USST_Arts_112040601短期融资券信用评级指标体系研究 ---基于RBF神经网络的实证研究

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短期融资券自 2005 年重启发行以来,已经历了 8年的迅速发展,截至 2012
年底累计发行 40321.57 亿元,并成为继国债、金融债之后的我国第三大债券品种。
然而,一方面,随着市场化的发展,短期融资券信用风险逐渐显现出来,如 2012
年就发生了 3起短期融资券信用风险事件,占银行间债券市场信用事件总数
37.5%另一方面,由于债项评级均为 A-1 最高级,现阶段短期融资券信用风险的
度量主要依据其主体评级,但我国企业主体评级又存在评级手段滞后高评级
扎堆等问题。因此,如何更有效地度量短期融资券信用风险成为现实及理论的迫
切需要。本文着眼于数据的可获得性及可靠性,选取了 2012 年我国上市公司发行
165 只一年期短期融资券样本对其信用风险进行度量,尝试构建恰当的短期融
资券信用评级指标体系。本文主要从以下几部分对问题进行了分析研究:
首先,介绍了论文研究的背景及意义,就国内外有关债券信用风险度量及信
用评级指标的相关研究作出了综述,并进一步对论文的主要工作、创新点和框架
等进行简单介绍。
其次,通过对主体评级、债项评级、评级体系的构建要点、评级的方法等信
用评级相关理论的概述,引入对我国短期融资券发行及信用评级市场现状的分析,
并进一步分析和论述了短期融资券信用风险度量的方法。结果发现:一是,随着
市场化的发展,流动性因素在短期融资券发行定价中越来越重要,如果用一级
市场中的发行利差作为短期融资券信用风险和动性溢价的度量指标,则当发行
规模一定时,发行利差可用来衡量不同短期融资券间信用风险溢价的差别;二是,
选取各承销银行的定期存款利率作为相应短期融资券发行利差的基准利率更符合
现实及一级市场投资者自身特点。
最后,论文将短期融资券信用评级指标体系分为财务指标非财务指标两个
大类,并依次采用相关性分析、因子分析和指标解释能力分析等三种法对两类
指标进行筛选,最终选取了 5个财务类和 5个非财务类共 10 个指标构建了指标体
系。本文最后基于 K-means 聚类法和 RBF 神经网络模型对指标体系的有效性进行
实证分析,得到如下结论:一是,本文所构建的指标体系具有较好的理论及现
实依据;二是,基于 RBF 神经网络模型和所构建的指标体系可以较好地度量短期
融资券信用风险状况。
关键词:短期融资券 信用评级 指标体系 RBF 神经网络 上市公司
ABSTRACT
Since restarted in 2005, the short term commercial paper (CP) has experienced rapid
growth for eight years. As of the end of 2012, it had issued a total 4.032157 trillion yuan,
and became the third-largest bond products in the bond market after government bonds
and financial bonds in 2012.However, on the one hand, with the development of
market-oriented, the credit risk of CP is gradually appearing, such as in 2012 there have
been three cases of credit risk events accounting for 37.5% of the total inter-bank bond
market credit event; on the other hand, because the CP’s debt rating are the most
advanced A-1 level, the measurement of credit risk based primarily on the corporate
ratings at present stage,but it also has lagged rating means , "highly rated" gathering and
other issues. Therefore, how to more effectively measure the credit risk of CP become
the urgent need for reality and theory. Based on data availability and reliability the paper
selected 165 samples of one-year CP issued by listed companies in China in 2012 to
measure the credit risk of their ,then attempt to build an appropriate credit rating
indicator system. The paper mainly studied the problem from the following aspects:
Firstly, the paper introduces the background and significance of the research, and
then gives an overview of domestic and foreign relevant research concerning bond
credit ratings, and further introduces the main thesis work, innovation and frameworks.
Secondly, by introducing the corporate rating, debt rating, the rating system
construction points and rating method, such as credit rating related theories, the paper
discusses the issuance and credit risk situation of CP at this stage, and further analyzes
the theory of CP credit rating. The results showed that: One is that with the development
of the market, liquidity factors in the process of pricing CP is more and more important,
and the primary market issuance spread is suitable as a measure of credit risk and
liquidity premium of CP, and when issuing scale fixed interest spread can be used to
measure the difference credit risk premium of CP; Second, selecting the underwriting
bank deposit interest rates as the benchmark interest rates of corresponding CP’s interest
spread will be more in line with reality and the characteristics of investors in the
primary market.
Finally, in this paper, the CP credit rating indicator system is divided into two major
categories of financial and non-financial, and ,in turn ,using correlation analysis, factor
analysis and interpretation capability analysis screened the two types of indicators, and
ultimately selected five financial indicators and five non-financial indicators to build an
indicator system of CP credit rating, then based on K-means clustering method and RBF
neural network model, the paper empirically analyzes the effectiveness of the indicator
system, giving the following conclusions: First, the indicator system constructed in this
