审计硕士毕业论文

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审计硕士毕业论文范文第1篇

1.美国金融研究生的商学院培养模式及其启示

2.强化金融研究生金融计算能力培养的课程设置

3.多维互动式：研究生金融双语教学模式探究 

4.高等院校金融学应用型研究生培养模式初探

5.关于金融学专业研究生层次实行双语教学的探讨 

6.校政企研联合培养金融硕士模式创新与策略研究——以南京审计学院为例

7.关于发展我国金融硕士专业学位研究生教育的若干思考

8.后金融危机时代的研究生创新创业教育研究

9.金融学专业硕士研究生培养模式改革探索

10.工科院校“金融工程”专业研究生课程体系研究 

11.我国金融学硕士研究生课程设置分析

12.“分类协同型”金融专业研究生培养模式的探索与实践

13.在金融危机影响下的研究生就业问题探索

14.金融硕士研究生就业现状调查与探析——以苏州大学金融工程研究中心为例 

15.人民银行总行金融研究所录取1982年度硕士研究生

16.美国金融硕士研究生课程体系分析

17.金融危机背景下硕士研究生报考的实证分析与引导机制构建

18.金融危机背景下女研究生就业难的原因及对策研究

19.协同创新视角下金融学硕士研究生培养模式研究 

20.知识结构·素质要求·创新能力——以金融学专业研究生为例

21.全日制硕士研究生培养模式改革探讨——以金融学研究生培养为例

22.金融危机对医学研究生就业与心理健康影响的研究

23.我国金融学硕士研究生课程设置分析 

24.金融学研究方法论的思考

25.全日制硕士研究生培养模式改革探讨——以金融学研究生培养为例 

26.金融学专业硕士研究生教学改革的建议

27.关于金融学专业研究生层次实行双语教学的探讨

28.金融专业研究生基础理论课教学改革浅议

29.后金融危机时代研究生就业分析与探讨 

30. 财经类研究生“三个自信”现状的调查分析及对策--以山东财经大学金融学院研究生为例

31.金融危机形势下研究生就业情况探析

32.探讨当前金融学研究方法及研究生教育存在的缺陷——基于金融学研究生论文特点的分析

33.对金融学研究生教育的探讨 

34.在硕士研究生教学中开设金融计量经济学课程的实践与思考

35.对金融学研究生教育的探讨

36.金融硕士专业学位研究生培养模式探索与实践——以浙江工商大学为例

37.金融危机下研究生的就业问题及其应对策略 

38.校企协同模式下金融专业学位研究生培养机制研究

39.金融数学方向硕士研究生培养模式探讨 

40.西部地区研究生就业竞争力分析

41.谈金融学专业研究生论文写作 

42.金融学专业硕士研究生教学改革的建议 

43.金融危机前后中国通胀惯性特征及货币政策研究

44.对金融学硕士研究生教育的思考

45.金融学中大数据思维的应用研究

46.试论金融学研究中大数据思维的运用

47.金融危机条件下硕士生的择业心理与政策评价——基于高校硕士研究生的问卷调查

48.地方高校金融工程硕士研究生人才培养需求分析

49.金融硕士专业学位研究生培养模式探索与实践--以浙江工商大学为例 

50.协同创新视角下金融学硕士研究生培养模式研究  

51.金融硕士专业学位研究生培养模式的改革与探索

52.金融危机对医学研究生就业与心理健康影响的研究

53.在金融危机影响下的研究生就业问题探索

54.金融危机下研究生创业的几点思考

55.金融危机形势下研究生就业情况探析

56.论金融危机背景下研究生就业机制探析

57.高等院校金融学应用型研究生培养模式初探

58.对匈牙利银行改革的考察——刘鸿儒同志在总行金融研究所研究生部的报告(摘要)

