- 1 - 基于修正 型的我國(guó)上市公司 信用風(fēng)險(xiǎn)度量 廣東商學(xué)院 目錄 摘要 1 一、引言 1 二、模型的假設(shè) 2 三、 2 （一）指標(biāo)選擇 2 （二） 樣本選擇及數(shù)據(jù)獲取 3 （三）模型的建立 4 四 、修正 7 五、修正 11 六、結(jié)論 11 參考文獻(xiàn) 錄 1 - 摘要 信用風(fēng)險(xiǎn)度量與評(píng)估是金融市 場(chǎng)的一大難題，其準(zhǔn)確度量與管理已成為商業(yè)銀行的重要工作目標(biāo)之一。在研究和實(shí)際應(yīng)用中，通常采用預(yù)期違約概率作為衡量信用風(fēng)險(xiǎn)大小的指標(biāo)。 本文針對(duì)中 國(guó)信用數(shù)據(jù)庫(kù)缺乏，用 理論違約概率計(jì)算方法存在極大誤差的不足，將 用 找違約概率與違約距離的映射關(guān)系，建立 了 修正 與 結(jié)果表明， 修正 比 正 更直觀地反映上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)； 修正后 對(duì)我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。 關(guān)鍵詞： 信用風(fēng)險(xiǎn) 一 、引言 目前，世界上有許多度量信用風(fēng)險(xiǎn)的模型，主要分為傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型和現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。這些模型都各有優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也存在諸多不足。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型主要有： 6值違約預(yù)測(cè)模型。現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型則以 商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中有廣泛應(yīng)用， 該模型認(rèn)為企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)主要決定于企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值、波動(dòng)率以及負(fù)債賬面價(jià)值。模型 引用默頓模型定義的違約距離，如果違約距離小于 0，表明公司破產(chǎn)，產(chǎn)生違約債務(wù)，根據(jù)預(yù)期違約率與違約距離的關(guān)系，求出預(yù)期違約 率，以此來(lái)評(píng)判信用風(fēng)險(xiǎn)。但是， 我國(guó)并沒(méi)有建立成熟的違約數(shù)據(jù)庫(kù)，所以，在我國(guó)應(yīng)用 能算出違約距離，還不能求出預(yù)期違約率。 雖然理論預(yù)期違約概率公式能算出違約概率，但是誤差較大。 當(dāng)違約率接近1或 0時(shí)，模型會(huì)出現(xiàn)低估的現(xiàn)象，在違約率接近 型會(huì)出現(xiàn)高估的現(xiàn)象，這在實(shí)際應(yīng)用中是不能允許的。綜上，在我國(guó)， 雖然 應(yīng)用時(shí)卻出現(xiàn)許多問(wèn)題， 單獨(dú)使用 為了找到適合中國(guó)實(shí)際情況的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型，國(guó)內(nèi)學(xué)者做了不懈努力，一些學(xué)者開(kāi)始嘗試對(duì) 型加以修正以適應(yīng)我國(guó)的實(shí)際情況 。盧宇榮， 諶紫娟在文獻(xiàn) 1中，通過(guò)修正 以 2004 年1 月 2008 年 12 月 5 年 4 家 司和 4 家非 司為研究樣本，研究修正后的 型在中國(guó)股票市場(chǎng)中評(píng)價(jià)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的能力 。 韓艷艷 ， 王波在文獻(xiàn) 2中，以財(cái)務(wù)指標(biāo)為基礎(chǔ)建立 將通過(guò) 2 - 約距離作為一個(gè)因素引入到 兩個(gè)模型結(jié)合起來(lái)對(duì)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià) 。 唐 亮 ， 張北陽(yáng) ， 陳守東 在文獻(xiàn) 3中，建立基于面板數(shù)據(jù)的然許多學(xué)者都建立了自已模型，但不能對(duì)模型作出合理、科學(xué)的解釋，實(shí)際上，預(yù)期違約率與違約距離的關(guān)系還有待進(jìn)一步研究。如何求出預(yù)期違約率與違約距離的關(guān)系式呢？ 本文的目的是對(duì) 出預(yù)期違約率與違約距離的函數(shù)關(guān)系，對(duì)我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。具體思路：以上市公司的 15個(gè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，抽取 47家上市公司為樣本，建立預(yù)期違約率對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)變量關(guān)系的 利用 過(guò)對(duì) 立違約率與違約距離的關(guān)系模型，即修正 據(jù)修正 二、 模型的假設(shè) （ 1）假設(shè)上市公司公布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)真實(shí)可靠； （ 2）假設(shè)當(dāng)上市公司資產(chǎn)價(jià)值低于債務(wù)價(jià)值時(shí)會(huì)違約； （ 3）假定上市公司股價(jià)服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布； （ 4）違約點(diǎn)的選擇較具主觀性，可根據(jù)實(shí)際情況作靈活選擇 ，本文假設(shè)： 違約點(diǎn) =短期負(fù)債 +50%*長(zhǎng)期負(fù)債。 