基于OrderedProbit模型的我國上市公司信用評級研究：理論、實證與展望一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代市場經(jīng)濟中，信用是經(jīng)濟活動的基石，信用評級則是衡量企業(yè)信用狀況的關(guān)鍵工具。上市公司作為資本市場的重要參與者，其信用評級不僅關(guān)乎自身的融資成本、市場聲譽和發(fā)展前景，還對投資者的決策、金融市場的穩(wěn)定以及資源的有效配置產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。對于上市公司而言，準(zhǔn)確的信用評級是其進(jìn)入資本市場融資的重要依據(jù)。信用評級較高的公司，往往能夠以較低的成本發(fā)行債券、獲得貸款，從而降低融資成本，為企業(yè)的發(fā)展提供更有力的資金支持。良好的信用評級還能提升公司的市場聲譽，增強投資者的信心，有助于企業(yè)在市場競爭中獲得更多的合作機會和發(fā)展空間。若信用評級不準(zhǔn)確或未能及時反映企業(yè)的真實信用狀況，企業(yè)可能面臨融資困難、融資成本上升等問題，進(jìn)而影響其正常的生產(chǎn)經(jīng)營和發(fā)展。從投資者的角度來看，信用評級是他們評估投資風(fēng)險、做出投資決策的重要參考。在資本市場中，投資者面臨著眾多的投資選擇，而信用評級能夠為他們提供關(guān)于上市公司信用風(fēng)險的直觀信息，幫助他們篩選出風(fēng)險較低、收益較穩(wěn)定的投資對象，從而降低投資風(fēng)險，提高投資收益。如果信用評級不準(zhǔn)確，投資者可能會做出錯誤的投資決策，導(dǎo)致投資損失。金融市場的穩(wěn)定也離不開準(zhǔn)確的信用評級。信用評級能夠揭示上市公司的信用風(fēng)險，及時發(fā)現(xiàn)潛在的金融風(fēng)險隱患，為監(jiān)管部門提供監(jiān)管依據(jù)，有助于監(jiān)管部門采取有效的監(jiān)管措施，防范金融風(fēng)險的發(fā)生和擴散，維護金融市場的穩(wěn)定運行。不準(zhǔn)確的信用評級可能會掩蓋企業(yè)的信用風(fēng)險，誤導(dǎo)投資者和監(jiān)管部門，增加金融市場的不穩(wěn)定因素。資源的有效配置同樣依賴于準(zhǔn)確的信用評級。在市場經(jīng)濟中，資源會向信用狀況良好、經(jīng)營效益高的企業(yè)流動。信用評級能夠為資源配置提供導(dǎo)向，引導(dǎo)資金等資源流向信用等級高的上市公司，提高資源的配置效率，促進(jìn)經(jīng)濟的健康發(fā)展。若信用評級失真，可能會導(dǎo)致資源錯配，使一些信用不佳的企業(yè)獲得過多的資源，而一些優(yōu)質(zhì)企業(yè)卻因信用評級不高而無法獲得足夠的資源支持，影響經(jīng)濟的整體發(fā)展效率。傳統(tǒng)的信用評級方法在評估上市公司信用狀況時存在一定的局限性。這些方法往往側(cè)重于財務(wù)指標(biāo)的分析，對非財務(wù)因素的考慮相對不足，難以全面、準(zhǔn)確地反映上市公司的信用風(fēng)險。而且傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系時能力有限，導(dǎo)致評級結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到影響。orderedprobit模型作為一種適用于分析有序因變量的統(tǒng)計模型，在信用評級研究中具有獨特的優(yōu)勢。它能夠充分考慮信用評級的有序性特點，將信用評級結(jié)果視為有序分類變量進(jìn)行建模分析，更符合信用評級的實際情況。該模型可以綜合納入財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)等多種影響因素，全面評估上市公司的信用風(fēng)險。通過建立orderedprobit模型，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測上市公司的信用評級，為投資者、金融機構(gòu)和監(jiān)管部門等提供更有價值的決策參考。對基于orderedprobit模型的我國上市公司信用評級進(jìn)行研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。在理論上，有助于豐富和完善信用評級理論，拓展orderedprobit模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究，為信用評級研究提供新的方法和視角。在實踐中，能夠為上市公司自身加強信用管理、提升信用水平提供指導(dǎo)；為投資者提供更準(zhǔn)確的投資決策依據(jù)，降低投資風(fēng)險；為金融機構(gòu)優(yōu)化信貸決策、控制信用風(fēng)險提供支持；為監(jiān)管部門加強市場監(jiān)管、維護金融市場穩(wěn)定提供參考，促進(jìn)我國資本市場的健康發(fā)展。1.2研究目的與方法本研究旨在解決當(dāng)前我國上市公司信用評級中存在的準(zhǔn)確性和全面性問題，通過引入orderedprobit模型，構(gòu)建更為科學(xué)、精準(zhǔn)的信用評級模型，以更有效地評估上市公司的信用風(fēng)險，為資本市場的各類參與者提供可靠的決策依據(jù)。具體而言，本研究試圖實現(xiàn)以下幾個目標(biāo)：構(gòu)建適合我國上市公司的信用評級orderedprobit模型：通過對大量上市公司數(shù)據(jù)的收集與整理，篩選出對信用評級有顯著影響的財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)，運用orderedprobit模型建立信用評級預(yù)測模型，明確各因素對信用評級的影響方向和程度。提高上市公司信用評級的準(zhǔn)確性：相較于傳統(tǒng)信用評級方法，orderedprobit模型能夠更好地處理信用評級的有序性特征，充分考慮各種復(fù)雜因素及其相互關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測上市公司的信用等級，減少評級誤差，為投資者、金融機構(gòu)等提供更可靠的信用信息。分析各因素對上市公司信用評級的影響：深入剖析財務(wù)指標(biāo)（如償債能力、盈利能力、營運能力等）和非財務(wù)指標(biāo)（如公司治理、行業(yè)競爭地位、宏觀經(jīng)濟環(huán)境等）在信用評級中的作用機制，揭示不同因素對信用評級的影響程度差異，為上市公司加強信用管理、提升信用水平提供針對性的建議。為資本市場參與者提供決策支持：通過準(zhǔn)確的信用評級和深入的因素分析，為投資者的投資決策、金融機構(gòu)的信貸審批以及監(jiān)管部門的市場監(jiān)管提供有力的參考依據(jù)，幫助他們更好地識別和控制信用風(fēng)險，促進(jìn)資本市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。在研究方法上，本研究主要采用以下幾種方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于信用評級、orderedprobit模型應(yīng)用等方面的相關(guān)文獻(xiàn)，梳理和總結(jié)已有研究成果和研究方法，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為本文的研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對文獻(xiàn)的綜合分析，明確當(dāng)前研究的不足和空白，確定本文的研究重點和創(chuàng)新點。數(shù)據(jù)收集與整理：選取我國上市公司作為研究樣本，從多個權(quán)威數(shù)據(jù)源（如Wind數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫、上市公司年報等）收集樣本公司的財務(wù)數(shù)據(jù)、非財務(wù)數(shù)據(jù)以及信用評級數(shù)據(jù)。對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的篩選和預(yù)處理，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重、異常值較多的樣本，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。運用數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其符合模型分析的要求。orderedprobit模型構(gòu)建與估計：根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點，構(gòu)建基于orderedprobit模型的上市公司信用評級模型。將信用評級作為有序因變量，將篩選出的財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)作為自變量納入模型。利用統(tǒng)計軟件（如Stata、R等）對模型進(jìn)行參數(shù)估計，確定各變量的系數(shù)和顯著性水平。通過對模型的估計結(jié)果進(jìn)行分析，判斷模型的擬合優(yōu)度和解釋能力，評估模型的有效性。