59.中国人民银行总行金融研究所一九八八年攻读硕士学位研究生入学考试

60.金融危机形势下研究生择业状况调查分析——以上海市三所高校的调查为例

61.金融危机条件下硕士生的择业心理与政策评价——基于高校硕士研究生的问卷调查

62.金融与财务管理专业研究生教育课程体系建设研究

63.金融危机背景下女研究生就业难的原因及对策研究

64.金融危机背景下硕士研究生报考的实证分析与引导机制构建

65.人民银行总行金融研究所1983年招考研究生试题

66.金融危机笼罩下美国高校研究生资助的理念、策略与价值借鉴

67.金融全球化新时期法学硕士研究生培养模式转型之思考

68.首届财经院校研究生经济理论讨论会(金融组)综述

69.我国金融业人力资源现状及需求预测

70.我国金融从业人员学历结构及供求状况研究

71.金融院校发展现代职业教育的实践探索——以长春金融高等专科学校为例

72.浅析研究生就业压力成因及调适

73.财经院校金融数学高层次人才培养模式研究

74.金融危机下硕士毕业生求职状况调查

75.中国金融体制改革的艰难探索

76.理工科院校“金融工程”专业课程体系设置研究

77.金融危机背景下的高校毕业生就业

78.金融学专业《计量经济学》双语课程教学内容与方法探讨

79.关于金融学科界定的探讨

80.统计在金融领域的应用研究——《金融统计学》教材编写初探

81.基于校企合作的金融专业硕士培养“双师”制探索

82.金融学术硕士与全日制专业硕士培养模式比较探究

83.东南亚金融风波与港元联汇制

84.全球金融危机对毕业生就业的影响及对策

85.战后日本的政策性金融

86.浅谈应重视金融电教教材建设

87.加拿大应对金融危机促进科技发展的新举措

88.衍生金融市场的正面经济效应

89.金融危机时医学教师的职业素养培养探讨

90.黑龙江省金融人才培养的现状调查

91.以科学发展观构建金融学专业硕士生创新能力的培养模式

92.构建适应金融人才差异化需求的课程体系

93.转被动为主动——金融IT人才培养机制当与时俱进

94.金融专业硕士培养对接新兴服务业发展研究

95.新疆与全国金融学课程内容及体系差异分析

96.数理金融研究前沿与公司理财问题探讨

97.知难而上 创新突破 积极调整产业战略应对全球金融风暴

98.高层次金融人才培养途径之浅见

99.吕家进——结合邮储实际积极做好农村金融创新

100.英语专业硕士金融翻译课程教法探索

101.全日制金融专业学位“双导师”制

102.一个执著金融梦想的人——记80级校友高飞

103.我亲历的中国金融教育历程

104.在国际金融的研究道路上

105.面试闯关终结金融职场“七年之痒”

106.总行金融研究所副所长甘培根谈——当前我国的金融体制改革

107.美经济学家认为控制资本并非防范金融危机的良方

108.基于双导师制培养模式的金融硕士教育研究

109.金融硕士专业学位与学术型学位培养模式比较研究

110.金融学硕士研究生科研创新能力培养问题及对策研究     

111.探讨当前金融学研究方法及研究生教育存在的缺陷     

112.金融危机影响下高校硕士研究生就业的问题与对策      

113.金融危机影响下的已婚女研究生压力源探析  

审计硕士毕业论文范文第2篇

关键词：测绘技术；信息系统管理；分析应用研究

一、测绘工程管理信息系统的内涵概念

随着科学技术水平的不断升级优化，我国的测绘技术在信息系统办公管理中的应用也越来越广泛。测绘工程管理信息系统在现代化信息社会发展中，为企业实现快速发展以及科学决策提供了明确的方向指导，能够及时对企业数据发展做出详细的规划评估。测绘工程管理信息系统作为一种强大的信息管理服务系统，在企业行政办公系统中实现自动化管理，加快企业在计算机信息技术深化管理改革以及企业决策合理化方面发挥着巨大的作用。为提升企业运营效率，促进现代化办公管理起到了积极的作用，广泛应用于企业经营管理中。

二、测绘工程管理信息系统的发展现状

测绘工程信息系统简称SMIS。随着信息技术的发展和科学技术的深化，GPS、RS、GIS越来越多的运用到信息测绘中，加快了测绘工程信息系统不断向着数字化、信息化、网络化的一体化目标迈进，推动了我国测绘技术的应用发展。目前，在我国的计算机信息技术以及互联网技术发展中，测绘工程信息管理系统已经渗透到自动化办公中，实现了安全、智能、高效、标准化、科学化、合理化的办公处理系统。有效的保障了企业发展数据的安全性，促进了企业的可持续发展。同时，信息工程测绘系统在办公开发运营上实现了友好快捷方便化，系统的良好运营以及各个系统功能的不断更新开发，使得测绘工程管理信息系统更加具有商业价值和社会发展价值。

