基于fisher判別分析的企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型

《基于fisher判別分析的企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。

1、基于Fisher判別分析的企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型【摘要】本文以100家上市公司綜合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，采用主成分分析和Fisher判別分析方法，建立模型，對(duì)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，為債權(quán)人、投資者和交易方提供決策依據(jù)?！娟P(guān)鍵詞】企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型主成分分析Fisher判別分析一、引言隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)制度的日益完善和金融市場(chǎng)的逐步健全，信用逐漸成為經(jīng)濟(jì)關(guān)系中重要基礎(chǔ)，信用風(fēng)險(xiǎn)成為考察經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體（企業(yè)）的一個(gè)主要因素。信用風(fēng)險(xiǎn)是指借款人、證券發(fā)行人或交易方由于各種原因不愿或無(wú)能力履行商業(yè)合同而違約，致使債權(quán)人、投資者或交易方遭受損失的可能性[1]。對(duì)于

2、上市公司而言，這種違約表現(xiàn)為拖欠賬款、不還債以及圈錢(qián)等失信行為。對(duì)這種可能性的度量顯得十分重要。《新巴塞爾資本協(xié)議》推薦使用內(nèi)部評(píng)級(jí)法。它包括只需計(jì)算違約率的基礎(chǔ)內(nèi)部評(píng)級(jí)法和計(jì)算違約率、違約損失率、違約暴露和期限四個(gè)參數(shù)的高級(jí)內(nèi)部評(píng)級(jí)法。因后者參數(shù)計(jì)算困難，多采用前者。近幾十年來(lái)，國(guó)內(nèi)外以計(jì)算違約率對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)和度量的方法和模型迅速發(fā)展。信用評(píng)價(jià)主要基于財(cái)務(wù)指標(biāo)特征計(jì)算違約風(fēng)險(xiǎn)以及等級(jí)劃分。評(píng)價(jià)的方法和模型有經(jīng)濟(jì)計(jì)量技術(shù)(判別分析、回歸分析、分類(lèi)選擇模型等)、人工智能模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、分類(lèi)樹(shù)等）、最優(yōu)化模型、經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)家的系統(tǒng)方法（5C

3、法等）和模糊系統(tǒng)方法等。由于指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)搜集存在著困難，多種方法理論上可行，實(shí)踐上不易實(shí)現(xiàn)。以綜合財(cái)務(wù)指標(biāo)為解釋變量，運(yùn)用計(jì)量統(tǒng)計(jì)方法建立模型。分析信用在金融和學(xué)術(shù)界成為主流，且評(píng)價(jià)效果顯著。比如在我國(guó)，張后啟等（2002），楊朝軍等（2002），應(yīng)用Logistic模型研究上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)，得出有效結(jié)論；李秉祥（2004）基于主成分分析分析企業(yè)信用狀況，得出一些結(jié)論并提出問(wèn)題。對(duì)于我國(guó)一千多家上市公司，由于公司治理機(jī)制缺陷，自身利益最大化利益驅(qū)使和多部分有國(guó)企改制而來(lái)等原因，信用風(fēng)險(xiǎn)程度較大。若能夠采用一個(gè)較簡(jiǎn)單的模型對(duì)其信用評(píng)價(jià)，對(duì)債

4、權(quán)人選擇貸款對(duì)象，投資者投資和交易方的選取，均有較大幫助。本文利用上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)的主成分分析和Fisher判別分析，建立多元指標(biāo)信用評(píng)價(jià)模型，對(duì)選取的100家上市企業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)，為決策者提供一定依據(jù)。二、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)搜集企業(yè)信用評(píng)價(jià)及違約風(fēng)險(xiǎn)大小與企業(yè)財(cái)務(wù)狀況密切相關(guān)的，當(dāng)一個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)處于困境時(shí)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、運(yùn)作和盈利均處于不利狀態(tài)。從而導(dǎo)致企業(yè)信用危機(jī)，就會(huì)拖欠賬款，資不抵債等行為，更加劇了財(cái)務(wù)困境。反之，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況良好，資本運(yùn)營(yíng)、現(xiàn)金流量管理也較好，企業(yè)就守信、及時(shí)還款且有能力還款。企業(yè)信用評(píng)價(jià)基于企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，在建立信

5、用評(píng)價(jià)模型時(shí)，就選擇綜合財(cái)務(wù)指標(biāo)。在選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)時(shí)，首先遵循全面性和綜合性原則，可以從不同方位、層次體現(xiàn)信用狀況，綜合考慮會(huì)計(jì)的三大報(bào)表，從中提取數(shù)據(jù)，各報(bào)表的數(shù)據(jù)互相結(jié)合、對(duì)比，注重現(xiàn)金流量表這個(gè)動(dòng)態(tài)變量的作用，充分表達(dá)企業(yè)的償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力等。比如，選取應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率這個(gè)指標(biāo)，其較好的反映了企業(yè)還款意愿，該周轉(zhuǎn)率越高，周轉(zhuǎn)天數(shù)越少，表明還款意愿強(qiáng)烈，此外該指標(biāo)同應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率存在高度相關(guān)性（主要因三角債所致）[2]，反映了營(yíng)運(yùn)能力的大小，變現(xiàn)速度和收賬效率。再如流動(dòng)負(fù)債經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量比，即動(dòng)態(tài)地體現(xiàn)了企業(yè)的短期償債能力，又表達(dá)

6、其營(yíng)運(yùn)能力的大小。還要遵守可比性和數(shù)據(jù)的易于獲取性原則，選擇同行業(yè)中數(shù)據(jù)，反映其內(nèi)在規(guī)律性。據(jù)我國(guó)現(xiàn)行企業(yè)會(huì)計(jì)核算制度，且上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)比較容易獲取。此外，考慮選取的指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)要求存在正相關(guān)性。綜上所述，選取如下（見(jiàn)表一）財(cái)務(wù)指標(biāo)：表一：選取的指標(biāo)反映能力財(cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算公式償債能力X1:流動(dòng)比率流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債X2:流動(dòng)負(fù)債經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流比經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量/流動(dòng)負(fù)債X3:股東權(quán)益比率股東權(quán)益/總資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力X4:總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額/平均總資產(chǎn)X5:存貨周轉(zhuǎn)率主營(yíng)業(yè)務(wù)成本/存貨平均余額X6:應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率(主營(yíng)業(yè)務(wù)成本+期

7、末存貨-期初存貨)/平均應(yīng)付賬款X7:每股營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量/年末普通股股數(shù)盈利能力X8:凈資產(chǎn)收益率利潤(rùn)總額/平均股東權(quán)益X9:每股收益利潤(rùn)總額/年末普通股股數(shù)X10:主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率凈利潤(rùn)/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額以2004年上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為分析對(duì)象，選取兩組樣本。一組為正常上市公司（財(cái)務(wù)狀況優(yōu)秀），選取被證券之星網(wǎng)站排名在材料行業(yè)前30名和機(jī)械制造行業(yè)前20名的公司，共計(jì)50家；另一組為非正常公司（財(cái)務(wù)狀況較差），因財(cái)務(wù)異常而被特別處理（ST）的公司，選取材料和機(jī)械制造行業(yè)被特別處理的公司和注冊(cè)會(huì)計(jì)師給以“拒絕表示意見(jiàn)”的審計(jì)報(bào)告

8、的公司共計(jì)50家。設(shè)y為因變量，財(cái)務(wù)狀況良好的上市公司記y=1，財(cái)務(wù)狀況較差的（即ST公司）記y=0。三、數(shù)據(jù)處理與模型分析選取的原始數(shù)據(jù)為其中:為消除量綱的影響,