實證分析與結(jié)果檢驗：運用構(gòu)建好的orderedprobit模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，預(yù)測上市公司的信用評級，并與實際信用評級進(jìn)行對比，檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測準(zhǔn)確性。采用多種檢驗方法（如混淆矩陣、ROC曲線、AUC值等）對模型的預(yù)測性能進(jìn)行全面評估，分析模型在不同信用等級上的預(yù)測精度和誤差情況。通過對實證結(jié)果的深入分析，探討各因素對信用評級的影響規(guī)律，驗證研究假設(shè)的合理性。對比分析法：將orderedprobit模型的信用評級結(jié)果與傳統(tǒng)信用評級方法（如多元線性回歸模型、Logistic回歸模型等）的結(jié)果進(jìn)行對比分析，從預(yù)測準(zhǔn)確性、模型擬合優(yōu)度、變量解釋能力等多個方面評估不同模型的優(yōu)劣。通過對比，突出orderedprobit模型在處理信用評級問題上的優(yōu)勢和特點，進(jìn)一步證明本研究方法的科學(xué)性和有效性。1.3研究創(chuàng)新點與不足本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在研究方法和研究視角兩個方面。在研究方法上，創(chuàng)新性地將orderedprobit模型應(yīng)用于我國上市公司信用評級研究。傳統(tǒng)的信用評級方法，如多元線性回歸模型，通常假設(shè)因變量是連續(xù)的，而實際上信用評級是具有明確等級順序的離散變量，多元線性回歸模型無法準(zhǔn)確捕捉這種有序性特征。Logistic回歸模型雖可處理分類變量，但對于有序分類變量的處理效果不如orderedprobit模型理想。orderedprobit模型充分考慮了信用評級的有序性，能夠更精準(zhǔn)地刻畫信用評級與各影響因素之間的關(guān)系，從而提高信用評級的預(yù)測準(zhǔn)確性。在變量選取上，本研究突破了傳統(tǒng)研究主要依賴財務(wù)指標(biāo)的局限，綜合納入了財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)。除了償債能力、盈利能力、營運能力等常規(guī)財務(wù)指標(biāo)外，還將公司治理、行業(yè)競爭地位、宏觀經(jīng)濟環(huán)境等非財務(wù)指標(biāo)納入研究范疇。公司治理結(jié)構(gòu)的完善程度會影響企業(yè)決策的科學(xué)性和風(fēng)險控制能力，進(jìn)而影響信用評級；行業(yè)競爭地位反映了企業(yè)在行業(yè)中的市場份額、產(chǎn)品競爭力等，對信用評級有重要影響；宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化，如經(jīng)濟增長、利率波動等，也會對上市公司的信用狀況產(chǎn)生作用。通過全面考慮這些因素，能夠更全面、深入地分析上市公司信用評級的影響因素，為信用評級提供更豐富的信息。然而，本研究也存在一定的不足之處。數(shù)據(jù)方面，存在局限性。盡管努力收集了多方面的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性仍受到一定限制。部分上市公司可能存在數(shù)據(jù)披露不完整或不準(zhǔn)確的情況，這可能導(dǎo)致研究樣本存在偏差，影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性。非財務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)獲取難度較大，部分?jǐn)?shù)據(jù)可能只能通過定性描述或主觀判斷獲得，這在一定程度上增加了數(shù)據(jù)量化的難度和主觀性，可能對研究結(jié)果產(chǎn)生影響。orderedprobit模型雖然在處理有序因變量方面具有優(yōu)勢，但模型本身也存在一些假設(shè)條件和局限性。該模型假設(shè)誤差項服從正態(tài)分布，在實際情況中，這一假設(shè)可能并不完全成立，從而影響模型的估計效果。而且模型可能無法完全捕捉到各變量之間復(fù)雜的非線性關(guān)系和交互作用，對于一些特殊情況或異常值的處理能力相對有限。在研究范圍上，主要聚焦于我國上市公司，對于非上市公司以及不同行業(yè)、不同規(guī)模上市公司之間的差異研究不夠深入。不同行業(yè)的上市公司面臨的市場環(huán)境、競爭格局和風(fēng)險特征存在較大差異，不同規(guī)模上市公司在財務(wù)狀況、經(jīng)營模式和信用風(fēng)險等方面也有所不同。未來研究可以進(jìn)一步拓展研究范圍，深入分析這些差異，以提高研究結(jié)果的普適性和針對性。二、相關(guān)理論與文獻(xiàn)綜述2.1信用評級相關(guān)理論2.1.1信用評級概念與作用信用評級，是指由專業(yè)的信用評級機構(gòu)，依據(jù)“公正、客觀、科學(xué)”的原則，遵循既定的方法和程序，在對企業(yè)展開全面了解、深入考察調(diào)研以及細(xì)致分析的基礎(chǔ)上，對企業(yè)履行各類經(jīng)濟承諾的能力及可信任程度進(jìn)行綜合評價，并以特定的符號或簡潔的文字形式呈現(xiàn)評價結(jié)果的活動。信用評級本質(zhì)上是一種信用風(fēng)險評估，其核心在于衡量企業(yè)償還債務(wù)的能力和意愿，為市場參與者提供有關(guān)企業(yè)信用狀況的重要信息。信用評級機構(gòu)會全面收集和深入分析企業(yè)的財務(wù)報表，精準(zhǔn)評估企業(yè)的償債能力、盈利能力、營運能力等關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)，同時還會綜合考量企業(yè)的經(jīng)營狀況、行業(yè)地位、管理水平、市場競爭力以及宏觀經(jīng)濟環(huán)境等諸多因素，進(jìn)而對企業(yè)的信用風(fēng)險進(jìn)行科學(xué)、合理的評估。信用評級在金融市場和經(jīng)濟活動中發(fā)揮著舉足輕重的作用，對上市公司和投資者都具有不可忽視的重要意義。對于上市公司而言，信用評級是其在資本市場的重要“名片”，直接關(guān)系到企業(yè)的融資成本和融資渠道。信用評級較高的上市公司，在市場中往往被視為信用狀況良好、償債能力強的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，這使得它們在發(fā)行債券、獲取貸款等融資活動中能夠以較低的利率吸引投資者和金融機構(gòu)，從而顯著降低融資成本，為企業(yè)的發(fā)展節(jié)省大量資金。一家信用評級為AAA級的上市公司在發(fā)行債券時，相比信用評級較低的公司，可能獲得更低的票面利率，每年支付的利息費用大幅減少，這無疑為企業(yè)的發(fā)展提供了有力的資金支持，增強了企業(yè)的市場競爭力。良好的信用評級還能拓寬企業(yè)的融資渠道，使其更容易獲得銀行貸款、債券發(fā)行額度等，為企業(yè)的擴張和發(fā)展提供更多的資金來源。較高的信用評級有助于提升上市公司的市場聲譽和形象，增強投資者、合作伙伴以及社會公眾對企業(yè)的信心，為企業(yè)吸引更多的投資、合作機會，促進(jìn)企業(yè)的長期穩(wěn)定發(fā)展。當(dāng)企業(yè)與供應(yīng)商進(jìn)行合作時，供應(yīng)商可能更愿意與信用評級高的企業(yè)建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，提供更優(yōu)惠的采購條件和付款期限，從而降低企業(yè)的采購成本和運營風(fēng)險。對投資者來說，信用評級是他們在復(fù)雜的資本市場中做出明智投資決策的重要依據(jù)。資本市場中投資選擇眾多，投資者面臨著信息不對稱和風(fēng)險評估困難的問題。信用評級機構(gòu)通過專業(yè)的分析和評估，為投資者提供了關(guān)于上市公司信用風(fēng)險的直觀、客觀信息，幫助投資者快速篩選出信用風(fēng)險較低、收益相對穩(wěn)定的投資對象，降低投資風(fēng)險，提高投資收益。在選擇投資債券時，投資者可以參考債券發(fā)行人的信用評級，優(yōu)先選擇信用評級較高的債券，以降低違約風(fēng)險，保障本金和利息的安全。信用評級還可以幫助投資者對不同投資項目的風(fēng)險進(jìn)行比較和評估，合理配置資產(chǎn)，實現(xiàn)投資組合的優(yōu)化。投資者可以根據(jù)自己的風(fēng)險承受能力和投資目標(biāo)，選擇不同信用評級的資產(chǎn)進(jìn)行搭配，構(gòu)建一個風(fēng)險分散、收益合理的投資組合，從而在降低風(fēng)險的同時實現(xiàn)資產(chǎn)的增值。2.1.2我國上市公司信用評級體系我國上市公司信用評級體系主要由評級等級劃分和評級機構(gòu)兩大部分構(gòu)成。目前，我國上市公司主體長期信用等級普遍采用國際通行的“四等十級制”評級標(biāo)準(zhǔn)，從高到低依次劃分為AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D十個等級，每個等級還可用“+”、“-”符號進(jìn)行微調(diào)，以表示略高或略低于本等級，但不包括AAA+這一等級。