三、 標(biāo)選擇 信用風(fēng)險(xiǎn)是指由于特定交易對(duì)手的信用質(zhì)量變化（含違約）而導(dǎo)致的資產(chǎn)組合價(jià)值變化的風(fēng)險(xiǎn)。引起公司信用質(zhì)量變化的因素主要有：財(cái)務(wù)因素、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素等。本文主要研究非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，因此，僅研究財(cái)務(wù)因素對(duì)預(yù)期違約率的影響。在財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇問(wèn)題上，國(guó)內(nèi)學(xué)者作了不少研究， 管七海在文獻(xiàn) 4中 ,運(yùn)用歷史經(jīng)驗(yàn)法和全國(guó)范圍內(nèi)信用評(píng)估專家的大型問(wèn)卷調(diào)查和層次分析法相結(jié)合的方法 ， 結(jié)合中國(guó)轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)下企業(yè)信用評(píng)估的實(shí)際 ， 綜合比較分析和借鑒國(guó)內(nèi)外著名的商 業(yè)銀行 、 評(píng)級(jí)公司等評(píng)級(jí)體系中充分反映企業(yè)信用的財(cái)務(wù)指標(biāo) ； 財(cái)政部對(duì)國(guó)有企業(yè)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系 ， 再融入貸款五級(jí)分類原理中對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)因素的分析 ； 同時(shí)考慮到我國(guó)轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)時(shí)期企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表造假問(wèn)題 ， 定量指標(biāo)將加重現(xiàn)金流量指標(biāo)分析 ， 最后選出了影響企業(yè)違約率的初步定量指標(biāo) 36個(gè)， 其中償債能力指標(biāo) 17個(gè) ， 財(cái)務(wù)效益指標(biāo) 8個(gè) ， 資金營(yíng)運(yùn)指標(biāo) 6個(gè)，發(fā)展能力與潛力 5個(gè)，并借助與中國(guó)人民銀行合作的國(guó)家十五攻關(guān)項(xiàng)目而進(jìn)行的 “ 企業(yè)信用等級(jí)評(píng)估指標(biāo)重要度的問(wèn)卷調(diào)查 ”來(lái)對(duì)指標(biāo)進(jìn)一步篩選，并賦予相應(yīng)的權(quán)重。 調(diào)查抽樣的專家單位分布基本和實(shí)際分布符合 ， 可以代表信用評(píng)估領(lǐng)域的專家經(jīng)驗(yàn) ， 保證了調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果的權(quán)威性 、 客觀性 、 真實(shí)性和代表性。 3 - 的權(quán)重，本文選擇其中權(quán)重前 15名的指標(biāo)，作適當(dāng)修正，建立指標(biāo)體系，涉及長(zhǎng)期償命能力、短期償債能力、財(cái)務(wù)效益狀況、資金營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力和潛力五個(gè)方面。如表一 表一 評(píng)價(jià)信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系 長(zhǎng)期償債能力 資產(chǎn)負(fù)債率 (%) 負(fù)債總額 /有形凈資產(chǎn)比率 利息保障倍數(shù) 短期償債能力 流動(dòng)比率 速動(dòng)比率 財(cái)務(wù)效益狀況 凈資產(chǎn)收益率 (%) 主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率 (%) 總資產(chǎn)報(bào)酬率 (%) 凈利潤(rùn)率 (%) 經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈 現(xiàn)金流量 /凈利潤(rùn) 資金營(yíng)運(yùn)能力 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 (%) 存貨周轉(zhuǎn)率 (%) 應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率 (%) 發(fā)展能力與潛力 二年銷售平均增長(zhǎng)率 (%) 二年利潤(rùn)平均增長(zhǎng)率 (%) 本選擇及數(shù)據(jù)獲取 本文選擇 41家上市公司作樣本，其中非 0家， 是明顯的績(jī)優(yōu)股； 7家 ，采取隨機(jī)抽取的方式 。由于 違約公司的 數(shù)據(jù)難以獲得， 這給研究帶來(lái)困難，但是， 此默認(rèn)非 在建立 設(shè)它不違約，用 1表示； 在建立 設(shè)它違約，用 0表示 。通過(guò)中信建投行情軟件， 4 - 得到 47家上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)見(jiàn)附錄 1（已作正向化處理）。 