三、测绘工程信息系统的分析与设计

（一）测绘工程信息系统的设计原则

在进行测绘工程信息系统的设计时，首先要对使用企业进行生产环节和经营管理环节的数据调查研究。严格根据企业相关的生产流程进行数据设计和规范操作。对测绘工程管理信息系统的设计开发要针对企业的规模、所处的地理位置进行全方位的考察和分析评估，充分收集企业发展的相关资料。在此基础上进行分工细化模块设计，然后制定出详细的设计流程和方案以及相关的维护系统。在生产管理、合同管理、资产管理、查询系统设计以及后续的系统维护中实现有效统一的设计管理，增强系统在实际运用中的可操作性。

（二）测绘工程信息系统的体系结构设计

在测绘工程信息系统的体系结构设计中要结合企业的实际发展情况，针对任务登记、技术考核、任务分工、质量评估、员工考核等等内容进行系统化的模块结构划分设计。同时进行市场调研，针对客户需求和市场发展情况设计资料移交、统计分析模块，针对用户结构方面不断完善用户管理、历史记录以及相关的人事信息等内容。同时，在原有基础上，测绘工程信息系统可以根据企业的发展特色，不断适应环境需求的变化，根据用户的需求和意见，对原有的信息系统进行升级拓宽，不断丰富完善测绘工程信息系统的功能结构。

（三）测绘工程信息系统的主要功能及流程

测绘信息系统的主要功能流程为任务登记，也就是对生产经营中的项目合同等数据信息进行记录，上级批准后方可下达生产任务。在质量检测环节，通过对产品进行检测并及时总结记录，然后录入测绘系统，进行审计核查。在经过上级领导批准后然后才能将具体的生产日期以及相关的检查日期通知到生产经营环节中，完成任务下达环节。之后的生产安排要根据具体的人员安排设置进行合理的明确的任务分工安排，明确生产与检查的人员分工，确定职责。通过对合同中所涉及的内容，项目经理对于设计的信息技术内容进行细化分工处理，最后以文档形式进行管理。最终在移交客户环节中，需要将完成情况以及完成的相关任务进行数据记录，经领导批准然后由档案管理人员进行资料的移交，最终让客户进行检验。在达到客户的满意度要求后最终实现对档案记录的备案管理，录入企业的信息系统管理数据库中，为企业发展提供数据支持。

（四）测绘工程信息系统的目标实现

测绘新技术在自动化软件办公中随着科学技术水平的不断提升，现代化程度不断升级。特别是计算机技术以及高科技设备的应用为测绘工程提供了强大的技术基础。高科技的仪器的投入使用，在数据的测量上更加精确，能够为企业高层决策提供科学的依据。同时，测绘工程管理信息系统的不断更新升级，使得企业在生产经营中实现了资金、物流、数据的统一化管理。对于企业的生产发展信息实现全方位、多层次的覆盖管理，促进企业在管理体系上更加灵活。测绘新技术与传统的测绘技术相比，在经营管理上更具可操作性，在测绘数据以及相关的数据整合优化上的结果上的精确度更高。实现数据管理的科学化、规范化和合理化。

四、测绘工程管理信息系统的发展前景分析

测绘工程管理信息系统在传统的管理中，主要是依靠人为主观性进行管。这种管理模式和方法已经不能适应现代化科技信息的发展。在当前经济全球化，信息化飞跃发展的时代，随着企业生产经营分工管理的细化，企业管理所涉及的数据信息也越来越细致广泛。通过测绘工程管理信息系统的应用和实施，有利于企业在生产经营中实现有效的管理，提升企业的发展速度，增强员工的办公行政工作效率，促进企业经济效益的良好发展。与此同时，测绘工程管理信息系统的自动化程度高、对软硬件系统的配置要求高、依赖性强，随着企业管理的深入发展，测绘工程管理信息系统需要不断进行技术升级改进。为满足中小型企业和大型企业的数据分析统计，降低企业发展运营成本，实现企业的自动化管理，增加企业经济效益做出突出的贡献。

