中國(guó)農(nóng)業(yè)類上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究【開題報(bào)告】

1、<p><b>　　開題報(bào)告</b></p><p>　　中國(guó)農(nóng)業(yè)類上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究</p><p><b>　　一、立論依據(jù)</b></p><p>　　1.研究意義、預(yù)期目標(biāo)</p><p>　　農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)部門，農(nóng)業(yè)類上市公司作為連接農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和資本市場(chǎng)的重要紐帶，

2、對(duì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)、提高農(nóng)業(yè)科技水平、促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展具有重要作用。農(nóng)業(yè)類上市公司的發(fā)展壯大可以鞏固農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)地位，農(nóng)業(yè)上市公司作為農(nóng)業(yè)企業(yè)中的佼佼者，可以充分發(fā)揮組織模式的輻射效應(yīng)，有效引導(dǎo)、培養(yǎng)和營(yíng)造一批新型的農(nóng)業(yè)法人主體，這無(wú)論對(duì)保障農(nóng)業(yè)發(fā)展、促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化現(xiàn)代化，還是對(duì)于提我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平，都有著積極的作用。農(nóng)業(yè)類上市公司大多以農(nóng)產(chǎn)品加工、流通和服務(wù)為主,使農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、銷售有機(jī)結(jié)合、相互促進(jìn)。從資產(chǎn)規(guī)模方

3、面看,農(nóng)業(yè)類上市公司與其他行業(yè)上市公司相比資產(chǎn)規(guī)模較小,但近年來資產(chǎn)增長(zhǎng)速度較快;從股本結(jié)構(gòu)來看,農(nóng)業(yè)類上市公司國(guó)家股“一股獨(dú)大”現(xiàn)象顯著,同時(shí)非流通股比重也較大。我國(guó)加入世貿(mào)組織之后，農(nóng)業(yè)類上市公司受到世貿(mào)組織價(jià)格補(bǔ)貼、出口補(bǔ)貼和公益性補(bǔ)貼各種規(guī)格的嚴(yán)格限制，而且其較之于其他類上市公司起步晚、科技含量低，面臨著更多的風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)業(yè)上市公司若發(fā)生信用危機(jī)，將會(huì)影響農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進(jìn)程。但目前在我國(guó)結(jié)合農(nóng)業(yè)行業(yè)特色構(gòu)建的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別體系還很不完善

4、，因此，本文對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)</p><p>　　本文將以KMV模型為手段，對(duì)農(nóng)業(yè)類上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證性評(píng)估。由于本文研究的是農(nóng)業(yè)類上市公司信用狀況，鑒于上市公司交易數(shù)據(jù)特殊性，本文首先采用KMV違約概率的計(jì)算，以MathCAD為輔助工具，評(píng)價(jià)行業(yè)信用狀況，然后采用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與比較分析，根據(jù)輔助工具SPSS對(duì)得出的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行計(jì)量分析。</p><p><b>　　

5、2.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀</b></p><p>　　在KMV模型運(yùn)用上，國(guó)外研究者注重利用信用風(fēng)險(xiǎn)度量分析證券收益。Vasicek（1995）研究一個(gè)含有108只債券的樣本采用期權(quán)調(diào)整后的收益利差數(shù)據(jù), 發(fā)現(xiàn)利用KMV模型確定定價(jià)偏低或偏高的方法來組建組合會(huì)產(chǎn)生明顯的超額收益，也就是說可以運(yùn)用KMV模型對(duì)公開交易債券的收益變化做出預(yù)測(cè)。Roger M.Stein（2005）在對(duì)KMV模型進(jìn)行分析后，通過與

6、現(xiàn)實(shí)情況因素進(jìn)行對(duì)比，提出了模型自身存在的一些預(yù)測(cè)問題和模型相關(guān)的改進(jìn)意見。Peter Crodbie和Jeff Bohn（2003）專門以金融類公司為樣本應(yīng)用KMV模型,結(jié)果顯示預(yù)期違約概率值在這些公司發(fā)生信用事件時(shí)或破產(chǎn)前能夠準(zhǔn)確、靈敏地檢測(cè)到信用質(zhì)量的變化。Matthew Kurba和Irina Korablev（2002）使用Level validation和calibration方法對(duì)KMV模型進(jìn)行驗(yàn)證，選取了三年近千家美國(guó)公

