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基于logistic模型的企業債券違約影響因素的研究

2017-07-31 02:21:56余欣媛
時代金融 2017年18期
關鍵詞:影響因素

【摘要】采用logistic模型,根據一般公司財務分析的指標,選取常用且較為重要的財務指標如凈資產收益率、總資產報酬率等,研究部分公司的債券違約行為發生與否的影響因素,對犯第一類錯誤和第二類錯誤的原因進行一定的分析,在用logistic模型進行判斷時應小心謹慎。

【關鍵詞】債券 債券違約 影響因素 Logistic模型

一、引言

中國是市場經濟體制,債券融資顯得很重要,同時債券違約行為的出現也越加頻繁。據中國貨幣網報道,2015年11月15日至11月24日這20天內,有45家企業取消或延遲了債券發行計劃,涉及金額高達500億元,涉及債券數量多達48只,涵蓋中期票據、短融、超短融三類債券品種。債券違約行為已經成為不可忽略的影響債券市場運行的一大因素。

(一)債券違約

債券違約是指債券發行主體不能按照事先達成的債券協議履行其義務的行為。債券違約分為長期債券違約和短期債券違約。為了方便,我們把本息出現延期支付就算企業出現違約行為。

二、理論回顧

在國外Logit模型最早用來預測公司的破產及違約概率。在國內,建立模型的準確率,根據選取樣本數據的個數不同,分為兩類,一類是準確率平均達到70%左右;一類是準確率高達90.0%以上。王春峰、萬海暉選取129家樣本建立Logit模型的第一類錯誤為33.33%,第二類錯誤為25.00%[1];龐素琳選取63家上市公司建立Logit判別模型判別準確率達到99.06%[2]。

三、Logistic模型

logistic回歸為概率型非線性回歸模型,是研究分類結果(y)與影響因素(x)之間關系的一種多變量分析方法。有多個危險因素(xi)時多個變量的logistic回歸模型方程的線性表達為:

通過最大似然法可以得到參數β0,β1,…,βm的值。將參數估計代入Logistic模型中可以測出各貸款的違約概率:

在統計學中,誤判分為兩類,第一類錯誤是指將高信用風險企業誤判為低信用風險企業的錯誤。第二類錯誤稱為“納偽”,是指將低風險企業誤判為高信用風險企業的錯誤 。

四、模型的構建

(一)樣本的選取及指標的選擇

根據企業常用的財務指標以及數據來源的缺乏和數據的不全面,從財務結構、償債能力、經營能力、現金流量、盈利能力、經營效益這六個方面選取了60家企業2015年近一期的12個相關指標。具體指標有資產負債(x1)、流動資產/總資產(x2)、帶息負債比率(x3)、流動資產/負債合計(x4)、流動比率(x5),速動比率(x6)、經營活動產生凈現金流/帶息負債(x7)、經營活動產生的現金流量凈額/營業收入(x8)、總資產報酬率(x9)、銷售(營業)利潤率(x10)、總資產周轉率(x11),流動資產周轉率(x12)。

(二)模型分析

對樣本集采取向前逐步選擇法,運用RStudio軟件可以建立如下模型:

本模型結果表明,一個企業是否違約與企業的償債能力、盈利能力、經營效益有關。其選中的指標是流動比率(x5)、速動比率(x6)、銷售(營業)利潤率(x10)、總資產周轉率(x11)。指標都通過參數檢驗,模型整體檢驗都比較顯著有效。將模型(3)對測試樣本數據進行分析得到:正常公司是識別準確率為81.82%,即犯第二類錯誤僅為18.18%,該模型犯第一類錯誤較小為6.12%。犯第二類錯誤的概率大于犯第一類錯誤的概率,即將違約公司判為正常公司比例較大。筆者進一步細查60個企業中判斷違約與否的企業,發現Logistic誤判的有山水MTN1、珠中富MTN1、新中基CP001、英華MTN1、貴人鳥CP001。從中可以看出,該模型將違約企業誤判正常企業共有3個,這些企業不存在較大財政危機,雖然延遲支付但是最終還是支付了拖欠的資金,所以導致模型將其判為正常企業。

五、結論和啟示

本文基于我國上市企業數據建立的Logistic模型發現:該模型中,商業銀行在對上市企業信用風險進行評估時,犯第一類錯誤的概率平均達到6.12%左右。結合相關的文獻得到第二類錯誤的概率達到18.18%左右。對于銀行來說,第二類錯誤是可怕的,有時對銀行是致命的。所以我國在對企業或非企業進行信用評估時,運用Logistic模型是非常謹慎的,要結合新巴塞爾協議,綜合運用其他相關模型,積極推進IRB基礎數據庫和管理信息系統建設等各方面建設,建立內部信用評級,對企業信用風險進行合理評估 。

參考文獻

[1]王春峰,萬海暉.商業銀行信用風險評估及其實證研究[J].管理科學學報,1998(1):68-72.

[2]龐素琳.Logistic回歸模型在信用風險分析中的應用[J]數學的實踐與認識,2006(9):129-137.

[3]Ohlson,J.S.Financial Ratios and the Probabilitistic Prediction of Bankruptcy[J].Journalo f Accounting Re-search,1980(1):109—131.

作者簡介:余欣媛(1992-),女,漢族,云南玉溪人,西安財經學院,在讀研究生,研究方向:抽樣理論、方法與應用。

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