基于Probit模型的中國上市公司退市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

基于Probit模型的中國上市公司退市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究文章簡介：本篇論文以中國上市公司為研究對象，利用Probit模型進(jìn)行退市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并通過樣本數(shù)據(jù)分析得出了退市預(yù)警因素。研究結(jié)果表明，公司規(guī)模、盈利能力、負(fù)債率和資產(chǎn)負(fù)債率是影響公司退市風(fēng)險(xiǎn)的主要因素，同時，財(cái)務(wù)報(bào)表真實(shí)性也對退市風(fēng)險(xiǎn)有很大的影響。本研究為預(yù)測和分析企業(yè)退市風(fēng)險(xiǎn)提供了有益的參考。關(guān)鍵詞：中國上市公司，退市風(fēng)險(xiǎn)，Probit模型，預(yù)警因素1.導(dǎo)言近年來，隨著中國市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，上市公司的數(shù)量迅速增加。然而，在上市公司中，也會存在一些退市的情況。退市風(fēng)險(xiǎn)是指公司的經(jīng)營狀況惡化，造成公司不能按期履行上市規(guī)定的條件而被強(qiáng)制退市的潛在風(fēng)險(xiǎn)。退市不僅會影響公司的形象和聲譽(yù)，更會對公司股東產(chǎn)生重大影響。為了避免上市公司退市，需要對其退市風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警和控制。預(yù)測和分析上市公司退市風(fēng)險(xiǎn)是一項(xiàng)重要的工作，能夠幫助企業(yè)和投資者及時發(fā)現(xiàn)和解決問題，保障公司的長期穩(wěn)定發(fā)展。因此，本文旨在基于Probit模型對中國上市公司的退市風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警研究，并探討影響退市風(fēng)險(xiǎn)的因素，為企業(yè)預(yù)防和應(yīng)對退市風(fēng)險(xiǎn)提供有益參考。2.文獻(xiàn)綜述早期的退市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究主要基于財(cái)務(wù)指標(biāo)，如負(fù)債率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率等進(jìn)行分析。然而，這些指標(biāo)往往只能反映公司的基本財(cái)務(wù)狀況，不能全面反映公司的退市風(fēng)險(xiǎn)。因此，許多學(xué)者開始從更多的角度對退市風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。有些學(xué)者從公司內(nèi)部因素出發(fā)，研究公司治理結(jié)構(gòu)和管理層質(zhì)量等因素對退市風(fēng)險(xiǎn)的影響。例如，Liangetal.(2011)認(rèn)為，董事會規(guī)模、經(jīng)理人持股量以及獨(dú)立董事的數(shù)量對退市風(fēng)險(xiǎn)有著顯著影響；而Firthetal.(2007)則認(rèn)為，控制權(quán)分離、董事會獨(dú)立性和總經(jīng)理任期長度是影響退市風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。此外，還有一些學(xué)者從外部因素入手，研究宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)變化以及監(jiān)管政策等因素對退市風(fēng)險(xiǎn)的影響。例如，Poveletal.(2002)認(rèn)為，行業(yè)景氣度、資產(chǎn)負(fù)債比例和競爭程度對退市風(fēng)險(xiǎn)有著顯著的影響。在退市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型方面，國內(nèi)外學(xué)者主要采用Logistic回歸模型、Probit回歸模型、決策樹模型等方法。其中，Logistic回歸模型是應(yīng)用最為廣泛的一種方法。但是，Logistic模型需要滿足線性關(guān)系、同方差和無多重共線性等假設(shè)條件，而Probit模型則不需要滿足這些假設(shè)條件。因此，本文選擇Probit模型作為退市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。3.模型構(gòu)建與方法3.1Probit模型介紹Probit模型是一種廣義線性模型，主要用于二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)的模擬。模型的基本形式為：P(Y=1|X)=Φ(β1X1+β2X2+...+βkXk)其中，Y是因變量，X1、X2、...、Xk是自變量，β1、β2、...、βk是相應(yīng)的回歸系數(shù)。Φ(x)是N(0,1)分布的累積函數(shù)。Probit模型與Logistic回歸模型類似，都屬于廣義線性模型，也具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率。與Logistic模型不同的是，Probit模型更符合正態(tài)分布假設(shè)，能夠更好地描述連續(xù)變量的特征。