基于多类Logistic的财务困境预警模型实证研究

将公司的财务状态划分为财务困境、财务健康和财务亚健康三种状态,在财务指标的基础上引入了公司治理等非财务指标作为研究变量,运用多类Logistic回归方法,分别建立了财务变量的财务困境预警模型和引入非财务变量的财务困境预警模型,能为投资者、债权人等进行正确投资决策提供较详细的公司财务状况预测信息。     

城门失火殃及池鱼吗？来自债券违约的分析

近年来,我国债券违约事件频发,对债券市场的平稳运行造成威胁。以2020年11月永煤债券违约为外部冲击,从地区、行业、评级机构与承销商四个层面,基于2020年债券市场日度数据,利用事件研究法与双重差分模型分析了AAA级国有企业债券违约对债券市场影响的溢出效应。研究发现,永煤债券违约事件导致债券一级市场发行规模缩小与发行成本提升,并显著提高了二级债券市场存续债券的回报。从短期市场反应来看,违约事件造成的负面溢出效应(异常回报提升)同时存在于地区、行业、评级机构与承销商层面;从长期影响来看,违约事件导致的存续债券收益率提升的负面冲击仅在地区和行业间存在。异质性分析表明,违约事件对低承付能力地区、低市场竞争程度行业、由内资背景机构评级以及低声誉机构承销的债券负面影响更加显著。进一步检验发现,上述短期负面溢出效应在高等级(AAA)债券组中更加显著,并且评级机构的评价标准并没有受到该违约事件的影响,说明信用评级膨胀问题仍然严重。因此,监管部门应加强对债券市场的引导,从债券市场信息中介(评级机构与承销商等)角度采取措施来防范与降低债券违约风险。     

财务风险预警中非财务信息问题探讨

文章分析了单变量判定模型、Z分数模型和F分数模型在财务风险预警中存在问题,明确了财务风险预警中非财务信息的具体内容,揭示了非财务信息与财务风险预警的关系,并建立了非财务信息进行财务风险预警的方法———量化评分模式。     

审计合谋的预警视角：舞弊公司的异常财务特征

审计合谋隐蔽性很强,极难被监管机构发现,经济后果十分严重,事先预警意义重大。根据证监会2002—2008年做出的上市公司财务舞弊处罚公告,选取合谋样本并配以正常样本进行实证研究。从财务困境、财务异常波动和财务舞弊三个视角选取变量研究审计合谋的舞弊公司财务特征,以这些变量进行非参数检验获得的显著变量为基础,采用主成分分析法预警审计合谋,可以获得较高的预测准确率。研究表明,除了财务舞弊,从财务困境、财务异常波动这两个新视角得到的异常财务特征变量为审计合谋的预警提供了更加丰富、有效的分析指标,提高了预警的可靠性。     

金融危机后债券收益的可预测性——基于美国国债数据的实证研究

检验Cochrane-Piazzesi模型在美国国债市场中对债券超额收益的预测能力,观察到Cochrane-Piazzesi变量(后文称为CP变量)的预测能力在金融危机后显著下降。为了充分反映出宏观经济和政府政策对债券收益的影响,选取了6个宏观变量,通过线性组合构建成全新的单一宏观变量,发现其具有比CP变量更强的预测能力,证实了宏观经济基本面的出色预测能力。此结论对中国债券市场研究同样具有借鉴意义。     

财务预警指标拓展研究探析

财务预警指标选取的质量,直接影响到预警模型的建立和预测结果的准确性.已有的研究变量选取的随意性较大,灵敏性和时效性较差,较少考虑非财务指标和与财务失真相关的指标.指标的选取应该遵循完整性、最小性、相关性、敏感性等原则,指标体系中除了偿债能力、发展能力、盈利能力等财务指标外,还应包括公司治理、股权结构、企业文化等非财务指标.把财务失败指标和财务失真指标结合起来,构建综合指标预警模型,才是解决财务预警问题的根本之道.     