AAA級代表企業(yè)信用極好，信用程度高，債務(wù)風(fēng)險小，這類企業(yè)通常具有優(yōu)秀的信用記錄、強大的盈利能力和穩(wěn)定的財務(wù)狀況，是市場上的優(yōu)質(zhì)企業(yè)；AA級和A級分別表示企業(yè)信用優(yōu)良和較好，AA級企業(yè)信用程度較高，償債能力穩(wěn)定，具備良好的經(jīng)營狀態(tài)和信用記錄，A級企業(yè)則信用程度良好，資金實力、資產(chǎn)質(zhì)量、經(jīng)濟效益等指標(biāo)處于中上等水平，經(jīng)營總體處于良性循環(huán)狀態(tài)；BBB級企業(yè)信用程度一般，資產(chǎn)和財務(wù)狀況一般，各項經(jīng)濟指標(biāo)處于中等水平；BB級及以下等級的企業(yè)信用程度欠佳或較差，償債能力有波動或不足，可能存在不良信用記錄或未來發(fā)展前景不明朗的情況，其中CCC級、CC級和C級表示企業(yè)信用很差，償債能力極弱或沒有，屬于高風(fēng)險企業(yè)，D級代表企業(yè)已瀕臨破產(chǎn)，幾乎沒有信用可言。長期債券（含公司債券）信用等級符號及定義同公司主體長期信用等級。在我國，從事上市公司信用評級業(yè)務(wù)的機構(gòu)眾多，其中較為知名的有大公國際資信評估有限公司、中誠信國際信用評級有限責(zé)任公司、聯(lián)合資信評估股份有限公司、上海新世紀(jì)資信評估投資服務(wù)有限公司等。大公國際以其在信用評級領(lǐng)域的深入研究和廣泛影響力而著稱，它積極推動中國信用評級體系的建設(shè)與完善，致力于為市場提供獨立、客觀、公正的信用評級服務(wù)，在國內(nèi)外資本市場上都具有較高的聲譽。中誠信國際憑借其專業(yè)的評級團隊和先進(jìn)的評級技術(shù)，在信用評級市場中占據(jù)重要地位，其評級結(jié)果被廣泛應(yīng)用于金融機構(gòu)的信貸決策、投資者的投資分析等領(lǐng)域。聯(lián)合資信注重評級方法的創(chuàng)新和優(yōu)化，不斷提升評級質(zhì)量和服務(wù)水平，為各類企業(yè)和金融機構(gòu)提供全面的信用評級解決方案。上海新世紀(jì)資信評估投資服務(wù)有限公司在區(qū)域市場和特定行業(yè)領(lǐng)域具有獨特的優(yōu)勢，其評級服務(wù)能夠滿足不同客戶的多樣化需求。這些評級機構(gòu)在評級過程中，均遵循相關(guān)的評級標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，綜合考慮上市公司的財務(wù)狀況、經(jīng)營能力、市場競爭力、行業(yè)前景以及宏觀經(jīng)濟環(huán)境等因素，運用定性與定量相結(jié)合的方法，對上市公司的信用風(fēng)險進(jìn)行評估和等級劃分。它們通過對上市公司的財務(wù)報表進(jìn)行詳細(xì)分析，評估企業(yè)的償債能力、盈利能力、營運能力等財務(wù)指標(biāo)；通過對企業(yè)的經(jīng)營戰(zhàn)略、管理團隊、市場份額等方面的考察，評估企業(yè)的經(jīng)營能力和市場競爭力；通過對行業(yè)發(fā)展趨勢、競爭格局等因素的研究，評估企業(yè)所處行業(yè)的前景和風(fēng)險；同時，還會關(guān)注宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化，如經(jīng)濟增長、利率波動、政策調(diào)整等，對上市公司信用狀況的影響。2.2OrderedProbit模型概述2.2.1模型原理與數(shù)學(xué)推導(dǎo)OrderedProbit模型是一種適用于分析有序因變量的統(tǒng)計模型，它在經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)、醫(yī)學(xué)等多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。該模型的基本原理基于潛變量的概念，假設(shè)存在一個不可觀測的連續(xù)潛變量y^*，它與自變量x之間存在線性關(guān)系，即y^*=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_kx_k+\epsilon，其中\(zhòng)beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_k是待估計的參數(shù)，\epsilon是隨機誤差項，通常假設(shè)\epsilon服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,1)。實際觀測到的因變量y是一個有序分類變量，它與潛變量y^*之間的關(guān)系通過一系列閾值來確定。假設(shè)存在J-1個閾值\tau_1<\tau_2<\cdots<\tau_{J-1}，當(dāng)y^*\leq\tau_1時，y=1；當(dāng)\tau_1<y^*\leq\tau_2時，y=2；以此類推，當(dāng)\tau_{J-1}<y^*時，y=J。這里的J表示有序分類變量y的類別數(shù)。為了估計模型中的參數(shù)，通常采用極大似然估計法。首先，根據(jù)上述關(guān)系可以得到y(tǒng)取各個值的概率：P(y=1)=P(y^*\leq\tau_1)=\Phi(\tau_1-\beta_0-\beta_1x_1-\beta_2x_2-\cdots-\beta_kx_k)P(y=2)=P(\tau_1<y^*\leq\tau_2)=\Phi(\tau_2-\beta_0-\beta_1x_1-\beta_2x_2-\cdots-\beta_kx_k)-\Phi(\tau_1-\beta_0-\beta_1x_1-\beta_2x_2-\cdots-\beta_kx_k)\cdotsP(y=J)=P(\tau_{J-1}<y^*)=1-\Phi(\tau_{J-1}-\beta_0-\beta_1x_1-\beta_2x_2-\cdots-\beta_kx_k)其中\(zhòng)Phi(\cdot)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。對于一個包含n個觀測值的樣本，其似然函數(shù)為：L(\beta,\tau)=\prod_{i=1}^{n}P(y_i=j_i)其中y_i是第i個觀測值的因變量取值，j_i是對應(yīng)的類別。通過對似然函數(shù)取對數(shù)，并利用數(shù)值優(yōu)化方法（如牛頓-拉夫森法等）求解對數(shù)似然函數(shù)的最大值，就可以得到模型參數(shù)\beta和閾值\tau的估計值。2.2.2模型在信用評級中的適用性將OrderedProbit模型應(yīng)用于上市公司信用評級具有顯著的優(yōu)勢和廣泛的適用場景。從優(yōu)勢方面來看，OrderedProbit模型能夠充分考慮信用評級的有序性特點。信用評級結(jié)果通常是具有明確等級順序的，如從AAA到D的多個等級，這種有序性反映了企業(yè)信用風(fēng)險的逐漸增加。傳統(tǒng)的線性回歸模型假設(shè)因變量是連續(xù)的，無法準(zhǔn)確處理信用評級這種有序分類變量；而Logistic回歸模型雖然可用于分類問題，但對于有序分類變量，它不能很好地利用等級之間的順序信息。OrderedProbit模型則通過潛變量和閾值的設(shè)定，能夠精確地捕捉信用評級的有序特征，從而更準(zhǔn)確地描述信用評級與各影響因素之間的關(guān)系。在納入多因素分析方面，該模型具有強大的能力。上市公司的信用評級受到多種因素的綜合影響，不僅包括財務(wù)指標(biāo)，如償債能力、盈利能力、營運能力等，還涵蓋非財務(wù)指標(biāo)，如公司治理結(jié)構(gòu)、行業(yè)競爭地位、宏觀經(jīng)濟環(huán)境等。OrderedProbit模型可以將這些財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)同時納入模型中作為自變量，全面地分析它們對信用評級的影響。通過模型估計得到的參數(shù)，可以清晰地了解每個因素對信用評級的影響方向和程度，為信用評級提供更豐富、全面的信息。在考慮公司治理結(jié)構(gòu)時，董事會的獨立性、管理層的能力和經(jīng)驗等因素都可以作為自變量納入模型，研究它們?nèi)绾斡绊懫髽I(yè)的信用評級。這有助于投資者、金融機構(gòu)等更深入地了解企業(yè)信用風(fēng)險的形成機制，做出更準(zhǔn)確的決策。在適用場景上，OrderedProbit模型適用于對大量上市公司進(jìn)行信用評級預(yù)測和分析。在資本市場中，投資者需要對眾多上市公司的信用狀況進(jìn)行評估，以選擇合適的投資對象；金融機構(gòu)在審批貸款、承銷債券等業(yè)務(wù)中，也需要對上市公司的信用風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。通過建立OrderedProbit模型，可以利用歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗證，然后對新的上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，得到相應(yīng)的信用評級。這為投資者和金融機構(gòu)提供了一種高效、科學(xué)的信用評估方法，有助于提高投資決策和信貸決策的準(zhǔn)確性，降低信用風(fēng)險。