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    判別公司債券違約風(fēng)險(xiǎn)的財(cái)務(wù)指標(biāo)研究

    2016-12-14 15:15:09霍雨佳
    會(huì)計(jì)之友 2016年21期
    關(guān)鍵詞:違約風(fēng)險(xiǎn)財(cái)務(wù)預(yù)警公司債券

    霍雨佳

    【摘 要】 隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的進(jìn)一步發(fā)展,公司債券已成為我國(guó)債券市場(chǎng)的重要組成部分,因此公司債券的違約風(fēng)險(xiǎn)成為投資者關(guān)注的重要因素。文章將財(cái)務(wù)預(yù)警理論與公司債券違約風(fēng)險(xiǎn)的度量相結(jié)合,運(yùn)用多元判別分析方法,建立財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系和預(yù)警模型對(duì)公司債券違約進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)模型的有效性進(jìn)行實(shí)證分析。

    【關(guān)鍵詞】 公司債券; 違約風(fēng)險(xiǎn); 財(cái)務(wù)比率; 財(cái)務(wù)預(yù)警

    【中圖分類號(hào)】 F830 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937(2016)21-0036-05

    21世紀(jì)以來(lái),我國(guó)公司債券市場(chǎng)迅速發(fā)展,市場(chǎng)規(guī)模迅速擴(kuò)張,債券品種創(chuàng)新速度加快,發(fā)行人和投資者類型呈現(xiàn)多元化趨勢(shì)。公司債券的發(fā)展前景非常廣闊,成為我國(guó)債券市場(chǎng)的重要組成部分。但債券市場(chǎng)的違約風(fēng)險(xiǎn)如影隨形,對(duì)此我們要認(rèn)真應(yīng)對(duì)。

    我國(guó)關(guān)于財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)研究的主要對(duì)象為上市公司,基于發(fā)達(dá)國(guó)家的理論研究與技術(shù),進(jìn)行符合中國(guó)實(shí)際情況的建模研究。其中周首華等[1]基于Altman的Z計(jì)分模型,結(jié)合我國(guó)債券市場(chǎng)的特點(diǎn)和發(fā)展?fàn)顩r,在1996年提出了預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的新模型——F計(jì)分模型。陳靜[2]在進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的研究中,以ST公司與非ST公司作為研究對(duì)象,選取34家公司1995—1997年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。吳世農(nóng)和盧賢義[3]選取了140家上市公司作為研究樣本,選取21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為變量進(jìn)行判別分析、多元線性回歸分析、Logistic回歸分析,分別建立了三種預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境的模型。

    在國(guó)內(nèi)的研究中,財(cái)務(wù)預(yù)警模式所使用的變量限于一般財(cái)務(wù)及非財(cái)務(wù)比率在變量的選取上,較少涉及信用風(fēng)險(xiǎn)因素。因此,本文引入公司債券信用風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)行債券的公司信用評(píng)級(jí)因素,并將其納入一般公司債券違約預(yù)警系統(tǒng)中,提出一種新的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方法。

    本文基于財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)來(lái)研究公司債券的違約度量,為了明確違約概念的界定和建立違約判別模型,把違約定義為財(cái)務(wù)的違約,即違約的發(fā)生是由于公司的財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)了一定的問(wèn)題,發(fā)債公司不能夠按時(shí)支付債券投資者本金和利息。因此,發(fā)債公司是否能夠按時(shí)向債券投資者支付本息作為公司債券是否違約的界定標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)發(fā)債公司不能夠履行償還義務(wù)的那一時(shí)點(diǎn)即判定公司債券違約。

    一、研究設(shè)計(jì)