即： 1 如果不違約 L= 0 如果違約 型的建立 對(duì)于指標(biāo)較多的情形，可考慮用因子分析來(lái)降 維，但只有變量間高度線性相關(guān)時(shí)，因子分析才適用，因此要先分析 15指標(biāo)間的相關(guān)程度，通過(guò) 得相關(guān)系數(shù)矩陣如表二 (部分 )： 表二 變量相關(guān)陣表（部分） 變量 x1 x2 x4 x5 x6 x7 x8 x9 表二可知，變量間相關(guān)系數(shù)最大值為 且更多 的分布 在區(qū)間（ 上 ，線 性相關(guān)程度不高，不適合使用因子分析降維，因此，直接使用 15個(gè)指標(biāo)建立 型。 可區(qū)分因變量的二種狀態(tài)。上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估涉及兩個(gè)值：違約與不違約。一般認(rèn)為非 且我國(guó)沒(méi)有公司違約方面的數(shù)據(jù)庫(kù)，為了簡(jiǎn)化問(wèn)題研究，認(rèn)為非 1表示， 0表示。 10)(11 （ 1） 約概率，取值范圍為 0,1，而 了解決因變量有界，而自變量無(wú)界的矛盾，將（ 1）式作變換，變換后模型為： ni ii lo g ( 對(duì) 15項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作 用 錄二：程序 ）得出回歸方程結(jié)果如圖 1： L=923型擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量 的值為 5 - 的， 但從運(yùn)行 結(jié)果看出， 回歸參數(shù)估計(jì)值對(duì)應(yīng) 有通過(guò)檢驗(yàn)，而且 變量 與實(shí)際不符， 很可能是變量間的多重共線性造成的。 進(jìn)一步發(fā)現(xiàn) 變量 9的方差膨脹因子 04、 101，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò) 10，而且在變量 的方差比率為 遠(yuǎn)超過(guò) 50%，說(shuō)明變量 9存在高度共線性。通過(guò) 逐步回歸法來(lái)進(jìn)行多重共線性補(bǔ)救，結(jié)果保留了 果加入其它變量，會(huì)使模型參數(shù)變得不顯著。逐步回歸結(jié)果如表三 表三 逐步回歸結(jié)果 值 R 、作 到最終回歸結(jié)果 ： )1 =變量系 數(shù)都為負(fù)，說(shuō)明凈資產(chǎn)收益率、凈利潤(rùn)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量 /凈利 潤(rùn)、二年銷售平均增長(zhǎng)率、二年利潤(rùn)平均增長(zhǎng)率的增大會(huì)使違約概率降低，這符合經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯，符合實(shí)際 。從運(yùn)行結(jié)果可看出，模型擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量 的值為 明模型的擬合效果是較理想的，一致性比率達(dá)到了 而不一致性比率只有 另外， D=說(shuō)明所擬合的回歸模型有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。 把不違約用 1表示，違約用 0表示，模型對(duì) 47家上市公司違約情況的預(yù)測(cè)結(jié)果如表四。 表四 樣本公司違約情況的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際對(duì)比 非 司名稱 股票代碼 預(yù)測(cè)不違約概率 不違約 萬(wàn)科 000002 南玻 A 000012 深振業(yè) A 000006 中集集團(tuán) 000039 白云山 A 000522 中國(guó)石化 600028 太原重工 600169 上海汽 車(chē) 600104 1 1 美的電器 000527 6 - 農(nóng)產(chǎn)品 000061 柳工 000528 武鋼股份 600005 包鋼稀土 600111 1 1 中國(guó)鋁業(yè) 601600 紫金礦業(yè) 601899 中國(guó)中治 601618 深圳燃?xì)?601139 長(zhǎng)江電力 600900 寶新能源 000690 中信國(guó)安 000839 陽(yáng)光股份 000608 陽(yáng)光城 000671 深華發(fā) 000020 深天鍵 000090 深天馬 000050 白云機(jī)場(chǎng) 600004 寶鋼股份 600019 中國(guó) 聯(lián)通 600050 黃山旅游 600054 1 1 金發(fā)科技 600143 1 1 司名稱 股票代碼 預(yù)測(cè)違約概率 違約 彩 600207 *頓 600209 *嶺 600217 *材 600299 成 600381 *控 000607 通 000415 *達(dá) 000676 *轉(zhuǎn) 000697 *一 000908 *化 600179 *日 600203 *九 600228 1 0 魚(yú) 600275 *工 600335 *媒 000504 *軸 000595 從表四可以看出，對(duì)于 30家非 有 2家的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際不符，分別是武鋼股份和中信國(guó)安，誤判率為 對(duì)于 17家 只有 2家公司出現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際不符的現(xiàn)象，分別為 判率為 總的誤判率為 正確判斷率為 說(shuō)明所擬合 的 力強(qiáng)，能很好地分辨 可以預(yù)測(cè)公司的違約率。 7 - 四、修正 求解 公司的資產(chǎn)價(jià)值低于一定 水平時(shí)，公司就會(huì)對(duì)債權(quán)人和股東違約。在模型中，用預(yù)期違約率來(lái)衡量信用水平。