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最新成果丨经管学院迟国泰教授领衔完成《中国上市公司违约风险的影响因素研究》报告

2021-05-25  




2021年5月24日,大连理工大学经济管理学院迟国泰教授科研究团队在《金融时报》(公众号和网站)正式发布《中国上市公司违约风险的影响因素研究——基于大数据违约预测的中国上市公司信用特征分析》的研究报告(简称《报告》)。

该报告为国家自然科学基金重点项目“大数据环境下的微观信用评价理论与方法研究(71731003)”和面上项目“大数据环境下的企业违约预警研究:基于参数优化的视角(72071026)”的阶段性成果。报告的执笔人为迟国泰、周颖、袁昆鹏、章彤、李哲。

研究报告通过大数据实证分析了影响中国上市公司违约风险的关键因素,揭示了不同行业、不同地区和不同所有制形式上市公司的信用特征和清偿能力之间的差别,建立了以违约概率为核心的信用评级体系,为投资者的股票投资、债券投资和金融监管部门对上市公司的监管提供决策参考。

2021年3月28日,中国人民银行、国家发展改革委、财政部、银保监会、证监会五部委关于《关于促进债券市场信用评级行业高质量健康发展的通知(征求意见稿)》指出,“信用评级机构应当构建以违约率为核心的评级质量验证机制,制定实施方案,逐步将高评级主体比例降低至合理范围内,形成具有明确区分度的评级标准体系”。该报告则探索了以违约概率为核心的信用评级体系。

该报告的主要成果在于一是测算中国上市公司每家企业2000~2018年这19年间的违约概率,预测2019-2023年这5年每家上市公司的违约概率,揭示影响中国上市公司违约风险的关键因素。二是通过样本信用得分均值的曼惠特尼U检验,揭示不同行业上市公司的信用特征,包括全部上市公司、制造行业、批发零售行业、全部上市小企业、制造行业上市小企业等14个样本或行业的信用特征;不同地区上市公司的信用特征,包括北京、上海、广东省等31个省份的信用特征;不同所有制上市公司的信用特征,包括中央国有企业、民营企业、外资企业等全部7个所有制形式;不同行业和不同地区上市公司的信用特征,如制造行业在全国31个地区的信用特征;特定行业不同所有制上市公司的信用特征,如制造行业的7种所有制类型的信用特征。


企业违约概率的计算和信用特征分析

该报告选取不同行业、不同地区、不同所有制等84个样本中的任何一个样本,采用遴选出的这个样本最优指标组合与最优预测模型得到这个样本中的企业的违约概率。再把企业的违约概率用公式进行变换,就得到了2000~2023年这24年时间内每个企业、每年的违约概率和信用得分。采用概率或信用得分数据,遵循信用等级越高,违约概率越低的违约金字塔原则,运用该团队获得国家授权的两个发明专利“基于信用等级与违约损失率匹配的信用评级调整方法”和“基于信用等级与违约损失率匹配的信用评级系统与方法”,就可以方便地进行信用等级划分。嗣后,该报告应用曼惠特尼U检验得出样本、例如不同行业的信用特征或信用差异。


中国上市公司违约风险的影响因素


(一)影响中国上市公司违约风险的宏观因素。经过模型分析,影响全部上市公司企业违约风险的宏观因素有M2同比增长率、外商投资总额增长率、国内专利申请授权数增长率等10个关键宏观指标;影响制造行业上市公司违约风险的关键宏观因素有中长期贷款基准利率、M2同比增长率、国内专利申请授权数增长率等8个宏观指标;影响信息传输、软件和信息技术服务行业上市公司违约风险的宏观因素有M2同比增长率、国际投资净头寸增长率2个宏观指标;影响批发和零售行业上市公司违约风险的宏观因素有货币和准货币供应量(M1)同比增长率、M2同比增长率、外商投资总额增长率等8个关键宏观指标;影响上市小企业违约风险的宏观因素有M2同比增长率、货物运输量增长率、高速公路里程增长率等6个宏观指标;影响制造行业上市小企业违约风险的宏观因素有M2同比增长率和实际利用外商直接投资金额增长率2个宏观指标;影响上市房地产行业小企业违约风险的宏观因素有M1同比增长率、M2同比增长率、外商投资总额增长率等10个宏观指标。

