基于Z值模型的我国新能源行业上市公司信用风险评价

随着经济的发展,在环境污染日益严重的今天,新能源行业的发展受到了越来越多的关注,国家出台一系列相关政策扶持新能源企业的发展.然而新能源企业也受到诸多风险因素的影响,其中信用风险逐渐引人关注.本文通过研究阿特曼的Z值评分模型对新能源上市公司的信用风险进行评估,并给出相关建议.     

KMV模型对我国上市公司信用风险度量的实证研究

信用风险已成为当今金融市场的重要风险。随着金融市场许多新情况和新问题的出现．建立新的适用我国信用风险管理水平的度量模型显得十分重要。本文针对我国特有的经济环境,运用并修正KMV模型,基于市场价格变动信息评价我国证券市场上绩优公司与绩差公司的信用风险．通过实证来检验模型识别上市公司信用风险的能力,结果表明该模型能较好的识别这两类公司的信用风险,最后对我国建立信用风险管理体系提出政策建议。     

基于Z评分模型对我国股份制银行和证券公司信用风险的度量

信用风险是金融机构面临的最为主要的风险之一,金融机构如何度量与预防信用风险非常重要,本文采用Z评分模型对我国股份制商业银行和证券公司的信用风险进行了度量与分析,揭示了我国股份制银行与证券公司当前的信用状况。     

基于Logistic模型的我国上市公司信用风险预警研究

以我国沪深两市A股上市公司为研究对象,选取2010年至2012年首次成为ST的81家公司和对应的81家非ST公司为研究样本,运用20个财务指标进行因子分析,并根据Logistic模型对所得因子进行回归分析,建立预测模型。研究结果表明模型具有良好的预测效果,在上市公司出现信用风险之前的预测准确率在85%以上,可以为投资者、债权人和监管机构等提供较为准确地反映上市公司信用风险状况的信息。     

对上市公司财务预警的实证研究——Z计分模型

文章以深、沪两市的20家公司为样本进行实证研究,利用Z计分模型实证研究发现该模型并不完全适用于我国上市公司,需要进一步优化。     

我国上市公司信用风险度量研究——基于KMV模型

2008年,由美国引发进而席卷全球的金融危机从某种意义上讲更像是一场信用危机。因而如何在促进经济和发展的同时,更好地处理信用风险的问题引起了世界各界人士的广泛关注。本文针对我国股上市公司的实际情况,利用修正后的KMV模型度量我国上市公司的信用风险,经过实证分析发现KMV模型能有效识别度量我国上市公司的信用风险。但是在实际应用上有一定的局限性,并提出相关对策建议。     

KMV模型的修正及在我国上市公司信用风险度量中的应用

通过对沪深两市30家ST公司和30家非ST公司的信用风险进行评估检验,结果表明,利用修正后的KMV模型能够较好地识别出非ST公司和ST公司之间信用风险的差别,比较准确地把握上市公司信用质量的变化趋势。     

Z值模型对中国酿酒业上市公司的适用性研究

本文以Altman-Z值模型为基础模型来设定Z值模型,通过我国酿酒业26家上市公司的财务数据计算得出新的Z值模型,并以此新的Z值模型为基础,对我国酿酒业上市公司自2006-2010年五年的Z值进行计算,从中得出Altman-Z值模型对我国上市公司财务预警作用的适用性。     

Z值模型对中国酿酒业上市公司的适用性研究

本文以Altman-Z值模型为基础模型来设定Z值模型,通过我国酿酒业26家上市公司的财务数据计算得出新的Z值模型,并以此新的Z值模型为基础,对我国酿酒业上市公司自2006-2010年五年的Z值进行计算,从中得出Altman-Z值模型对我国上市公司财务预警作用的适用性。     

我国农业上市公司信用风险实证研究——基于Logistic模型

本文分析了农业上市公司年度财务报表中的几个指标,并通过因子分析对所选取的12个变量进行缩减,得出四个总体指标,运用逻辑回归模型进行实际测量农业上市公司信用风险并进一步区分第一类错误和第二类错误.即将低风险公司误判为高风险公司和将高风险公司误判为低风险公司.得出的结论是,使用Logistic模型进行评估可以更好地识别低风...     