7、司數(shù)據(jù)證明KMV模型十分有效。Stefan.M.Denzle（2006）利用KMV模型的EDF估算股票價(jià)格。</p><p>　　在國(guó)外學(xué)者對(duì)KMV模型研究的基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)學(xué)者開始探索這類模型在信用風(fēng)險(xiǎn)度量上的優(yōu)勢(shì)以及在中國(guó)的適用性。周沅帆（2009）利用KMV模型對(duì)我國(guó)已上市的保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了度量，旨在探討在未來時(shí)機(jī)成熟時(shí)保險(xiǎn)監(jiān)管中引入KMV模型，利用KMV模型良好的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力，加強(qiáng)和改善保險(xiǎn)監(jiān)管的可能性。

8、王賽（2010）結(jié)合我國(guó)的具體國(guó)情，將KMV模型應(yīng)用于我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理，得出了2008年上半年和2009年上半年我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)各個(gè)上市奮司的違約率，實(shí)證分析了兩年度違約率的差異并研究了KMV模型的應(yīng)用效果。陸珩瑱，張佳慧（2010）以KMV模型作為度量信用風(fēng)險(xiǎn)的基本模型，驗(yàn)證了KMV模型適用性，分析了次貸危機(jī)對(duì)紡織業(yè)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn)KMV模型適用于我國(guó)紡織業(yè)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)衡量，次貸危機(jī)對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生

9、了顯著的影響。</p><p>　　綜上所述，國(guó)內(nèi)外對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)度量的研究成果在規(guī)避信用風(fēng)險(xiǎn)帶給企業(yè)的損失上有著很大的幫助。國(guó)內(nèi)外對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的研究起點(diǎn)不同，適應(yīng)度不同，研究成果也有部分差異。國(guó)外的研究是針對(duì)完全市場(chǎng)上的個(gè)別公司進(jìn)行信用違約評(píng)價(jià)分析，再根據(jù)該公司進(jìn)行模型的相關(guān)修正，找出適合該公司的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法，而國(guó)內(nèi)研究則大多針對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)或者針對(duì)金融行業(yè)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)分析，大多照搬照抄國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)和方法，并沒有

10、進(jìn)行相關(guān)修正，得出的違約數(shù)據(jù)并不與我國(guó)金融市場(chǎng)的實(shí)情相符。國(guó)外對(duì)模型進(jìn)行相關(guān)修正和改善，以得出適應(yīng)于研究對(duì)象的方法，這是國(guó)內(nèi)研究學(xué)者需要改善的地方。</p><p>　　根據(jù)我國(guó)證券市場(chǎng)的現(xiàn)狀，在研究上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，應(yīng)正確選用度量模型。國(guó)內(nèi)的金融市場(chǎng)雖然發(fā)展很快，但并不是完全由市場(chǎng)操控，模型運(yùn)用上需要進(jìn)行部分修正，才能得出準(zhǔn)確的結(jié)果。近年來國(guó)家對(duì)于證券市場(chǎng)的有效性也不斷提高，證券市場(chǎng)整體規(guī)模的膨脹和上市公司數(shù)

11、量的快速增加迫切需要相應(yīng)的模型對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。只針對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)模型已經(jīng)明顯滿足不了我國(guó)上市公司的需求，所以只有綜合過去、現(xiàn)時(shí)、未來的信息得出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果才能幫助上市公司更好地規(guī)避信用風(fēng)險(xiǎn)。</p><p><b>　　3.參考文獻(xiàn)</b></p><p>　　[1] 楊蓬勃,張成虎,張湘. 基于Logistic回歸分析的上市公司信貸違約概率

12、預(yù)測(cè)模型研究[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯,2009（2）</p><p>　　[2] 周沅帆. 基于KMV模型對(duì)我國(guó)上市保險(xiǎn)公司的信用風(fēng)險(xiǎn)度量[J].保險(xiǎn)研究,2009（3）</p><p>　　[3] 陸珩瑱,張佳慧. 基于KMV模型的紡織業(yè)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J].價(jià)值工程,2010</p><p>　　[4]魏勇.基于Credit Risk+模型的中國(guó)銀行益陽(yáng)分行信貸風(fēng)

