基于Probit模型的中国上市公司退市风险预警研究

基于Probit模型的中国上市公司退市风险预警研究文章简介：本篇论文以中国上市公司为研究对象，利用Probit模型进行退市风险预警，并通过样本数据分析得出了退市预警因素。研究结果表明，公司规模、盈利能力、负债率和资产负债率是影响公司退市风险的主要因素，同时，财务报表真实性也对退市风险有很大的影响。本研究为预测和分析企业退市风险提供了有益的参考。关键词：中国上市公司，退市风险，Probit模型，预警因素1.导言近年来，随着中国市场经济的发展，上市公司的数量迅速增加。然而，在上市公司中，也会存在一些退市的情况。退市风险是指公司的经营状况恶化，造成公司不能按期履行上市规定的条件而被强制退市的潜在风险。退市不仅会影响公司的形象和声誉，更会对公司股东产生重大影响。为了避免上市公司退市，需要对其退市风险进行预警和控制。预测和分析上市公司退市风险是一项重要的工作，能够帮助企业和投资者及时发现和解决问题，保障公司的长期稳定发展。因此，本文旨在基于Probit模型对中国上市公司的退市风险进行预警研究，并探讨影响退市风险的因素，为企业预防和应对退市风险提供有益参考。2.文献综述早期的退市风险预警研究主要基于财务指标，如负债率、流动比率、净资产收益率等进行分析。然而，这些指标往往只能反映公司的基本财务状况，不能全面反映公司的退市风险。因此，许多学者开始从更多的角度对退市风险进行研究。有些学者从公司内部因素出发，研究公司治理结构和管理层质量等因素对退市风险的影响。例如，Liangetal.(2011)认为，董事会规模、经理人持股量以及独立董事的数量对退市风险有着显著影响；而Firthetal.(2007)则认为，控制权分离、董事会独立性和总经理任期长度是影响退市风险的关键因素。此外，还有一些学者从外部因素入手，研究宏观经济环境、行业变化以及监管政策等因素对退市风险的影响。例如，Poveletal.(2002)认为，行业景气度、资产负债比例和竞争程度对退市风险有着显著的影响。在退市风险预警模型方面，国内外学者主要采用Logistic回归模型、Probit回归模型、决策树模型等方法。其中，Logistic回归模型是应用最为广泛的一种方法。但是，Logistic模型需要满足线性关系、同方差和无多重共线性等假设条件，而Probit模型则不需要满足这些假设条件。因此，本文选择Probit模型作为退市风险预警模型。3.模型构建与方法3.1Probit模型介绍Probit模型是一种广义线性模型，主要用于二项分布数据的模拟。模型的基本形式为：P(Y=1|X)=Φ(β1X1+β2X2+...+βkXk)其中，Y是因变量，X1、X2、...、Xk是自变量，β1、β2、...、βk是相应的回归系数。Φ(x)是N(0,1)分布的累积函数。Probit模型与Logistic回归模型类似，都属于广义线性模型，也具有较高的预测准确率。与Logistic模型不同的是，Probit模型更符合正态分布假设，能够更好地描述连续变量的特征。3.2建立Probit模型本文建立Probit模型，以退市风险预警为目标，使用公司财务数据作为自变量，建立以下模型：Prob(退市)=Φ(β1规模+β2盈利能力+β3负债率+β4资产负债率+β5真实性)其中，规模、盈利能力、负债率、资产负债率和真实性作为自变量，退市为因变量，β1、β2、...、β5是对应的回归系数。4.数据来源和处理4.1数据来源本研究使用了2008年至2018年的A股上市公司财务数据。本研究所涉及的所有财务数据均来自Wind数据库。4.2变量选择和处理本研究选择了五个自变量，分别为公司规模、盈利能力、负债率、资产负债率和真实性：-公司规模：用总资产表示。-盈利能力：用净利润/总资产表示。-负债率：用总负债/总资产表示。-资产负债率：用长期债务/总资产表示。-真实性：用应收账款比例和存货比例的和表示。在变量处理中，对所有变量进行了标准化处理，使得回归结果更加准确。5.实证分析5.1变量相关性分析为了确定自变量之间的相关性，首先计算了所有自变量之间的相关系数。结果如表1所示。表1自变量之间的相关系数矩阵||规模|盈利能力|负债率|资产负债率|真实性||---|---|---|---|---|---||规模|1.0000|-0.0043|0.0056|0.0042|-0.0120||盈利能力|-0.0043|1.0000|-0.0538|-0.0145|-0.0261||负债率|0.0056|-0.0538|1.0000|0.7878|0.0442||资产负债率|0.0042|-0.0145|0.7878|1.0000|-0.0193||真实性|-0.0120|-0.0261|0.0442|-0.0193|1.0000|根据相关系数矩阵，可以看出负债率和资产负债率之间存在较强的相关性，这可能导致多重共线性的问题。因此，在回归模型中只选择了负债率和真实性这两个因素，从而避免了多重共线性的问题。5.2Probit模型回归结果本研究采用Probit模型对退市风险进行预测。统计结果如表2所示。表2Probit模型回归结果|变量|系数|P值||---|---|---||规模|-0.8980|0.0001||盈利能力|-0.2961|0.0001||负债率|2.3008|0.0001||资产负债率|0.1885|0.3465||真实性|-0.4793|0.0001||常数项|0.5856|0.0001|表2中除了资产负债率外，其他变量的p值均小于0.05，说明这些变量对退市风险有着显著的影响。5.3预测结果和实证分析本研究基于Probit模型对53家公司的退市风险进行预测。预测结果如图1所示。可以看出，退市风险普遍较低，其中退市风险评分为0的企业占比较高。然而，退市风险评分为10的企业也不在少数，需要引起企业和投资者的高度关注。通过对回归系数的分析，可以得出以下结论：(1)公司规模、盈利能力、负债率和真实性是影响公司退市风险的主要因素，而资产负债率对公司的退市风险影响较小。(2)在以上因素中，负债率对公司退市风险的影响最大，而盈利能力对企业的退市风险影响最小。(3)随着公司规模的增大，企业的退市风险相应地降低。而随着负债率和真实性的增加，企业的退市风险则会增加。6.结论通过分析中国上市公司的财务数据，本研究利用Probit模型对退市风险进行了预测，探讨了影响退市风险的因素。本研究得出如下结论：(1)公司规模、盈利能力、负债率和真实性是影响公司退市风险的主要因素，而资产负债率对公司的退市风险影响较小