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審計碩士畢業論文范文第1篇

1.美國金融研究生的商學院培養模式及其啟示

2.強化金融研究生金融計算能力培養的課程設置

3.多維互動式：研究生金融雙語教學模式探究 

4.高等院校金融學應用型研究生培養模式初探

5.關于金融學專業研究生層次實行雙語教學的探討 

6.校政企研聯合培養金融碩士模式創新與策略研究——以南京審計學院為例

7.關于發展我國金融碩士專業學位研究生教育的若干思考

8.后金融危機時代的研究生創新創業教育研究

9.金融學專業碩士研究生培養模式改革探索

10.工科院?！敖鹑诠こ獭睂I研究生課程體系研究 

11.我國金融學碩士研究生課程設置分析

12.“分類協同型”金融專業研究生培養模式的探索與實踐

13.在金融危機影響下的研究生就業問題探索

14.金融碩士研究生就業現狀調查與探析——以蘇州大學金融工程研究中心為例 

15.人民銀行總行金融研究所錄取1982年度碩士研究生

16.美國金融碩士研究生課程體系分析

17.金融危機背景下碩士研究生報考的實證分析與引導機制構建

18.金融危機背景下女研究生就業難的原因及對策研究

19.協同創新視角下金融學碩士研究生培養模式研究 

20.知識結構·素質要求·創新能力——以金融學專業研究生為例

21.全日制碩士研究生培養模式改革探討——以金融學研究生培養為例

22.金融危機對醫學研究生就業與心理健康影響的研究

23.我國金融學碩士研究生課程設置分析 

24.金融學研究方法論的思考

25.全日制碩士研究生培養模式改革探討——以金融學研究生培養為例 

26.金融學專業碩士研究生教學改革的建議

27.關于金融學專業研究生層次實行雙語教學的探討

28.金融專業研究生基礎理論課教學改革淺議

29.后金融危機時代研究生就業分析與探討 

30. 財經類研究生“三個自信”現狀的調查分析及對策--以山東財經大學金融學院研究生為例

31.金融危機形勢下研究生就業情況探析

32.探討當前金融學研究方法及研究生教育存在的缺陷——基于金融學研究生論文特點的分析

33.對金融學研究生教育的探討 

34.在碩士研究生教學中開設金融計量經濟學課程的實踐與思考

35.對金融學研究生教育的探討

36.金融碩士專業學位研究生培養模式探索與實踐——以浙江工商大學為例

37.金融危機下研究生的就業問題及其應對策略 

38.校企協同模式下金融專業學位研究生培養機制研究

39.金融數學方向碩士研究生培養模式探討 

40.西部地區研究生就業競爭力分析

41.談金融學專業研究生論文寫作 

42.金融學專業碩士研究生教學改革的建議 

43.金融危機前后中國通脹慣性特征及貨幣政策研究

44.對金融學碩士研究生教育的思考

45.金融學中大數據思維的應用研究

46.試論金融學研究中大數據思維的運用

47.金融危機條件下碩士生的擇業心理與政策評價——基于高校碩士研究生的問卷調查

48.地方高校金融工程碩士研究生人才培養需求分析

49.金融碩士專業學位研究生培養模式探索與實踐--以浙江工商大學為例 

50.協同創新視角下金融學碩士研究生培養模式研究  

51.金融碩士專業學位研究生培養模式的改革與探索

52.金融危機對醫學研究生就業與心理健康影響的研究

53.在金融危機影響下的研究生就業問題探索

54.金融危機下研究生創業的幾點思考

55.金融危機形勢下研究生就業情況探析

56.論金融危機背景下研究生就業機制探析

57.高等院校金融學應用型研究生培養模式初探

58.對匈牙利銀行改革的考察——劉鴻儒同志在總行金融研究所研究生部的報告(摘要)

