胡 胜 朱新蓉

(1.九江学院会计学院江西九江332005;2.中南财经政法大学新华金融保险学院,湖北武汉430073)

信用风险度量与管理的探索过程大致可分为三个阶段：第一个阶段是1970年以前,主要分析工具有5C分析法、LAPP法、五级分类法,大多数金融机构基本上是依据银行专家的经验和主观分析来评估信用风险。第二个阶段是建立于基于财务指标的信用评分模型,主要有线性比率模型、Logit模型、Probity模型、判别分析模型等。第三个阶段是进入20世纪90年代以来,西方若干商业银行以风险价值为基础,开始运用数学工具、现代金融理论来定量研究信用风险,建立了以违约概率、预期损失率为核心指标的度量模型,如 Credit、Metrics、KMV模型、Credit Risk+,Po rtfolio View模型等[1](P35—46)。

我国商业银行内部的信用评级水平比较落后,信用风险度量管理体系非常不健全,对信用风险的分析仍处于传统的定性分析阶段,远不能有效满足商业银行对信用风险控制与管理的要求。国外的信用风险度量模型也有很多缺陷,如没有一个模型能够准确地度量每笔信用产品的违约率、违约下的损失等。本文拟对Logit模型在上市公司信用风险评估应用方面进行研究,以期对商业银行内部的信用评级风险有所借鉴。

一、文献综述

在国外的研究中,Logit模型最早由Martin用来预测公司的破产及违约概率。他选取5 700家样本和25个财务指标进行分析,建立了8个财务指标的Logit模型来分析公司的破产及违约概率。Ohlson也将Logit模型应用于信用风险分析[2],W ilson借用Logistic函数建立了Logit信用评分模型[3](P12—35)。……