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        我國債券信用評級影響因素分析

        2021-01-21 12:00:50方美芳上海大學(xué)悉尼工商學(xué)院
        營銷界 2021年3期
        關(guān)鍵詞:公司債券共線性評級

        方美芳(上海大學(xué)悉尼工商學(xué)院)

        ■ 引言

        債券信用評級指的是通過專業(yè)的信用評級機(jī)構(gòu)對債券的發(fā)行方的還本付息能力等作出綜合評價(jià)并出具與之相匹配的等級。信用評級無論對受評者或是投資者均意義重大。目前,我國的債券信用評級指標(biāo)透明度仍然存在欠缺,評級的依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)清晰度有待提升,基于此,本文選取2009-2018年的511個(gè)債券樣本,運(yùn)用多分類Logistic模型,探究公司是否上市、公司股權(quán)性質(zhì)、是否含擔(dān)保、是否由四大審計(jì)等10個(gè)因素對于債券信用評級的影響正負(fù)及其大小,以期為受評者和投資者做出正確決策提供一定參考。

        ■ 文獻(xiàn)綜述

        國外學(xué)者在研究債券信用評級的影響因素時(shí),主要考慮到公司治理、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及盈利能力等。Alali et al(2010)在其文章中指出,公司治理水平與信用評級呈正向變化趨勢,若治理水平得到上升, 則企業(yè)信用評級將隨之提高。Paul & Wilson(2007)則指出,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也在一定程度上影響著企業(yè)信用評級,風(fēng)險(xiǎn)越小的企業(yè),其償債能力更強(qiáng),因而將擁有較高的評級。Gamba & Triantis (2008)認(rèn)為,財(cái)務(wù)靈活度較高及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低的企業(yè)更能夠抵抗金融危機(jī),因而將擁有更高評級。Altamuro et al(2014)則指出,企業(yè)規(guī)模的大小將通過影響其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而對其信用評級造成影響,因?yàn)楫?dāng)企業(yè)規(guī)模逐漸擴(kuò)大時(shí),其風(fēng)險(xiǎn)更加分散,因此能夠在經(jīng)濟(jì)低迷期擁有更佳表現(xiàn)。

        與國外研究相比,國內(nèi)研究則將影響信用評級的因素分成兩大模塊。一是探索內(nèi)部因素所帶來的影響,朱松等(2013)指出,企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)以及股權(quán)結(jié)構(gòu)等均會對信用評級產(chǎn)生影響。施燕平等人(2018)則認(rèn)為,公司資本結(jié)構(gòu)以及結(jié)構(gòu)的調(diào)整也將對信用評級造成影響。林晚發(fā)(2020)則在其文章中探究了公司股權(quán)性質(zhì)給信用評級帶來的影響,其研究表明,相對民營企業(yè)而言,國有企業(yè)顯然具備更高的信用評級。除了探究內(nèi)部因素對信用評級的作用外,學(xué)者們還關(guān)注企業(yè)外部因素帶來的影響。朱松等(2013)認(rèn)為,宏觀環(huán)境和審計(jì)師的質(zhì)量高低均會對債券信用評級產(chǎn)生影響,當(dāng)公司的審計(jì)質(zhì)量提高,其可信度也增加,則企業(yè)信用評級得到提升。鐘輝勇等(2016)則認(rèn)為,政府加強(qiáng)對信用機(jī)構(gòu)的監(jiān)管將使得信用評級的信息含量提高,另外政府財(cái)政加快透明也將提高債券信用評級。

        現(xiàn)有研究已對影響債券信用評級的因素進(jìn)行一定研究且取得一定成果,然而,以往學(xué)者較少考慮企業(yè)異質(zhì)性和企業(yè)特征對信用評級的影響。本文選取2009-2018年的511個(gè)債券樣本,運(yùn)用多分類Logistic模型,探究公司是否上市、公司股權(quán)性質(zhì)、是否含擔(dān)保、是否由四大審計(jì)等10個(gè)因素對于債券信用評級的影響正負(fù)及其大小。

        ■ 研究設(shè)計(jì)

        (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

        本文選取2009-2018年2000余條債券數(shù)據(jù),經(jīng)過整理、刪除缺失值后,得到最終的研究樣本數(shù)共計(jì)511個(gè)。其中,公司債券特征、公司特征、審計(jì)機(jī)構(gòu)、是否含擔(dān)保等數(shù)據(jù)均來自wind數(shù)據(jù)庫。

        (二)模型與變量設(shè)計(jì)

        債券的信用評級是一組有序變量,因此本文選擇有序多分類Logistic模型進(jìn)行回歸。模型如下:

        i表示不同的債券種類,是隨機(jī)擾動項(xiàng)。變量的具體含義如表1所示。

        被解釋變量。本文的被解釋變量設(shè)定為各債券的信用評級。本文參考wind數(shù)據(jù)庫中列出的債券評級,將各債券等級按順序分別賦予12-1的數(shù)值,評級越高,則賦予更大數(shù)值。

        解釋變量。本文選取是否由上市公司發(fā)行、股權(quán)性質(zhì)、是否含擔(dān)保、是否由四大審計(jì)等十個(gè)變量,探究這些因素對于債券信用評級的影響,從而為投資者和受評者提供一定參考。

        ■ 實(shí)證分析

        (一)多重共線性檢驗(yàn)

        由于本文涉及變量較多,本文首先進(jìn)行初步相關(guān)性檢驗(yàn)。根據(jù)初步相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果可得:各個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)都不是很大,相關(guān)度并不高,因此可以初步認(rèn)為變量之間不存在多重共線性。為了探究變量間是否存在共線性問題,本文選取VIF方法(方差膨脹因子)對變量共線性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如下表1。表1結(jié)果表明,變量之間平均VIF為1.25,遠(yuǎn)小于10,因此,變量間并不存在共線性。

