邹小舟

(上海海事大学 上海 201306)

一、调查背景

信用作为社会交换的基本条件，是发生经济交易的前提。没有信任，就没有交换。由于信用缺失现象一直存在，信用风险是经济市场上最重要及最古老的风险之一，现代经济生活的各个方面都会被其影响。随着经济的迅猛发展，经济交易方式逐渐多样化，上市公司之间的信用关系越来越复杂，使得经济交易中潜在的风险不断增大。如果信用风险发生，必将会对整个市场的经济秩序产生影响。因此，有效的上市公司信用评级有极其重要的意义。

目前，虽然上市公司信用评级的方法还不够完善，影响力并不大。但随着各方面影响因素加入模型，能有效提高信用评级模型的有效性，降低交易风险发生的可能性，维护良好的市场经济体制。

本文采用Logistic回归分析的方法，以上市公司财务信息指标等变量为背景，通过数据分析财务因子在公司信用评估中的影响力，研究上市公司信用等级评价和财务数据之间的关系。根据结果证实Logistic回归模型在公司信用评估中具有准确性和稳健性。

国内文献中多采用上市公司数据作为研究样本，本文以60家上市公司2016年的财务数据为研究对象。其中，ST股选取了29支，非ST股选取了31支。

二、实证分析

(一)模型指标的选取

企业的财务指标反映企业财务弹性、稳定性、盈利性等方面的信息，直接预示着企业将来出现财务危机和发生贷款违约的可能性。企业的财务弹性越强、稳定性越好、盈利性越大，其将来出现财务危机和发生贷款违约的可能性就越小。……