z-score模型在信用風險評價中的運用研究畢業(yè)論文(文件)
【正文】 T2年ABCDT3年ABCD Z值范圍統(tǒng)計（T1年）Z﹤≦Z﹤Z≧公司數(shù)量比率（%）公司數(shù)量比率（%）公司數(shù)量比率（%）A157542015B31000000C51000000D111結(jié)果二：Zscore模型對退市風險警示公司的預測精準度隨時間的延長而減弱。（不包含對終止上市的公司的統(tǒng)計）從下表中可以看出，將目標上市公司按制造業(yè)與非制造業(yè)分類，以預測精準度最高的一年，及被處理的前一年的Z值為依據(jù)，%，制造業(yè)僅有一家上市公司高于此截斷值；對非制造業(yè)的預測精準度為100%。由下表可以看出對因財務問題而被風險處理的公司，Zscore模型的精準度達到了96%，而對于因公司重整而被處理的公司的誤判率為25%。通過該分析可發(fā)現(xiàn)，Zscore模型應用于我國上市公司能夠反映上市公司信用風險惡化的趨勢，并在上市公司為避免終止上市恢復正常上市而改善自身經(jīng)營狀況后，信用風險降低的過程。同時，通過實證結(jié)果Zscore模型對于我國上市公司的風險預測的精準度較高，能夠在風險發(fā)生的前一年做出較為精確的預測，誤判率低。通過趨勢分析，Zscore模型對于上市公司信用風險狀況的發(fā)展趨勢能夠做出敏銳的反映，在信用風險降低時在Z值的變化趨勢中體現(xiàn)出來。第二，模型的預測能力與上市公司信用風險的具體表現(xiàn)有一定聯(lián)系。同時，對于在計算中廣泛使用的總資產(chǎn)的概念其界定也存在爭議，當下研究中所運用的總資產(chǎn)是會計報表上的總資產(chǎn)，但其與公司真實的資產(chǎn)價值有一定的區(qū)別。從宏觀因素上來說有國內(nèi)因素和國際因素，政治經(jīng)濟環(huán)境變化、法律制度的突變，行業(yè)前景的改變等均可能產(chǎn)生信用風險；從微觀因素上來說，信用風險與公司經(jīng)營管理、財務狀況等因素有密切的關系[20]。加快建立上市公司信用數(shù)據(jù)庫。故完善上市公司上市準入、交易監(jiān)管、信息披露等制度，提高信息質(zhì)量，杜絕人為篡改財務數(shù)據(jù)，操控利潤，是Zscore模型運用的重要保證。（評議情況記錄詳見答辯記錄本） 畢業(yè)論文（設計）答辯委員會主任簽字： 年 月 日注：本頁前三欄由學生填寫。參考文獻[1] Edward I. Altman . Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[OL].[1968]. [2] Lalith P. Samarakoon, Tanweer Hasan. Altman’s Zscore Models of Predicting Corporate Distesss: Evidence from the Emerging Sri Lankan Stock Market[OL].[2003]. .[3] Warren Miller . Comparing Model of Corporate Bankruptcy Prediction : Distance to Default vs Zscore [OL]:[2009]..[4] [J].商業(yè)文化:2011(2):9192.[5] 李衛(wèi)兵,[J].青海金融:2010(2):4749.[6] —運用“Z評分模型”評價我國上市公司的信用風險[J].遼寧經(jīng)濟管理干部學院學報:2007(4):2930.[7] —運用“Z評分模型”評價[J].北方經(jīng)貿(mào):2008(5):102104.[8] ’s Zscore模型在企業(yè)風險管理中的應用研究[J].經(jīng)濟經(jīng)緯:2010(4):103106.[9] [J].金融經(jīng)濟:2010(12):8082.[10] 張玲,[J].財經(jīng)研究:2004,30(4):513.[11] [J].江西農(nóng)業(yè)大學學報:2005,4(2):5758.[12] 張培莉,[C]// 中國會計學會高等工科院校分會2005年學術年會暨第十二屆年會論文集.[13] [M].北京:對外經(jīng)濟貿(mào)易大學出版社,2008:4.[14] [M].北京:知識產(chǎn)權出版社,2010.[15] 黃碩,張紅,[J].中國房地產(chǎn):2010(11).6062.[16] Edward I. Altman .Predicting Financial Distress of Companies Revisiting The Zscore and ZETA Models[OL].[2000]..[17] [M].上海:上海財經(jīng)大學,2008:191.[18] [EB].[20080904]. .[19] 宋力,[C]//中國會計學會高等工科院校分會2008年學術年會暨中央在鄂集團企業(yè)財務管理研討會.[20] 布萊 完善上市公司信息披露制度，提高信息質(zhì)量Zscore模型的預測的精準性建立在上市公司數(shù)據(jù)的真實性和客觀性的基礎之上。故單純的運用Zscore模型現(xiàn)有的評價指標來衡量我國上市公司的信用風險，會在一定程度上導致結(jié)果的失真。 引入定性指標輔助模型判斷，建立上市公司信用數(shù)據(jù)庫Zscore模型主要基于對被評估企業(yè)的財務指標的分析與研究從而評判上市公司的信用風險，且模型所采用的財務指標多基于公司的歷史數(shù)據(jù)和會計賬面價值上，缺少對當下公司現(xiàn)金流指標的考量，使得結(jié)果又明顯的時效性和財務特征。5 Zscore運用于我國上市公司信用風險評估的建議在上文的研究中，Zscore模型運用與我國上市公司主要存在受時間影響，對非財務原因引起的信用風險準確性下降，常有奇異值出現(xiàn)等問題，為使Zscore模型在我國上市公司信用風險評估中更好的運用，現(xiàn)提出建議如下： 探索合乎我國實際的Zscore模型指標體系和變量計算方法Zscore模型在我國上市公司信用風險評價中的預測精準度較高，但常有奇異值出現(xiàn)，這與變量計算公式的處理不無關系。 Zscore模型運用的缺陷第一，模型的預測能力具有時效性，隨時間的推移而減弱
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