59.中國人民銀行總行金融研究所一九八八年攻讀碩士學位研究生入學考試

60.金融危機形勢下研究生擇業狀況調查分析——以上海市三所高校的調查為例

61.金融危機條件下碩士生的擇業心理與政策評價——基于高校碩士研究生的問卷調查

62.金融與財務管理專業研究生教育課程體系建設研究

63.金融危機背景下女研究生就業難的原因及對策研究

64.金融危機背景下碩士研究生報考的實證分析與引導機制構建

65.人民銀行總行金融研究所1983年招考研究生試題

66.金融危機籠罩下美國高校研究生資助的理念、策略與價值借鑒

67.金融全球化新時期法學碩士研究生培養模式轉型之思考

68.首屆財經院校研究生經濟理論討論會(金融組)綜述

69.我國金融業人力資源現狀及需求預測

70.我國金融從業人員學歷結構及供求狀況研究

71.金融院校發展現代職業教育的實踐探索——以長春金融高等?？茖W校為例

72.淺析研究生就業壓力成因及調適

73.財經院校金融數學高層次人才培養模式研究

74.金融危機下碩士畢業生求職狀況調查

75.中國金融體制改革的艱難探索

76.理工科院校“金融工程”專業課程體系設置研究

77.金融危機背景下的高校畢業生就業

78.金融學專業《計量經濟學》雙語課程教學內容與方法探討

79.關于金融學科界定的探討

80.統計在金融領域的應用研究——《金融統計學》教材編寫初探

81.基于校企合作的金融專業碩士培養“雙師”制探索

82.金融學術碩士與全日制專業碩士培養模式比較探究

83.東南亞金融風波與港元聯匯制

84.全球金融危機對畢業生就業的影響及對策

85.戰后日本的政策性金融

86.淺談應重視金融電教教材建設

87.加拿大應對金融危機促進科技發展的新舉措

88.衍生金融市場的正面經濟效應

89.金融危機時醫學教師的職業素養培養探討

90.黑龍江省金融人才培養的現狀調查

91.以科學發展觀構建金融學專業碩士生創新能力的培養模式

92.構建適應金融人才差異化需求的課程體系

93.轉被動為主動——金融IT人才培養機制當與時俱進

94.金融專業碩士培養對接新興服務業發展研究

95.新疆與全國金融學課程內容及體系差異分析

96.數理金融研究前沿與公司理財問題探討

97.知難而上 創新突破 積極調整產業戰略應對全球金融風暴

98.高層次金融人才培養途徑之淺見

99.呂家進——結合郵儲實際積極做好農村金融創新

100.英語專業碩士金融翻譯課程教法探索

101.全日制金融專業學位“雙導師”制

102.一個執著金融夢想的人——記80級校友高飛

103.我親歷的中國金融教育歷程

104.在國際金融的研究道路上

105.面試闖關終結金融職場“七年之癢”

106.總行金融研究所副所長甘培根談——當前我國的金融體制改革

107.美經濟學家認為控制資本并非防范金融危機的良方

108.基于雙導師制培養模式的金融碩士教育研究

109.金融碩士專業學位與學術型學位培養模式比較研究

110.金融學碩士研究生科研創新能力培養問題及對策研究     

111.探討當前金融學研究方法及研究生教育存在的缺陷     

112.金融危機影響下高校碩士研究生就業的問題與對策      

113.金融危機影響下的已婚女研究生壓力源探析  

審計碩士畢業論文范文第2篇

關鍵詞：測繪技術；信息系統管理；分析應用研究

一、測繪工程管理信息系統的內涵概念

隨著科學技術水平的不斷升級優化，我國的測繪技術在信息系統辦公管理中的應用也越來越廣泛。測繪工程管理信息系統在現代化信息社會發展中，為企業實現快速發展以及科學決策提供了明確的方向指導，能夠及時對企業數據發展做出詳細的規劃評估。測繪工程管理信息系統作為一種強大的信息管理服務系統，在企業行政辦公系統中實現自動化管理，加快企業在計算機信息技術深化管理改革以及企業決策合理化方面發揮著巨大的作用。為提升企業運營效率，促進現代化辦公管理起到了積極的作用，廣泛應用于企業經營管理中。