参考文献

[1]李荣;测绘工程管理信息系统的分析与设计[J];化工管理;2015年12月11日版

审计硕士毕业论文范文第3篇

关键词:证券公司;失败预警;研究综述

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

中图分类号:F830文献标识码: A文章编号:1674-2265(2009)12-0016-05

一、引言

自2007年美国爆发次贷危机以来,美国投资银行业逐步陷入危机。2008年3月美国第五大投资银行贝尔斯登因濒临破产而被摩根大通收购;2009年9月15日,美国第四大投资银行雷曼兄弟公司宣布破产,而美国银行则宣布收购第三大投资银行美林;2009年9月21日,美国第一和第二大投资银行,高盛和摩根士丹利被美联储批准从投资银行转型为银行控股公司。美国主要投资银行的基本崩溃,使得美国次贷危机迅速演变为传染遍及主要发达国家的金融危机,进而导致全球经济危机。这一系列危机表明,及早有效地对证券公司(投资银行)的失败进行预警极为重要。

就我国而言,2001年到2005年,伴随着证券市场数年的低迷,证券公司长期累积的风险先后暴露,证券监管部门在短短几年间对近60家证券公司采取了风险处置措施,以妥善化解行业危机。这次全面行业危机的集中爆发,既反映出监管的不足,也恰恰说明亟需建立一种有效的金融风险早期预警系统,以防患于未然。

本文拟通过对证券公司失败预警研究成果进行归纳分析,为证券公司失败预警系统的建立完善提供进一步研究的基础。从国内外的研究现状看,对证券公司失败预警的研究很少,而且对证券公司失败预警的研究基本上被视为一般公司(非金融类)失败预警研究在证券行业的应用,其研究方法也基本沿袭了一般公司失败预警研究。因此,本文在全面梳理证券公司失败预警的研究现状时,必须涉及一般公司的失败预警研究现状,也须涉及金融类公司的失败预警研究现状。回顾一般公司和金融类公司的失败预警研究,既可以理清失败预警研究的发展启承脉络关系,又可以为证券公司的失败预警研究提供参考借鉴。

二、一般公司(非金融类)失败预警研究回顾

(一)国外一般公司失败预警研究回顾

Beaver(1966)的文章开创了企业财务困境预测研究的先河,最早采用了单变量分析法进行企业财务失败预警研究。其后,大量学者在这一领域进行了深入研究,并发表了诸多研究成果,可以说国外企业财务困境预测研究已经臻于成熟。

1. 多元统计方法。

(1)多元判别分析。判别分析用统计模型的语言描述为,设有 个总体,希望建立一个准则,对给定的任意一个样本 ,依据这个准则能判断它是来自哪个总体。

Altman(1968)首次采用多元判别分析对企业财务困境预测问题进行研究,选取了于1946―1965年间破产的33家制造业上市公司,通过行业、资产规模及报表年份进行配对选取了33家非破产企业,研究了涵盖流动性、盈利性、杠杆比率、清偿能力和经营活动5个方面的22个财务比率变量,最终建立了

(营运资本/总资产)、 (留存收益/总资产)、 (息税前利润/总资产)、 (权益/负债总额、 (销售收入/总资产)五变量的值模型:

采用样本数据对该模型进行检验,结果表明:在财务困境前一年该模型具有95%的预测能力,在财务困境前两年该模型具有72%的预测能力。这说明该模型具有良好的可靠性。后来,Altman,Haldeman 和Narayanan( 1977) 修正了模型,在原有 5 个财务指标的基础上加入了公司规模与盈余稳定性两个变量,建立了模型。Altman(1995)又进一步拓展了其研究,分别建立了针对非上市制造企业的 模型和针对非制造企业的模型。2000年再次对 模型进行了修正,去掉了带来行业影响因素的销售收入/总资产,得到了跨行业的 值模型:

由于多元判别分析方法不仅能够了解哪些财务比率最具有判别能力,而且同时考虑多项指标,因此对整体绩效衡量较单变量分析更为客观。在Altman(1968)之后,多元判别分析成为学术界研究财务困境预测问题的主流方法。但是应当注意的是,多元统计分析是建立在一系列假设之上的,包括自变量服从多元正态分布,财务困境组与非财务困境组具有相等的方差-协方差矩阵,发生财务困境的先验概率和误判成本均为已知等,而事实上,这些假设常常不成立。

