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基于Z值模型的上市公司信用等级转移矩阵实证研究.doc
基于Z值模型的上市公司信用等级转移矩阵实证研究
.243 专辑张玲等:慕于Z僚模烈的上市公司借用等级转移瓶阵实jjE研究周转移矩阵也考虑f等级撤消效应的影响。这三类2在上m公词沟桥本对Z值判别模型进行了修改,构信用号子级转移颊阵的共同点是以历史实际信用等级造了7个指标的1值判别模拟注:变化为主在础。在此前提下,他们得出情网等级转移Z = -8.751 +ι3X+ O. 761X, + 1 矩阵线如下特点儿1)评级较好的公司绝不会出现1. 295X’1 + O. 412X时+O. 015X; + 商比例的主量约机会;(2)某…做用等级维持原级别O. 105X; -21. 164X; (2. 1 ) 的概率最大;(3)当评级分类变得越来越大时,转移式中.凡是资产净利润率,凡是每股绞酱观念慨然将变得越来越小;(4)对于一个特定的评级来流,X是LOG(固定资产总额), X; ~是空营业务收21说,评级分类越接近,变动榄率越大G尽管如此,由入增长率.X,..是留成和ul闰比率#039;X:3J是流通股市值负于时间效戚、年龄效应初等级撤消类型对借用转移L债比,X是股;中帐固值/股本市值。n矩阵的影响,再加之各信用转移炮阵所考察的{商用实证我明,筷型的fJíl测效果较理想,财务自国境预级别i平级方法不一样,从而导致了这三类信用等级测前5年的综合预测准确率分别为:96.35%、转移矩阵的竣别;Altman和Kao的研究获明各个等83.85%、78.05%、71.15%、55.6%.具有超前4年级缎排版等级的概率比两个诗级机构得到的纺果要哥的预测效果。从网l(Fig.ll和表1可以辛苦胁,样本大。问时,期限越长,这种差别越明显。比如,在1的谈判堂皇主区域比较小,其Z值在四O.5 ~ O. 7之年期的信用等级转移短阵里.B级飨持原级别不变间。说明Z值判别模级自旨较好地反映我网上市公的概攘.Altman的络巢为93.7%.穆i血的生在操为阔的资信质叠的变化,具有很强的信用风险识别能56.39岛,标准普尔的纺巢为72.8%。力。在我网,附于尚米建立贷款违约历史数据隙,也20 Std, Ul’V;,2,44 没有一王军成熟的仿用详级方法和持续公开披撑的信Mt:#039;8n罔-0.071、.164阳》用i平级制度,网此在#039;信用等级转移矩阵的研究尚属j\’on-(hslngt;s\; 空白。这些问题制约了我国信阴风除)3t;l量和动态管Di~In-~捕ZO!l(;ZOlltl 现系统的开发以及股用软件的商业化,形成了我网10 俗阴风险饼究在程度发展的瓶颈。近年米,许多学程已开始尝试从财务价债指标的动态变化来反映和测援我倒上了!J公沟财务状况的变化,从而折射其借用资质情况,例如:陈静(1999)、高士击败和张激(1999)、张玲(2000)、林乎(2001)、英世农(2001)。这些学者以上市公词为中丰本,选择多个财务价由是指标来构造不网的多元线性判别模袍,并已成功地运Fig.l Z仙刷一Scored str bution 1 year pnor to;ST; 用于ST公司与非ST公司的判另IJ和预测。其中张玲的Z{商模型,挂号~ìiE然生在淡明,具有越前四年的预褒1财务困境前5年的综合预测结果测能力。鉴于此,本文采用判别槟绥的Z债对我国财虫?因境前N年且说判定第一数铺H是第十士提铺日是判率(%) 上市公司进行信用评级,并通过观察公司评级在四(样斗在总敬)点年中的变化中与读信用等级转移虫在阵,研究在特定的1 (1 回83,。2 (2.4%) 4(4.9%) 3.65 Oj贯中非本思81) 信用环城下我国上市公司的恼用等级转移矩阵所表2(1古自样本想的,现的一些特征,为幸运阔的信用风险管王理提供了一些。12(14.8%)14 (17.3%) 16. IS 0,睡桦水也81)有兹的建议。3 (1 5建样本77, o 13(16.8%) 22(27.1%) 21. 95 。类样本自81) 2 模型方法及样本选取4 (1提样本=胁,o 21(31.8%) 21(25.9%) 28.8当。类样本主81) 2.1 Z值模型2000年,张玲夜《财务危机预警F分析判别模5 ( 1摸样本50,o 25(50??在)31 (38. 75%) 44.4 型》一文中;llHfl120 ;:夜上市公司财务数据建立[4。樊样本-80)个指标的判别模驳。2003年,她义以深沪两市164z限期的掏蔑和!检验详见论女[13 J ????????????????????????????????????????????????????????????????????????㊣竖????????娽??ィ?????????????????????????????????????摩?祥琅
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