    由于中國(guó)公司債券市場(chǎng)違約實(shí)例并不是很多,不能夠達(dá)到實(shí)證研究所需要的樣本數(shù)量要求,因此需要選擇潛在違約風(fēng)險(xiǎn)較大的發(fā)債公司作為違約樣本。如何判別公司違約風(fēng)險(xiǎn)大小,國(guó)外很多研究選擇了宣布破產(chǎn)的企業(yè)或者被評(píng)為破產(chǎn)的企業(yè)作為違約樣本。本文對(duì)于公司債券違約的發(fā)債公司主要依據(jù)我國(guó)的信用等級(jí)來(lái)判定。選用在上海證券交易所或深圳證券交易所發(fā)行公司債券的公司作為研究對(duì)象。本文規(guī)定評(píng)級(jí)為AA-級(jí)以下的公司債券近似違約狀態(tài)。這樣做的原因是AA-級(jí)以下的公司債券雖然按照國(guó)際評(píng)級(jí)公司的界定屬于投資級(jí),但是由于我國(guó)信用評(píng)級(jí)整體的中樞水平較高,AA-級(jí)以下的公司資金實(shí)力、資產(chǎn)質(zhì)量一般,經(jīng)濟(jì)效益不夠穩(wěn)定,受外部經(jīng)濟(jì)條件影響,償債能力會(huì)產(chǎn)生波動(dòng),存在違約風(fēng)險(xiǎn)。相比之下,AAA級(jí)公司資金實(shí)力雄厚,資產(chǎn)質(zhì)量?jī)?yōu)良,有能力償還債務(wù)本息,陷入財(cái)務(wù)困境可能性很小,幾乎無(wú)違約風(fēng)險(xiǎn)。因此,本文將AA-級(jí)公司定義為違約公司,AAA級(jí)公司定義為正常公司。

    考慮到樣本的可比性,本文選擇分層抽樣法進(jìn)行正常樣本的選取,分層標(biāo)準(zhǔn)是企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模大小,目的是要與違約樣本的規(guī)模相當(dāng),能夠進(jìn)行比較。對(duì)于正常樣本數(shù)量的確定,大部分研究是以11的數(shù)量比例進(jìn)行匹配樣本的選取,也有少量研究是以1 2的比例,選擇兩倍數(shù)量的正常公司進(jìn)行分析。本文選擇違約公司與正常公司11的數(shù)量比例來(lái)進(jìn)行研究。

    在時(shí)間范圍的選擇上,很多學(xué)者都是以公司由正常狀態(tài)轉(zhuǎn)為違約狀態(tài)為時(shí)間分界點(diǎn),研究時(shí)間分界點(diǎn)前幾年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)于公司違約可能性的預(yù)測(cè),也就是將不同時(shí)間點(diǎn)的違約公司作為研究樣本,這樣的做法有一定的弊端。因?yàn)椴煌臅r(shí)間范圍,整體經(jīng)濟(jì)情況是不同的。公司違約應(yīng)該是內(nèi)在原因和外在原因共同影響下發(fā)生的結(jié)果,經(jīng)濟(jì)蕭條時(shí)期違約公司的數(shù)量明顯超過(guò)經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期違約公司的數(shù)量。因此本文為保證研究的嚴(yán)謹(jǐn)性,將在同一時(shí)間范圍來(lái)分析財(cái)務(wù)比率與公司債券的發(fā)債公司違約情況的關(guān)系。

    基于以上設(shè)計(jì),樣本的選擇遵循以下原則:首先,考慮到研究的時(shí)效性以及樣本的可比性,本文選擇在2008—2013年間發(fā)行公司債券的公司作為樣本;其次,本文以評(píng)級(jí)為AA-級(jí)以下的發(fā)債公司(即違約公司)作為實(shí)驗(yàn)組,評(píng)級(jí)為AAA的發(fā)債公司(即正常公司)作為對(duì)照組,實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組樣本公司數(shù)量相同,為保證模型分析預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與說(shuō)服性,本文選擇2007—2014年作為時(shí)間范圍,使研究具有一定的時(shí)間連續(xù)性與可比性。樣本公司選取結(jié)果見(jiàn)表1。