13、險(xiǎn)研究[D].湖南大學(xué),2009</p><p>　　[5]劉蓓.“Z計(jì)分法”在家族企業(yè)A股中的實(shí)證分析[J].財(cái)會(huì)通訊,2010（4）</p><p>　　[6]Ohlson, James, Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy [J].Journal of Accounting Research,

14、 1980</p><p>　　[7]Zavgren, Christine. The Prediction of Corporate Failure: The State of the Art [J].Journal of Accounting Literature, 1983(2)</p><p>　　[8]Zmijeski, Mark.Methodoligal issues relat

15、ed to the estimation of financial distress prediction models [J].Journal of Accounting Research, 1984 (22)</p><p>　　[9]Vasicek.EDF and Corporate Bond Pricing.SanFrancisco, KMV [J], LLC, 1995</p><p

16、>　　[10]Roger M.Stein.Evidence on the Incompleteness of Merton-type Structural</p><p>　　Models for Default Prediction [J].Moodys KMV Corporation, 2005(2)</p><p>　　[11]Perter Crodbie, Jeff Boh

17、n. Model in Default Risk [J].Moodys KMV Corporation, 2003(10)</p><p><b>　　二、研究方案 </b></p><p>　　1.主要研究?jī)?nèi)容（或預(yù)期章節(jié)安排）</p><p>　　1 我國(guó)農(nóng)業(yè)類上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)概況</p><p>　　1.1 信用風(fēng)

18、險(xiǎn)理論</p><p>　　1.2 農(nóng)業(yè)類上市公司信用概況</p><p>　　2 KMV信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建依據(jù)</p><p>　　2.1 KMV模型理論依據(jù)</p><p>　　2.2 KMV模型計(jì)算步驟</p><p>　　2.3 KMV模型在我國(guó)證券市場(chǎng)上的適用性分析</p><p>

19、　　3 KMV模型在農(nóng)業(yè)類上市公司的實(shí)證分析</p><p>　　3.1 違約概率計(jì)算</p><p>　　3.2 計(jì)算結(jié)果檢驗(yàn)與分析</p><p><b>　　3.3 結(jié)論</b></p><p><b>　　4 總結(jié)與建議</b></p><p>　　2.實(shí)施方案和進(jìn)度

20、計(jì)劃</p><p>　　本文主要就KMV模型進(jìn)行計(jì)算，再利用回歸分析和相關(guān)性分析進(jìn)行實(shí)證研究。利用MathCAD來研究農(nóng)業(yè)類上市公司的違約概率，并利用spss工具對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，得出較為準(zhǔn)確的公司信用狀況。在選擇數(shù)據(jù)時(shí)，所使用的數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)類上市公司各公司近三年的交易收盤價(jià)、總股本、流動(dòng)負(fù)債、長(zhǎng)期負(fù)債等指標(biāo)，這些數(shù)據(jù)主要來自東方財(cái)富網(wǎng)、上海證券交易所、深圳證券交易所、WIND資訊客戶端……利用這些數(shù)據(jù)計(jì)算

21、，得出農(nóng)業(yè)類上市公司信用狀況。</p><p><b>　　論文進(jìn)度安排如下：</b></p><p>　　第六學(xué)期第19－20周至第7學(xué)期第1－5周：聯(lián)系指導(dǎo)老師，查找資料，初定選題并公布選題。</p><p>　　第七學(xué)期第6－12周：在導(dǎo)師指導(dǎo)下完成外文翻譯、文獻(xiàn)綜述和開題報(bào)告撰寫，完成開題答辯，進(jìn)一步確立選題價(jià)值，確立主要研究?jī)?nèi)容，論證

22、研究方案的合理性和可行性。</p><p>　　第七學(xué)期第13－14周：撰寫論文詳細(xì)提綱，交給導(dǎo)師批閱，確保論文結(jié)構(gòu)的合理性。</p><p>　　第七學(xué)期第15－20周：開始寫作，完成初稿。</p><p>　　第七學(xué)期寒假：結(jié)合選題展開調(diào)研。</p><p>　　第八學(xué)期第1－2周：在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)一步完善論文。</p>&l