發(fā)布時間：2018-04-20 23:02

  本文選題：企業(yè)債券 + 違約風(fēng)險��； 參考：《四川師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：十八屆三中全會以來,我國強(qiáng)調(diào)發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用,大力發(fā)展市場經(jīng)濟(jì),而市場經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)就是信用經(jīng)濟(jì)。在信用經(jīng)濟(jì)下,交易者以自身的信用為基礎(chǔ),通過建立債權(quán)債務(wù)來實現(xiàn)資本轉(zhuǎn)移,因此在信用經(jīng)濟(jì)中最首要的條件就是遵守信用協(xié)議,否則就會產(chǎn)生信用風(fēng)險。債券融資作為信用經(jīng)濟(jì)下企業(yè)融資的主要方式之一,對促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、實現(xiàn)資源優(yōu)化配置具有重大作用。目前,債券融資在融資總額和占社會融資比重兩個方面均超過股票融資,然而在債券融資日益重要的同時,信用風(fēng)險不斷凸顯。自2014年我國首例企業(yè)債券違約以來,企業(yè)債券違約事件不斷爆發(fā),違約主體從民營延伸到國企,違約金額從利息違約發(fā)展到本金違約,違約債種幾乎涉及了所有的企業(yè)債券品種。因此,企業(yè)債券違約風(fēng)險成為資本市場廣泛關(guān)注的焦點。在我國,企業(yè)債券必須經(jīng)過行政認(rèn)可的信用評級機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用評級才可發(fā)行,信用等級用于揭示信用風(fēng)險,解決債權(quán)債務(wù)人之間信息不對稱等問題。但由于我國信用評級業(yè)起步晚、收費模式不合理、缺乏公信力和跟蹤評級機(jī)制不完善等問題,一些學(xué)者認(rèn)為我國信用評級無法準(zhǔn)確揭示信用風(fēng)險。因此,本文基于信用評級視角,在文獻(xiàn)研究法的基礎(chǔ)上,用實證研究法驗證信用等級是否能夠揭示信用風(fēng)險,并對我國企業(yè)債券違約風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測。研究結(jié)果表明:(1)雖然我國信用評級行業(yè)存在諸多問題,但依然能揭示企業(yè)債券信用風(fēng)險,發(fā)行主體或債項信用等級與其違約概率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,但公眾的質(zhì)疑說明:我國還需要致力發(fā)展和完善信用評級業(yè),促使其與債券市場同步快速發(fā)展。(2)從Logistic回歸模型的預(yù)測分類結(jié)果來看,Logistic回歸模型的預(yù)測精度、預(yù)測穩(wěn)健性以及對結(jié)果的可理解性都比較理想,適用于對企業(yè)債券違約風(fēng)險的。同時,出現(xiàn)投資者較為關(guān)注的第一類預(yù)測錯誤(實際發(fā)生違約,但在預(yù)測時,將其預(yù)測為正常履約企業(yè))的機(jī)率較小,滿足投資者的要求。
[Abstract]:Since the third Plenary session of the 18th CPC Central Committee, China has emphasized the decisive role of the market in the allocation of resources and vigorously developed the market economy, the essence of which is credit economy. Under the credit economy, the trader realizes the capital transfer by establishing the creditor's rights and debts on the basis of his own credit, so the most important condition in the credit economy is to abide by the credit agreement, otherwise there will be credit risk. As one of the main ways of enterprise financing in credit economy, bond financing plays an important role in promoting the economic development of our country and realizing the optimal allocation of resources. At present, bond financing exceeds stock financing in both the total amount of financing and the proportion of social financing. However, with the increasing importance of bond financing, credit risk is becoming increasingly prominent. Since the first corporate bond default in China in 2014, the enterprise bond default has been breaking out continuously. The main body of default extends from private to state-owned enterprise, and the amount of default develops from interest default to principal default. Default debt covers almost all types of corporate bonds. Therefore, corporate bond default risk has become the focus of attention in the capital market. In our country, corporate bonds can only be issued through an administratively recognized credit rating agency. The credit rating is used to reveal the credit risk and solve the problem of information asymmetry between creditors and debtors. However, due to the problems of late start of credit rating industry, unreasonable charging model, lack of credibility and imperfect tracking rating mechanism, some scholars believe that credit rating in China can not accurately reveal credit risk. Therefore, based on the perspective of credit rating and on the basis of literature research, this paper uses empirical research to verify whether credit rating can reveal credit risk, and forecasts the default risk of corporate bonds in China. The results show that although there are many problems in China's credit rating industry, it can still reveal the negative correlation between the credit risk of corporate bonds, the credit rating of the issuer or the debt item and the probability of default. However, the public doubt shows that our country still needs to develop and perfect the credit rating industry, and promote its rapid development with the bond market.) from the forecast and classification results of the Logistic regression model, we can see the prediction accuracy of the logistic regression model. The prediction robustness and the comprehensibility of the results are both ideal and suitable for the default risk of corporate bonds. At the same time, the probability of the first kind of forecasting errors which investors pay more attention to (the actual default occurs, but in the forecast, it is predicted as the normal performing enterprise) is relatively small, which meets the requirements of the investors.
【學(xué)位授予單位】：四川師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F275;F832.4