    二、公司債券違約財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建

    本文將公司債券發(fā)行公司是否存在較大違約風(fēng)險(xiǎn)分為兩組,即違約公司組和正常公司組。在兩組間進(jìn)行判別的處理方法基于統(tǒng)計(jì)上的Fisher準(zhǔn)則,即判別的結(jié)果應(yīng)是兩個(gè)總體之間區(qū)別最大,每一總體內(nèi)部的離差最小。根據(jù)Fisher準(zhǔn)則進(jìn)行運(yùn)算,得到Fisher判別函數(shù),然后對(duì)每個(gè)樣本的函數(shù)值與中心判別函數(shù)值進(jìn)行比較,距離哪個(gè)中心判別值近則歸屬哪一類別。

    (一)變量的選取

    本文選取了34家發(fā)行公司債券的公司2007—2014年間的15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)分析,分別為流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、利息保障倍數(shù)、現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)毛利率、凈資產(chǎn)收益率、每股收益、主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、現(xiàn)金流量比、營(yíng)業(yè)收入現(xiàn)金比率,但是把這15個(gè)財(cái)務(wù)比率都作為自變量來(lái)構(gòu)建判別模型會(huì)因?yàn)檫@些比率之間可能存在相關(guān)性,提供的信息出現(xiàn)重疊,而使研究變得復(fù)雜。為了能夠克服數(shù)據(jù)相關(guān)性和重疊性,找到更加準(zhǔn)確穩(wěn)定的變量,在15個(gè)財(cái)務(wù)比率中使用因子分析方法來(lái)篩選構(gòu)建判別模型的變量。

    1.KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)(見(jiàn)表2)

    在進(jìn)行因子分析之前,要進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn),兩類檢驗(yàn)都是用于檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否適合做因子分析。KMO檢驗(yàn)用來(lái)比較觀測(cè)變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的相對(duì)大小,取值范圍是[0,1]。當(dāng)全部變量的偏相關(guān)系數(shù)的平方和遠(yuǎn)小于簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的平方和時(shí),KMO值接近于1。KMO值較小時(shí),表明觀測(cè)變量不適合做因子分析,通常認(rèn)為KMO的度量標(biāo)準(zhǔn)是0.9以上表示非常適合做因子分析,0.8以上比較適合,0.7表示適合,0.6表示不太適合,0.5以下表示不適合[4]。Bartlett球形檢驗(yàn)的原假設(shè)是原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣是單位陣,即主對(duì)角線元素為1,其他元素均為0。

    Bartlett球形檢驗(yàn)的p值為0.000,KMO統(tǒng)計(jì)量等于0.7744,檢測(cè)結(jié)果表明運(yùn)用因子分析效果一般,但是為了使本文研究較為全面,還是采用因子分析方法進(jìn)行變量的篩選。

    2.因子個(gè)數(shù)的確定

    一般來(lái)說(shuō),研究中變量的數(shù)量就是主成分的數(shù)量,本文有15個(gè)財(cái)務(wù)比率自然有15個(gè)主成分。因子分析就是把前幾個(gè)主成分作為原始因子,提供原始數(shù)據(jù)所表示的信息,對(duì)于因子選取數(shù)量的確定,本文按照特征值的大小來(lái)進(jìn)行選擇,選取特征值大于1的主成分作為初始因子。

    由表3看出,本文所選用的15個(gè)財(cái)務(wù)比率中有5個(gè)因子的特征值是大于1的,這5個(gè)因子可以解釋原始15個(gè)財(cái)務(wù)比率79.37%的方差,損失了20.63%的信息。

    3.財(cái)務(wù)比率的選取

    在因子選出以后,因子背后所代表的含義才是本文研究最關(guān)注的,進(jìn)行研究的目的就是把握因子的實(shí)際意義,而因子與多個(gè)變量相關(guān),很難對(duì)其進(jìn)行解釋,因此對(duì)因子的載荷陣進(jìn)行了旋轉(zhuǎn),這里采用方差最大旋轉(zhuǎn)。