上市公司研发创新与信用风险的关系研究——基于KMV模型的实证分析

企业在重视研发创新的同时不能忽视对信用风险的管理。选择2008年至2015年中国上市公司数据,以KMV模型计算上市公司信用风险,主要利用面板随机效应模型进行研究。实证分析发现,企业研发投入强度与信用风险显著正相关,但随着研发投入强度增加到一定程度时信用风险将随之减少,二者之间存在显著"倒U形"的非线性关系;发明专利可以显著降低企业信用风险,但实用新型、外观设计的创新产出可能会增加企业信用风险。因此,企业应该更加重视和鼓励发明专利的创新、申报和授予,如此方可有效降低信用风险的同时,增加竞争力。     

修正后的KMV模型对我国上市公司信用风险度量的适用性分析

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文试图通过修正KMV模型使之更适用于我国上市公司信用风险度量。通过实证研究对其结果加以分析表明,修正后的KMV模型由于数据采集相对容易,计算操作简便,比较适合目前我国的信用风险管理水平,可用于对我国上市公司信用风险的度量,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。     

引入非财务信息的上市公司信用风险实证研究

对上市公司进行信用风险评估,应注重企业财务信息与非财务信息的结合,并合理考虑到宏观经济环境对上市公司的信用状况可能造成的系统性影响。本文选取2007年至2011年我国A股制造业上市公司96家样本数据进行实证分析,结果表明:加入企业非财务指标和宏观经济指标能够提高模型的预测精度和拟合优度,独立董事的比例和公司是否因违规被相关监管部门处理与信用风险显著相关。     

引入非财务信息的上市公司信用风险实证研究

对上市公司进行信用风险评估,应注重企业财务信息与非财务信息的结合,并合理考虑到宏观经济环境对上市公司的信用状况可能造成的系统性影响。本文选取2007年至2011年我国A股制造业上市公司96家样本数据进行实证分析,结果表明:加入企业非财务指标和宏观经济指标能够提高模型的预测精度和拟合优度,独立董事的比例和公司是否因违规被相关监管部门处理与信用风险显著相关。     

基于修正后KMV模型对于上市公司信用风险度量的实证研究

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文以2013年沪深两市20只上市公司股票作为研究样本,通过运用GARCH(1,1)等方式修正KMV信用监控模型中的主要参数,使之更适用于我国上市公司信用风险度量。实证研究结果表明,修正后的KMV模型与传统信用评估流程相比,数据采集相对容易,操作流程更为简便,且具有较强的前瞻性,比较适用于度量我国上市公司的信用风险水平,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。     

基于修正后KMV模型对于上市公司信用风险度量的实证研究

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文以2013年沪深两市20只上市公司股票作为研究样本,通过运用GARCH(1,1)等方式修正KMV信用监控模型中的主要参数,使之更适用于我国上市公司信用风险度量。实证研究结果表明,修正后的KMV模型与传统信用评估流程相比,数据采集相对容易,操作流程更为简便,且具有较强的前瞻性,比较适用于度量我国上市公司的信用风险水平,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。     

我国上市公司信用风险度量及影响因素分析

首先利用KMV模型度量了样本公司的信用风险,接着以资产规模、股权结构、成长能力、流动性、行业前景、公司经营状况作为解释变量、公司违约距离作为被解释变量,建立了多元线性回归模型。实证分析表明,资产规模、股权集中度、成长能力与信用风险正相关;国有股比重、流动性与信用风险负相关;行业前景和公司经营状况对信用风险也有显著影响。     

上市公司信用等级与Z计分模型对应关系研究

Alman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平及绝对水平基础之上的多变量模型,主要应用于信用政策、信用评审、放贷和证券化等领域。本文主要通过对Z计分模型与我国上市公司信用等级的对应关系进行研究进而得出Z值可以在一定程度上反映上市公司评级的相关结论。     

宏观经济因素对上市公司信用风险影响研究

和总产出的比例也不断提高,在当前中国的经济发展中发挥着举足轻重的作用。同时,由于上市公司都是其领域内实力比较雄厚、盈利能力比较强的企业,构成了当前银行业放款的主要对象。因此,上市公司信用自1984年中国第一只股票上市以来,经过近30年的发展,中国上市公司数量达到了2300多家家。上市公司数量激增的同时,上市公司资产总量和产出总量占国民经济总资产风险的整体构成了我国银行业所面临信用风险的主要部分,研究上市公司信用风险的影响因素对商业银行风险管理具有一定的参考价值。本文选取923家上证A股公司数据,运用KMV模型对企业信用风险进行度量,并运用面板数据模型探讨宏观经济因素对上市公司信用风险的影响。最后,基于实证的结论分析了我国实际经济运行中宏观经济因素对上市公司信用风险的作用机制及政策建议。