1、<p><b>　　開題報告</b></p><p>　　基于Z-Score模型對電子行業(yè)上市公司的信用風險預警研究</p><p><b>　　一、立論依據(jù)</b></p><p>　　1.研究意義、預期目標</p><p>　　改革開放以來，中國經(jīng)濟發(fā)生了翻天覆地的變化，特別是加入WT

2、O以來，經(jīng)濟發(fā)展尤為迅速，中國經(jīng)濟在世界經(jīng)濟中扮演著越來越重要的角色。在中國經(jīng)濟全面發(fā)展過程中，證券市場作為其重要的組成部分，發(fā)展速度及成果也有目共睹。</p><p>　　上市公司作為證券市場的基礎，在現(xiàn)代經(jīng)濟中起著舉足輕重的作用。上市公司的健康發(fā)展對我國的經(jīng)濟發(fā)展至關重要，而上市公司在各個方面都存在著不確定性，想要提高自身的發(fā)展水平與競爭力，需要在風險管理方面達到更高的水平，需要建立風險評估體系，對風險進行預

3、控，預防和化解風險的發(fā)生，并將風險造成的損失降至最低程度。所以，風險預警對上市公司乃至整個社會經(jīng)濟而言也尤為重要。</p><p>　　信用風險預警是指根據(jù)所需要研究對象的特點，收集其相關的數(shù)據(jù)及信息，利用金融、統(tǒng)計、財會和企業(yè)管理等相關知識理論，采用定性、定量的研究方法，及時監(jiān)控風險的變動趨勢，并評價各種風險狀態(tài)偏離預警線的強弱程度，及早的向決策層發(fā)出預警信號，以便提前采取有效的前瞻性對策，減少企業(yè)不必要的損失

4、，化解風險或?qū)L險的危害降至最低的程度確保企業(yè)正常的經(jīng)營活動，并創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益。同時，信用風險預警的應用還可以對企業(yè)未來的經(jīng)營狀況提供全面的預測，為決策層提供投資的依據(jù)，使其更好的發(fā)展。</p><p>　　Z-Score模型在信用風險預警方面具有重要的意義。早在1968年，紐約大學斯特恩商學院教授愛德華·阿特曼(Edward Altman）對1946年至1965年間，資產(chǎn)規(guī)模在100—2500萬美

5、元的美國破產(chǎn)與非破產(chǎn)企業(yè)進行觀察研究，采用逐步判別分析法，通過大量的實驗，從22個財務比率中選擇了5個，建立了著名的5變量Z-Score模型。它是一個對企業(yè)運行狀況、破產(chǎn)與否等方面都具有重要意義的模型。該模型目前在美國、澳大利亞、巴西、加拿大、英國、法國等都得到了廣泛的應用。</p><p>　　本文旨從風險預警角度出發(fā)，選擇對我國經(jīng)濟發(fā)展有這重要意義的電子行業(yè)為研究對象，通過對該行業(yè)上市公司財務數(shù)據(jù)的調(diào)查整理，

6、運用Z-Score模型分析該行業(yè)上市公司的風險狀況，為上市公司在風險預警方面提供參考。</p><p><b>　　2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀</b></p><p><b>　　國外研究成果綜述</b></p><p>　　國外關于風險預警方面的研究起步較早，發(fā)展的也比較完善。其主要信用評級機構(gòu)以及專家的信用分析方法和風險計量模

7、型的選擇，值得我們學習，而在實施過程中也有很多我們值得借鑒的經(jīng)驗和教訓。</p><p>　　從歷史上看，信用風險的探索過程大致可以分成三個階段：第一個階段，是1970年以前，主要依靠經(jīng)驗豐富的銀行專家的主觀判斷分析來評估信用風險，如著名的5C分析法。第二個階段，是以財務指標為基礎，通過數(shù)學模型來判別企業(yè)的信用風險，如Altman的Z計分模型，以及之后的各種相關模型。第三個階段，是指20世紀90年代以來，隨著商業(yè)

8、銀行的快速發(fā)展，西方學者開始同時運用現(xiàn)代金融理論和數(shù)學工具來評估信用風險，建立以風險價值為基礎的，并且以違約率、預期損失為核心指標的風險度量模型，如KMV模型，信用度量技術等等。</p><p><b>　　國內(nèi)研究成果綜述</b></p><p>　　隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，在關于上市公司風險預警方面的研究也不斷深入，不少學者對于我國上市公司風險預警尤其是信用風險度