我国不同付费模式信用评级校验机制研究

我国债券市场刚性兑付被打破后,不断出现高评级债券违约事件。为此,监管部门积极发展多种评级,以期提高债券评级质量。通过理论建模与实证分析,研究了不同付费模式信用评级如何综合发挥校验作用。基于博弈模型的理论分析发现,不同付费模式评级发挥校验作用的机制在于投资者的反应:当投资者付费和发行人付费两种模式评级差值增大,投资者不以单一评级结果进行债券定价,而是根据评级差值调整债券价格。基于2011—2020年企业债评级数据的经验证据显示,随着评级差值增大,发行人付费评级机构会降低后续评级,且评级差值对单一信用评级与债券信用利差之间的负向关系具有抑制作用。进一步检验发现,发行人付费评级机构提供的偏正面的私有信息会降低债券信用利差,而以中债资信为代表的投资者付费评级机构提供的私有信息则不会显著影响债券信用利差,均体现出单一评级模式在定价方面的弊端。因此,监管部门应继续鼓励发展投资者付费评级模式,并鼓励机构投资者发展内部评级,以充分发挥多种评级模式的交叉校验作用。     

监管政策影响了债券评级质量吗？——理论框架与经验证据

近年来,减少金融监管对信用市场的干扰已成为我国监管部门关注的重点问题。通过构建包含监管部门、评级机构和债券发行方等主体在内的三阶段博弈论模型,从理论上探讨了监管政策对债券评级质量的影响。研究发现,监管部门提高债券评级要求会导致市场充斥大量违约风险较高的债券。为了增加评级收入,评级机构会给出虚高评级。在此基础上,基于2017年4月7日中国证券登记结算有限责任公司调整交易所债券市场上信用债券质押入库资格这一准自然实验,利用2015—2019年我国企业债发行数据,采用PSM-DID方法进一步实证检验了监管政策调整对债券评级质量的影响。经验证据表明,提高债券资格门槛会助推债券评级上升,但政策实施前后债券的利差并未发生显著变化,即监管政策调整助推了债券评级虚高。因此,监管部门需改变通过评级结果来识别债券风险的传统监管思路,应尝试构建多元化的信用监管机制。     

基于三元Logistic的财务困境预警模型实证研究

采用三分法,将公司分为财务困境公司、财务状况不稳定公司和财务状况良好公司三类,运用主成分分析和三元Logistic回归构建了财务困境预警模型.研究结果表明, 基于三元Logistic的的财务困境预警模型预测能力较好,误判成本较低,能给投资者、公司管理层和债权人等相关各方提供更为明确的反映公司未来财务情况的信息.     

基于四维度指标的上市公司财务困境预测研究

构建了基于财务指标、公司治理结构、审计意见、宏观经济因素四个维度的公司财务困境预测指标体系。选取我国2003-2008年部分ST与非ST配对上市公司研究样本数据,运用Logit模型进行了实证检验。结果表明,四维度财务困境预测指标体系不仅具有较好的理论基础,而且具有比较高的预测准确率。这说明公司治理结构、审计意见、宏观经济因素等非财务指标也是诱发上市公司财务困境的重要方面。     

基于公司现金流信息的财务困境预测实证分析

从财务困境的定义、产生的原因及其早期信号等方面探讨企业财务困境相关问题。使用因子分析法浓缩财务指标,把现金流信息引入到企业财务困境预测中,最后在已有研究的基础上以我国上市的ST公司和非ST公司作为研究样本,使用Logistic回归分析的方法构建引入现金流信息的财务困境预测模型,证明把现金流信息引入到传统财务困境的预测中具有较高的预测精度。     

影响债券价值的经济因素

当前金融经济学普遍地认同利用信用评级对债券进行分类,并以此对债券进行定价的方法。本文对穆迪和标准普尔的债券的信用评级进行了检验,发现完全以信用评级来计算债券的即期收益率和债券的价格存在较大的误差。检验发现了影响债券价值的几个显著性经济因素:流动性、违约概率、息票率、回收率及发行时间。若在债券定价模型中考虑到这几个因素,则较大地减小了债券的定价误差,具有重要意义。     

