随着信用风险越来越受到金融机构和政府部门的重视,信用风险的度量成为风险研究领域的核心课题。违约率是信用风险度量的关键和出发点,因而违约的判别指标的研究也受到国内外学者的关注。由于不同行业的风险特征不同,不同行业中影响企业违约的财务指标可能也会有所不同。基于此,本论文从行业差异的角度出发,对判别企业违约的财务指标进行研究,重点分析各个行业中判别企业违约的财务指标的差异。 本论文首先选定要研究的行业:制造业、信息技术业、批发零售贸易业和房地产业,对行业风险存在差异的原因和各个行业的风险特征进行规范分析。分析结果显示,行业之间存在着较大的差异,在寻求判别企业违约的财务指标时有必要考虑行业差异的影响作用。 随后,本论文采用上市公司数据对各个行业中判别企业违约的财务指标的差异进行了实证研究。首先,本论文选用适当的办法确定实证研究的违约样本和正常样本,然后,对选用的初始财务指标进行筛选,得到对企业违约影响显著的27个财务指标,在对这些财务指标进行因子分析之后,剔除了指标之间的相关性,得到9个因子;利用这9个因子进行Logistic回归分析来建立所有行业通用的违约判别模型和单一行业的违约判别模型。 分析和比较各个行业的违约判别模型中参数变量也就是财务因子的差异之后,本论文发现:各个行业中判别企业违约的财务指标存在着较大的差异,并且这些差异可以由本行业的风险特征以及现实发展状况解释。之后,本论文对各个行业的判别指标的预测效果进行了检验,检验中发现,各个行业的判别指标具有较好的预测效果,且信息技术行业判别指标的预测效果优于通用判别模型中判别指标的预测效果。 因此,本论文得到研究的结论:行业之间存在着较大的行业差异,这种差异会使得各个行业中判别企业违约的财务指标不同,如制造业判别企业违约的财务指标中判别企业违约的变量包括资产规模、负债比重、周转能力和流动性状况,信息技术业中企业违约判别的财务变量包括负债比重、资产规模、周转能力和销售变现能力,批发零售贸易业企业违约判别财务变量包括周转能力、负债比重、资产规模和股东权益增长状况,房地产业企业违约判别的财务变量则包括资产规模、周转能力和企业投资规模;这些差异是由每个行业的行业风险特征所造成的;建立单一行业违约判别模型可以更准确地得到对该行业中的企业违约影响显著的财务指标,更有效的判别企业的违约状况。