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信用知识
戴晓凤:基于会计信息信用风险模型和市场信息信用风险模型的一致性问题研究
发布日期:2010-03-16 中国保健行业信用评价专家委员会 发布

戴晓凤:大家好。 
  这实际上源于我们对实际状况的一个分析,认为在整个我们对信用风险考察中间,大家有一个共同的认识,就是说21世纪应该是信用风险成为21世纪最大的风险。对于这个信用风险,在全球市场上的风险传播,以及在我们国家目前企业的状态,加大了对信用风险的研究。我们这篇文章最开始想要提出来一个最基本的想法是什么呢?就是我们通过观察到有一个现实的现象,就是我们有很多人在研究过程中间,基于会计信息的模型,考察金融信息状况的时候,得出的评价结果是不一致的,他在这个时间点上,说他是有信用危机的一个结果,另一种模型却发现不了。但是我们观察到这样一种现象,最开始就觉得,这中间会存在一个什么问题呢?去年我参加这个会的时候,我受这个会议有很大的启发,我就有这样的一个想法,在会议上讨论。我们好几个老师都跟我提出建议,就是这个地方很值得往下做。但是我做的一个想法就是说,就是基本的一个前提是什么?就是信用风险度量和管理的方法,这几十年我们逐渐呈现出几大类,一个是会计信息信用模型,一个是来源子市场信息的评价模型。这两类评价模型,虽然信息来源我们是有差异的,但是实际上是遵守统一对象进行评价的。就同一对象体现出的信用基础是一样的,信息是一样的,他评价出的结果是一样的。可能程度上是不一样的,结果却是一样的。 
  第二个,现实问题中间,我们说现实的问题,通过当时最典型的05年的两篇文章,他把违约距离加入到会计信用模型中间,作为市场信用研究的一个对象。他发现有可预测的效果,也得出了两者的负相关关系。他验证了正面的一个验证。可是史晓军以及三个人,他们的研究却得出一个相反的结论,通过一个Z值的信息模型,和一个市场信息模型,他们的预期违约平度和违约距离的相关关系,发现这是不显著的。那么也就是说,这个可能是财务上没有问题的情况和一个有问题的情况。拿到现实情况下,包括我们的会计事务所,他们用的会计信息和我们用的市场模型,表现出很大的不同。这个是我们当时想要研究的。 
  我们就提出一个自己想要论证的东西,就是两种信用体系下得出的特征,在情形向背的结论是怎么造成的。我开始的想法,是由于时间传导的信息不一样,也可能我们这个市场信息传递效率不太高,可能有一些信息流失。我当时的想法是想做谁在前谁在后。会计信息披露的结果可能不太好,可能他们总体上是一样的,只是时间上有先后而已。可是我们发现,在做的过程中非常非常难做,找不到这个方法,也找不到路径来研究这个信息传导作用。我们就想出了一个我们下面的办法,实际上在做的过程中,我们探讨的是两类模型,在对同一主体得到的评价结果中间,他们是否都能够得出相近的一个结论。就是在模型上应该是,在评价上应该是没有问题的,那么他可能会体现出,我们没办法体现出谁在前谁在后,但是至少我们表现出他是一致的,可能在时间上改善是不同,那么怎么描述时间问题,那么他怎么杜绝一个风险暴露的结果,我们想论证这两个结果,这就是一致性问题,对同一对象评价,能不能得出一致性的结果。我们前面说的,理论界不一致,我们想是不是技术层面上的不。 
  在国外的文献中,我们也反复去查证,我们发现对一致性的研究是非常小。我们就认为,国外的市场可能它的这个信息的有效程度可能高于我们国内的程度,所以它没表现出非常明显的差异。那么他们很多的情况下,就是考虑了这个模型效率的问题,就是谁更优于谁,这个就大量表现在这个层面上,就是效率更重要的。那么在国内也发现这个问题了,也有一些研究,特别典型的一篇,他们这些就是我要说明的,这些研究,他也是探讨出来一种不一致,也在某一个侧面来探讨了这个不一致产生的原因,但是并没有从这个根本上来比较两类模型,他是否应该一致的理论,他并没有从这个方面判别。就是他可能比较谁判断强,就是效率的问题。大量的研究,还有很多。做完这个研究,我们总结一下这个结论的差异,彼此相互矛盾的观点,他归结为两类模型,就是效率的问题,并没有从模型的本身来说,就是我们理论的前提应该是建立一致的来进行研究。我们就想探讨这个一致性的问题。 
  我们通过这个分析得出,我们把它分解来看,实际上它就是要表现两个:一个是排序,一个是选择。什么是排序?无论你是哪一个模型,信用体制所体现出来的,就是ABCD有一个排序,你是在哪个等级上面,我两类模型的排序都是一样的。可能在成绩上不一致,但是我觉得排序上一致的,你不可能说这个模型得出一个最优的3A级其他的得出其他的,这个不太可能。另外一个是选择。实际上我们分析的结果,所运用的价值在于,我要在这中间选择我的对象。我们所谈的模型的这样一个考量,就是对排序问题进行研究,我们就是进行前面这一段的排序研究。 
  我们认为一致性的问题,它的含义在于,对同一对象进行信用评价的时候,影响你评价的结果起作用的这部分,应该是信用模型存在的内容,基本的一个面也好,你的基本状态也好,是决定你结果最最主要的部分。所以一致性的问题,归结为不同信用风险评价结论这么一个排序结果问题,我们把想法梳理一下。 
  我们分两步来走。一是拿会计模型和市场信息模型,我们先对我们选择的对象进行排序,就是得出两类模型对同一研究对象信用研究对象的一个排序。第二步通过这个数据进行进一步的研究。这个是我们基本的思路。