综上可得,M2同比增长率对于上述所有样本的企业违约状态都有关键影响

(二)影响中国上市公司违约风险预测的关键因素。我们对影响上市公司违约风险的宏观因素进行分析后,进而对影响上市公司违约风险的财务因素、非财务因素和宏观因素等三个方面的因素进行系统归纳。

1、影响全部上市公司违约风险预测的关键因素。对未来0~2年短期违约状态有决定作用的是资产负债率、长期资产适合率和基本每股收益等7个因素。对未来3~5年中期违约状态有决定作用的是M2同比增长率、管理费用/营业总收入和营业收入占营业总收入比重等5个因素;对未来0~5年中短期违约状态均有决定作用的是资产负债率和M2同比增长率2个因素。

2、影响制造行业上市公司违约风险预测的关键因素。对未来0~2年短期违约状态有决定作用的是资产负债率、长期资产适合率和归属母公司股东的权益/带息债务等6个因素;对未来3~5年中期违约状态有决定作用的是资产负债率、M2同比增长率和主营业务比率等5个因素;对未来0~5年中短期违约状态均有决定作用的是资产负债率和M2同比增长率2个因素。

3、影响信息传输、软件和信息技术服务行业上市公司违约风险预测的关键因素。对未来0~2年短期违约状态有决定作用的是资产负债率、长期资产适合率、权益乘数等8个因素;对未来3~5年中期违约状态有决定作用的是权益乘数、非流动负债权益比率和M2同比增长率等4个因素;对未来0~5年中短期违约状态均有决定作用的是资产负债率、长期资产适合率和M2同比增长率3个因素。

4、影响批发和零售行业上市公司违约风险预测的关键因素。对未来0~2年短期违约状态有决定作用的是资产负债率、长期资产适合率、权益乘数等4个因素;对未来3~5年中期违约状态有决定作用的是流动负债权益比率、现金流量利息保障倍数和M2同比增长率等6个因素;对未来0~5年中短期违约状态均有决定作用的是资产负债率、长期资产适合率和M2同比增长率3个因素。

5、影响所有上市小企业违约风险预测的关键因素。对未来0~2年短期违约状态有决定作用的是资本公积占所有者权益的比例、每股权益合计和审计意见类型等6个因素;对未来3~5年中期违约状态有决定作用的是有形资产/带息债务、经济附加值(EVA)和派息比税前等7个因素;对未来0~5年中短期违约状态均有决定作用的是资产负债率和M2同比增长率2个因素。

6、影响制造行业上市小企业违约风险预测的关键因素。对未来0~2年短期违约状态有决定作用的是长期资产适合率、现金流量利息保障倍数和权益乘数等7个因素;对未来3~5年中期违约状态有决定作用的是管理费用/营业总收入、经营活动产生的现金流量净额/经营活动净收益和营业收入占营业总收入比重等5个因素;对未来0~5年中短期违约状态均有决定作用的是资产负债率和M2同比增长率2个因素。

7、影响房地产行业上市小企业违约风险预测的关键因素。对未来0~2年短期违约状态有决定作用的是长期资产适合率、现金流量利息保障倍数和权益乘数等7个因素;对未来3~5年中期违约状态有决定作用的是管理费用/营业总收入、经营活动产生的现金流量净额/经营活动净收益和营业收入占营业总收入比重等5个因素;对未来0~5年中短期违约状态均有决定作用的是资产负债率和M2同比增长率2个因素。


中国上市公司的信用特征及预测

根据24年信用得分均值进行统计检验得出不同行业、不同地区和不同所有制形式上市公司的信用特征,同时也给出了未来预测年份的信用特征。

(一)中国不同行业上市公司信用特征。根据24年信用得分均值的曼惠特尼U检验结果,不同行业上市公司信用特征如下:信息传输、软件和信息技术服务业、制造业、建筑行业3个行业信用资质最高;文化、体育和娱乐业、 批发和零售行业、其他行业3个行业信用资质居中;采矿业、电力、热力、燃气及水生产和供应业、房地产业3个行业信用资质最低。根据未来少数年份的样本预测,2021年和2023年上市公司九个行业均可能存在违约风险,其中建筑行业的违约风险最高。



