中小板上市公司是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局的重要組成部分,它們普遍具有收入增長(zhǎng)快、盈利和創(chuàng)新能力強(qiáng)、科技含量高的特點(diǎn),但是很多中小板上市公司因規(guī)模較小,起步較晚,風(fēng)險(xiǎn)較大,仍然面臨著融資渠道少,融資成本高的難題,而良好的企業(yè)信用體系是推動(dòng)中小企業(yè)發(fā)展和融資的核心和關(guān)鍵,是商業(yè)銀行、股權(quán)公司等投資者以及股民等中小企業(yè)債權(quán)人在選擇中小企業(yè)投資時(shí)的重要依據(jù)。中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)能夠有效幫助中小企業(yè)降低融資成本、拓寬融資渠道,同時(shí)還可以為商業(yè)銀行正確選擇企業(yè)融資對(duì)象提供科學(xué)依據(jù)、有效控制金融風(fēng)險(xiǎn);同時(shí),信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)還可以促使中小企業(yè)加強(qiáng)自身信用管理,提升自身企業(yè)信用水平,更加快速有效地進(jìn)行融資。因此本文擬在前人經(jīng)驗(yàn)研究的基礎(chǔ)上,積極探索一套符合我國(guó)市場(chǎng)發(fā)展的中小板上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系,為中小企業(yè)投資者在選擇投資對(duì)象時(shí)提供一定的參考和意見(jiàn),間接有效地緩解中小企業(yè)融資難題。本文研究中小板上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),以2018年中小板上市的636家上市公司的指標(biāo)作為研究樣本,利用主成分分析方法、熵權(quán)法、貝葉斯分位數(shù)回歸方法等對(duì)中小板上市公司評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析。首先,我們根據(jù)中小板上市公司的特點(diǎn)和已有的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)和... 

【文章來(lái)源】：曲阜師范大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：46 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.2分位數(shù)與盈利能力指標(biāo)參數(shù)的折線圖

中小板上市公司貝葉斯分位數(shù)回歸方法分析24圖3.3分位數(shù)與償債能力指標(biāo)參數(shù)的折線圖償債能力中流動(dòng)比率和速動(dòng)比率都是逐漸遞增的趨勢(shì),產(chǎn)權(quán)比率和資產(chǎn)負(fù)債率都是下降的趨勢(shì)。流動(dòng)比率指的是短期流動(dòng)資產(chǎn)和長(zhǎng)期流動(dòng)負(fù)債的絕對(duì)比值,速動(dòng)比率是短期速動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值。隨著分位水平的增加,資產(chǎn)與負(fù)債比率也在增加,說(shuō)明資產(chǎn)相對(duì)負(fù)債越多,企業(yè)的信用水平也就越高；相應(yīng)的,速動(dòng)比率較高說(shuō)明企業(yè)短期償債能力比較強(qiáng),其相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)水平會(huì)較低,信用評(píng)價(jià)相對(duì)較好。產(chǎn)權(quán)比率反映的是負(fù)債與所有者權(quán)益的比值,產(chǎn)權(quán)比率越低說(shuō)明企業(yè)自有資本占總資產(chǎn)的比重越大,長(zhǎng)期償債能力越強(qiáng)。資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)債占資產(chǎn)的比率,比率越低,說(shuō)明企業(yè)相對(duì)債務(wù)問(wèn)題越少,越有利于企業(yè)的發(fā)展。圖3.4分位數(shù)與成長(zhǎng)能力指標(biāo)參數(shù)的折線圖成長(zhǎng)能力中的四個(gè)指標(biāo)除凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率呈下降趨勢(shì)外其他都是增長(zhǎng)的趨勢(shì),說(shuō)明企業(yè)的信用評(píng)價(jià)水平與企業(yè)未來(lái)的成長(zhǎng)發(fā)展能力是密切相關(guān)的,總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)總收入增長(zhǎng)率集中反映了企業(yè)本身資產(chǎn)增長(zhǎng)和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)情況對(duì)于企業(yè)發(fā)展的重要作用。企業(yè)可以通過(guò)投資項(xiàng)目來(lái)提升企業(yè)利潤(rùn)率,合理規(guī)劃好現(xiàn)有資金的用途,提高資產(chǎn)利用率。