    從表4中可以看出,旋轉(zhuǎn)后的載荷系數(shù)差異十分明顯。第一個(gè)因子在指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率、主營(yíng)收入毛利率上有較大的載荷,分別為凈資產(chǎn)收益率0.88、主營(yíng)收入毛利率0.79,說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)性,歸為一類。這類因子所包含的財(cái)務(wù)比率反映公司的盈利能力,可以把這類因子叫做盈利能力因子,其代表性變量為凈資產(chǎn)收益率。

    第二個(gè)因子在指標(biāo)流動(dòng)比率、速動(dòng)比率上有較大的載荷,分別為流動(dòng)比率0.85、速動(dòng)比率0.77,說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)性,歸為一類。這類因子所包含的財(cái)務(wù)比率反映公司的償債能力,可以把這類因子叫做償債能力因子,其代表性變量為流動(dòng)比率。

    第三個(gè)因子在指標(biāo)現(xiàn)金流量比、現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)、營(yíng)業(yè)收入現(xiàn)金比上有較大的載荷,分別為現(xiàn)金流量比0.93、現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)0.85、營(yíng)業(yè)收入現(xiàn)金比0.61,說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)性,歸為一類。這類因子所包含的財(cái)務(wù)比率反映公司的現(xiàn)金流量情況,可以把這類因子叫做現(xiàn)金流量因子,其代表性變量為現(xiàn)金流量比。

    第四個(gè)因子在指標(biāo)存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率上有較大的載荷,分別為存貨周轉(zhuǎn)率0.75、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率0.82,說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)性,歸為一類。這類因子所包含的財(cái)務(wù)比率反映公司的營(yíng)運(yùn)能力情況,可以把這類因子叫做營(yíng)運(yùn)能力因子,其代表性變量為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。

    第五個(gè)因子在指標(biāo)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)收增長(zhǎng)率上有較大的載荷,分別為凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率0.78、營(yíng)業(yè)收增長(zhǎng)率0.77,說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)性,歸為一類。這類因子所包含的財(cái)務(wù)比率反映公司的成長(zhǎng)能力情況,可以把這類因子叫做成長(zhǎng)能力因子,其代表性變量為凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率。

    通過(guò)因子分析,選出了5個(gè)變量進(jìn)行多元判別分析來(lái)構(gòu)建模型,分別是凈資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、現(xiàn)金流量比、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率。

    (二)構(gòu)建判別模型

    1.建立多元判別模型

    經(jīng)過(guò)因子分析,把原始15個(gè)財(cái)務(wù)比率濃縮到5個(gè)因子,每個(gè)因子的代表比率分別是流動(dòng)比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、現(xiàn)金流量比,把這5個(gè)指標(biāo)作為變量,分別命名為X1、X2、X3、X4、X5,以34家發(fā)行公司債券的公司為樣本進(jìn)行分析,利用多元判別分析方法進(jìn)行實(shí)證研究。對(duì)判別分析進(jìn)行有效性檢驗(yàn),原假設(shè)是不同組的平均Fisher判別函數(shù)值不存在顯著差異。從表5中可以看到,p值為0.002,在0.05的顯著性水平上拒絕原假設(shè),也就是不同組的Fisher判別函數(shù)值存在顯著差異,這就意味著判別函數(shù)是有效的。

    由此得到非標(biāo)準(zhǔn)化Fisher判別系數(shù)。非標(biāo)準(zhǔn)化的Fisher判別系數(shù)是指將實(shí)測(cè)的樣本觀測(cè)值直接帶入求出判別函數(shù)值,而不需要將觀測(cè)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,使用起來(lái)更為方便一些。

    由表6可知,F(xiàn)isher判別函數(shù)為:

    U(X)=0.0654X1+0.2106X2+2.6408X3+1.5595X4+

    0.0076X5-0.8016

    表7給出了類中心處的Fisher判別函數(shù)值,該函數(shù)值是根據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)化Fisher判別函數(shù)計(jì)算的,違約公司的分布中心是-1.369,正常公司的分布中心是1.369。這樣,只要根據(jù)Fisher判別函數(shù)計(jì)算出各觀測(cè)數(shù)據(jù)的函數(shù)值之后,再比較他們分別距各類中心的距離,就可以把它們進(jìn)行分類了。也就是說(shuō)如果運(yùn)用判別模型計(jì)算出來(lái)的判別值是大于0的,那么便可以把觀測(cè)樣本歸類為正常公司,判別值小于0,則歸類為違約公司。

    為了對(duì)模型的效果進(jìn)行檢驗(yàn),可以將樣本公司財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行回代。本文基于財(cái)務(wù)系統(tǒng)對(duì)公司債券違約進(jìn)行預(yù)測(cè),違約公司共17家,模型全部預(yù)測(cè)正確,正常公司共17家,模型對(duì)16家公司預(yù)測(cè)正確,所建模型的正確率為97.06%,基本上可以正確區(qū)分違約公司和正常公司,判別效果較為理想(見(jiàn)表8)。

    2.結(jié)果分析

    通過(guò)對(duì)樣本進(jìn)行多元判別分析得到判別模型:

    U(X)=0.0654X1+0.2106X2+2.6408X3+1.5595X4+

    0.0076X5-0.8016

    (1)流動(dòng)比率與判別值呈正相關(guān)性。流動(dòng)比率作為償債能力因子的代表,體現(xiàn)了公司對(duì)債務(wù)的支付能力,流動(dòng)比率高說(shuō)明面對(duì)短期債務(wù)的壓力而具有的在短時(shí)間內(nèi)的變現(xiàn)能力。流動(dòng)比率越低,則企業(yè)償債風(fēng)險(xiǎn)越高,很可能導(dǎo)致發(fā)債公司因無(wú)法償還債務(wù)而陷入財(cái)務(wù)危機(jī),出現(xiàn)違約的現(xiàn)象。

    (2)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與判別值呈正相關(guān)性??傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為營(yíng)運(yùn)能力因子的代表,體現(xiàn)了公司對(duì)資產(chǎn)的管理和利用效率情況,該比率更加偏重公司對(duì)于長(zhǎng)期資產(chǎn)管理情況的衡量。在判別函數(shù)中,總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高,則違約可能性越低??傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率較高說(shuō)明了公司在全部資產(chǎn)尤其是對(duì)長(zhǎng)期資產(chǎn)的利用效率很高,對(duì)于發(fā)行中長(zhǎng)期債券的公司,長(zhǎng)期債券的資本成本相對(duì)短期債券較高,對(duì)資產(chǎn)的管理和周轉(zhuǎn)能力高,則公司在還本付息時(shí)壓力就相對(duì)較小,能夠有效地預(yù)防違約可能性發(fā)生。

    (3)凈資產(chǎn)收益率與判別值呈負(fù)相關(guān)性。凈資產(chǎn)收益作為盈利能力因子的代表,體現(xiàn)了公司運(yùn)用自有資產(chǎn)獲得收益的能力。一般而言,凈資產(chǎn)收益率高代表公司的盈利能力較好,公司發(fā)展前景較好。但是凈資產(chǎn)收益率較高的公司往往受財(cái)務(wù)杠桿的影響較大,公司的凈利潤(rùn)中存在較大數(shù)量通過(guò)財(cái)務(wù)杠桿帶來(lái)的額外收益。而公司在利用財(cái)務(wù)杠桿對(duì)資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整,提高盈利的同時(shí),通常會(huì)給公司帶來(lái)更多的負(fù)債和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。較高的財(cái)務(wù)杠桿會(huì)給公司帶來(lái)收益的不確定性,雖然公司凈資產(chǎn)收益率較高,但是陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)更大,從而導(dǎo)致違約的可能性增大。

