基于11超日债事件的光伏企业信用风险研究

【摘要】：2014年3月7日,“11超日债”因无法按期全额支付二期利息而宣告违约,成为我国公募债券市场上的首单违约事件。在此背景下,我国光伏企业的信用风险评估问题变得尤为重要和紧迫。Altman于1968年、1995年先后提出的Z-Score模型和Zeta模型是评估企业信用风险的经典模型。本文基于Z-Score模型的普遍适用性,以“11超日债”事件作为研究对象,遵循案例分析的基本步骤,从公司和行业两个层面入手进行分析,力求全面还原错综复杂的“11超日债”违约真相,同时论证了Z-Score模型在用于预测11超日债的信用风险时,有效性较Zeta模型更强。考虑到中国的光伏企业都和超日太阳一样面临着同样的产能过剩和需求乏力,结合Z-Score模型的检测结果,本文还进一步探究了光伏企业的信用风险接受度与其财务指标体系之间的关系。为此,笔者设计了光伏企业信用风险接受度这个检测指标,通过理论分析与假设,选取了我国光伏行业54家A股上市公司2014年的相关财务数据,借助SPSS18.0统计软件,并运用Logistic回归分析检验了相关财务指标与信用风险接受度之间的关系。分析结果表明,净资产收益率、权益负债比、流动质量等财务指标对PC所代表的光伏企业信用风险接受度有显著的正向影响。整个案例的研究,不但是从数据层面对“11超日债”事件的深度分析,也是对我国金融秩序市场化和投资保障法制化建设的探索,更是对公众投资者在日后做出投资决策前的启示:必须充分关注光伏企业的信用风险与行业发展、公司经营及财务表现之间的关系,避免因误判信用风险所带来的投资损失。 【关键词】：光伏企业 债券违约 信用风险 Z-Score模型 Logistic回归分析
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F406.7;F426.61;F832.51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究背景与研究意义11-13
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意义11-13
• 1.2 文献综述13-16
• 1.2.1 信用风险的概念界定13
• 1.2.2 信用风险的影响因素13-14
• 1.2.3 信用风险的预测分析14-16
• 1.3 研究内容与研究方法16-19
• 1.3.1 研究内容16-17
• 1.3.2 研究方法17-19
• 第二章 案例正文19-31
• 2.1 光伏行业概况19-21
• 2.1.1 光伏发电19
• 2.1.2 光伏产品19
• 2.1.3 光伏产业链19-21
• 2.2 超日太阳概况21-25
• 2.2.1 基本情况21-22
• 2.2.2 历史沿革22-23
• 2.2.3 主营业务23-25
• 2.3 “11超日债”事件25-28
• 2.3.1 事件导入25-26
• 2.3.2 事件发展26-27
• 2.3.3 事件影响27-28
• 2.4 本章小结28-31
• 第三章 案例分析31-51
• 3.1 违约原因分析31-38
• 3.1.1 债券发行时，财务有漏洞31-34
• 3.1.2 行业不景气，面临高风险34-38
• 3.2 违约预测分析38-42
• 3.2.1 经典Z-Score模型与Zeta模型的对比38-40
• 3.2.2 对“11超日债”信用风险的预测分析40-42
• 3.3 光伏企业信用风险的相关性分析42-49
• 3.3.1 信用风险与财务指标的相关性分析42-45
• 3.3.2 信用风险与财务指标相关性的检验45-49
• 3.4 本章小结49-51
• 第四章 案例启示51-56
• 4.1 对判断光伏行业市场环境的启示51-52
• 4.2 对关注光伏企业财务指标的启示52-53
• 4.3 对强化我国债券市场监管的启示53-54
• 4.4 对促使投资者认识信用风险问题的启示54-55
• 4.5 本章小结55-56
• 结论56-58
• 参考文献58-60
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果60-61
• 致谢61-62
• 附件62

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