(2)多元条件概率模型。学者们随后引入了假设相对宽松的多元条件概率模型Logit分析和Probit分析,克服了多元统计分析面临的统计假设问题。Logit模型的目标是提供可以归为某一类观察对象的条件概率。它建立在累计概率函数的基础上,不需要自变量满足多元正态分布和两组间协方差相等的条件。

Ohlson(1980)将Logit分析方法应用到企业财务困境的研究中。Ohlson选择在1970―1976年间破产的105家公司(破产前在证券交易所上市至少三年)和2058家非破产公司组成的非配对样本,使用Logit回归方法,分析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系。相比而言,运用Probit方法进行的研究较少,这主要是因为Probit方法计算较为复杂,且预测效果与Logit方法相差不大。Logit方法也存在一些缺陷,比如对多重共线性、极值和数据缺失等问题极为敏感(Ooghe,2006),而且一些实证研究对MDA和Logit两种方法的预测效果进行了比较,并没有得出Logit方法明显优于MDA方法的结论。

2. 期权定价方法。1974年,默顿论述了有关将期权定价理论运用于风险贷款和证券估价的思想。其后,许多学者尝试将期权定价理论应用于信用风险的度量领域,KMV模型正是这样的一个成功的例子。

KMV模型是KMV公司开发的一种违约预测模型(信用监控模型,Credit Monitor Model),运用预期违约频率来衡量一年内借款者的违约概率。违约风险大小是用违约距离(Distance-to-Default)来衡量的。该值越大,说明公司到期能偿还债务的能力越强,该公司信用风险越小;反之,则公司信用风险越大。为计算违约距离,KMV模型采用Black―Scholes―Merton期权定价模型构建了资产市场价值和股权市值之间的关系。在计算得出公司违约距离后,将其与相应的违约距离数据库相对比,把相同违约距离公司中实际违约公司的百分比作为该公司的预期违约频率(EDF),从而对公司违约破产概率进行衡量。KMV模型是一种动态模型,它是一个基于现代公司理财和期权理论的“结构性模型”,对外界条件的改变能很好地作出反应(EDF每季度更新一次),并且可以及时反映股票市场上的信息,具有一定的前瞻性。不过,KMV模型也存在一些缺陷。比如,由于KMV模型主要依靠股票市场数据来预测违约率,股票的价格若受投机因素影响很难正确反映公司资产价值及其变化情况,模型的精确性将大打折扣;根据同样失败距离确定失败频率必须依赖于一个庞大的公司失败信息数据库。

3. 其他方法。随着计算机技术的发展,综合智能等方法被应用到研究中,主要包括:递归分类算法(Recursive Partitioning Algorithm)、专家系统(Expert Systems)、神经网络(Neural Networks)等。但是并没有证据表明这些方法的预测效果明显优于传统的多元判别分析和Logit分析(Ooghe,2004)。

(二)国内一般公司失败预警研究回顾

由于我国企业破产制度不完善,并且会计制度和审计制度建立较晚,国内对企业财务失败预警的研究起步比较晚。但近十几年来,随着我国证券市场的快速发展,上市公司的会计实践和信息披露制度不断完善,国内越来越多的学者开始将国外的研究方法应用到国内的研究中,得出了许多有价值的结论。主要的研究按照方法不同介绍如下。

1. 多元统计方法。陈静(1999)以1998 年27 家ST 公司和27 家非ST 公司为对象,进行了单变量和二类线性判别分析,总体正确率为92.6%,该研究是国内第一个以上市公司为样本判定企业财务困境的成果,虽然在方法选择、样本构造、判别标准等方面有待深入,但其意义却是重要的。

高培业、张道奎(2000)选取深圳市非上市企业作为样本,运用多元判别分析、Logit分析、Probit分析等多种方法建模,并借鉴Altman设定待定区间的做法,提高了模型的预测效率。吴世农、卢贤义(2001)则以140 家上市公司为样本比较了Fisher 判别、多元线性回归分析和多元Logit 回归分析的预测效果,发现多元Logit 回归模型的判定能力最好。

2. 期权定价方法。由于有关公司破产的历史统计数据严重缺乏,相应数据库还未建立,很难把违约距离转化成预期违约频率,KMV 模型的建模方式在我国应用尚有些困难。而由于宏观经济的差异,我国直接使用国外的数据库来建立映射关系显然也是不合适的。