其計(jì)算步驟如下： 1、 計(jì)算資產(chǎn)價(jià)值 V。 )()(21 （ 1） 公司股票波動(dòng)率和資產(chǎn)波動(dòng)率之間關(guān)系如下： N ( 1 （ 2） 其中， )21 , （ 3） 12（ 4） 式中： 企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值； N(D)為標(biāo)準(zhǔn)累積正態(tài)分布函數(shù)； V 為企業(yè)資 產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率； E 為企業(yè)股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值波動(dòng)率。 2、計(jì)算違約距離。 違約距離是指以公司資產(chǎn)價(jià)值在風(fēng)險(xiǎn)期限內(nèi)由當(dāng)前水平降至違約點(diǎn)的相對(duì)距離，用 （ 5） 其中， 違約觸發(fā)點(diǎn)。 （ 6） 其中， 3、計(jì)算預(yù)期違約率 算 是理論算法，即： )( T 但利用理論公式計(jì)算得到的預(yù)期違約概率 8 - 現(xiàn)實(shí)不符。另一種是經(jīng)驗(yàn)算法，即選取一定時(shí)期，得到違約距離和預(yù)期違約率兩者之間的關(guān)系，即 遠(yuǎn)的所有企業(yè)數(shù)量有年初資本價(jià)值離違約點(diǎn) 約的數(shù)量遠(yuǎn)的企業(yè)中一年出現(xiàn)違年初資產(chǎn)價(jià)值離違約點(diǎn)經(jīng)驗(yàn) F 但預(yù)期違約率的計(jì)算是基于一個(gè)包括有違約公司樣本的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，在世界范圍內(nèi)， 方法行得通，但在中國(guó)就不行，因 為中國(guó)還沒(méi)有一個(gè)大的違約數(shù)據(jù)庫(kù)。因此，本文對(duì) 求出違約距離后，將違約距離與 在計(jì)算上市公司股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值時(shí)， 本文 使用其在 2011年 3月 31公布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，這樣更能反映公司現(xiàn)階段的狀況。股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值的計(jì)算公式為： 股均價(jià)天最新股流通股均價(jià)天最新股流通每股凈資產(chǎn)限售股股均價(jià)天最新股流通60* E 時(shí)，取距 2011年 5月 21日最近 22周的每周收盤(pán)價(jià)。假設(shè)股票價(jià)格服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，則股票周收益 率為： )/1（ 7） 周收益標(biāo)準(zhǔn)差為： ni iw 11 （ 8） 年收益標(biāo)準(zhǔn)差為： 250*52(9) 其中，天。票的交易天數(shù)為的均值。假設(shè)一年中股為，為股票每周的相對(duì)價(jià)格 2 5 0-1 股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值波動(dòng)率 E =年收益標(biāo)準(zhǔn)差 y 。從中信建投行情軟件，收集了上市公司的流通 通 售股、流通 60天最新 60天最新股凈資產(chǎn)和 60天 后根據(jù)（ 7）（ 8）（ 9） ,以及 股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值計(jì)算公式，可求出公司的股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值 E ；根據(jù)（ 6）可算出各公司的違約點(diǎn) 果見(jiàn)附錄四（表五）。 將已求出的股權(quán) 市場(chǎng)價(jià)值 E 代入（ 1）（ 2）（ 3）（ 4） ,即可求出公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值及資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值波動(dòng)率。假設(shè)債務(wù)平均償還期限 1T ,取無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率為一年期整存整取定期存款利率， 從中國(guó)銀行網(wǎng)站查得 %25.3r 。 9 - 利用 體求解方法見(jiàn)附錄三），求得樣本公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)率，并根據(jù)式（ 5）求得違約距離。結(jié)果如表六。 表六 企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值、波動(dòng)率及違約距離 股票代碼 企業(yè)資產(chǎn) 市場(chǎng)價(jià)值（萬(wàn)元） 資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)率 違約距離 00002 000012 000006 000039 000522 600028 600169 600104 000527 000061 000528 600005 600111 601600 601899 601618 601139 600900 000690 000839 600207 600209 600217 600299 600381 000607 000415 000676 000697 000908 000608 000671 000020 000090 000050 600004 600019 600050 600054 600143 600179 600203 10 - 600228 600275 600335 000504 000595 違約距離越大，表示公司當(dāng)前資產(chǎn)價(jià)值高出違約點(diǎn)越多，即信用風(fēng)險(xiǎn)越小。