上市公司信用风险评估指标体系的构建

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1、上市公司信用风险评估指标体系的构建甯懿楠杨爽李云飞西华师范大学数学与信息学院针对上市公司信用风险评估指标体系的构建问题进行了研宄，首先按上市公司财务年度报表中的盈利能力、偿还能力、成长能力、营运能力四个准则层选取报表屮的所有具体指标，然后对缺失数据进行必要的补齐，在保证数据齐全的基础上，运用改进的主成分分析法进行主要信息量筛选得到客观筛选的指标，再利用熵权法替换主观性较强的专家打分法确定指标权重，充分利用数据自身的表达性，避免主观因素的影响，最终构建了上市公司信用风险评估指标体系.最后与具有代表性的主观赋权方法进行了对比分析.关键词：缺失数据;主成分分析;熵权法;

2、指标体系;佶用风险评估;甯懿楠（1992-），女，四川佰山人，西华师范大学研究生.研究方向:概率论与数理统计李云飞（1980-）,男，四川乐山人，西华师范人学教授，.研究方向：风险投资理论、数理统计基金：四川省教育厅自然科学重点项目（13ZA0016）OnConstructionofCredibilityRiskAssessmentIndicatorSystemforListedCompaniesNINGYinanYANGShuangLIYunfeiSchoolofMa^emati^sandlnforma/tion,ChinaWestNormalUniversit

3、y;Abstract：Effortsaremadetoconstructthecredibilityriskindicatorssystemforlistedcompanies.Thepaperchoosesallthespecificindicesintheannualfinancialstatementsoflistedcompaniesbasedon4categoriesofstandardlevel，namelyprofitability，solvency,developmentcapacityandmanagementability.Thenthemis

4、singdataarcrecuperated,andonthebasisoftheensuredcompletenessofdata,theprincipalinformationvariableswereselectedbytheimprovedprincipalcomponentanalysis(PCA)andthereforetheobjectiveindicesarethusobtained,andthentheweightofeachindicatorisdecidedonbyuseofentropyweightmethodratherthanexper

5、tgradingmethodwhichisblamedforitsstrongsubjectivity.Bytakingfulladvantageoftheself-expressionofdataandeliminatingtheinfluenceofsubjectivefactors,thecredibilityriskevaluationindicatorssystemiseventuallyestablishedandisthengivenacontrastiveanalysisagainstthemostrepresentativemethodofsub

6、jectiveweighting.Keyword：missingdata;principalcomponentanalysis(PCA);entropyweightmethod;indicatorsystem;credibilityriskassessment;0引言随着上市公司的飞速发展，上市公司在我国经济中的地位变得越来越重耍，它的发展为我国经济较快增长起到了重要作用，其信用风险状况更是值得我们重视.传统观点认为信用风险是指交易对象无力履约的风险m，所以，对上市公司的信用风险进行评估就是对上市公司违约的可能性大小进行衡量.为了对这个可能性大小进行衡量，首先要确

7、定具有代表性的指标，构建合理的指标体系.很多学者针对这一问题进行了相关研究，并取得了一些有意义的研究成果.早在1968年，经济学家爱德华•奥尔特曼(EdwardAltman)就通过人量实验观察提出丫一种呆账预测模型“Z-值方程”法，解决丫公司违约与否的问题；1974年，经济学家切斯尔位1(Chesser)运用Logistic回归技术提出了一个以贷款者为评估对象的可信度模型切斯尔模型，这两个模型都是基于确定的五个指标的基础上建立的.1998年，陈秀英提出一个以20个指标为指标体系的金融危机预警的检测标准;2011年，管杜鹃m建立了一个有14个指标的作为信用风险的评估

8、体系，这两