3. 其它方法。刘洪、何光军(2004)在用传统的判别分析方法和Logit方法对公司经营失败建立模型的基础上,应用人工神经网络方法对该问题进行了比较研究。另外,有些学者将数据挖掘方法(吴俊杰,2006),生存分析中的COX模型(陆志明等,2007),学习矢量量化算法(王静等,2004)应用在我国公司财务失败预测模型中,也取得了一定的结果。

三、金融类公司失败预警研究回顾

由于金融类公司与非金融类一般公司在资本结构、经营方式、风险暴露等方面存在差异,因此对金融类公司失败的预警研究更要有针对性。金融类公司失败预警方法中应用较为广泛的主要有以下两种:一是外部评级机构的评级。比如美国联邦金融机构检查评议委员会于1979年建立的CAMEL评级系统。二是借鉴非金融类公司的思路和方法对金融类公司失败预警进行研究(见表1)。对非证券、金融类公司的失败预警研究,国外文献比较少。

目前,国内对金融类公司失败预警研究比较少,例如在银行失败研究方面,多是对引发银行危机原因的分析及应对机制的设计,在主流学术刊物上基本没有定量研究的论文。我们在此不作叙述。

四、证券公司失败预警研究回顾

相比其他金融类公司,证券公司(投资银行)具有自身行业的特殊性。目前对证券公司风险预警研究的文献不多。相对于国外证券业失败预警的研究而言,国内证券业失败预警的研究更显得滞后。

国外证券公司失败预警的代表性研究是1976年Altman和Loris发表的论文。文章以1971-1973年美国SIPA条例下破产的40家证券经纪商作为研究样本,选择能够代表NASD市场上公司规模和寿命的125家公司作为健康公司样本。指标选取包括三个方面的内容:一是传统财务指标,如盈利性指标、流动性指标、杠杆类指标等。二是能够代表证券行业特征的指标,如次级债占股东权益的比率等。三是寿命、组织形式等非财务性指标。文章根据数据完整性和可靠性并运用系统选择技术对变量的判别能力进行评估后,最终选择了6个指标:(1)反映盈利能力的净利润/总资产;(2)反映财务杠杆水平的(总负债+次级债)/权益,此处作者将来自于所有者和顾客的次级债看成是证券经纪商的负债而非权益;(3)反映公司总资产结构流动性的总资产/调整净资本,调整净资本被广义地定义为流动性强的资产与总负债之差;(4)(期末资本―资本附加)/期初资本,该比率体现了报告期资本的运转和支出对公司资本结构的影响,反映了在没有新资本注入的情况下公司的信用情况;(5)在一定程度上反映风险的加权寿命,与公司在证券市场上的经营经验相关,SIPC清算的经纪商中经营时间不长于5年的占了75%,反映出经验的缺乏是公司失败的一个重要因素;(6)涵盖10个元素的综合指标,这10个元素是在NASD工作人员对能预示失败指标判断的基础上选择的,包括反映盈利能力的指标、对资本短缺和破产较敏感的指标,反映寿命以及报告及时性的指标。作者通过检验得出了失败经纪商和非失败经纪商的组内协差阵不相等的结论,为选择二次判别函数形式(

)奠定了理论上的依据。文章设定临界值为-4.385,检验结果显示二次判别式前一年的正确判别率达到了90.1%,误判率仅为9.9%。由于使用初始样本检验使检验结果有被高估的偏差,作者通过回代检验和交叉检验来检验模型的可靠性。检验得出的结论为:判别模型用一年前数据对证券经纪商的失败正确判别率为86.2%,误判率为13.8%。作者又利用季度数据对模型进行了检验,由于季度数据的缺失,剔除了税后净收入/总资产和综合指标中的两个因素,最终选取了5个指标变量。剔除变量后,模型的误判率只是轻微提高,说明判别模型提前一年对证券经纪商的失败有很好的预测能力。