從表六可求得，非 非明非 實(shí)際情況相吻合，因此， 用 靠的。結(jié)合上文 尋違約概率與違約距離的關(guān)系 ，使得 利用 出違約概率對(duì)違約距離的關(guān)系模型，結(jié)果如表七、表八。 表七 參數(shù)估計(jì)值 5% c a b 777 八 估計(jì)參數(shù)的漸進(jìn)相關(guān)矩陣 c a b c a b 八中出現(xiàn)非常大的正值與負(fù)值，這是因?yàn)橛^測(cè)量的數(shù)量不足，但不說(shuō)明模型不適合。根據(jù)表七，可得出回歸方程： F *3（ 10） 其中， 由得出的回歸方程（式 10），可以算出 47家樣本公司的違約概率，下面給出修正 果的比較 ，如表九。 表九 非 類型 平均違約距離 平均違約概率 信用風(fēng)險(xiǎn)情況 非 低 高 從表九的比較結(jié)果看， 非 11 - 較??； 應(yīng)平均違約概率較大； 修正 兩類上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果與實(shí)際情況是相符合的。 原始 因是我國(guó)尚未建立上市公司的信用違約數(shù)據(jù)庫(kù)，因此 根據(jù) 預(yù)期違約概率公式 無(wú)法求出違約概率，只能求出違約距離。雖然違約距離的大小能在一定程度反映上市公司的信用狀況，但是不 能說(shuō)明違約概率的大小，也就不能直觀地說(shuō)明上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)大小 。 通過(guò) 式（ 10）修正原始 能計(jì)算出上市公司的預(yù)期違約概率，更直觀地反映上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn) 狀況 ， 因此， 修正后 更具實(shí)用價(jià)值 。 五、 修正 比較 1、用 要用到的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)有： 凈資產(chǎn) 收益率、凈利潤(rùn)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流量 /凈利潤(rùn)、二年銷售平均增長(zhǎng)率、二年利潤(rùn)平均增長(zhǎng)率。而由于上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是定期公布的，反映的是歷史的財(cái)務(wù)狀況，因此算出的違約風(fēng)險(xiǎn)概率也只能代表其歷史信用狀況。根據(jù)修正 價(jià)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，只需采集該公司近 22周的周收盤(pán)價(jià)，而周收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)具有連續(xù)性，算得的違約概率代表的是目前的信用狀況。所以，修正 2、 實(shí)踐證明：在違約率接近于 1 或者 0 的時(shí)候， 違約率接近 ，模 型會(huì)出現(xiàn)高估現(xiàn)象。而修正 3、在我國(guó)， 能算出預(yù)期違約概率，只能用違約距離評(píng)價(jià)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)，不直觀；修正 能算出預(yù)期違約概率，用違約概率來(lái)衡量上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)更直觀，更科學(xué)。 六、結(jié)論 根據(jù)已有的研究結(jié)果，針對(duì)中國(guó)上市公司信用數(shù)據(jù)庫(kù)缺乏的問(wèn)題，本文選取47家上市公司，分別為非 0家， 7家，通過(guò)對(duì)其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和股價(jià)的分析，在 立了 基于上市公司股價(jià)數(shù)據(jù)的違約概率與違 約距離關(guān)系式， 修正 了 預(yù)期違約概率計(jì)算公式 ，并對(duì)兩類上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，得出的結(jié)果與實(shí)際情況相符 ，修正 在上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，修正 正 價(jià) 數(shù)據(jù)容易獲取， 而且股價(jià)數(shù)據(jù) 具有連續(xù)性的優(yōu)點(diǎn)，能夠評(píng)估上市公司任何時(shí)點(diǎn) 上 的信用風(fēng)險(xiǎn)，這是 外，股價(jià)數(shù)據(jù)是市場(chǎng)作用的結(jié)果， 反映的是市場(chǎng)的公允價(jià)值，任何人都無(wú)法作假，然而，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)卻有可能因公司的虛報(bào)，弄虛作假 而無(wú)法保證其真實(shí)性，這可能會(huì)使信用 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果失真 ，評(píng)估結(jié)果不可靠，這樣，信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估失去意義 。 與 正后 直觀地反映上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。 因此，在我國(guó)尚未建立完備的信用數(shù)據(jù)庫(kù)的背景下，修正 具有參考價(jià)值。 12 - 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