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉迎霜;;“發(fā)行方付費”模式下的信用評級法律迷局解析[J];法律科學(xué)(西北政法大學(xué)學(xué)報);2011年06期

2 唐齊鳴;黃苒;;中國上市公司違約風(fēng)險的測度與分析——跳—擴(kuò)散模型的應(yīng)用[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2010年10期

3 李曉慶;雷豐善;;信用風(fēng)險結(jié)構(gòu)化模型及其實證研究[J];經(jīng)濟(jì)問題;2010年09期

4 鄧迎春;李峰;;基于Merton模型的上市公司最優(yōu)資產(chǎn)負(fù)債率研究[J];中國集體經(jīng)濟(jì);2010年18期

5 何平;金夢;;信用評級在中國債券市場的影響力[J];金融研究;2010年04期

6 郭曉亭,蒲勇健,林略;風(fēng)險概念及其數(shù)量刻畫[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2004年02期

7 張澤京;陳曉紅;王傅強(qiáng);;基于KMV模型的我國中小上市公司信用風(fēng)險研究[J];財經(jīng)研究;2007年11期

8 唐春陽;張恒;馬若微;;KMV模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險中的應(yīng)用[J];財會研究;2006年02期

9 夏紅芳;馬俊海;;基于KMV模型的農(nóng)業(yè)上市公司信用風(fēng)險實證分析[J];農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題;2007年10期

10 蔣正權(quán);張能福;;KMV模型的修正及其應(yīng)用[J];統(tǒng)計與決策;2008年09期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 章向東;我國信用評級質(zhì)量檢驗研究[D];對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2015年

2 黃超;企業(yè)債券信用風(fēng)險有關(guān)問題研究[D];武漢大學(xué);2014年

3 吳敏;我國企業(yè)債券信用增進(jìn)研究[D];湖南大學(xué);2013年

4 劉小坤;企業(yè)債券：信用風(fēng)險與市場監(jiān)管研究[D];復(fù)旦大學(xué);2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王靜怡;中國企業(yè)債券市場發(fā)展對策研究[D];吉林大學(xué);2016年

2 徐朦;信用評級對我國債券發(fā)行市場影響研究[D];北京交通大學(xué);2015年

3 曾江波;我國企業(yè)債券監(jiān)管中的市場約束研究[D];湖南大學(xué);2014年

4 馬瑜;中國經(jīng)濟(jì)雁陣式跨越“中等收入陷阱”的問題研究[D];大連海事大學(xué);2013年

5 閆晨輝;我國ST上市公司信用風(fēng)險預(yù)警模型[D];西南財經(jīng)大學(xué);2013年

6 苗春萌;我國信用評級業(yè)收費模式研究[D];北京交通大學(xué);2012年

7 張麗偉;中國信用評級產(chǎn)業(yè)付費機(jī)制的利益沖突與政府監(jiān)管[D];東北財經(jīng)大學(xué);2011年

8 周晉;中國企業(yè)債券潛在違約風(fēng)險評估研究[D];暨南大學(xué);2010年

9 馬勇;我國公司債券市場發(fā)展研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2010年

10 劉秀鳳;企業(yè)債券違約風(fēng)險研究[D];暨南大學(xué);2008年

，

本文編號：1779813