国内最早的对证券公司失败预警的研究,是合肥工业大学――国元证券课题组(2005)发表的《证券公司失败研究》。该课题组运用Logit 回归分析模型建立证券公司财务困境预警系统,以2002年以来19家破产或被接管的证券公司为失败证券公司样本组A,以进入银行间同业拆借市场的正常经营的48家证券公司为正常证券公司样本组B(已剔除有经营不利的市场传闻的证券公司),A组部分证券公司和B组证券公司数据来源于银行间同业拆借市场公布的财务报告。模型依据监管部门对证券公司安全性评价提出的7个指标为基础,确定了净资产、利润总额、注册资本、营业收入(主要是发行收入、经纪收入、自营收入、委托理财收入)、扣除客户保证金后的负债总额、流动资产、流动负债、客户保证金、权益类证券总额、委托资产账户购入的权益类证券期末余额等10个研究变量,以失败概率P为预测变量,建立了Logit回归模型。由于选取的变量为资产负债表项目,而非财务指标,而且变量选取与设计并没有反映出证券公司业务与风险的特点。最终结果表明选取的变量对判定证券公司经营成败不存在显著的差异,未能建立证券公司失败的预警模型函数。

截至2006年10月,我国共有58家证券公司进入风险处置程序,这为进一步的研究提供了较为充足的数据资料。李涛(2008)将证券公司财务困境定义为证券公司破产或被监管机构采取风险处置措施。依据这一定义,作者得到了9家在2004―2006年间陷入财务困境的证券公司,同时,根据资产规模匹配原则,按1:1的比例选取了9家正常经营的证券公司,其中剔除了虽不符合上述财务困境的定义但是公布重组的证券公司。实证研究结果表明,在财务困境前1年多元判别模型和Logit模型都有较好的预测能力,财务困境前2年,其综合误判率均较财务困境前1年有显著的上升,基本上不能有效地对证券公司财务困境进行预测。由于作者只选择了18家证券公司,样本数量偏小,代表性不高,实证结果缺乏大样本数据的支持和检验,可能存在一定的偏差。

王晓燕(2009)也将证券公司进入风险处置程序界定为财务失败,按资产规模配对的原则,共选取了24家健康的证券公司作为配对样本。作者最初设计了36个财务指标作为研究变量,然后利用非参数检验、相关性检验、逐步判别分析等方法对变量进行了筛选,最终选择5个变量建立了线性判别模型、二次判别模型和Logit模型。回代检验和交叉检验的结果表明,由5个变量构成的线性判别模型判别效果最好,回代检验和交叉检验的正确率均在85%以上。二次判别模型和Logit模型的判别效果略有下降。该论文的方法和结论有待进一步验证和优化。

五、结论

从国内外研究现状看,证券公司(投资银行)失败预警研究在研究方法、研究模型和模型变量选择等方面基本沿袭了一般公司(非金融类)失败预警研究,或者借鉴了非证券、金融类公司的失败预警研究。主流的研究方法有两种。其一是以实证为基础的多元统计方法,其中又以多元判别分析方法和Logit回归分析方法运用较为普遍,该类方法多是根据公司历史财务数据和其他公司特性指标来构造模型;其二是以KMV为代表,基于理论模型、并结合实证方法(即根据失败距离,借助实际数据库映射出失败频率)的期权定价方法。由于大量证券公司并不是公开上市公司,这使得在证券公司失败预警研究中运用期权定价方法存在困难。

从应用有效性来看,证券公司失败预警研究在全球范围内仍然任重道远,亟待出现突破性研究成果。2008年美国具有系统重要性的诸家投资银行几乎是在毫无预警的情况下发生崩溃的。这为证券公司失败预警研究提出了一个极具挑战性的课题:为什么过去的证券公司失败预警研究无法预警此次诸家投资银行的失败?这一系列危机确定无疑地表明,证券公司失败预警研究极为重要;而过去的证券公司失败预警研究一定存在某种局限性。

未来的证券公司失败预警研究必须努力突破这种局限性。在研究方法上,应对现有的各种方法进行对比分析,选择适合证券公司的失败预警模型以提高预测的准确性。今后的研究可以尝试加入更多的外部因素(如宏观因素)作为区分失败与否的另一边界,在多维空间中设定多维的阈值进行判别分类。在变量的选取上,仍然需要根据证券公司行业特征和风险特点,因地制宜地设计相应的变量指标。鉴于宏观经济的周期波动对证券市场的周期波动具有决定性影响,进而对证券公司的经营状况有决定性影响,所以加入反映经济周期的宏观经济变量可能显著提高预警模型的有效性;同时,金融创新层出不穷,过度运用金融创新工具在获取收益、规避风险的同时更可能带来新的、未知的风险,所以未来的研究中也应考虑加入能够反映金融创新相关风险的变量。

参考文献:

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