二、測繪工程管理信息系統的發展現狀

測繪工程信息系統簡稱SMIS。隨著信息技術的發展和科學技術的深化，GPS、RS、GIS越來越多的運用到信息測繪中，加快了測繪工程信息系統不斷向著數字化、信息化、網絡化的一體化目標邁進，推動了我國測繪技術的應用發展。目前，在我國的計算機信息技術以及互聯網技術發展中，測繪工程信息管理系統已經滲透到自動化辦公中，實現了安全、智能、高效、標準化、科學化、合理化的辦公處理系統。有效的保障了企業發展數據的安全性，促進了企業的可持續發展。同時，信息工程測繪系統在辦公開發運營上實現了友好快捷方便化，系統的良好運營以及各個系統功能的不斷更新開發，使得測繪工程管理信息系統更加具有商業價值和社會發展價值。

三、測繪工程信息系統的分析與設計

（一）測繪工程信息系統的設計原則

在進行測繪工程信息系統的設計時，首先要對使用企業進行生產環節和經營管理環節的數據調查研究。嚴格根據企業相關的生產流程進行數據設計和規范操作。對測繪工程管理信息系統的設計開發要針對企業的規模、所處的地理位置進行全方位的考察和分析評估，充分收集企業發展的相關資料。在此基礎上進行分工細化模塊設計，然后制定出詳細的設計流程和方案以及相關的維護系統。在生產管理、合同管理、資產管理、查詢系統設計以及后續的系統維護中實現有效統一的設計管理，增強系統在實際運用中的可操作性。

（二）測繪工程信息系統的體系結構設計

在測繪工程信息系統的體系結構設計中要結合企業的實際發展情況，針對任務登記、技術考核、任務分工、質量評估、員工考核等等內容進行系統化的模塊結構劃分設計。同時進行市場調研，針對客戶需求和市場發展情況設計資料移交、統計分析模塊，針對用戶結構方面不斷完善用戶管理、歷史記錄以及相關的人事信息等內容。同時，在原有基礎上，測繪工程信息系統可以根據企業的發展特色，不斷適應環境需求的變化，根據用戶的需求和意見，對原有的信息系統進行升級拓寬，不斷豐富完善測繪工程信息系統的功能結構。

（三）測繪工程信息系統的主要功能及流程

測繪信息系統的主要功能流程為任務登記，也就是對生產經營中的項目合同等數據信息進行記錄，上級批準后方可下達生產任務。在質量檢測環節，通過對產品進行檢測并及時總結記錄，然后錄入測繪系統，進行審計核查。在經過上級領導批準后然后才能將具體的生產日期以及相關的檢查日期通知到生產經營環節中，完成任務下達環節。之后的生產安排要根據具體的人員安排設置進行合理的明確的任務分工安排，明確生產與檢查的人員分工，確定職責。通過對合同中所涉及的內容，項目經理對于設計的信息技術內容進行細化分工處理，最后以文檔形式進行管理。最終在移交客戶環節中，需要將完成情況以及完成的相關任務進行數據記錄，經領導批準然后由檔案管理人員進行資料的移交，最終讓客戶進行檢驗。在達到客戶的滿意度要求后最終實現對檔案記錄的備案管理，錄入企業的信息系統管理數據庫中，為企業發展提供數據支持。

（四）測繪工程信息系統的目標實現

測繪新技術在自動化軟件辦公中隨著科學技術水平的不斷提升，現代化程度不斷升級。特別是計算機技術以及高科技設備的應用為測繪工程提供了強大的技術基礎。高科技的儀器的投入使用，在數據的測量上更加精確，能夠為企業高層決策提供科學的依據。同時，測繪工程管理信息系統的不斷更新升級，使得企業在生產經營中實現了資金、物流、數據的統一化管理。對于企業的生產發展信息實現全方位、多層次的覆蓋管理，促進企業在管理體系上更加靈活。測繪新技術與傳統的測繪技術相比，在經營管理上更具可操作性，在測繪數據以及相關的數據整合優化上的結果上的精確度更高。實現數據管理的科學化、規范化和合理化。

