基于BPSO-RF模型的交通运输上市企业信用风险评价研究

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交通运输业是我国的基础产业和关系国计民生的服务性行业,是国民经济的重要部门,与其他产业关联度极高,是其他相关产业有效运转的保证。由于交通运输业具有周期性,容易受到政府政策的影响以及对资本支出压力大等因素,因此交通运输业又是具有特殊风险的行业。构建交通运输企业的信用风险信用评价体系,有助于企业客观了解自身信用风险的状况,提高风险管理意识,促使交通运输业企业健康可持续发展。本文以同花顺交通运输板和新三板2015-2020五年每个季度的交通运输上市企业作为研究样本,结合交通运输行业的特点,从企业的财务和非财务两个层面出发构建交通运输企业的信用风险指标体系;利用KNN方法对缺失值进行填充,通过K-means算法进行下采样处理不平衡数据;在此基础上,通过初始化粒子群,将粒子群中的每个个体进行二进制编码,使用离散二进制粒子群优化算法来优化随机森林的决策树个数和决策树的最大深度,构建了基于BPSO-RF模型的交通运输上市企业信用风险评价模型。根据精确率、召回率等判别标准对多个模型的预测效果进行对比分析,结果表明,本文构建的BPSO-RF模型的预测正确率最高达到了91.40%,随机森林模型在相同的验证集上预测的正确率只有83.87%,BPSO-RF模型的AUC值为0.913,随机森林模型的AUC值为0.837,随机森林类模型均大于SVM模型、LR模型、DT模型的预测效果。本文的主要结论有:第一,在交通运输子行业中,港口运输业(0.756)、物流运输业(0.743)和水路运输业(0.735)排名前三,信用得分均超过0.7分,公路运输业(0.682)、铁路运输业(0.677)、航空运输业(0.654)排在后三位。2020年,受世界新冠疫情影响,航空运输业运输总周转量、旅客周转量和旅客吞吐量同比下降38.3%、46.1%和36.6%,经营不佳的盈利能力和偿债能力是影响行业信用风险得分较低的主要原因。虽然港口运输企业受世界新冠疫情影响也比较严重,但2020年下半年,由于中国疫情控制得当,全球对于中国物资需求旺盛,造成了集装箱市场少见的运费增长高峰期,这是其盈利能力和偿债能力得以提高的主要原因。第二,在得分较低的后20名交通运输企业中,物流运输业和公路运输业有5家,铁路运输业和航空运输业有4家,港口运输业有2家。倒数第1名ST长投和倒数第2名江西长运的财务指标远远低于行业均值,二者偿债能力和盈利能力不佳是信用得分较低的主要原因,倒数第3名*ST安通由于存在信用记录和盈利能力不佳导致信用得分较低,但是企业成长能力表现较好,是企业向上交所申请撤销股票交易退市风险警示的主要原因。第三,在得分较高的前20名交通运输企业中,物流运输业有13家,得分较高的第3-12名均属于物流运输业;铁路运输业、航空运输业和水路运输业均有2家。2020年,新冠肺炎疫情形势下,物流支撑了疫情期间整个社会经济的平稳运行,链接整个社会各个体系里面,发挥了不可缺少的作用。疫情提高了物流的地位和物流的价值,使得物流企业提升了自身盈利能力,是在信用得分较好的企业排名前20中占据多席的主要原因。第四,根据指标的重要性分析,企业偿债能力准则层下的资产负债率、速动比率和流动比率分别位列第1、第2和第4,说明交通运输企业信用风险评价标准主要依据就是企业偿还债务的能力;企业自身基本素质准则层下的企业股权结构和本科生人数占比分别位列第3和第6,排名靠前,而企业领导者素质位列第22;企业盈利能力准则层下的销售毛利率、营业总收入和销售净利率四个指标均排名前10,说明企业盈利能力对交通运输企业的信用风险评价结果的影响仅次于企业的偿债能力。
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