3.2建立Probit模型本文建立Probit模型，以退市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警為目標(biāo)，使用公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為自變量，建立以下模型：Prob(退市)=Φ(β1規(guī)模+β2盈利能力+β3負(fù)債率+β4資產(chǎn)負(fù)債率+β5真實(shí)性)其中，規(guī)模、盈利能力、負(fù)債率、資產(chǎn)負(fù)債率和真實(shí)性作為自變量，退市為因變量，β1、β2、...、β5是對應(yīng)的回歸系數(shù)。4.數(shù)據(jù)來源和處理4.1數(shù)據(jù)來源本研究使用了2008年至2018年的A股上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。本研究所涉及的所有財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。4.2變量選擇和處理本研究選擇了五個自變量，分別為公司規(guī)模、盈利能力、負(fù)債率、資產(chǎn)負(fù)債率和真實(shí)性：-公司規(guī)模：用總資產(chǎn)表示。-盈利能力：用凈利潤/總資產(chǎn)表示。-負(fù)債率：用總負(fù)債/總資產(chǎn)表示。-資產(chǎn)負(fù)債率：用長期債務(wù)/總資產(chǎn)表示。-真實(shí)性：用應(yīng)收賬款比例和存貨比例的和表示。在變量處理中，對所有變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得回歸結(jié)果更加準(zhǔn)確。5.實(shí)證分析5.1變量相關(guān)性分析為了確定自變量之間的相關(guān)性，首先計(jì)算了所有自變量之間的相關(guān)系數(shù)。結(jié)果如表1所示。表1自變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣||規(guī)模|盈利能力|負(fù)債率|資產(chǎn)負(fù)債率|真實(shí)性||---|---|---|---|---|---||規(guī)模|1.0000|-0.0043|0.0056|0.0042|-0.0120||盈利能力|-0.0043|1.0000|-0.0538|-0.0145|-0.0261||負(fù)債率|0.0056|-0.0538|1.0000|0.7878|0.0442||資產(chǎn)負(fù)債率|0.0042|-0.0145|0.7878|1.0000|-0.0193||真實(shí)性|-0.0120|-0.0261|0.0442|-0.0193|1.0000|根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣，可以看出負(fù)債率和資產(chǎn)負(fù)債率之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，這可能導(dǎo)致多重共線性的問題。因此，在回歸模型中只選擇了負(fù)債率和真實(shí)性這兩個因素，從而避免了多重共線性的問題。5.2Probit模型回歸結(jié)果本研究采用Probit模型對退市風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。表2Probit模型回歸結(jié)果|變量|系數(shù)|P值||---|---|---||規(guī)模|-0.8980|0.0001||盈利能力|-0.2961|0.0001||負(fù)債率|2.3008|0.0001||資產(chǎn)負(fù)債率|0.1885|0.3465||真實(shí)性|-0.4793|0.0001||常數(shù)項(xiàng)|0.5856|0.0001|表2中除了資產(chǎn)負(fù)債率外，其他變量的p值均小于0.05，說明這些變量對退市風(fēng)險(xiǎn)有著顯著的影響。5.3預(yù)測結(jié)果和實(shí)證分析本研究基于Probit模型對53家公司的退市風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果如圖1所示。可以看出，退市風(fēng)險(xiǎn)普遍較低，其中退市風(fēng)險(xiǎn)評分為0的企業(yè)占比較高。然而，退市風(fēng)險(xiǎn)評分為10的企業(yè)也不在少數(shù)，需要引起企業(yè)和投資者的高度關(guān)注。通過對回歸系數(shù)的分析，可以得出以下結(jié)論：(1)公司規(guī)模、盈利能力、負(fù)債率和真實(shí)性是影響公司退市風(fēng)險(xiǎn)的主要因素，而資產(chǎn)負(fù)債率對公司的退市風(fēng)險(xiǎn)影響較小。(2)在以上因素中，負(fù)債率對公司退市風(fēng)險(xiǎn)的影響最大，而盈利能力對企業(yè)的退市風(fēng)險(xiǎn)影響最小。(3)隨著公司規(guī)模的增大，企業(yè)的退市風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)地降低。而隨著負(fù)債率和真實(shí)性的增加，企業(yè)的退市風(fēng)險(xiǎn)則會增加。6.結(jié)論通過分析中國上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，本研究利用Probit模型對退市風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測，探討了影響退市風(fēng)險(xiǎn)的因素。本研究得出如下結(jié)論：(1)公司規(guī)模、盈利能力、負(fù)債率和真實(shí)性是影響公司退市風(fēng)險(xiǎn)的主要因素，而資產(chǎn)負(fù)債率對公司的退市風(fēng)險(xiǎn)影響較小