四、測繪工程管理信息系統的發展前景分析

測繪工程管理信息系統在傳統的管理中，主要是依靠人為主觀性進行管。這種管理模式和方法已經不能適應現代化科技信息的發展。在當前經濟全球化，信息化飛躍發展的時代，隨著企業生產經營分工管理的細化，企業管理所涉及的數據信息也越來越細致廣泛。通過測繪工程管理信息系統的應用和實施，有利于企業在生產經營中實現有效的管理，提升企業的發展速度，增強員工的辦公行政工作效率，促進企業經濟效益的良好發展。與此同時，測繪工程管理信息系統的自動化程度高、對軟硬件系統的配置要求高、依賴性強，隨著企業管理的深入發展，測繪工程管理信息系統需要不斷進行技術升級改進。為滿足中小型企業和大型企業的數據分析統計，降低企業發展運營成本，實現企業的自動化管理，增加企業經濟效益做出突出的貢獻。

參考文獻

[1]李榮;測繪工程管理信息系統的分析與設計[J];化工管理;2015年12月11日版

審計碩士畢業論文范文第3篇

關鍵詞:證券公司;失敗預警;研究綜述

Abstract:The failure of main U.S. investment banks in 2008 turned the U.S. subprime crisis into international financial crisis very quickly,which almost damaged all the developed countries' financial systems and further caused global economic crisis. These series crises strongly demonstrate that timely and effective early warning of the failure of securities companies (investment banks)is very important. This paper reviews current research results about early warning of the failure of securities companies and provides a sound basis for further research in this important field.

Key Words:securities company,early warning of failure,research review

中圖分類號:F830文獻標識碼: A文章編號:1674-2265(2009)12-0016-05

一、引言

自2007年美國爆發次貸危機以來,美國投資銀行業逐步陷入危機。2008年3月美國第五大投資銀行貝爾斯登因瀕臨破產而被摩根大通收購;2009年9月15日,美國第四大投資銀行雷曼兄弟公司宣布破產,而美國銀行則宣布收購第三大投資銀行美林;2009年9月21日,美國第一和第二大投資銀行,高盛和摩根士丹利被美聯儲批準從投資銀行轉型為銀行控股公司。美國主要投資銀行的基本崩潰,使得美國次貸危機迅速演變為傳染遍及主要發達國家的金融危機,進而導致全球經濟危機。這一系列危機表明,及早有效地對證券公司(投資銀行)的失敗進行預警極為重要。

就我國而言,2001年到2005年,伴隨著證券市場數年的低迷,證券公司長期累積的風險先后暴露,證券監管部門在短短幾年間對近60家證券公司采取了風險處置措施,以妥善化解行業危機。這次全面行業危機的集中爆發,既反映出監管的不足,也恰恰說明亟需建立一種有效的金融風險早期預警系統,以防患于未然。

本文擬通過對證券公司失敗預警研究成果進行歸納分析,為證券公司失敗預警系統的建立完善提供進一步研究的基礎。從國內外的研究現狀看,對證券公司失敗預警的研究很少,而且對證券公司失敗預警的研究基本上被視為一般公司(非金融類)失敗預警研究在證券行業的應用,其研究方法也基本沿襲了一般公司失敗預警研究。因此,本文在全面梳理證券公司失敗預警的研究現狀時,必須涉及一般公司的失敗預警研究現狀,也須涉及金融類公司的失敗預警研究現狀?；仡櫼话愎竞徒鹑陬惞镜氖☆A警研究,既可以理清失敗預警研究的發展啟承脈絡關系,又可以為證券公司的失敗預警研究提供參考借鑒。