我国化工企业的财务预警模型构建及其检验——基于Logistic回归方法

借助Wilcoxon秩检验比较11家ST与54家非ST化工企业之间在53个财务比率上存在的显著差异,筛选出能够较好反应企业财务状况的33个财务比率,利用因子分析方差最大化旋转对企业财务信息进行统计处理,分析得出主因子得分,构建相应的Logistic回归模型,得出具有较高准确性的化工企业财务困境预警系统,发现企业债务状况、获利状况、权益增值能力对企业财务困境有显著的预警作用。     

基于公司治理因素的财务困境预警实证研究

在对财务困境预警领域已有研究成果进行总结和评价的基础上,选取我国沪、深两市2007、2008年被ST的70家公司,及与其上市时间及主营业务相近的70家非ST公司,提取财务指标及有关治理指标对上市公司财务困境进行预警研究。实证研究结果表明：将公司治理因素引入预警模型能够提高预警的准确程度,财务困境预警研究综合考虑财务指标和治理指标具有积极意义。     

东北地区上市公司财务预警研究

在振兴东北老工业基地的背景下,以我国东北地区上市公司为研究对象,从资产健康度、经营健康度、偿债健康度三个方面对其进行统计分析,并结合股权结构变量,运用Logistic回归得出了我国东北地区的财务预警模型,为本地区上市公司提供了一种科学可行的预测财务危机的方法,具有一定的现实意义。     

基于网络舆情的企业财务危机动态预警

当前我国企业面临的危机呈现复杂化与多样化的特点,财务信息披露质量问题导致基于财务指标的危机预警模型频频失准,而引入的非财务指标依赖于特定样本无法适应新危机的特性.为获取全面而客观的企业信息,提出基于自媒体中60家上市公司的相关评论,获取网民评论纵向数据流,通过情感分析处理形成网络舆情流指标,在此基础上结合财务指标,调节模型时间窗口宽度以连贯地动态反映企业财务状况,建立基于网络舆情的财务危机动态预警模型.实证表明:引入网络舆情指标的财务预警动态模型可获取最佳时间窗口宽度,预测效果显著优于仅包括财务指标的静态预警模型,具有更好的适应性.     

基于GA—PSO遗传规划算法的国家助学贷款风险预警模型研究

文章运用系统工程理论，分析学生违约因素，运用GA—PSO混合规划算法设计国家助学贷款风险预警模型。研究结果表明，学生违约行为与其在校期间学业成绩、就业收入预测、家庭贫困程度、参与勤工俭学、综合评述、贷款金额呈非线性相关关系。国家助学贷款风险管理部门可以利用国家助学贷款风险预警模型对学生的信用风险进行评级，通过差别风险管理措施来降低利用违约率。     

上市公司财务困境预警的Logit模型实证研究

把传统财务指标与现金流指标结合起来,利用logit方法构建了一个上市公司财务困境预警模型,该模型对预测样本进行实证研究,证明是一种有效、实用的预测方法。     

基于互联网搜索信息的预测模型研究--以余额宝产品需求为例

基于百度指数，以余额宝资产规模为例，运用ARIMA模型构建引入互联网搜索量的市场需求预测模型，同时建立不含互联网搜索量的预测模型，并将二者进行对比研究，发现包含互联网搜索量数据的预测模型的预测准确度更高，说明互联网搜索量数据包含一些在传统模型中未能考虑到的因素，该变量的引入有利于提高模型的预测准确度，为产品或服务的市场决策提供更加精确的预测结果。     

信用风险中违约概率的测算模型研究——兼论我国商业银行基于巴塞尔新协议的内部评级法

巴塞尔新协议鼓励商业银行在内部评级法下对重要信用风险因素进行评估测算。其中,关于重要风险因素违约概率的测算,西方国家目前主要有三种模型。我国在运用时,在利用借款人信息和导致违约的因素方面比较欠缺。基于此,如果合理运用贝叶斯估计模型和逻辑斯蒂回归模型对违约概率进行预测,可以有效解决这个问题。