基于马尔可夫模型的上市公司信用等级状况变化分析和预测

摘要

上市公司是证券市场的基石，充分的高质量的公司信用信息有助于投融资双方更有效地参与资本市场并促进资本市场的健康发展，信用评级对投资者、上市公司、市场监管和公司治理等都具有重要的意义。对于上市公司的信用等级，它在各个时期是不断发生变化的，其当前的信用等级在下一时期变化到其他各个信用等级的可能性有多大，对于整个上市公司来说，其总的信用等级状况在下一时期如何，这些也是人们非常关注的问题。 上市公司的信用等级在不同时期之间的变化过程，可以看作是一个无后效性的马尔可夫过程，即如果已经知道了上市公司在当前时期的信用等级，其在未来时期的信用等级，与过去时期的信用等级无关，未来时期可能的信用等级只取决于当前时期的情形。因此，可以用马尔可夫过程的理论，分析上市公司的信用等级在不同时期之间的变化过程。 首先借用当前国内较为流行的Zeta模型和上市公司财务数据对上市公司Z值和信用等级进行了计算和确定，然后运用马尔可夫模型的分析方法，以整个A股上市公司和一个行业股公司两类总体为研究对象，计算了两类总体的信用等级转移矩阵。根据转移矩阵，分析了上市公司信用等级发生变化的大致规律；根据转移矩阵和总体在当前时期的信用等级状况，对两类总体的信用等级分布情况进行了年度预测和长期趋势预测。

目录

文摘

英文文摘

原创性声明及关于学位论文使用授权说明

第一章绪论

第二章Zeta模型和马尔可夫模型

第三章信用等级转移的计算和应用

第四章信用等级状况变化分析和预测

第五章结论

参考文献

附录

致谢

攻读学位期间主要的研究成果