质量的指标Ｒ０Ｃ曲线和ＡＵＣ面积如图３所示：??，０｜?＾??。８??ｆ＇?０６?■?Ｚ??！?ｙ??＾?０４?－?，，??ＲＯＣ?ｃｕｒｖｅ?（ａｒｅａ?＝?０．７８）??０．２?－?：??〇〇?￣ｒ?１—???１?１?１??〇〇?０．２?０４?０６?０８?ＶＯ??１?－?Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ??图３?ＲＯＣ曲线和ＡＵＣ面积??仿真结果为：模型的准确率是０．７７６，?ＡＵＣ面积是０．７８。仿真结果表明，中小??板上市公司信用风险测度及预测模型具有较好的预测能力，能够依据基于中小板上??市公司资本结构的资产负债率指标、盈利能力指标、公…规模指标、资广担保价值??指标、非债务税盾指标、成长性指标很好的测度及预测中小板上市公司的信用风险??

用风险，非债务税盾、公司规模与公司主体??信用风险关系相对较弱，资产担保价值、盈利性与信用风险关系相对最弱。重要性??较高的风险性和成长性指标是我国中小板上市公司最为明显的两个特征，可以看出??中小板上市公司最为明显的两个特点最大程度地反应了中小扳上市公司的信用风险。??将最佳参数值带入中小板上市公司信用风险测度及预测模型形成训练完毕的模??型，将２５％的仿真样本带入训练完毕的模型中进行仿真测试，得到仿真结果Ｒ〇Ｃ曲??线和ＡＵＣ面积。??评判模型质量的指标Ｒ０Ｃ曲线和ＡＵＣ面积如图３所示：??，０｜?＾??。８??ｆ＇?０６?■?Ｚ??！?ｙ??＾?０４?－?，，??ＲＯＣ?ｃｕｒｖｅ?（ａｒｅａ?＝?０．７８）??０．２?－?：??〇〇?￣ｒ?１—???１?１?１??〇〇?０．２?０４?０６?０８?ＶＯ??１?－?Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ??图３?ＲＯＣ曲线和ＡＵＣ面积??仿真结果为：模型的准确率是０．７７６，?ＡＵＣ面积是０．７８。仿真结果表明，中小??板上市公司信用风险测度及预测模型具有较好的预测能力，能够依据基于中小板上??市公司资本结构的资产负债率指标、盈利能力指标、公…规模指标、资广担保价值??指标、非债务税盾指标、成长性指标很好的测度及预测中小板上市公司的信用风险??３０??


本文编号：3483042