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t值 4.83 4.13 5.51 -0.18
注:***表示:统计显著水平为1%。
3.3.3 比较基准:判别法分析
在此处定量分析违约率的过程中,判别法是用于作为比较的基准存在的。所以先用判别法进行分析。样本分为违约组和非违约组,我们将各个变量如下定义:
Default:虚拟变量,表示是否违约。违约取1,反之取0.
Cash_d_ratio:现金流量/总债务的比值。
Income_asset_ratio:净收入/总资产的比值。
La_ld_ratio:流动资产/流动负债的比值。
La_sales_ratio:流动资产/净销售额的比值。
首先,为了方便使用线性分析方法,在此假设两组数据之间不存在异方差。随机从最初的样本中抽样70%的样本,作为估计判别函数参数的新样本,剩下的30%作为检验样本。利用Eviews
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处理数据,可以得到以下函数:
Z = -1.403639 - 0.8476453× cash_d_ratio - 3.5220648×income_asset_ratio - 0.9358169 × la_ld_ratio + 0.8583767×la_sales_ratio (1)
利用得到的判别函数,可以计算出各个企业的Z值,如果Z>0,则违约,否则不违约。表2显示出了通过计算得到的各个企业的Z值以及其违约概率和不违约概率。
从表2的数据可以看出,虽然违约组中的分析结果存在一定的误判,但是总的情况来说还是比较准确的。
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