中小板上市公司貝葉斯分位數(shù)回歸方法分析24圖3.3分位數(shù)與償債能力指標(biāo)參數(shù)的折線圖償債能力中流動(dòng)比率和速動(dòng)比率都是逐漸遞增的趨勢(shì),產(chǎn)權(quán)比率和資產(chǎn)負(fù)債率都是下降的趨勢(shì)。流動(dòng)比率指的是短期流動(dòng)資產(chǎn)和長(zhǎng)期流動(dòng)負(fù)債的絕對(duì)比值,速動(dòng)比率是短期速動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比值。隨著分位水平的增加,資產(chǎn)與負(fù)債比率也在增加,說(shuō)明資產(chǎn)相對(duì)負(fù)債越多,企業(yè)的信用水平也就越高；相應(yīng)的,速動(dòng)比率較高說(shuō)明企業(yè)短期償債能力比較強(qiáng),其相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)水平會(huì)較低,信用評(píng)價(jià)相對(duì)較好。產(chǎn)權(quán)比率反映的是負(fù)債與所有者權(quán)益的比值,產(chǎn)權(quán)比率越低說(shuō)明企業(yè)自有資本占總資產(chǎn)的比重越大,長(zhǎng)期償債能力越強(qiáng)。資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)債占資產(chǎn)的比率,比率越低,說(shuō)明企業(yè)相對(duì)債務(wù)問(wèn)題越少,越有利于企業(yè)的發(fā)展。圖3.4分位數(shù)與成長(zhǎng)能力指標(biāo)參數(shù)的折線圖成長(zhǎng)能力中的四個(gè)指標(biāo)除凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率呈下降趨勢(shì)外其他都是增長(zhǎng)的趨勢(shì),說(shuō)明企業(yè)的信用評(píng)價(jià)水平與企業(yè)未來(lái)的成長(zhǎng)發(fā)展能力是密切相關(guān)的,總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)總收入增長(zhǎng)率集中反映了企業(yè)本身資產(chǎn)增長(zhǎng)和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)情況對(duì)于企業(yè)發(fā)展的重要作用。企業(yè)可以通過(guò)投資項(xiàng)目來(lái)提升企業(yè)利潤(rùn)率,合理規(guī)劃好現(xiàn)有資金的用途,提高資產(chǎn)利用率。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融資約束異質(zhì)性對(duì)企業(yè)杠桿率的影響[J]. 舒長(zhǎng)江,洪攀,張良成.  江西社會(huì)科學(xué). 2020(01)
[2]中小上市公司違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究——基于修正的KMV模型[J]. 楊海平.  區(qū)域金融研究. 2020(01)
[3]C2B電子商務(wù)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J]. 馬德清,劉建剛.  科技視界. 2019(35)
[4]中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究[J]. 曹開(kāi)發(fā),袁越,黃健平.  內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì). 2019(16)
[5]機(jī)構(gòu)投資者對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制——來(lái)自中小創(chuàng)板上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 張強(qiáng),王明濤.  科技進(jìn)步與對(duì)策. 2019(13)
[6]我國(guó)中小企業(yè)資信評(píng)估體系的構(gòu)建及其實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 王立霞,李昊.  吉林化工學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(06)
[7]基于DEA-Cluster交叉模型的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 孫浩.  常州工學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(06)
[8]基于支持向量機(jī)的上市公司信用評(píng)價(jià)研究[J]. 張夢(mèng)男.  財(cái)會(huì)通訊. 2017(14)
[9]科技創(chuàng)新、金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)——基于貝葉斯分位數(shù)回歸的分析[J]. 謝婷婷,趙鶯.  科技管理研究. 2017(05)
[10]我國(guó)中小企業(yè)R&D投資與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)——基于分位數(shù)回歸方法[J]. 黃曼行,任家華,嚴(yán)娛.  科技管理研究. 2014(14)

碩士論文
[1]我國(guó)房地產(chǎn)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[D]. 賈洛.北京交通大學(xué) 2019
[2]基于支持向量機(jī)的互聯(lián)網(wǎng)上市公司信用評(píng)價(jià)研究[D]. 田時(shí).北京交通大學(xué) 2019
[3]基于熵權(quán)法的創(chuàng)業(yè)板上市公司信用評(píng)價(jià)體系研究[D]. 楊瑞.西安理工大學(xué) 2018
[4]我國(guó)上市銀行杠桿率監(jiān)管問(wèn)題研究[D]. 黃敬仁.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 2018
[5]我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[D]. 甯懿楠.西華師范大學(xué) 2018
[6]貝葉斯分位數(shù)回歸及其應(yīng)用[D]. 霍翠偉.大連理工大學(xué) 2018
[7]基于分位數(shù)回歸的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 史貝貝.青島大學(xué) 2017
[8]基于結(jié)構(gòu)方程模型的供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D]. 王旋.浙江理工大學(xué) 2017
[9]基于貝葉斯分位數(shù)回歸的中國(guó)城鎮(zhèn)居民性別收入差異研究[D]. 陳愛(ài).南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 2016
[10]基于MCMC算法的貝葉斯分位數(shù)回歸方法的實(shí)證應(yīng)用[D]. 肖北芳.湖南師范大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3366231