基于突变级数法与KMV模型的成长性指标及其预测模型的构建

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不久前,民营经济座谈会在京隆重召开,结合近年不断推动的“中国制造2025”战略计划可以看出,大量体量规模在中小型,行业属于医疗、新能源、人工智能等领域的民营企业,未来不仅仅要继续作为保就业的“定海神针”,同时还肩负着让技术创新在中国大地遍地开花的职责。拥有以上特点,且通过发行股票进入人们视野的一批企业,正是我国的创业板上市企业。我国创业板开设于2009年10月30日,初衷是为了缓解和解决“两高”、“六新”企业的融资难问题,首批36家企业在深证交易所上市,到了2018年底,这一数字达到了740家,政府对于高新技术企业扶持力度不断增加,民间资本对于科技公司的热情也非常高涨。因此,研究这些企业的成长性,判断哪些企业勤于治理,具有高成长潜力,哪些企业疏于经营,有上市“圈钱”的嫌疑非常有必要。企业的成长性既代表了企业过去的经营成果,也意味着企业未来的发展潜力和品牌价值。自西方国家开始对企业质量进行研究以来,学术界和业界在度量企业的成长性方面取得了很大的进展,度量的角度从单一到多元,用于评估的方法也趋于客观、科学。另一方面,企业的发展质量是非常多元、综合的概念,涉及的评价领域之多,是现今任何度量方法都难以科学兼顾的,因此,关于企业成长性的衡量,当今世界并没有统一而公认的指标。尽管如此,按照客观的逻辑,高成长性企业应该在更多指标上优于低成长性企业,也可以说,由良好的成长性指标划分的高、低成长性企业,应该在各个指标上体现出足够的差距,即指标具有良好的区分性。基于这个想法,本文研究的主要重点有两个,第一,构建一个有效且区分性强的成长性指标。第二,构建用于预测成长性指标的模型。根据这两个研究重点,本文通过理论推理和实证研究的方法,得出了以下两个主要成果和结论:(1)成长性指标的构建。本文通过突变级数的方法,基于传统的财务数据计算出了研究企业的初级成长性指标,再通过KMV模型,运用企业的股票交易数据和少量财务数据计算各自的违约距离,最后将初级成长性指标和违约距离进行等权重的加权,得出新的综合成长性指标。新构建的指标综合了企业的财务信息和市场交易信息,拥有更广的覆盖面和解释性,也通过数据验证了综合成长性指标在区分高低成长性企业方面,优于单一的初级成长性指标或违约距离。(2)预测模型的构建。基于构建的新的综合成长性指标,文章接着通过过分类和连续值预测两种思路构建了预测模型。在分类任务上,运用高斯核函数的支持向量机模型取得了良好的分类预测效果;在连续值预测上,通过提升方法的改进,GBDT模型相对与单棵决策树具有更强的预测能力。两种预测方法各有优缺点,模型的选用应基于现实任务的需求和侧重。
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