二、一般公司(非金融類)失敗預警研究回顧

(一)國外一般公司失敗預警研究回顧

Beaver(1966)的文章開創了企業財務困境預測研究的先河,最早采用了單變量分析法進行企業財務失敗預警研究。其后,大量學者在這一領域進行了深入研究,并發表了諸多研究成果,可以說國外企業財務困境預測研究已經臻于成熟。

1. 多元統計方法。

(1)多元判別分析。判別分析用統計模型的語言描述為,設有 個總體,希望建立一個準則,對給定的任意一個樣本 ,依據這個準則能判斷它是來自哪個總體。

Altman(1968)首次采用多元判別分析對企業財務困境預測問題進行研究,選取了于1946―1965年間破產的33家制造業上市公司,通過行業、資產規模及報表年份進行配對選取了33家非破產企業,研究了涵蓋流動性、盈利性、杠桿比率、清償能力和經營活動5個方面的22個財務比率變量,最終建立了

(營運資本/總資產)、 (留存收益/總資產)、 (息稅前利潤/總資產)、 (權益/負債總額、 (銷售收入/總資產)五變量的值模型:

采用樣本數據對該模型進行檢驗,結果表明:在財務困境前一年該模型具有95%的預測能力,在財務困境前兩年該模型具有72%的預測能力。這說明該模型具有良好的可靠性。后來,Altman,Haldeman 和Narayanan( 1977) 修正了模型,在原有 5 個財務指標的基礎上加入了公司規模與盈余穩定性兩個變量,建立了模型。Altman(1995)又進一步拓展了其研究,分別建立了針對非上市制造企業的 模型和針對非制造企業的模型。2000年再次對 模型進行了修正,去掉了帶來行業影響因素的銷售收入/總資產,得到了跨行業的 值模型:

由于多元判別分析方法不僅能夠了解哪些財務比率最具有判別能力,而且同時考慮多項指標,因此對整體績效衡量較單變量分析更為客觀。在Altman(1968)之后,多元判別分析成為學術界研究財務困境預測問題的主流方法。但是應當注意的是,多元統計分析是建立在一系列假設之上的,包括自變量服從多元正態分布,財務困境組與非財務困境組具有相等的方差-協方差矩陣,發生財務困境的先驗概率和誤判成本均為已知等,而事實上,這些假設常常不成立。

(2)多元條件概率模型。學者們隨后引入了假設相對寬松的多元條件概率模型Logit分析和Probit分析,克服了多元統計分析面臨的統計假設問題。Logit模型的目標是提供可以歸為某一類觀察對象的條件概率。它建立在累計概率函數的基礎上,不需要自變量滿足多元正態分布和兩組間協方差相等的條件。

Ohlson(1980)將Logit分析方法應用到企業財務困境的研究中。Ohlson選擇在1970―1976年間破產的105家公司(破產前在證券交易所上市至少三年)和2058家非破產公司組成的非配對樣本,使用Logit回歸方法,分析了樣本公司在破產概率區間上的分布以及兩類判別錯誤和分割點的關系。相比而言,運用Probit方法進行的研究較少,這主要是因為Probit方法計算較為復雜,且預測效果與Logit方法相差不大。Logit方法也存在一些缺陷,比如對多重共線性、極值和數據缺失等問題極為敏感(Ooghe,2006),而且一些實證研究對MDA和Logit兩種方法的預測效果進行了比較,并沒有得出Logit方法明顯優于MDA方法的結論。

2. 期權定價方法。1974年,默頓論述了有關將期權定價理論運用于風險貸款和證券估價的思想。其后,許多學者嘗試將期權定價理論應用于信用風險的度量領域,KMV模型正是這樣的一個成功的例子。