對于監(jiān)管部門來說，OrderedProbit模型可以用于對上市公司信用狀況的整體監(jiān)測和分析，及時發(fā)現(xiàn)潛在的信用風(fēng)險隱患，為制定監(jiān)管政策提供數(shù)據(jù)支持，維護金融市場的穩(wěn)定。2.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀2.3.1國外研究成果國外學(xué)者在運用orderedprobit模型或相關(guān)模型研究信用評級方面取得了豐碩的成果。Altman最早提出了Z評分模型，通過選取多個財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建線性判別函數(shù)來預(yù)測企業(yè)的違約概率，為信用評級研究奠定了基礎(chǔ)。該模型在信用風(fēng)險評估領(lǐng)域具有開創(chuàng)性意義，被廣泛應(yīng)用于企業(yè)信用風(fēng)險的初步篩選和評估。隨著研究的深入，學(xué)者們逐漸認(rèn)識到信用評級是一個有序分類變量，傳統(tǒng)的線性模型在處理這一問題時存在局限性。為了更準(zhǔn)確地處理信用評級的有序性，不少學(xué)者引入了orderedprobit模型。Shumway運用orderedprobit模型對企業(yè)的信用評級進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)該模型能夠有效地考慮信用評級的等級順序，比傳統(tǒng)的線性回歸模型具有更高的預(yù)測精度。在他的研究中，通過對大量企業(yè)數(shù)據(jù)的分析，驗證了orderedprobit模型在捕捉信用評級與各影響因素之間非線性關(guān)系方面的優(yōu)勢，為后續(xù)相關(guān)研究提供了重要的參考。Crouhy、Galai和Mark等學(xué)者在信用風(fēng)險評估模型方面進(jìn)行了深入研究，提出了多種信用風(fēng)險評估模型，如CreditMetrics模型、KMV模型等。這些模型從不同角度考慮了信用風(fēng)險的影響因素，為信用評級研究提供了多樣化的方法和思路。CreditMetrics模型基于資產(chǎn)組合理論，通過計算信用資產(chǎn)組合的價值波動來評估信用風(fēng)險；KMV模型則利用期權(quán)定價理論，根據(jù)企業(yè)的資產(chǎn)價值、負(fù)債水平等因素來預(yù)測企業(yè)的違約概率。這些模型的提出，豐富了信用評級的研究方法，推動了信用評級理論的發(fā)展。近年來，隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，一些新的模型和方法也被應(yīng)用于信用評級研究。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等模型在信用評級中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有強大的非線性擬合能力，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和特征；支持向量機則通過尋找最優(yōu)分類超平面來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類，在小樣本、非線性分類問題上具有較好的表現(xiàn)。這些新模型在處理大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢，能夠更全面地考慮各種影響因素，進(jìn)一步提高信用評級的準(zhǔn)確性和可靠性。不過，這些模型也存在可解釋性差、計算復(fù)雜等問題，需要在實際應(yīng)用中進(jìn)行權(quán)衡和改進(jìn)。2.3.2國內(nèi)研究進(jìn)展國內(nèi)學(xué)者在信用評級領(lǐng)域也開展了大量的研究工作。早期，國內(nèi)的研究主要集中在對國外信用評級模型的引進(jìn)和應(yīng)用上，通過對國內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)的實證分析，驗證國外模型在我國的適用性。許多學(xué)者對Altman的Z評分模型進(jìn)行了修正和改進(jìn)，結(jié)合我國企業(yè)的特點和數(shù)據(jù)特征，調(diào)整模型中的指標(biāo)權(quán)重和參數(shù)設(shè)置，以提高模型在我國的預(yù)測精度。隨著對信用評級研究的深入，國內(nèi)學(xué)者開始嘗試運用orderedprobit模型進(jìn)行信用評級研究。吳世農(nóng)和盧賢義運用多元判別分析、線性概率模型和Logistic回歸模型對我國上市公司的財務(wù)困境進(jìn)行預(yù)測，并與國外模型進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)Logistic回歸模型在我國上市公司財務(wù)困境預(yù)測中具有較好的效果。雖然該研究未直接運用orderedprobit模型，但為后續(xù)相關(guān)研究提供了重要的參考和借鑒，推動了我國信用評級模型研究的發(fā)展。陳雄兵和謝赤基于orderedprobit模型，對我國上市公司的信用評級進(jìn)行研究，綜合考慮了財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)，結(jié)果表明該模型能夠較好地預(yù)測我國上市公司的信用評級。他們的研究不僅驗證了orderedprobit模型在我國上市公司信用評級中的適用性，還為進(jìn)一步完善我國上市公司信用評級體系提供了有益的思路。通過納入公司治理、行業(yè)競爭地位等非財務(wù)指標(biāo)，使信用評級模型能夠更全面地反映企業(yè)的信用狀況，提高了評級的準(zhǔn)確性和可靠性。在當(dāng)前研究中，仍存在一些空白和可拓展方向。一方面，雖然已有研究在變量選取上逐漸考慮了非財務(wù)指標(biāo)，但對于非財務(wù)指標(biāo)的量化和納入方式還不夠完善，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和方法。不同研究中對非財務(wù)指標(biāo)的選取和量化方式差異較大，導(dǎo)致研究結(jié)果的可比性和一致性較差。另一方面，對于不同行業(yè)、不同規(guī)模上市公司的信用評級研究還不夠深入，未能充分考慮行業(yè)差異和規(guī)模效應(yīng)。不同行業(yè)的上市公司面臨的市場環(huán)境、競爭格局和風(fēng)險特征存在較大差異，不同規(guī)模上市公司在財務(wù)狀況、經(jīng)營模式和信用風(fēng)險等方面也有所不同。未來的研究可以進(jìn)一步深入探討這些差異，構(gòu)建更加個性化、針對性強的信用評級模型，提高研究結(jié)果的普適性和實用性。三、我國上市公司信用評級現(xiàn)狀分析3.1信用評級行業(yè)發(fā)展歷程我國信用評級行業(yè)的發(fā)展歷程與我國經(jīng)濟體制改革和金融市場的發(fā)展緊密相連，大致經(jīng)歷了以下幾個重要階段：初創(chuàng)階段（1987-1989年）：改革開放前，我國實行計劃經(jīng)濟體制，債券市場幾乎不存在，自然也沒有信用評級的需求和基礎(chǔ)。改革開放后，隨著經(jīng)濟體制改革的推進(jìn)，我國債券市場開始逐步興起。1981年，財政部啟動發(fā)行國債，拉開了我國債券市場發(fā)展的序幕。20世紀(jì)80年代中后期，企業(yè)債券也相繼出現(xiàn)。1987年2月，國務(wù)院發(fā)布《企業(yè)債券管理暫行條例》，將債券納入統(tǒng)一管理，并明確債券信用評級工作應(yīng)作為債券發(fā)行審批的必要程序之一，這為我國信用評級行業(yè)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。在這一背景下，我國第一批獨立的信用評級機構(gòu)應(yīng)運而生，如1987年成立的上海遠(yuǎn)東資信評估有限公司，它是我國第一家獨立于銀行系統(tǒng)的社會專業(yè)信用評級機構(gòu)，標(biāo)志著我國信用評級行業(yè)的正式起步。這些初創(chuàng)的評級機構(gòu)主要為企業(yè)債券發(fā)行提供評級服務(wù)，業(yè)務(wù)范圍相對較窄，評級方法和技術(shù)也較為簡單，主要以定性分析為主，參考企業(yè)的基本財務(wù)狀況、經(jīng)營情況等因素進(jìn)行評級。清理整頓階段（1989-1990年）：初創(chuàng)階段的信用評級行業(yè)，由于缺乏統(tǒng)一的規(guī)范和監(jiān)管，出現(xiàn)了一些問題。部分評級機構(gòu)為了追求業(yè)務(wù)量，降低評級標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致評級結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到質(zhì)疑，市場秩序較為混亂。為了規(guī)范市場，政府對信用評級行業(yè)進(jìn)行了清理整頓。這一階段，政府加強了對評級機構(gòu)的管理，規(guī)范了評級業(yè)務(wù)流程，提高了評級機構(gòu)的準(zhǔn)入門檻，淘汰了一批不符合要求的小型評級機構(gòu)，使信用評級行業(yè)的市場秩序得到了一定程度的改善，為后續(xù)行業(yè)的健康發(fā)展創(chuàng)造了條件。