        表1 多重共線性檢驗(yàn)

        (二)回歸結(jié)果

        本文運(yùn)用stata16軟件對債券信用評級影響因素進(jìn)行分析,模型輸出結(jié)果見表2。

        表2 債券信用評級影響因素回歸結(jié)果

        上表2中:*,**,***分別表示10%,5%,1%顯著性水平顯著,N是樣本量。

        結(jié)果顯示:票面利率、發(fā)行總額、發(fā)行企業(yè)性質(zhì)、總資產(chǎn)、是否含擔(dān)保、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)收益率、是否由四大審計(jì)機(jī)構(gòu)均通過顯著性檢驗(yàn),而是否為上市公司、發(fā)行期限變量均沒有通過顯著性檢驗(yàn)。具體分析如下:

        (1)票面利率變量對債券信用評級呈顯著負(fù)向作用,這是由于風(fēng)險(xiǎn)性和盈利性總是呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

        (2)發(fā)行總額對于債券信用評級具有正向影響,發(fā)行債券總額越高,說明公司的規(guī)模越大,違約的風(fēng)險(xiǎn)越低,對應(yīng)的信用評級也會越高。

        (3)發(fā)行公司性質(zhì)這一虛擬變量對債券信用評級的影響系數(shù)為正,國有企業(yè)規(guī)模大,具備一定壟斷性,同時(shí)投資者對于國有企業(yè)的信任度更高,所以國有企業(yè)的信用評級也更高。

        (4)在控制其他變量情況下,發(fā)行債券的公司總資產(chǎn)越高,對應(yīng)的信用評級越高。

        (5)在控制其他變量情況下,提供擔(dān)保的債券信用評級反而越低。雖然擔(dān)??梢越档蛡娘L(fēng)險(xiǎn),但是需要擔(dān)保才能發(fā)行的債券大多風(fēng)險(xiǎn)較高,所以總體上來看需要擔(dān)保債券信用評級比較低。

        (6)是否由四大審計(jì)機(jī)構(gòu)對債券信用評級的影響系數(shù)為正。在控制其他變量情況下,公司財(cái)務(wù)由四大審計(jì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行審核可以提高債券的信用評級。四大審計(jì)機(jī)構(gòu)運(yùn)作規(guī)范,社會認(rèn)可度高,可以提高投資者對公司公開財(cái)務(wù)的認(rèn)可度。

        (7)資產(chǎn)負(fù)債率對債券信用評級有負(fù)向影響。資產(chǎn)負(fù)債率是體現(xiàn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的重要指標(biāo)之一。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率超出合理范圍時(shí),財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大,風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大。

        (8)資產(chǎn)收益率對公司債券信用評級的影響系數(shù)為正。資產(chǎn)收益率能夠很好地反映公司的盈利能力,資產(chǎn)收益率越高,說明企業(yè)對于資產(chǎn)的利用效果越好,此時(shí)企業(yè)發(fā)行的債券存在的違約風(fēng)險(xiǎn)較低。

        (9)發(fā)行債券的公司是否為上市公司以及公司債券的發(fā)行期限兩個(gè)變量對公司債券信用評級的影響均沒有通過0.05 水平上的顯著性檢驗(yàn),這說明是否為上市公司、發(fā)行期限對公司債券信用評級沒有直接影響,債券信用評級在是否為上市公司和發(fā)行期限的長短上不存在差異。值得補(bǔ)充的一點(diǎn)是,盡管這兩個(gè)變量對公司債券信用評級沒有直接影響,但它們有可能通過其他變量間接性地對公司債券信用評級起到作用,這一推論仍待進(jìn)一步考察。

        (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        考慮到發(fā)行債券的公司所有權(quán)和組織形式的不同,其發(fā)行的債券的信用評級可能存在一定差異,為了使結(jié)果更具說服力,本文采取兩種檢驗(yàn)方法,一是將公司分為上市公司和非上市公司,二是按股權(quán)性質(zhì)將公司分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)并分別進(jìn)行多分類Logistic回歸,最終兩次回歸的均與前述表2中的多分類Logistic回歸結(jié)果在核心變量的符號和顯著與上文研究結(jié)果一致。說明本文的研究結(jié)論的穩(wěn)健性較好,限于篇幅原因,最終穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果留待備查。

        ■ 結(jié)論

        本文在以往研究的基礎(chǔ)上,考慮到企業(yè)特征、股權(quán)性質(zhì)、審計(jì)機(jī)構(gòu)等異質(zhì)性可能會對債券評級結(jié)果產(chǎn)生影響,因此,本文選取2009-2018年的511個(gè)債券樣本,運(yùn)用多分類Logistic模型,探究公司是否上市、公司股權(quán)性質(zhì)、是否含擔(dān)保、是否由四大審計(jì)等10個(gè)因素對于債券信用評級的影響正負(fù)及其大小。實(shí)證結(jié)果表明:票面利率、是否有擔(dān)保、資產(chǎn)負(fù)債率對公司債券信用評級呈顯著負(fù)向作用,發(fā)行總額、發(fā)行公司性質(zhì)、公司總資產(chǎn)、是否由四大審計(jì)、資產(chǎn)收益率對公司債券信用評級的影響系數(shù)為正。而是否為上市公司、發(fā)行期限對公司債券信用評級沒有直接影響。本文的研究結(jié)果為受評者提升自身債券信用評級及投資者正確辨別企業(yè)的信用評級結(jié)果提供了一定參考。

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