KMV模型是KMV公司開發的一種違約預測模型(信用監控模型,Credit Monitor Model),運用預期違約頻率來衡量一年內借款者的違約概率。違約風險大小是用違約距離(Distance-to-Default)來衡量的。該值越大,說明公司到期能償還債務的能力越強,該公司信用風險越小;反之,則公司信用風險越大。為計算違約距離,KMV模型采用Black―Scholes―Merton期權定價模型構建了資產市場價值和股權市值之間的關系。在計算得出公司違約距離后,將其與相應的違約距離數據庫相對比,把相同違約距離公司中實際違約公司的百分比作為該公司的預期違約頻率(EDF),從而對公司違約破產概率進行衡量。KMV模型是一種動態模型,它是一個基于現代公司理財和期權理論的“結構性模型”,對外界條件的改變能很好地作出反應(EDF每季度更新一次),并且可以及時反映股票市場上的信息,具有一定的前瞻性。不過,KMV模型也存在一些缺陷。比如,由于KMV模型主要依靠股票市場數據來預測違約率,股票的價格若受投機因素影響很難正確反映公司資產價值及其變化情況,模型的精確性將大打折扣;根據同樣失敗距離確定失敗頻率必須依賴于一個龐大的公司失敗信息數據庫。

3. 其他方法。隨著計算機技術的發展,綜合智能等方法被應用到研究中,主要包括:遞歸分類算法(Recursive Partitioning Algorithm)、專家系統(Expert Systems)、神經網絡(Neural Networks)等。但是并沒有證據表明這些方法的預測效果明顯優于傳統的多元判別分析和Logit分析(Ooghe,2004)。

(二)國內一般公司失敗預警研究回顧

由于我國企業破產制度不完善,并且會計制度和審計制度建立較晚,國內對企業財務失敗預警的研究起步比較晚。但近十幾年來,隨著我國證券市場的快速發展,上市公司的會計實踐和信息披露制度不斷完善,國內越來越多的學者開始將國外的研究方法應用到國內的研究中,得出了許多有價值的結論。主要的研究按照方法不同介紹如下。

1. 多元統計方法。陳靜(1999)以1998 年27 家ST 公司和27 家非ST 公司為對象,進行了單變量和二類線性判別分析,總體正確率為92.6%,該研究是國內第一個以上市公司為樣本判定企業財務困境的成果,雖然在方法選擇、樣本構造、判別標準等方面有待深入,但其意義卻是重要的。

高培業、張道奎(2000)選取深圳市非上市企業作為樣本,運用多元判別分析、Logit分析、Probit分析等多種方法建模,并借鑒Altman設定待定區間的做法,提高了模型的預測效率。吳世農、盧賢義(2001)則以140 家上市公司為樣本比較了Fisher 判別、多元線性回歸分析和多元Logit 回歸分析的預測效果,發現多元Logit 回歸模型的判定能力最好。

2. 期權定價方法。由于有關公司破產的歷史統計數據嚴重缺乏,相應數據庫還未建立,很難把違約距離轉化成預期違約頻率,KMV 模型的建模方式在我國應用尚有些困難。而由于宏觀經濟的差異,我國直接使用國外的數據庫來建立映射關系顯然也是不合適的。

3. 其它方法。劉洪、何光軍(2004)在用傳統的判別分析方法和Logit方法對公司經營失敗建立模型的基礎上,應用人工神經網絡方法對該問題進行了比較研究。另外,有些學者將數據挖掘方法(吳俊杰,2006),生存分析中的COX模型(陸志明等,2007),學習矢量量化算法(王靜等,2004)應用在我國公司財務失敗預測模型中,也取得了一定的結果。

三、金融類公司失敗預警研究回顧

由于金融類公司與非金融類一般公司在資本結構、經營方式、風險暴露等方面存在差異,因此對金融類公司失敗的預警研究更要有針對性。金融類公司失敗預警方法中應用較為廣泛的主要有以下兩種:一是外部評級機構的評級。比如美國聯邦金融機構檢查評議委員會于1979年建立的CAMEL評級系統。二是借鑒非金融類公司的思路和方法對金融類公司失敗預警進行研究(見表1)。對非證券、金融類公司的失敗預警研究,國外文獻比較少。

目前,國內對金融類公司失敗預警研究比較少,例如在銀行失敗研究方面,多是對引發銀行危機原因的分析及應對機制的設計,在主流學術刊物上基本沒有定量研究的論文。我們在此不作敘述。