重新確立階段（1990-1992年）：經(jīng)過清理整頓后，我國信用評級行業(yè)重新走上正軌。隨著債券市場的進(jìn)一步發(fā)展，企業(yè)債券、金融債券等債券品種不斷豐富，對信用評級的需求也日益增加。評級機構(gòu)在這一時期不斷完善自身的評級體系和方法，開始注重定量分析與定性分析相結(jié)合，引入了一些財務(wù)指標(biāo)分析和風(fēng)險評估方法，以提高評級結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。同時，評級機構(gòu)的業(yè)務(wù)范圍也有所拓展，除了債券評級外，開始涉足貸款企業(yè)信用評級等領(lǐng)域，行業(yè)的市場認(rèn)可度逐漸提高，信用評級在金融市場中的作用也日益凸顯。調(diào)整階段（1993-1996年）：這一時期，我國經(jīng)濟體制改革進(jìn)一步深化，金融市場也在不斷發(fā)展和完善。信用評級行業(yè)面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)，為了適應(yīng)市場變化，評級機構(gòu)進(jìn)行了一系列調(diào)整。一方面，加強了內(nèi)部管理，完善了評級流程和質(zhì)量控制體系，提高了評級人員的專業(yè)素質(zhì)；另一方面，積極拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域，嘗試開展對金融機構(gòu)評級等新業(yè)務(wù)。政府也加強了對信用評級行業(yè)的監(jiān)管，出臺了一系列相關(guān)政策法規(guī)，如1993年國務(wù)院發(fā)布的《企業(yè)債券管理條例》，進(jìn)一步明確了信用評級在債券發(fā)行中的地位和作用，規(guī)范了評級機構(gòu)的行為，促進(jìn)了信用評級行業(yè)的規(guī)范化發(fā)展。突破階段（1997年至今）：1997年，中國人民銀行認(rèn)可了9家信用評級機構(gòu)在全國范圍內(nèi)從事企業(yè)債券信用評級業(yè)務(wù)，這標(biāo)志著我國信用評級行業(yè)進(jìn)入了一個新的發(fā)展階段。此后，隨著我國金融市場的快速發(fā)展，尤其是債券市場的迅猛擴張，信用評級行業(yè)迎來了快速發(fā)展的機遇。2005年銀行間債券市場推出短期融資券、2007年交易所市場推出公司債券，以及后續(xù)銀行間市場和交易所市場陸續(xù)推出的中期票據(jù)、中小企業(yè)集合票據(jù)、超短期融資券、資產(chǎn)支持票據(jù)、中小企業(yè)私募債券、資產(chǎn)證券化等多種債券品種，極大地豐富了債券市場，也使得信用評級的業(yè)務(wù)量大幅增長，業(yè)務(wù)品種進(jìn)一步多樣化。為了規(guī)范評級機構(gòu)行為，監(jiān)管部門和行業(yè)自律組織不斷加強監(jiān)管和自律管理。2006年11月，中國人民銀行征信管理局推動發(fā)布了《信貸市場和銀行間債券市場信用評級規(guī)范》，包含評級主體、評級業(yè)務(wù)和評級業(yè)務(wù)管理三個標(biāo)準(zhǔn)。隨后，中國證監(jiān)會、國家發(fā)改委、原保監(jiān)會和財政部等均在各自職責(zé)范圍內(nèi)出臺了相關(guān)監(jiān)管法規(guī)，銀行間市場交易商協(xié)會、中國證券業(yè)協(xié)會等行業(yè)自律組織也針對評級行業(yè)出臺了自律規(guī)則。隨著我國對外開放水平的提升，信用評級行業(yè)的對外開放也取得了實質(zhì)性進(jìn)展。2017年7月，中國人民銀行發(fā)布相關(guān)公告，對符合條件的境內(nèi)外評級機構(gòu)進(jìn)入銀行間債券市場開展業(yè)務(wù)予以規(guī)范，標(biāo)志著境外評級機構(gòu)可以獨資進(jìn)入中國市場。2018年，國際三大評級機構(gòu)在北京成立分支機構(gòu)并向銀行間市場提交了注冊申請，2019年1月28日，標(biāo)普信評獲準(zhǔn)正式進(jìn)入我國評級市場開展業(yè)務(wù)，這對我國信用評級行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，促進(jìn)了國內(nèi)評級機構(gòu)在評級技術(shù)、管理經(jīng)驗等方面與國際接軌，推動了行業(yè)的國際化發(fā)展。2019年11月，中國人民銀行、國家發(fā)改委、財政部、中國證監(jiān)會四部委聯(lián)合簽發(fā)《信用評級業(yè)管理暫行辦法》，確立了“行業(yè)主管部門—業(yè)務(wù)管理部門—自律組織”的評級行業(yè)監(jiān)管框架，為國內(nèi)評級行業(yè)從多方監(jiān)管走向統(tǒng)一監(jiān)管奠定了基礎(chǔ)，進(jìn)一步規(guī)范了行業(yè)發(fā)展，提高了行業(yè)的整體質(zhì)量和競爭力。三、我國上市公司信用評級現(xiàn)狀分析3.1信用評級行業(yè)發(fā)展歷程我國信用評級行業(yè)的發(fā)展歷程與我國經(jīng)濟體制改革和金融市場的發(fā)展緊密相連，大致經(jīng)歷了以下幾個重要階段：初創(chuàng)階段（1987-1989年）：改革開放前，我國實行計劃經(jīng)濟體制，債券市場幾乎不存在，自然也沒有信用評級的需求和基礎(chǔ)。改革開放后，隨著經(jīng)濟體制改革的推進(jìn)，我國債券市場開始逐步興起。1981年，財政部啟動發(fā)行國債，拉開了我國債券市場發(fā)展的序幕。20世紀(jì)80年代中后期，企業(yè)債券也相繼出現(xiàn)。1987年2月，國務(wù)院發(fā)布《企業(yè)債券管理暫行條例》，將債券納入統(tǒng)一管理，并明確債券信用評級工作應(yīng)作為債券發(fā)行審批的必要程序之一，這為我國信用評級行業(yè)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。在這一背景下，我國第一批獨立的信用評級機構(gòu)應(yīng)運而生，如1987年成立的上海遠(yuǎn)東資信評估有限公司，它是我國第一家獨立于銀行系統(tǒng)的社會專業(yè)信用評級機構(gòu)，標(biāo)志著我國信用評級行業(yè)的正式起步。這些初創(chuàng)的評級機構(gòu)主要為企業(yè)債券發(fā)行提供評級服務(wù)，業(yè)務(wù)范圍相對較窄，評級方法和技術(shù)也較為簡單，主要以定性分析為主，參考企業(yè)的基本財務(wù)狀況、經(jīng)營情況等因素進(jìn)行評級。清理整頓階段（1989-1990年）：初創(chuàng)階段的信用評級行業(yè)，由于缺乏統(tǒng)一的規(guī)范和監(jiān)管，出現(xiàn)了一些問題。部分評級機構(gòu)為了追求業(yè)務(wù)量，降低評級標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致評級結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性受到質(zhì)疑，市場秩序較為混亂。為了規(guī)范市場，政府對信用評級行業(yè)進(jìn)行了清理整頓。這一階段，政府加強了對評級機構(gòu)的管理，規(guī)范了評級業(yè)務(wù)流程，提高了評級機構(gòu)的準(zhǔn)入門檻，淘汰了一批不符合要求的小型評級機構(gòu)，使信用評級行業(yè)的市場秩序得到了一定程度的改善，為后續(xù)行業(yè)的健康發(fā)展創(chuàng)造了條件。重新確立階段（1990-1992年）：經(jīng)過清理整頓后，我國信用評級行業(yè)重新走上正軌。隨著債券市場的進(jìn)一步發(fā)展，企業(yè)債券、金融債券等債券品種不斷豐富，對信用評級的需求也日益增加。評級機構(gòu)在這一時期不斷完善自身的評級體系和方法，開始注重定量分析與定性分析相結(jié)合，引入了一些財務(wù)指標(biāo)分析和風(fēng)險評估方法，以提高評級結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。同時，評級機構(gòu)的業(yè)務(wù)范圍也有所拓展，除了債券評級外，開始涉足貸款企業(yè)信用評級等領(lǐng)域，行業(yè)的市場認(rèn)可度逐漸提高，信用評級在金融市場中的作用也日益凸顯。調(diào)整階段（1993-1996年）：這一時期，我國經(jīng)濟體制改革進(jìn)一步深化，金融市場也在不斷發(fā)展和完善。信用評級行業(yè)面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)，為了適應(yīng)市場變化，評級機構(gòu)進(jìn)行了一系列調(diào)整。一方面，加強了內(nèi)部管理，完善了評級流程和質(zhì)量控制體系，提高了評級人員的專業(yè)素質(zhì)；另一方面，積極拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域，嘗試開展對金融機構(gòu)評級等新業(yè)務(wù)。政府也加強了對信用評級行業(yè)的監(jiān)管，出臺了一系列相關(guān)政策法規(guī)，如1993年國務(wù)院發(fā)布的《企業(yè)債券管理條例》，進(jìn)一步明確了信用評級在債券發(fā)行中的地位和作用，規(guī)范了評級機構(gòu)的行為，促進(jìn)了信用評級行業(yè)的規(guī)范化發(fā)展。