金融企业风险预警研究——以商业银行和证券业为例

• 作 者: 魏宝晶
• 机 构: 对外经济贸易大学
• 出 处: 对外经济贸易大学
• 发表日期: 2015年期
• 关键词: 金融企业 商业银行 证券公司 风险预警 Logistic回归模型

中国已经走到了产业升级换代，经济面临转轨的历史时刻，传统工业增长趋于放缓，现代金融业有望成为中国新一轮经济增长的动力。随着金融全球化的进程加速，混业经营模式成为当前国际金融业发展的主流趋势，尤其是国内大型金融控股集团的逐步建立，中国金融企业的经营风险也日趋复杂和多变。在这之中，银行、证券行业体量大，与社会生产生活联系得直接而紧密，是金融业中的重点子行业；同时这两个行业在获取高收益的同时，也具有高风险性的特征。因此，对银行和证券业经营的风险因素进行识别、度量，及时给予预警并实行有效的控制，从微观和宏观层面上都具有积极现实意义。　　中国银行业的风险控制侧重于存、贷两条业务线资金的安全性，证券业的风险控制则着重在资本充足性上。本文基于中国商业银行和证券公司两个行业上市企业公开经审计的年报数据，以及两个行业各自的经营特点，从以往研究中总结出市场风险、流动性风险、信用风险、经营风险四大风险特征。同时，运用规范分析方法，对国内外的理论和文献进行梳理；运用理论和实际结合的方法，分解具体的风险测评指标；选用 Logistic逻辑回归分析工具构建风险预警模型，进行实证检验。本文不单纯以企业亏损作为财务困境的单一标准，综合考虑财务年度内全行业的经营状况，提高预警信号的敏感度，另外将银行业与证券业的风险指标进行对比研究。　　研究得出，银行和证券业企业的经营亏损是有迹可循的，并可由模型进行预测。通过结构化风险预警指标的建立，可以在随后的日常经营中不断对样本数据进行更新和扩充，根据市场和经营环境的变化，对指标的选取和参数变化进行不断更新，从而进一步保证预警模型结合不同经营环境特点的动态有效性。用 Logistic逻辑回归分析方法，构建的银行和证券业风险预警模型，对企业经营财务困境有比较理想的预测效果。在实证检验中，对盈利性不强的企业没有出现误判；商业银行风险预警模型的整体预测准确率能达到87.5％，证券公司风险预警模型能达到91.67%。模型能提高对中国金融企业经营风险的预测能力，保护投资者，降低金融风险对于整体经济运行产生的不利影响。