四、證券公司失敗預警研究回顧

相比其他金融類公司,證券公司(投資銀行)具有自身行業的特殊性。目前對證券公司風險預警研究的文獻不多。相對于國外證券業失敗預警的研究而言,國內證券業失敗預警的研究更顯得滯后。

國外證券公司失敗預警的代表性研究是1976年Altman和Loris發表的論文。文章以1971-1973年美國SIPA條例下破產的40家證券經紀商作為研究樣本,選擇能夠代表NASD市場上公司規模和壽命的125家公司作為健康公司樣本。指標選取包括三個方面的內容:一是傳統財務指標,如盈利性指標、流動性指標、杠桿類指標等。二是能夠代表證券行業特征的指標,如次級債占股東權益的比率等。三是壽命、組織形式等非財務性指標。文章根據數據完整性和可靠性并運用系統選擇技術對變量的判別能力進行評估后,最終選擇了6個指標:(1)反映盈利能力的凈利潤/總資產;(2)反映財務杠桿水平的(總負債+次級債)/權益,此處作者將來自于所有者和顧客的次級債看成是證券經紀商的負債而非權益;(3)反映公司總資產結構流動性的總資產/調整凈資本,調整凈資本被廣義地定義為流動性強的資產與總負債之差;(4)(期末資本―資本附加)/期初資本,該比率體現了報告期資本的運轉和支出對公司資本結構的影響,反映了在沒有新資本注入的情況下公司的信用情況;(5)在一定程度上反映風險的加權壽命,與公司在證券市場上的經營經驗相關,SIPC清算的經紀商中經營時間不長于5年的占了75%,反映出經驗的缺乏是公司失敗的一個重要因素;(6)涵蓋10個元素的綜合指標,這10個元素是在NASD工作人員對能預示失敗指標判斷的基礎上選擇的,包括反映盈利能力的指標、對資本短缺和破產較敏感的指標,反映壽命以及報告及時性的指標。作者通過檢驗得出了失敗經紀商和非失敗經紀商的組內協差陣不相等的結論,為選擇二次判別函數形式(

)奠定了理論上的依據。文章設定臨界值為-4.385,檢驗結果顯示二次判別式前一年的正確判別率達到了90.1%,誤判率僅為9.9%。由于使用初始樣本檢驗使檢驗結果有被高估的偏差,作者通過回代檢驗和交叉檢驗來檢驗模型的可靠性。檢驗得出的結論為:判別模型用一年前數據對證券經紀商的失敗正確判別率為86.2%,誤判率為13.8%。作者又利用季度數據對模型進行了檢驗,由于季度數據的缺失,剔除了稅后凈收入/總資產和綜合指標中的兩個因素,最終選取了5個指標變量。剔除變量后,模型的誤判率只是輕微提高,說明判別模型提前一年對證券經紀商的失敗有很好的預測能力。

國內最早的對證券公司失敗預警的研究,是合肥工業大學――國元證券課題組(2005)發表的《證券公司失敗研究》。該課題組運用Logit 回歸分析模型建立證券公司財務困境預警系統,以2002年以來19家破產或被接管的證券公司為失敗證券公司樣本組A,以進入銀行間同業拆借市場的正常經營的48家證券公司為正常證券公司樣本組B(已剔除有經營不利的市場傳聞的證券公司),A組部分證券公司和B組證券公司數據來源于銀行間同業拆借市場公布的財務報告。模型依據監管部門對證券公司安全性評價提出的7個指標為基礎,確定了凈資產、利潤總額、注冊資本、營業收入(主要是發行收入、經紀收入、自營收入、委托理財收入)、扣除客戶保證金后的負債總額、流動資產、流動負債、客戶保證金、權益類證券總額、委托資產賬戶購入的權益類證券期末余額等10個研究變量,以失敗概率P為預測變量,建立了Logit回歸模型。由于選取的變量為資產負債表項目,而非財務指標,而且變量選取與設計并沒有反映出證券公司業務與風險的特點。最終結果表明選取的變量對判定證券公司經營成敗不存在顯著的差異,未能建立證券公司失敗的預警模型函數。