  实际上在第一步我们做了两步的工作。基于会计信息对我国上市公司信用风险的序列评价。我们数据的来源和样本的选取,我忘打到上边了。数据的来源,实际上我们在前一步的工作中,主要是运用国外的研究成果,主要的样本做了稍微的一个修改,我们样本和参数的选择,特别是对样本的选取,我们采取的方法,我们将这个金融企业还有一些剔除以后,把所有上市公司,2000年以前上市的公司财务状态延续的一个长度,鉴于我国ST公司,连续两年财务的亏损,我们选择就是说我们没把上一年度作为考验本年度的处理事件的一个各依据,所以我们评价上一年度来作为标准。我们选择会计年度就是06年到07年ST都剔除了,这两年基本上都剔除了。这样的一个结果,我们得到了,就是说也把公司分为两类,一个是财务危机类,一个是非危机类。我们一共有财务样本32家,非财务样本120家,然后有288家作为我们的样本。我们运用的是数据库里的一些数据。 
  另外就是样本中的参数选择。我们把可以前面研究的可以拿出的财务数据拿了很多,一开始有45个数据,通过筛选留下了32个数据,通过我们所做的变量的一个整体,我们得出了最后一个10个最主要的因子。 
  第一步中间对基本的序列是对两个模型进行的。会计模型中间我们选择的是logistic模型,这个最大的好处就是不受正态分布的约束,它可能会对回归模型可信度更高。另外就是在金融类里面,这个公司里面,它的信用评价平台我觉得非常好,这个是一个流线的考察,一个是方法的考察。我们把模型做了一些处理,这个基本的模型是这样一个模型,就是logistic模型是一个求一个概率的问题。实际上我们看,我的那个模型是从这个模型里推导的。 
  这个模型会计信息是来源于财务数据,这中间我们怎么来筛选。实际上我们把选择的几十个财务数据中间,我们进行一个首先的检验,我们进行一个比较,就是财务类和非财务类进行一个比较。首先我们进行样本的一个主体检验,检验的结果分出两类出来,流动资产比例等三个符合正态分布分到这边来。通过对正态分布进行独立样本一个检验结果,只有一项符合我们前面检查的对象,就是资产对数的一个比例。那么另外几十个,因为我这个文章里面没有列出来,太长了,这个文章前后做了两三万字,因为没办法,有一个附表,我我们把这个数据编成一个编号,因为整体正态性检测没有通过,我们通过两个步骤来进行。那么这个结果实际上,我们得到了十个数据出来。那么就是包括周转率、固定周转率等等。筛选到一定程度,因为太多了,多了以后我们怎么来做?我觉得进一步组成,接近80%以上的贡献率,然后就列入我们最后的一个模型里,参数的一个范畴。这样我们得出,我们通过评价我们也得了,我们列出了有这样一个,剔除了中间几个。这是我们编的号中间,这个数字我不太记得了,就是把这个符合我们的变量加进来以后进行分析,把多数的指标转换为综合的指标,最后得出十个指标,这是一个然后通过这样一个排列,得出我们前面所说的模型。而且筛选以后,比如说我们序列评价的结果进行排序。 
  基于市场信息对我国上市公司的序列评价。我们用的是KMV模型,市场模型一个就是,实际上从两个方面考虑,一个是破产率和一个随机。特别是我国破产成本等因素影响,很难做处理的,所以我们选择的是KMV模型,是大家公认的一个简单,而且数据可拿的模型,这个是大家公认的。这个模型没有很大的改变,就是大家通常的做法,股权评价我们对交易过程中折价用它来做评价。 
  最重要的是我们在这中间有一个,因为做市场评价信息是违约评价,就有一个违约点的选择。但是我们从实际的状况中,我们有一个比较的过程中,通过ROC比较,上市公司的债务结构中,长期负债对于信用能力的影响效果不大,不存在长期债务比重越大违约的可能性差异变化越明显的现象。我觉得这个比较简单一点,但是国外的这些方法,都是长期债务影响特别大,所以他违约点的选择,我们完全依据人家的选择可能不一样。第一步,通过两个模型的选择与一个数据的实证,求出一个状况的排序,排序的结果进行我们的一个实证。我们首先想证明什么。实际上就是说,会计信息,我们是用LOGSTIC和KMV模型得到的守信概率以及违约距离的相关性分析中,应当表现出正相关关系的结论。如果在这里我们没办法,就是有一点我们没有考虑信息的传导效力问题,我们现在也想不出来办法,就是效力的问题,我们现在的水平也没办法好好考虑,希望大家帮助建议的地方。 
  我们想通过这两个方面,一个时间序列上趋势性是一样的,那也就是说,应该是一致的,就是你的大小排列这个过程中,可能你没有排在同一层级上面,但是时间的序列上表现出一致性。第二个,在截面上,可能是排序的水平不一样,可能你的级别有差异,但是你大致的等级上不能差距太远。在两个纬度上考虑一致性的问题。 
  因为我们建立了一个模型,因为它的综合模型,但是它在数量上,就是计量上很难得到。所以我们把它拆分为两个,趋势性模型,把数据代进去出来一个。那么这个结论,我们通过实证的结果,就得出这样的一个结论。这个结果显示:违约距离与守信概率在时间纬度上存在正相关关系,而在截面上不显著。所以这样的一个结果,它是在技术层面上,我觉得应该是没大的问题,更大可能的还是信息传导上,会计信息上面在传导,哪个在先哪个在后应该评价,谁是先谁是后。所以我们在信息中间,我们在利用这两个模型评价之后,我们很难辨别这个模型哪个是更加准确的。这是我们这篇文章研究的一个现实意义。 
  一致性研究之处,有待于我们信息传导的一个滞后问题,我觉得很值得研究。

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