表1上市公司不同行业的2000-2023年二十四年的信用得分表

注:本表是根据Wind金融数据库、CSMAR经济数据库、中国国家统计局和中国经济社会发展统计CNKI数据库等4个数据库的数据按照本研究的方法计算得来。



(二)中国不同地区上市公司的信用特征。根据24年信用得分均值的曼惠特尼U检验结果,不同地区上市公司信用特征如下:广东省、浙江省、江苏省等10个地区信用资质最高;河南省、上海、甘肃省等10个地区信用资质居中;青海省、宁夏回族自治区、海南省等11个地区信用资质最低。根据未来少数年份的样本预测,2021年所有地区上市公司均存在违约风险,其中青海省的违约风险最高;2023年除甘肃省外的其他地区上市公司均存在违约风险,其中宁夏回族自治区的违约风险最高。


表2上市公司不同地区的信用得分表


注:本表是根据Wind金融数据库、CSMAR经济数据库、中国国家统计局和中国经济社会发展统计CNKI数据库等4个数据库的数据按照本研究的方法计算得来。


(三)中国不同所有制类型上市公司的信用特征。根据24年的信用得分均值的曼惠特尼U检验结果,不同所有制上市公司的信用特征如下:民营企业、集体企业、外资企业这3类所有制的信用资质最高;公众企业和中央国有企业这2类所有制的信用资质次之;地方国有企业和由协会等实际控股其他企业2类所有制的信用资质最低。根据未来少数年份的样本预测,2021年七个所有制类型上市公司均存在违约风险,其中其他所有制类型上市公司的违约风险最高;2023年七个所有制类型上市公司均存在违约风险,其中集体企业的违约风险最高。


表3上市公司不同所有制类型的2000-2023年二十四年的信用得分表

注:本表是根据Wind金融数据库、CSMAR经济数据库、中国国家统计局和中国经济社会发展统计CNKI数据库等4个数据库的数据按照本研究的方法计算得来。


政策启示

(一)由于提高M2有助于提升全部上市公司的清偿能力,面对新冠肺炎疫情对我国上市企业各行业造成的冲击,应加大货币政策逆周期的调节力度,带动企业融资成本降低,加强对中西部地区的政策扶持力度。在上市公司的数量上,中西部地区明显少于东部沿海地区;在上市公司类型上,中西部地区也以资源型企业或劳动密集型企业居多,未来转型升级压力较大。因此,一方面要支持中西部的优秀企业优先上市,以发挥上市公司对区域经济的带动作用;另一方面要支持中西部已上市企业产业升级与科技创新,承接发达地区的产业转移,并向产业链上下游拓展。

继续加大对民营上市企业的支持力度,给予不同形式优惠政策与鼓励政策。例如,可对信用状况较好的民营企业实行税收减免政策,加大研发费用的扣除力度,进一步鼓励民营企业创新发展。针对民营企业融资难的问题,应着力解决融资门槛高、环节多、周期长等实际困难。例如,可通过金融科技和大数据分析技术,分析民营企业的征信水平,减缓信息不对称的问题。同时,进一步拓宽民营企业的融资渠道,放宽融资条件,简化融资手续。

(二)密切加强对上市企业的监管,保护参与股票投资、债券投资等广大投资者的利益。从行业上加强对信用资质低的采矿行业、电力、热力、燃气及水生产和供应业和房地产行业3个行业上市企业的监管,从省份上加强对青海省、宁夏回族自治区、海南省等11个地区上市公司监管。及时采取措施或出台相应政策,增加高信用资质企业的上市速度和低信用资质企业的退市速度。对投资者而言,应把握投资对象的违约概率、信用得分的现状和趋势,减少投资失误。

(三)需强化“放水养鱼”意识,提高企业的清偿能力。及时出台相关有效的减税措施,将普惠性减税与结构性减税相结合,缓解企业在经济下行期的压力,通过降低企业税收负担和企业成本来增强企业发展后劲,提高地区经济活力。用政府收入的“减法”,换取企业效益的“加法”,进而实现经济可持续发展的“乘数效应”。在贷款增量上应对信用资质较差的行业和省份进行总体调控。根据不同行业、不同地区企业的信用资质水平高低,有针对性地采取扩张、稳定和紧缩策略。



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