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我国上市公司短期信用风险度量的实证研究的综述报告 随着我国证券市场的不断发展和完善,上市公司的短期信用风险成为投资者关注的重点之一。短期信用风险是指企业在短期内无法按时偿还应付的债务和负债,包括应付账款、短期借款、应付票据等等。而追踪和度量上市公司的短期信用风险是资本市场中的一个重要内容。 本文将对我国上市公司短期信用风险度量的实证研究进行综述,主要从以下三个方面进行概述:研究现状、主要研究方法及结论。 一、研究现状 当前,国内外学者针对上市公司的短期信用风险度量正在积极开展研究。国际上,有很多权威金融机构都为评估公司的信用风险提供了各种度量方法,如标准普尔、穆迪、惠誉等。国内,也有不少学者和研究机构投入到这一研究领域中。 以学术期刊为例,目前发表在国内外权威期刊上的关于上市公司短期信用风险度量的文章数量不断增加,其中采用的方法也不尽相同。国内外研究者主要采用的方法包括财务比率分析法、多元判别分析法、灰色关联分析法、人工神经网络法等。在不同的方法中,短期偿债能力比较普遍被作为度量上市公司短期信用风险程度的主要指标。 二、主要研究方法 1.财务比率分析法 财务比率分析法是最为常见和经典的金融分析方法之一。研究者通过分析和计算企业的财务比率,来测量公司短期信用风险的程度。财务比率分析法以资产负债表和利润表为基础,将企业的各项财务数据进行横向和纵向的比较和分析。 2.多元判别分析法 多元判别分析法是一种广泛使用的分类技术,它是一种监督学习方法。多元判别分析法通过建立统计模型,将被测定的企业划分为不同的信用等级,从而度量不同信用等级的上市公司短期信用风险。 3.灰色关联分析法 灰色关联分析法是一种基于灰色系统理论的方法,它可以用来对多个变量之间的联系进行分析和度量。灰色关联分析法将各个指标进行关联系数计算,得出灰色关联度,从而判断公司的短期信用风险程度。 4.人工神经网络法 人工神经网络法是一种基于生物神经网络的模型,它是一种强大的预测和判断工具。在研究上市公司的短期信用风险度量中,人工神经网络法可以将一系列相关的财务变量作为输入变量,输出公司的短期信用风险等级。 三、结论 目前,国内外在上市公司短期信用风险度量方面已经做出了许多研究,研究方法也愈加多样化,从简单的财务比率分析到更加复杂的人工神经网络法等。但是,这些方法也存在局限性和不足,比如财务比率分析法过于侧重于单个指标,不能全面地评估短期信用风险;多元判别分析法对数据的要求比较高,有可能会相对复杂和不容易解释。因此,探究更为有效的研究方法和模型,以科学、全面地评估上市公司的短期信用风险,仍然是未来研究领域中的重要方向之一。