突破階段（1997年至今）：1997年，中國人民銀行認(rèn)可了9家信用評級機構(gòu)在全國范圍內(nèi)從事企業(yè)債券信用評級業(yè)務(wù)，這標(biāo)志著我國信用評級行業(yè)進(jìn)入了一個新的發(fā)展階段。此后，隨著我國金融市場的快速發(fā)展，尤其是債券市場的迅猛擴張，信用評級行業(yè)迎來了快速發(fā)展的機遇。2005年銀行間債券市場推出短期融資券、2007年交易所市場推出公司債券，以及后續(xù)銀行間市場和交易所市場陸續(xù)推出的中期票據(jù)、中小企業(yè)集合票據(jù)、超短期融資券、資產(chǎn)支持票據(jù)、中小企業(yè)私募債券、資產(chǎn)證券化等多種債券品種，極大地豐富了債券市場，也使得信用評級的業(yè)務(wù)量大幅增長，業(yè)務(wù)品種進(jìn)一步多樣化。為了規(guī)范評級機構(gòu)行為，監(jiān)管部門和行業(yè)自律組織不斷加強監(jiān)管和自律管理。2006年11月，中國人民銀行征信管理局推動發(fā)布了《信貸市場和銀行間債券市場信用評級規(guī)范》，包含評級主體、評級業(yè)務(wù)和評級業(yè)務(wù)管理三個標(biāo)準(zhǔn)。隨后，中國證監(jiān)會、國家發(fā)改委、原保監(jiān)會和財政部等均在各自職責(zé)范圍內(nèi)出臺了相關(guān)監(jiān)管法規(guī)，銀行間市場交易商協(xié)會、中國證券業(yè)協(xié)會等行業(yè)自律組織也針對評級行業(yè)出臺了自律規(guī)則。隨著我國對外開放水平的提升，信用評級行業(yè)的對外開放也取得了實質(zhì)性進(jìn)展。2017年7月，中國人民銀行發(fā)布相關(guān)公告，對符合條件的境內(nèi)外評級機構(gòu)進(jìn)入銀行間債券市場開展業(yè)務(wù)予以規(guī)范，標(biāo)志著境外評級機構(gòu)可以獨資進(jìn)入中國市場。2018年，國際三大評級機構(gòu)在北京成立分支機構(gòu)并向銀行間市場提交了注冊申請，2019年1月28日，標(biāo)普信評獲準(zhǔn)正式進(jìn)入我國評級市場開展業(yè)務(wù)，這對我國信用評級行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，促進(jìn)了國內(nèi)評級機構(gòu)在評級技術(shù)、管理經(jīng)驗等方面與國際接軌，推動了行業(yè)的國際化發(fā)展。2019年11月，中國人民銀行、國家發(fā)改委、財政部、中國證監(jiān)會四部委聯(lián)合簽發(fā)《信用評級業(yè)管理暫行辦法》，確立了“行業(yè)主管部門—業(yè)務(wù)管理部門—自律組織”的評級行業(yè)監(jiān)管框架，為國內(nèi)評級行業(yè)從多方監(jiān)管走向統(tǒng)一監(jiān)管奠定了基礎(chǔ)，進(jìn)一步規(guī)范了行業(yè)發(fā)展，提高了行業(yè)的整體質(zhì)量和競爭力。3.2上市公司信用評級的現(xiàn)狀特征3.2.1評級分布情況為深入剖析我國上市公司信用評級的分布情況，本研究收集了2024年滬深兩市共計[X]家上市公司的信用評級數(shù)據(jù)，涵蓋了多個行業(yè)領(lǐng)域，具有廣泛的代表性。從整體信用等級分布來看，呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性和集中趨勢。其中，A級及以上信用等級的上市公司數(shù)量占比較高，達(dá)到了[X]%。這表明大部分上市公司在市場中展現(xiàn)出了較好的信用狀況和償債能力，能夠贏得評級機構(gòu)和市場的認(rèn)可。AAA級作為最高信用等級，代表著企業(yè)信用極好，債務(wù)風(fēng)險極低，此類上市公司僅有[X]家，占比[X]%，雖然數(shù)量相對較少，但它們在行業(yè)中通常具有領(lǐng)先的市場地位、強大的財務(wù)實力和卓越的經(jīng)營管理水平，如中國石油、工商銀行等大型國有企業(yè)，憑借其雄厚的資產(chǎn)規(guī)模、穩(wěn)定的盈利能力和良好的市場信譽，獲得了AAA級的高信用評級。AA級上市公司有[X]家，占比[X]%，這類企業(yè)信用優(yōu)良，償債能力較強，在行業(yè)內(nèi)具有一定的競爭優(yōu)勢，多為各行業(yè)的龍頭企業(yè)或具有較高市場份額和品牌知名度的企業(yè)。A級上市公司數(shù)量為[X]家，占比[X]%，它們信用狀況良好，經(jīng)營較為穩(wěn)定，具備一定的抗風(fēng)險能力，分布于各個行業(yè)的中堅力量企業(yè)多處于這一信用等級。BBB級及以下信用等級的上市公司數(shù)量相對較少，但也不容忽視。BBB級上市公司占比[X]%，這類企業(yè)信用程度一般，財務(wù)狀況和經(jīng)營穩(wěn)定性存在一定的波動，可能面臨一些行業(yè)競爭壓力或經(jīng)營挑戰(zhàn)。BB級及以下信用等級的上市公司占比合計為[X]%，這些企業(yè)信用狀況欠佳，償債能力較弱，可能存在較高的信用風(fēng)險，其中部分企業(yè)可能面臨經(jīng)營困境、財務(wù)危機或行業(yè)衰退等問題，如一些業(yè)績虧損、債務(wù)負(fù)擔(dān)較重的上市公司，其信用評級可能會被下調(diào)至BB級及以下。從行業(yè)分布角度來看，不同行業(yè)的上市公司信用評級存在顯著差異。金融行業(yè)的上市公司整體信用評級較高，A級及以上信用等級的企業(yè)占比高達(dá)[X]%。這主要是因為金融行業(yè)受到嚴(yán)格的監(jiān)管，企業(yè)通常具有較高的資本充足率和完善的風(fēng)險管理體系，能夠有效控制信用風(fēng)險。銀行業(yè)的上市公司憑借其龐大的資產(chǎn)規(guī)模、穩(wěn)定的存款來源和嚴(yán)格的監(jiān)管要求，大多獲得了較高的信用評級；證券業(yè)和保險業(yè)的上市公司在行業(yè)規(guī)范發(fā)展和風(fēng)險管理加強的背景下，信用狀況也較為良好。制造業(yè)的上市公司數(shù)量眾多，信用評級分布相對較為分散。A級及以上信用等級的企業(yè)占比為[X]%，其中既有像華為、格力電器這樣的行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)獲得了較高的信用評級，也有部分中小企業(yè)由于市場競爭激烈、技術(shù)創(chuàng)新能力不足等原因，信用評級相對較低。在制造業(yè)中，高端制造業(yè)和新興制造業(yè)領(lǐng)域的上市公司，如新能源汽車、半導(dǎo)體等行業(yè)，由于其具有較高的技術(shù)含量、廣闊的市場前景和較強的創(chuàng)新能力，信用評級普遍較高；而傳統(tǒng)制造業(yè)中的一些勞動密集型企業(yè)，可能面臨成本上升、市場份額下降等問題，信用評級相對較低。房地產(chǎn)行業(yè)的上市公司信用評級受到市場環(huán)境和政策調(diào)控的影響較大。在當(dāng)前房地產(chǎn)市場調(diào)控政策持續(xù)收緊的背景下，部分房地產(chǎn)企業(yè)面臨資金壓力、銷售下滑等問題，信用評級出現(xiàn)了一定程度的分化。A級及以上信用等級的企業(yè)占比為[X]%，主要是一些大型品牌房地產(chǎn)企業(yè)，它們具有較強的資金實力、良好的品牌形象和多元化的業(yè)務(wù)布局，能夠較好地應(yīng)對市場變化；而一些中小房地產(chǎn)企業(yè)，由于資金鏈緊張、債務(wù)負(fù)擔(dān)過重等原因，信用評級較低，BBB級及以下信用等級的企業(yè)占比相對較高。通過對不同信用等級上市公司的數(shù)量占比和行業(yè)分布的分析，可以看出我國上市公司信用評級在整體上呈現(xiàn)出一定的分布特征，不同行業(yè)的信用評級存在明顯差異。這些特征反映了上市公司的信用狀況受到企業(yè)自身經(jīng)營管理、行業(yè)特點以及宏觀經(jīng)濟環(huán)境等多種因素的綜合影響，為進(jìn)一步研究影響上市公司信用評級的因素提供了重要的現(xiàn)實依據(jù)。3.2.2影響評級的主要因素上市公司的信用評級受到多種因素的綜合影響，其中財務(wù)指標(biāo)、行業(yè)環(huán)境和公司治理是最為關(guān)鍵的因素，它們從不同層面、以不同方式對上市公司的信用狀況產(chǎn)生作用。財務(wù)指標(biāo)在信用評級中占據(jù)核心地位，全面反映了上市公司的償債能力、盈利能力和營運能力，這些能力直接關(guān)系到公司的信用水平。償債能力是評估公司信用的重要維度，常用的衡量指標(biāo)有資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率和速動比率等。資產(chǎn)負(fù)債率是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值，它體現(xiàn)了公司負(fù)債經(jīng)營的程度。一般來說，資產(chǎn)負(fù)債率越低，表明公司的債務(wù)負(fù)擔(dān)越輕，償債能力越強，信用風(fēng)險相對較低。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率超過一定閾值，如超過70%時，公司可能面臨較大的債務(wù)壓力，償債風(fēng)險增加，這會對其信用評級產(chǎn)生負(fù)面影響。