【摘 要】
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近几年来,各个企业通过债券市场进行筹资的数量不断加大,债券市场正慢慢加大其对实体经济的服务能力。而企业债券作为整个债券市场的一部分,具有至关重要的作用。因此通过计
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近几年来,各个企业通过债券市场进行筹资的数量不断加大,债券市场正慢慢加大其对实体经济的服务能力。而企业债券作为整个债券市场的一部分,具有至关重要的作用。因此通过计算因不履行债务而使债券本息不能按时偿付的概率,来提供有关的风险信息,进行企业债券的信用评级,对于我们的研究拥有较大的帮助。对企业债信用评级制度的研究从企业债券产生之日起就从未间断过,有关企业债券的信用评级方法主要有定性分析法、定量分析法、层次分析法。定性分析法包括:专家判断法、综合评价法。但是定性分析法方法很大程度上取决于评级人员的主观判断的可靠性,所以这种方法的评级结果较差;因此,相关人员研究出定量分析法,主要包括:多元线性判别分析模型、基于模糊评判的信用评估模型、加权Logistic分析模型、神经网络模型、Probit分析模型,但这些方法只是利用了定量指标,具有很大的片面性;而层次分析法综合考虑定性指标和定量指标,从两个方面对企业债券进行信用评级。本文首先仅通过定量指标,对数据进行因子分析,剔除指标之间的相关性,然后通过聚类分析进行建模,找到一套信用评级指标体系,并进行实证分析且将实证分析结果与评级机构的评级结果进行对比,发现分析结果较差;因此本文在利用定量指标的基础上添加定性指标,利用层次分析法,找到一套适合对我国企业债券进行信用评级的另一套指标体系,并进行实证分析,且与评级机构的评级结果进行对比分析,发现效果较好。
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