截至2006年10月,我國共有58家證券公司進入風險處置程序,這為進一步的研究提供了較為充足的數據資料。李濤(2008)將證券公司財務困境定義為證券公司破產或被監管機構采取風險處置措施。依據這一定義,作者得到了9家在2004―2006年間陷入財務困境的證券公司,同時,根據資產規模匹配原則,按1:1的比例選取了9家正常經營的證券公司,其中剔除了雖不符合上述財務困境的定義但是公布重組的證券公司。實證研究結果表明,在財務困境前1年多元判別模型和Logit模型都有較好的預測能力,財務困境前2年,其綜合誤判率均較財務困境前1年有顯著的上升,基本上不能有效地對證券公司財務困境進行預測。由于作者只選擇了18家證券公司,樣本數量偏小,代表性不高,實證結果缺乏大樣本數據的支持和檢驗,可能存在一定的偏差。

王曉燕(2009)也將證券公司進入風險處置程序界定為財務失敗,按資產規模配對的原則,共選取了24家健康的證券公司作為配對樣本。作者最初設計了36個財務指標作為研究變量,然后利用非參數檢驗、相關性檢驗、逐步判別分析等方法對變量進行了篩選,最終選擇5個變量建立了線性判別模型、二次判別模型和Logit模型。回代檢驗和交叉檢驗的結果表明,由5個變量構成的線性判別模型判別效果最好,回代檢驗和交叉檢驗的正確率均在85%以上。二次判別模型和Logit模型的判別效果略有下降。該論文的方法和結論有待進一步驗證和優化。

五、結論

從國內外研究現狀看,證券公司(投資銀行)失敗預警研究在研究方法、研究模型和模型變量選擇等方面基本沿襲了一般公司(非金融類)失敗預警研究,或者借鑒了非證券、金融類公司的失敗預警研究。主流的研究方法有兩種。其一是以實證為基礎的多元統計方法,其中又以多元判別分析方法和Logit回歸分析方法運用較為普遍,該類方法多是根據公司歷史財務數據和其他公司特性指標來構造模型;其二是以KMV為代表,基于理論模型、并結合實證方法(即根據失敗距離,借助實際數據庫映射出失敗頻率)的期權定價方法。由于大量證券公司并不是公開上市公司,這使得在證券公司失敗預警研究中運用期權定價方法存在困難。

從應用有效性來看,證券公司失敗預警研究在全球范圍內仍然任重道遠,亟待出現突破性研究成果。2008年美國具有系統重要性的諸家投資銀行幾乎是在毫無預警的情況下發生崩潰的。這為證券公司失敗預警研究提出了一個極具挑戰性的課題:為什么過去的證券公司失敗預警研究無法預警此次諸家投資銀行的失敗?這一系列危機確定無疑地表明,證券公司失敗預警研究極為重要;而過去的證券公司失敗預警研究一定存在某種局限性。

未來的證券公司失敗預警研究必須努力突破這種局限性。在研究方法上,應對現有的各種方法進行對比分析,選擇適合證券公司的失敗預警模型以提高預測的準確性。今后的研究可以嘗試加入更多的外部因素(如宏觀因素)作為區分失敗與否的另一邊界,在多維空間中設定多維的閾值進行判別分類。在變量的選取上,仍然需要根據證券公司行業特征和風險特點,因地制宜地設計相應的變量指標。鑒于宏觀經濟的周期波動對證券市場的周期波動具有決定性影響,進而對證券公司的經營狀況有決定性影響,所以加入反映經濟周期的宏觀經濟變量可能顯著提高預警模型的有效性;同時,金融創新層出不窮,過度運用金融創新工具在獲取收益、規避風險的同時更可能帶來新的、未知的風險,所以未來的研究中也應考慮加入能夠反映金融創新相關風險的變量。

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