流動比率是流動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比值，反映了公司用流動資產(chǎn)償還流動負(fù)債的能力。流動比率越高，說明公司的短期償債能力越強，一般認(rèn)為流動比率在2左右較為合適。速動比率是速動資產(chǎn)（流動資產(chǎn)減去存貨）與流動負(fù)債的比值，它剔除了存貨對短期償債能力的影響，更能準(zhǔn)確地反映公司的即時償債能力，通常速動比率在1左右較為理想。一家資產(chǎn)負(fù)債率為50%、流動比率為2.5、速動比率為1.2的上市公司，相比資產(chǎn)負(fù)債率為80%、流動比率為1.5、速動比率為0.8的公司，其償債能力更強，在信用評級中更具優(yōu)勢。盈利能力是公司持續(xù)發(fā)展和償還債務(wù)的根本保障，凈資產(chǎn)收益率（ROE）、總資產(chǎn)收益率（ROA）和毛利率等指標(biāo)是衡量盈利能力的重要依據(jù)。ROE反映了股東權(quán)益的收益水平，體現(xiàn)了公司運用自有資本的效率，ROE越高，說明公司為股東創(chuàng)造的價值越高，盈利能力越強。ROA衡量了公司運用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，反映了資產(chǎn)利用的綜合效果。毛利率則表示公司在扣除直接成本后剩余的利潤空間，毛利率越高，說明公司的產(chǎn)品或服務(wù)具有較強的競爭力和盈利能力。一家ROE達(dá)到20%、ROA為10%、毛利率為35%的上市公司，表明其盈利能力較強，在市場中具有較強的競爭力，更容易獲得較高的信用評級；而如果一家公司ROE僅為5%、ROA為3%、毛利率為15%，則說明其盈利能力較弱，信用評級可能會受到影響。營運能力體現(xiàn)了公司對資產(chǎn)的管理和運營效率，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)是評估營運能力的關(guān)鍵?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是營業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比值，它反映了公司全部資產(chǎn)的經(jīng)營質(zhì)量和利用效率，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，說明公司資產(chǎn)運營效率越高，資產(chǎn)利用越充分。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是賒銷收入凈額與平均應(yīng)收賬款余額的比值，它反映了公司應(yīng)收賬款的回收速度和管理效率，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，說明公司收賬速度快，資產(chǎn)流動性強，壞賬損失少。一家總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率為2次/年、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率為10次/年的上市公司，相比總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率為1次/年、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率為5次/年的公司，其營運能力更強，能夠更有效地利用資產(chǎn)，在信用評級中也更具優(yōu)勢。行業(yè)環(huán)境對上市公司信用評級的影響也不容忽視，行業(yè)發(fā)展前景、競爭格局和政策環(huán)境等因素都會對公司的信用狀況產(chǎn)生重要作用。處于朝陽行業(yè)的上市公司，如新能源、人工智能等行業(yè)，由于市場需求增長迅速、發(fā)展空間廣闊，往往具有較好的發(fā)展前景，信用評級相對較高。這些行業(yè)受到國家政策的大力支持，技術(shù)創(chuàng)新活躍，市場潛力巨大，公司在這樣的行業(yè)環(huán)境中更容易獲得發(fā)展機遇，提升自身的信用水平。而處于夕陽行業(yè)的上市公司，如傳統(tǒng)煤炭、鋼鐵等行業(yè)，可能面臨市場需求萎縮、產(chǎn)能過剩等問題，信用評級可能受到負(fù)面影響。隨著環(huán)保政策的加強和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，煤炭行業(yè)面臨著節(jié)能減排、轉(zhuǎn)型升級的壓力，一些煤炭企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績下滑，信用評級也隨之下降。行業(yè)競爭格局同樣會影響上市公司的信用評級。在競爭激烈的行業(yè)中，如家電行業(yè)，市場份額分散，企業(yè)之間競爭激烈，價格戰(zhàn)頻繁，企業(yè)的盈利能力和市場地位容易受到?jīng)_擊，信用評級可能受到一定影響。而在一些壟斷性或寡頭壟斷的行業(yè)中，如電信行業(yè)，少數(shù)幾家企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位，具有較強的定價能力和市場控制力，信用評級相對較高。中國移動、中國聯(lián)通和中國電信在我國電信市場中處于寡頭壟斷地位，它們憑借龐大的用戶基礎(chǔ)、完善的通信網(wǎng)絡(luò)和強大的技術(shù)實力，具有較高的市場份額和穩(wěn)定的盈利能力，信用評級也相對較高。政策環(huán)境的變化對上市公司信用評級有著直接或間接的影響。政府出臺的產(chǎn)業(yè)政策、財政政策和貨幣政策等都會對不同行業(yè)的上市公司產(chǎn)生不同的影響。國家對新能源汽車行業(yè)給予補貼和稅收優(yōu)惠等政策支持，推動了新能源汽車企業(yè)的快速發(fā)展，提升了這些企業(yè)的信用評級；而對房地產(chǎn)行業(yè)的調(diào)控政策，如限購、限貸等，可能會對房地產(chǎn)企業(yè)的資金回籠和市場銷售產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響其信用評級。公司治理是影響上市公司信用評級的重要內(nèi)部因素，完善的公司治理結(jié)構(gòu)能夠有效降低信用風(fēng)險，提升公司的信用評級。股權(quán)結(jié)構(gòu)是公司治理的基礎(chǔ)，合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)能夠保障公司決策的科學(xué)性和穩(wěn)定性。股權(quán)過度集中可能導(dǎo)致大股東對公司的控制力度過大，容易出現(xiàn)損害中小股東利益的行為，增加公司的經(jīng)營風(fēng)險和信用風(fēng)險；而股權(quán)過于分散則可能導(dǎo)致公司決策效率低下，缺乏有效的監(jiān)督和制衡機制。適度集中且存在多個大股東相互制衡的股權(quán)結(jié)構(gòu)較為理想，這種結(jié)構(gòu)既能保證公司決策的效率，又能防止大股東的不當(dāng)行為，降低公司的信用風(fēng)險。董事會作為公司治理的核心機構(gòu)，其獨立性和決策能力對公司的發(fā)展至關(guān)重要。具有較高比例獨立董事的董事會，能夠提供獨立的意見和監(jiān)督，有效防范管理層的道德風(fēng)險，提高公司決策的科學(xué)性和公正性，從而提升公司的信用評級。獨立董事可以對公司的重大決策進(jìn)行獨立審查和評估，避免管理層為了自身利益而做出損害公司利益的決策。良好的內(nèi)部控制制度能夠確保公司財務(wù)信息的真實性和準(zhǔn)確性，規(guī)范公司的經(jīng)營行為，降低公司的經(jīng)營風(fēng)險和信用風(fēng)險。完善的內(nèi)部控制制度包括健全的財務(wù)管理制度、風(fēng)險管理制度和內(nèi)部審計制度等，能夠?qū)镜母黜棙I(yè)務(wù)活動進(jìn)行有效的監(jiān)督和控制，及時發(fā)現(xiàn)和糾正潛在的風(fēng)險問題，保障公司的穩(wěn)健運營，提升公司的信用評級。3.3典型案例分析3.3.1信用評級上調(diào)案例以寧德時代新能源科技股份有限公司為例，該公司在信用評級上調(diào)方面具有典型性。寧德時代作為全球領(lǐng)先的動力電池系統(tǒng)提供商，在新能源汽車行業(yè)占據(jù)重要地位。2024年4月15日，穆迪將寧德時代的發(fā)行人評級從“Baa1”上調(diào)至“A3”，并將公司全資子公司時代瑞鼎發(fā)展有限公司發(fā)行并由寧德時代擔(dān)保的高級無抵押債券評級從“Baa1”上調(diào)至“A3”，評級展望為“穩(wěn)定”。截至公告日，寧德時代在其他評級機構(gòu)的主體信用評級也表現(xiàn)出色，惠譽國際信用評級有限公司對其主體信用評級為“A-”，標(biāo)準(zhǔn)普爾評級服務(wù)公司對其主體信用評級為“BBB+”，聯(lián)合資信評估股份有限公司對其主體信用評級為“AAA”。寧德時代信用評級上調(diào)的原因是多方面的。從財務(wù)指標(biāo)來看，公司具有強勁的盈利能力和良好的償債能力。在盈利能力方面，2023年寧德時代實現(xiàn)營業(yè)收入3285.94億元，同比增長37.59%；歸母凈利潤為425.98億元，同比增長39.26%。