    (4)凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率與判別值呈正相關(guān)性。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率作為成長(zhǎng)能力因子的代表,體現(xiàn)了公司業(yè)績(jī)的提升,發(fā)展速度較快,有較好的發(fā)展前景。凈利潤(rùn)的增長(zhǎng)說(shuō)明公司以較快速度在發(fā)展擴(kuò)張,說(shuō)明公司在內(nèi)部管理、成本控制和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力方面都有較好的表現(xiàn)。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率較高是對(duì)發(fā)債公司債務(wù)支付能力較好的保障,公司具有很大的發(fā)展?jié)摿?,違約風(fēng)險(xiǎn)較小。

    (5)現(xiàn)金流量比與判別值呈負(fù)相關(guān)性。現(xiàn)金流量比作為變現(xiàn)因子的代表,體現(xiàn)了公司能夠?qū)嶋H進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)的現(xiàn)金和現(xiàn)金等價(jià)物的多少?,F(xiàn)金流量比是經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金凈流量與期末流動(dòng)負(fù)債的比值,該比率越高說(shuō)明公司的變現(xiàn)能力越好,對(duì)于債務(wù)的支付能力越強(qiáng),相應(yīng)的違約風(fēng)險(xiǎn)也就越小。而現(xiàn)金流量比的持續(xù)走低可能是公司可實(shí)際支付債務(wù)的資金周轉(zhuǎn)不靈的預(yù)兆,這將導(dǎo)致違約風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)。

    三、結(jié)論

    本文將財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)與公司債券違約度量相結(jié)合,運(yùn)用我國(guó)信用評(píng)級(jí)等級(jí)將AA-級(jí)以下的發(fā)債公司定義為違約公司,將信用評(píng)級(jí)為AAA級(jí)的發(fā)債公司定義為正常公司,對(duì)違約公司和正常公司的多項(xiàng)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行分析,從定量的角度對(duì)公司債券違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。對(duì)34家發(fā)行公司債券2007—2014年的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析,運(yùn)用判別分析方法,建立了公司債券違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,并通過(guò)對(duì)樣本公司反代回模型進(jìn)行檢驗(yàn),模型預(yù)測(cè)的誤判率為2.94%,正確性較高。

    通過(guò)研究本文建立了對(duì)發(fā)行公司債券信用風(fēng)險(xiǎn)的判別模型,具有很好的檢驗(yàn)效果,這對(duì)于發(fā)行公司債券的公司在違約風(fēng)險(xiǎn)防范和管理方面具有一定的參考價(jià)值。但是在使用模型時(shí)還應(yīng)該注意兩個(gè)問(wèn)題:一是觀測(cè)公司的規(guī)模應(yīng)該與本文所選樣本相近;二是觀測(cè)公司所處經(jīng)濟(jì)環(huán)境應(yīng)該與本文樣本不具有很大差別。當(dāng)差異較大時(shí),建議重新建立模型進(jìn)行研究。同時(shí),本文只是對(duì)公司債券違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的建立進(jìn)行了初步的探索,在樣本的選擇標(biāo)準(zhǔn)、違約分類方法等方面存在局限性。首先,由于我國(guó)公司債券市場(chǎng)尚處于起步階段,滿足實(shí)證分析要求的債券較少,導(dǎo)致本文進(jìn)行實(shí)證研究的樣本較少,對(duì)此可能影響研究結(jié)果的普遍適用性;其次,由于我國(guó)信用評(píng)級(jí)體系還存在諸多問(wèn)題,而本文使用中國(guó)證券市場(chǎng)的信用評(píng)級(jí)等級(jí)對(duì)樣本進(jìn)行分類,將評(píng)級(jí)較低的公司債券定義為近似違約的公司債券,評(píng)級(jí)較高的公司定義為正常公司,可能會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)果有一些偏差,還需后續(xù)研究加以充實(shí)改進(jìn)。

    【參考文獻(xiàn)】

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    [2] 陳靜.上市公司財(cái)務(wù)惡化預(yù)測(cè)的實(shí)證分析[J]. 會(huì)計(jì)研究,1999(4):31-38.

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    [4] 朱建平,殷瑞飛.SPSS在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007.

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