中國上市公司退市風險預警問題研究.pdf

1、中國證券市場的退市制度產(chǎn)生是以《證券法》的推出為標志的,但退市制度推出后并未被有效實施,2001年2月23日《虧損公司暫停上市和終止上市實施辦法》頒布,標志著退市制度正式啟動。然而,從退市《實施辦法》頒布至今,上市公司的退市工作在實際操作中,仍然存在諸多問題,例如退市機制單一、退市標準缺乏可操作細則、退市條件不嚴格、投資者利益沒有受到充分保護等。這些問題的存在致使我國在制度層面上己經(jīng)建立了退市制度,但上市公司退市風險仍處于事后控制的狀態(tài)

2、,而缺乏風險出現(xiàn)前及時的警示,這就沒有在根本上解決退市風險問題,存在退市風險的公司股票依然活躍在證券市場上,仍沒有從根本上改變有進無出、有進難出的局面。因此,構(gòu)建設計中國股市系統(tǒng)風險預警模型,加強對上市公司退市風險的警示研究,采取主動有效的管治措施,針對退市風險,積極預防,防控結(jié)合,才能使退市預警機制更有效地發(fā)揮作用,使得存在退市風險的上市公司及時退出股票市場,從而保證證券市場正常運轉(zhuǎn)。
　　 風險的識別和處置是退市風險管理和退

3、市機制有效運行的核心內(nèi)容。建立有價值的上市公司退市風險預警模型,盡早識別和警示上市公司退市風險,有利于在事前控制風險,有助于完善證券市場退市機制,保護投資者合法權(quán)益,降低市場風險。從制度上保證投資者能夠隨時掌握公司股票可能的退市風險狀態(tài),促進我國證券市場的穩(wěn)定發(fā)展。對于我國證券市場投資理念的轉(zhuǎn)型及正常化,提高市場運作效率,起到了良好的促進作用。退市風險預警機制的完善,有助于指導證券監(jiān)管部門采取措施防范和化解風險,對于促進證券市場優(yōu)勝劣汰

4、、健康發(fā)展;完善銀行監(jiān)管機制;保護投資者利益以及提高上市公司質(zhì)量具有重大的理論意義和現(xiàn)實意義。
　　 由于不同國家的經(jīng)濟、金融發(fā)展水平不同,退市機制不盡相同,對于證券市場退市的監(jiān)管方式也不同,我國在構(gòu)建證券市場退市風險預警模型的方法上必然與國外相關研究存在一定的差異。
　　 本文在研究國內(nèi)外關于退市風險預警模型的基礎上,首先回顧退市風險的種類,退市預警機制的功能、目標以及退市機制的政策內(nèi)涵和退市方式。對部分國家和地區(qū)上市

5、公司退市預警機制進行了對比,從退市標準、退市程序以及退市制度規(guī)定等方面總結(jié)出成熟證券市場上的退市風險預警經(jīng)驗。再通過與我國退市預警機制的比較,得出我國退市風險預警方面存在的問題。在分析了退市風險的種類,預警方法、功能、目標以及退市機制后,旨在構(gòu)建一個適合我國實際的退市風險預警模型。
　　 關于我國上市公司退市風險的研究主要集中在退市機制和退市預警制度上,大多數(shù)研究都是針對制度方面的理論性研究,而利用模型分析從而從實證角度針對退市

6、風險預警的研究并不多見。于是,在實證研究方面,筆者利用回歸模型,進行實證分析,建立退市風險預警模型。首先對上市公司退市風險預警模型的理論基礎進行概述,然后選取了構(gòu)建模型所需要的風險指標,并對指標的選取方法進行介紹,同時,對樣本公司的退市風險進行量化評估。其后本文對樣本指標數(shù)據(jù)進行了正態(tài)性檢驗和均值差異檢驗,在此基礎上構(gòu)建了我國上市公司退市風險預警模型,又從模型的檢驗和實證檢驗兩方面對模型進行驗證和應用。對上市公司退市風險狀況做出評判,確

7、定樣本觀測值的各項變量。并選取模型算法,對指標進行統(tǒng)計檢驗。檢驗指標是否符合正態(tài)分布,如果符合,則采用T檢驗法對指標進行均值檢驗。根據(jù)風險指標均值檢驗結(jié)果繼而選擇不同的方法構(gòu)建預警模型。
　　 檢驗結(jié)果顯示風險指標數(shù)據(jù)不符合正態(tài)性分布,并且均值檢驗顯著,則構(gòu)建Logistic回歸模型。如果檢驗結(jié)果表示指標數(shù)據(jù)符合正態(tài)性分布,均值檢驗顯著,則需選擇構(gòu)建其他模型。
　　 本文針對分線指標中態(tài)分布的檢驗方法選擇了Kolmogo

8、rov-Smimov適應性檢驗(K-S檢驗)。該方法的原理是利用樣本數(shù)據(jù)估計樣本的總體是否服從某一理論分布,是一種擬合優(yōu)度的檢驗方法,這一方法一般運用于探索連續(xù)型隨機變量的分布。本研究采用K-S檢驗方法驗證指標是否符合正態(tài)分布。通過指標檢測選取不符合正態(tài)分布并且均值具有顯著性的變量后,對變量進行相關性分析,消除多重共線性影響,從而確定建立退市風險預警模型的變量。運用SPSS19.0中的logistic回歸分析法向前逐步回歸法,按照條件參

9、數(shù)估計的原則(Forward:Conditional)進行自變量的篩選。將選取的樣本分為有退市風險和無退市風險公司兩大類,將運用自動篩選功能選中的財務指標數(shù)據(jù)輸入,采用logistic回歸分析中的二元logistic最小二乘法進行分析,得出結(jié)果,建立模型。對模型進行總體顯著性檢驗和預測結(jié)果準確率檢驗。最后將建立的上市公司退市風險預警模型進行運用。
　　 通過理論和實證研究得出結(jié)論,我國證券市場的退市機制在退市標準和退市程序方面都

10、存在許多問題,導致一些存在退市風險的上市公司沒有被淘汰。研究結(jié)果表明,上市公司是否存在退市風險與上市公司的盈利能力密切相關。一般說來,一個上市公司具有良好的盈利能力,企業(yè)利潤呈上升趨勢,則該公司發(fā)生退市的可能性比較小。
　　 相反,如果上市公司在發(fā)展過程中盈利能力下降,公司利潤逐漸縮小,則該公司就有可能發(fā)生退市風險。根據(jù)研究結(jié)論,上市公司的多項財務指標對于其是否存在退市風險都有較大影響,而我國現(xiàn)有的上市公司退市量化標準卻比較單一