吳若慈 李慶

摘要：本文基于生存分析中COX回歸方程，研究企業(yè)違約風(fēng)險影響因素，并將宏觀經(jīng)濟(jì)變量納入模型變量中。本文選取了深證證券交易所197家制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，利用生存分析法中的壽命表法和COX回歸函數(shù)，實證分析影響企業(yè)違約風(fēng)險的各個因素。實證結(jié)果表明，經(jīng)營現(xiàn)金流/總資產(chǎn)、每股收益率兩個指標(biāo)與企業(yè)違約風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系，財務(wù)狀況、GDPR/LN（P）兩個指標(biāo)與企業(yè)違約風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系。最后，本文給出了分析我國制造業(yè)上市企業(yè)違約風(fēng)險因素的帶有宏觀經(jīng)濟(jì)變量的COX回歸方程。

關(guān)鍵詞：違約風(fēng)險；COX Regression模型；宏觀經(jīng)濟(jì)變量

一、引言

隨著我國融入經(jīng)濟(jì)全球一體化的程度的提高，國內(nèi)市場環(huán)境深度和廣度的提高；我國企業(yè)在日趨激烈的國內(nèi)、國際市場環(huán)境中，對于各種風(fēng)險因子的波動變得更加敏感，由此而衍生出的企業(yè)平均生命周期的縮短、企業(yè)違約風(fēng)險加大等問題。宋雪楓基于生存分析法，建立了以杜邦體系為基礎(chǔ)的企業(yè)特征變量的違約預(yù)測模型，該模型適用于時間序列變量，同時不需要配對樣本，且預(yù)測能力較強(qiáng)。Sareto基于生存模型分析框架，通過加入時間序列變量同時不假設(shè)生存時間的分布，擴(kuò)展了現(xiàn)有的生存分析模型，從而提高了模型的預(yù)測準(zhǔn)確度。Bellottit& Crook將宏觀經(jīng)濟(jì)變量引入了生存分析模型，實證證明了宏觀經(jīng)濟(jì)變量對于個人違約風(fēng)險具有一定影響，并比較分析了加入宏觀經(jīng)濟(jì)變量的生存分析模型和Logistic模型，實證結(jié)果顯示生存分析模型預(yù)測的準(zhǔn)確度更高。

二、研究設(shè)計與實證

模型運(yùn)用了197家制造業(yè)上市企業(yè)2003-2011年的樣本數(shù)據(jù)和非樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證檢驗。我們的模型很好的得出了企業(yè)的宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險頭寸。

1.COX回歸模型詳述（6）

2.實證過程

本節(jié)實證過程是基于SPSS統(tǒng)計分析軟件，利用軟件中壽命表法和COX回歸模型，以我國深圳證券交易所197家制造業(yè)上市公司作為研究樣本，通過實證方法，對影響企業(yè)違約風(fēng)險的相關(guān)因素進(jìn)行識別和度量。

可以看到，由COX回歸函數(shù)基于財務(wù)數(shù)據(jù)得到的樣本企業(yè)的分組數(shù)據(jù)的生存函數(shù)與壽命表法中得到的生存函數(shù)圖像是一致的。經(jīng)營現(xiàn)金流/總資產(chǎn)大于0的分組數(shù)據(jù)的生存函數(shù)要大于經(jīng)營現(xiàn)金流/總資產(chǎn)小于0的分組數(shù)據(jù)；另外經(jīng)COX回歸函數(shù)得到的生存函數(shù)的整體趨勢也與壽命表法得到的生存函數(shù)趨勢一致。

三、結(jié)論

利用COX回歸模型對197家樣本企業(yè)的特征變量和相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行篩選，模型最后識別出4個與樣本企業(yè)違約風(fēng)險相關(guān)的特征變量。這四個特征變量分別是財務(wù)狀況、每股收益率、經(jīng)營現(xiàn)金流/總資產(chǎn)、GDPR/LN（P）。實證結(jié)果顯示，每股收益、經(jīng)營現(xiàn)金流/總資產(chǎn)系數(shù)為負(fù)，與信用違約風(fēng)險呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；GDPR/LN（P）、財務(wù)狀況兩個指標(biāo)的貝塔值為正，說明樣本企業(yè)違約風(fēng)險與兩指標(biāo)值呈正向關(guān)系。上述四個指標(biāo)中，經(jīng)營現(xiàn)金流/總資產(chǎn)反映了企業(yè)各期現(xiàn)金流狀況；每股收益率指標(biāo)反映了企業(yè)股東權(quán)益的盈利能力；財務(wù)狀況反應(yīng)企業(yè)的總債務(wù)成本的大??；GDPR/LN（P）反應(yīng)的是企業(yè)所處宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄧曉嵐，陳朝暉，王宗軍.企業(yè)財務(wù)困境的非參數(shù)生存分析模型評價 [J].武漢理工大學(xué)學(xué)報，2007，29（6）：121-124.

[2]高培業(yè)，張道奎.企業(yè)失敗判別模型實證研究[J].統(tǒng)計研究，2000，（10）：46-51.

[3]顧銀寬，林鐘高.財務(wù)危機(jī)預(yù)警理論與模型探討[J].改革，2004，（3）：48-50.

[4]王曉鵬，何健敏，馬立成：Cox模型在企業(yè)財務(wù)困境預(yù)警中的應(yīng)用[J].價值工程 2007（11）.