ST公司基于财务数据的动态分析

作     者：田军 周勇 TIAN Jun;ZHOU Yong

作者机构：中国科学院数学与系统科学研究院北京100190 上海财经大学统计与管理学院上海200433 

出 版 物：《数理统计与管理》 (Journal of Applied Statistics and Management)

年 卷 期：2014年第33卷第2期

页      面：317-328页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家杰出青年基金项目(编号:70825004) 国家自然科学基金重点资助项目(编号:10731010) 国家自然科学基金委创新研究群体科学基金项目(编号:10721101) 国家973项目子项目(编号:2007CB814902) 上海财经大学"211工程"三期重点学科建设项目 上海市重点学科建设项目(编号:B803) 

主　　题：ST公司 Cox模型 风险强度 违约预报 

摘      要：国内上市公司发生ST可以看作违约,现有的研究基本基于静态的判别分析。本文提出了基于Cox模型的动态违约预报模型,考虑了多阶段财务状态变量对违约强度的影响。选取1998年以前国内A股市场上市的公司作为样本,发现流动比率、其它应收款/总资产和资产周转率等财务指标对公司是否发生ST有显著影响,且其它应收款占比影响较大,投资者应当提高警惕。同时还发现,我国的证券市场还处于初期的不断调试完善阶段,模型存在微小的结构性变化。本文还针对训练样本外的测试样本做了预报检验,并以Logit模型作为对比,发现二者均可以进行违约预报,且基于Cox的动态模型优于传统的Logit模型。