9、量方面都提出了自己的看法。</p><p>　　近年來，隨著我國信用經(jīng)濟的快速發(fā)展，國內(nèi)的很多學者在建立有關多元辨別模型方面做了很多工作，也取得了突出的成果。</p><p>　　張玲，曾維火（2004）利用Z值多元判別模型算出了公司的Z值，并證實了我國上市公司與該Z值具有良好的相關性。在此基礎上，利用Z值模型對我國上市公司進行了信用評級，并通過研究總結(jié)了我國上市公司在資信品質(zhì)方面的一些共

10、同特點。</p><p>　　趙瑾（2009）以水泥業(yè)上市公司為研究對象，為選取了宮20家水泥行業(yè)上市公司A股作為樣本進行研究，選取2006年至2008年的財務數(shù)據(jù)進行分析，使用負債比率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率等指標數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)風險防范與財務控制相互關聯(lián)，建議企業(yè)應建立一套完整的財務風險預警機制，加強財務監(jiān)督管理，避免潛在風險演變成損失。</p><p>　　吳世農(nóng)，盧賢義（200

11、1）通過比較中國上市公司財務困境模型，選取了70家財務困境和70家財務正常的公司為樣本，利用盈利增長指數(shù)、資產(chǎn)報酬率、流動比率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、長期負債股東權益比率、營運資本/總資本6個財務指標為變量比較了Fisher線性判別、Logistic回歸和多元線性回歸分析的預測能力和準確度。</p><p>　　林平（2001）運用多元線性判別法以及Logistic判別法建立了用于判別中國農(nóng)村信用社信用風險的預測模型，為中

12、國農(nóng)村信用社在風險預警方面提供了重要的依據(jù)。</p><p>　　我國學者早在1998年就開始關注KMV模型，但早期的研究僅限于對該模型的理論基礎和模型框架的介紹與分析，而大量的實證研究則是在幾年形成的。</p><p>　　杜本峰（2002）利用期權評價方式，來分析了信用風險管理。他認為，從企業(yè)的市場價值構(gòu)建模型，能快速反應未來企業(yè)信用風險的變化并且可以彌補傳統(tǒng)方式的不足。</p&

13、gt;<p>　　王瓊，陳金賢（2002）從期權理論角度研究了信用風險定價問題。他首先分析了信用風險的特征，以及信用風險定價的困難的問題，接著論述了基于期權理論的信用風險定價方法以及在此基礎上建立的Merton模型和KMV模型，并對該模型進行了評價。</p><p>　　張義強（2003）以一家上市公司為樣本，按照KMV模型的基本框架并利用國外研究的模型和關系函數(shù)，分析信用風險問題。</p&g

14、t;<p><b>　　3.參考文獻</b></p><p>　　[1] 趙瑾．基于Z-Score模型的水泥業(yè)上市公司財務預警研究[J]．理財研究，2009（12）．</p><p>　　[2] 葉蜀軍．信用風險度量與管理[M]．北京：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學出版社，2008． </p><p>　　[3] 張玲．基于判別分析和期望違約率

15、方法的信用風險度量和管理方法研究[D]．湖南大學博士畢業(yè)論文，2005．</p><p>　　[4] 張友棠．財務預警系統(tǒng)研究[M]．北京：中國人民大學出版社，2004．</p><p>　　[5]呂長江．上市公司財務困境與財務破產(chǎn)的比較研究[J]．經(jīng)濟研究，2004(8)．</p><p>　　[6]張玲，曾維火．基于Ｚ值模型的中國上市公司信用評級研究[J]．財經(jīng)

16、研究2004（6）</p><p>　　[7] 王瓊，陳金賢．信用風險定價方法與模型研究[D]．現(xiàn)代財經(jīng)，2004，4（22－146）．</p><p>　　[8] 陳凱凡，陳英．對財務困境預警實證研究標志事件選擇問題的探討[J]．經(jīng)濟研究，2004（3）．</p><p>　　[9] 巴塞爾委員會．外部信用評級與內(nèi)部信用評級體系[M]．中國金融出版社，2004．

17、</p><p>　　[10]蔡虹，高杰．中國上市公司信用風險評估的方法、問題及對策分析[J]．科學學與科學技術管理2003（9）．</p><p>　　[11]程鵬，吳沖鋒，李為冰．信用風險度量和管理方法研究[J]．管理工程學報，2002（1）．</p><p>　　[12] 杜本峰．產(chǎn)值期權理論在信用風險評估中的應用[J]．經(jīng)濟經(jīng)緯，2002年（3）．</