paper has a better theoretical and practical basis; Second, based on the RBF neural
network model and the selected indicator system to measure the credit risk of CP has a
better result.
Key Words Short Term Commercial Paper, Credit rating, Indicator
system, RBF neural network, Listed Companies
中文摘要
ABSTRACT
第一章 ...................................................... 1
1.1 研究背景及意义 ............................................... 1
1.2 国内外文献综述 ............................................... 2
1.2.1 债券信用风险的研究综述 ................................. 2
1.2.2 信用评级指标的研究综述 ................................. 8
1.3 创新点及不足 ................................................ 10
1.4 主要思路及框架 .............................................. 11
第二章 信用评级相关理论概述 ........................................ 13
2.1 信用评级相关概念 ............................................ 13
2.1.1 主体评级 .............................................. 13
2.1.2 债项评级 .............................................. 14
2.1.3 债项评级与主体评级之间的关系 .......................... 15
2.2 信用评级指标体系 ............................................ 16
2.2.1 评级指标选取的基本原则 ................................ 16
2.2.2 评级指标构建的流程 .................................... 17
2.3 信用评级方法 ................................................ 18
2.3.1 主要评级方法概述 ...................................... 18
2.3.2 RBF 神经网络模型 ....................................... 22
第三章 我国短期融资券市场现状分析 .................................. 28
3.1 短期融资券的特点及意义 ...................................... 28
3.1.1 短期融资券的特点 ...................................... 28
3.1.2 短期融资券的意义 ...................................... 29
3.2 短期融资券的发行现状 ........................................ 31
3.3 短期融资券的信用评级现状 .................................... 35
3.3.1 短期融资券信用评级的必要性 ............................ 35
3.3.2 短期融资券信用评级存在的问题 .......................... 36
第四章 基于 RBF 网络模型的短期融资券信用评级指标体系的实证分析 ...... 39
4.1 短期融资券信用风险的度量 .................................... 39
4.1.1 短期融资券的流动性溢价 ................................ 40
4.1.2 短期融资券利差基准利率的选取 .......................... 42
4.2 数据的预处理 ................................................ 44
4.3 信用评级指标的选取 .......................................... 45
4.3.1 财务类指标的选取 ...................................... 46
4.3.2 非财务类指标的选取 .................................... 52
4.4 信用评级指标体系的评价 ...................................... 55
4.5 基于 RBF 网络模型的指标体系的实证分析 ........................ 57
第五章 主要结论及政策建议 .......................................... 60
5.1 主要结论 .................................................... 60
5.2 政策建议 .................................................... 60
........................................................... 62
参考文献 ........................................................... 71
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ..................... 75
致谢 ............................................................... 76
第一章
1
第一章
1.1 研究背景及意义
自《短期融资券管理办法》2005 5月颁布以来,短期融资券开始在我国
银行间市场发行并交易。由于短期融资券具有发行程序简单、灵活性大、发行成
本低和无需担保等特点,自发行以来,备受企业青睐,取得了迅猛发展。据中央
结算公司债券信息部统计,2012 年底短期融资券总发行额为 8920.47 亿元,较上
一年同比增长 11.29%占总债券发行量的 11.71%成为继国债、金融债之后的我
国第三大债券品种1
然而,随着短期融资市场的快速发展,一方面,短期融资券信用风险开始
逐渐凸显出来。2012 年我国银行间债券市场共发生了 8起信用风险事件,其中
3起短期融资券信用事件,这 3起信用事件分别为:11 海龙 CP01”、“ 11 新中
CP001”和“11 江西赛维 CP001”信用事件2。另一方面,在短期融资券信用评
级方面,我国目前仍存在较多问题:首先,短期融资券自 2006 12 月以来,发
行的债项级别均为最高级 A-1 级,其对短期融资券的信用风险的甄别功能几乎丧
失,市场更多地是通过发行主体的信用等级来判别短期融资券的信用风险;其次,
我国企业主体信用评级也存在不少问题,如评级手段滞后、“高评级”扎堆现象和
评级市场混乱等问题。
此外,我国短期融资市场中,其发行与主要市场需为主导,这
在很大程度避免行政干预的影响,以及短期融资券的无担保特性使其成为
了债券市场中市场化程度相对最高及最具代表性的信用风险类债券。
由上可见,对短期融资券信用风险评级进行研究不仅存在现实及理论的迫切
需要,而且对今后市场化的风险债券的发行及定价等研究也具有重要的借鉴意义。
基于上述情况,本文我国上市公司短期融资券为实证究对象,借鉴国内
外有关企业或债券信用评级体系的构建理论及方法尝试构建恰当信用风险评
级体系用于度量国短期融资券的信用风险,用于替代其主体信用等级作为短
期融资券信用风险度量的工具。
1 数据来源:中国债券信息网,注:2012 没有发行央行票据
2 数据来源:金融时报 2013 04 11
摘要:

摘要短期融资券自2005年重启发行以来,已经历了8年的迅速发展,截至2012年底累计发行40321.57亿元,并成为继国债、金融债之后的我国第三大债券品种。然而,一方面,随着市场化的发展,短期融资券信用风险逐渐显现出来,如2012年就发生了3起短期融资券信用风险事件,占银行间债券市场信用事件总数的37.5%;另一方面,由于债项评级均为A-1最高级,现阶段短期融资券信用风险的度量主要依据其主体评级,但我国企业主体评级又存在评级手段滞后、“高评级”扎堆等问题。因此,如何更有效地度量短期融资券信用风险成为现实及理论的迫切需要。本文着眼于数据的可获得性及可靠性,选取了2012年我国上市公司发行的165...

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