18、p><p>　　[13] 長城證券課題組．上市公司財務危機預警系統(tǒng)：理論研究與實證研究[D]．上證研究，2001(3)：63-146．</p><p>　　[14] 王濟川，郭志剛．當代科學前沿論叢Logistic回歸模型——方法與應用[M]．高等教育出版社，（2001）．</p><p>　　[15] 吳世農(nóng)，盧賢義．中國上市公司財務困境的預測模型研究[J]．經(jīng)濟研究

19、，2001（6）．</p><p>　　[16]Basel Committee on Banking Supervision.International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards（A Revised Framework）[M]，June 2004．</p><p>　　[17]Roland Kirste

20、in.The new Basle Accord，internal ratings，and the incentives of banks，International Review of Law and Economics[M]．21(2002)393–412．</p><p>　　[18] Edward I Altman.Predicting Financial Distress of Companies：Rev

21、isiting the Z-Score and ZETA Models，Working paper，2000，July．</p><p>　　[19] Edward E Altman.Commercial bank lending：Process，credit scoring and costs of errors in lending[J]．Journal of Finance，Sept.1980．</p

22、><p>　　[20] Altman，Hardeman，Narayanan.ZETA Analysis：A new model to identify bankruptcy risk of corporations[J].Journal of Banking and Finance，1977（1）．</p><p>　　[21] Altman E．Financial Rations，Discr

23、iminant Analysis and Prediction of Corporate Bankruptcy[D]．Journal of Finance．1968(23)：589-610． </p><p>　　[22] Beaver．W．H．Financial Rations as Predictors of Failure．[D]Journal of Accounting．Research（Suppleme

24、nt）1966：71-111．</p><p><b>　　二、研究方案 </b></p><p>　　1.主要研究內(nèi)容（或預期章節(jié)安排）</p><p>　　1 Z-Score模型概述</p><p>　　1.1 Z-Score模型的產(chǎn)生與發(fā)展</p><p>　　1.2 Z-Score模型的應

25、用與意義</p><p>　　2 運用Z-Score模型對我國電子行業(yè)信用風險進行判別</p><p>　　2.1 樣本的選取與整理</p><p>　　2.2 運用Z-Score模型進行信用風險判別</p><p>　　2.3 對計算結(jié)果進行分析</p><p>　　3 對Z-Score模型進行修正</p>

26、;<p>　　3.1 財務比率的重新選取</p><p>　　3.2 財務比率系數(shù)的重新判定</p><p>　　3.3 用修正后的模型對Z值進行計算</p><p>　　3.4 修正后的Z值模型準確率分析</p><p>　　3.5 修正后的Z值模型預測能力與Z-Score模型的比較</p><p>　

27、　3.6 修正后的Z值模型在應用方面的意義</p><p>　　2.實施方案和進度計劃</p><p>　　實施方案：本項目是運用Z-Score模型，對電子行業(yè)上市公司風險預警進行研究。首先通過圖書館借閱相關書籍以研究Z-Score模型在風險預警方面的作用；其次通過期刊網(wǎng)查找相關學術論文以供參考；最后通過中國證券網(wǎng)等相關網(wǎng)上查詢電子行業(yè)上市公司財務方面的一些相關數(shù)據(jù)、資料。 </p

28、><p><b>　　進度計劃：</b></p><p>　　第6學期第19-20周至第7學期第1-5周：在指導老師的指導下，廣泛收集、研究相關文獻資料，完成畢業(yè)論文選題。</p><p>　　第7學期第6-12周：在指導老師指導下完成外文翻譯、文獻綜述和開題報告撰寫；參加開題答辯，進一步完成論文選題價值、確立主要研究內(nèi)容，論文研究方案的合理性和可

29、行性。</p><p>　　第7學期第13-14周：撰寫論文詳細提綱，交給論文指導老師批閱，反復修改，保證論文結(jié)構(gòu)的合理性。</p><p>　　第7學期第15-20周：開始寫作畢業(yè)論文，完成初稿。</p><p>　　第7學期寒假：結(jié)合畢業(yè)論文選題開展調(diào)查研究。</p><p>　　第8學期第1-2周：在指導老師指導下進一步寫作、完善畢業(yè)論