其凈資產(chǎn)收益率（ROE）達(dá)到22.97%，總資產(chǎn)收益率（ROA）為10.43%，毛利率為20.25%，這些數(shù)據(jù)表明公司在市場中具有強大的盈利能力，能夠為股東創(chuàng)造較高的價值。在償債能力方面，2023年末公司資產(chǎn)負(fù)債率為67.78%，處于合理區(qū)間，流動比率為1.27，速動比率為1.02，顯示出公司具備較強的短期償債能力，能夠有效應(yīng)對短期債務(wù)壓力。從公司治理角度，寧德時代擁有完善的股權(quán)結(jié)構(gòu)和高效的管理團隊。公司股權(quán)結(jié)構(gòu)相對分散，不存在絕對控股股東，前十大股東持股比例合計為41.94%，這種股權(quán)結(jié)構(gòu)有助于形成有效的內(nèi)部制衡機制，避免大股東對公司的過度控制，保障公司決策的科學(xué)性和公正性。公司管理團隊由一批具有豐富行業(yè)經(jīng)驗和專業(yè)知識的人員組成，核心管理層在電池領(lǐng)域擁有多年的研發(fā)、生產(chǎn)和管理經(jīng)驗，能夠準(zhǔn)確把握行業(yè)發(fā)展趨勢，制定科學(xué)合理的發(fā)展戰(zhàn)略。在面對新能源汽車市場快速發(fā)展的機遇和挑戰(zhàn)時，管理團隊果斷加大研發(fā)投入，積極拓展市場，推動公司業(yè)務(wù)持續(xù)增長。行業(yè)環(huán)境也對寧德時代的信用評級上調(diào)起到了積極作用。當(dāng)前，全球新能源汽車行業(yè)正處于快速發(fā)展階段，市場需求持續(xù)增長。根據(jù)國際能源署（IEA）的數(shù)據(jù)，2023年全球新能源汽車銷量達(dá)到1400萬輛，同比增長35%。在政策方面，各國政府紛紛出臺支持新能源汽車發(fā)展的政策，如補貼、稅收優(yōu)惠、碳排放目標(biāo)等，為新能源汽車行業(yè)的發(fā)展提供了良好的政策環(huán)境。中國政府提出了“雙碳”目標(biāo)，大力推動新能源汽車的普及和發(fā)展，出臺了一系列補貼政策和產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，促進(jìn)了新能源汽車市場的快速增長。寧德時代作為行業(yè)龍頭企業(yè)，充分受益于行業(yè)的快速發(fā)展和政策支持，市場份額不斷擴大，2023年全球動力電池市場份額達(dá)到37%，進(jìn)一步提升了公司的市場地位和競爭力。在評級上調(diào)的過程中，寧德時代積極配合評級機構(gòu)的工作，及時、準(zhǔn)確地披露公司的財務(wù)信息和經(jīng)營情況。公司建立了完善的信息披露制度，定期發(fā)布年度報告、中期報告和臨時公告，向投資者和評級機構(gòu)提供詳細(xì)的財務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)進(jìn)展、戰(zhàn)略規(guī)劃等信息，增強了市場對公司的了解和信任。公司還積極參與行業(yè)交流和合作，展示公司的技術(shù)實力和創(chuàng)新能力，提升了公司在行業(yè)內(nèi)的聲譽和影響力。評級機構(gòu)在對寧德時代進(jìn)行評級時，充分考慮了公司的財務(wù)狀況、公司治理、行業(yè)環(huán)境等因素，經(jīng)過深入分析和評估，最終決定上調(diào)公司的信用評級。3.3.2信用評級下調(diào)案例帝歐家居股份有限公司在信用評級下調(diào)方面具有代表性。2024年，東方金誠國際信用評估有限公司對帝歐家居出具的信用評級報告顯示，將其主體信用評級由A+下調(diào)為A，評級展望為穩(wěn)定；同時，“帝歐轉(zhuǎn)債”的信用等級也由A+下調(diào)為A。帝歐家居信用評級下調(diào)主要受到多方面因素的影響。財務(wù)指標(biāo)方面，公司面臨較大的壓力。2023年，帝歐家居營業(yè)收入下降，利潤總額虧損較大。當(dāng)年營業(yè)收入為19.37億元，同比下降33.47%；利潤總額為-9.47億元，虧損幅度較大。在償債能力上，公司資產(chǎn)負(fù)債率較高，2023年末資產(chǎn)負(fù)債率達(dá)到78.68%，較上年同期上升了5.34個百分點，表明公司債務(wù)負(fù)擔(dān)加重，償債壓力增大。應(yīng)收賬款仍面臨一定的減值風(fēng)險，2023年末應(yīng)收賬款余額為6.43億元，較上年同期增加了12.63%，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率下降，資金回籠速度減慢，這對公司的資金流動性和償債能力產(chǎn)生了不利影響。公司一年內(nèi)到期債務(wù)規(guī)模較大，面臨一定集中兌付壓力，2023年末一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債為5.38億元，公司需要在短期內(nèi)籌集大量資金來償還債務(wù)，資金壓力較大。公司治理層面也存在一些問題。實控人股權(quán)質(zhì)押比例高，截至2023年末，實控人劉進(jìn)、陳偉、吳志雄累計質(zhì)押股份占其所持股份的比例較高，這可能會對公司的控制權(quán)穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，增加公司的經(jīng)營風(fēng)險。公司在內(nèi)部控制和風(fēng)險管理方面也存在不足，未能及時有效地應(yīng)對市場變化和經(jīng)營困境，導(dǎo)致公司業(yè)績下滑和信用風(fēng)險上升。行業(yè)環(huán)境的變化對帝歐家居的影響也不容忽視。房地產(chǎn)行業(yè)作為帝歐家居的主要下游行業(yè)，近年來受到宏觀調(diào)控政策的持續(xù)影響，市場需求有所下降，房地產(chǎn)企業(yè)資金壓力增大，對家居建材企業(yè)的采購需求也相應(yīng)減少。2023年，全國房地產(chǎn)開發(fā)投資下降10.1%，商品房銷售面積下降8.5%，這使得帝歐家居的市場份額受到擠壓，銷售收入減少。家居建材行業(yè)競爭激烈，市場集中度較低，眾多企業(yè)為爭奪市場份額展開價格戰(zhàn)，導(dǎo)致行業(yè)利潤空間壓縮。帝歐家居在市場競爭中面臨較大壓力，產(chǎn)品價格下降，毛利率降低，2023年公司毛利率為12.36%，較上年同期下降了5.77個百分點。信用評級下調(diào)給帝歐家居帶來了多方面的影響。在融資方面，評級下調(diào)后，公司融資難度增加，融資成本上升。銀行等金融機構(gòu)在審批貸款時更加謹(jǐn)慎，可能會減少貸款額度或提高貸款利率，公司發(fā)行債券的票面利率也可能會提高，這將增加公司的融資成本和財務(wù)負(fù)擔(dān)。在市場聲譽方面，評級下調(diào)可能會導(dǎo)致投資者對公司的信心下降，公司股價下跌，2024年帝歐家居股價累計跌幅達(dá)到[X]%。供應(yīng)商和客戶也可能對公司的信用狀況產(chǎn)生擔(dān)憂，影響公司與供應(yīng)商的合作關(guān)系和客戶的訂單獲取，進(jìn)而影響公司的正常生產(chǎn)經(jīng)營。面對信用評級下調(diào)，帝歐家居采取了一系列應(yīng)對措施。在財務(wù)方面，公司加強成本控制，優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)，通過與供應(yīng)商協(xié)商降低采購成本、優(yōu)化生產(chǎn)流程提高生產(chǎn)效率等方式，降低公司的運營成本。加大應(yīng)收賬款催收力度，建立專門的催收團隊，制定合理的催收政策，提高應(yīng)收賬款的回收速度，改善公司的資金流動性。在業(yè)務(wù)方面，積極拓展市場渠道，加大對新興市場和新客戶的開發(fā)力度，降低對房地產(chǎn)行業(yè)的依賴程度。公司加強產(chǎn)品研發(fā)和創(chuàng)新，推出符合市場需求的新產(chǎn)品，提高產(chǎn)品附加值和市場競爭力。在公司治理方面，完善內(nèi)部控制制度，加強風(fēng)險管理，提高公司的治理水平。公司加強對實控人股權(quán)質(zhì)押風(fēng)險的監(jiān)控和管理，降低股權(quán)質(zhì)押對公司控制權(quán)穩(wěn)定性的影響。四、基于OrderedProbit模型的實證研究設(shè)計4.1數(shù)據(jù)收集與樣本選取本研究的數(shù)據(jù)主要來源于多個權(quán)威的金融數(shù)據(jù)庫和上市公司公開披露的信息。其中，財務(wù)數(shù)據(jù)主要取自Wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫，這兩個數(shù)據(jù)庫涵蓋了我國上市公司豐富且全面的財務(wù)信息，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等各項關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性得到了廣泛認(rèn)可。公司治理數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)則通過多種渠道收集，如上市公司年報、中國證券監(jiān)督管理委員會官方網(wǎng)站、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站等。上市公司年報中詳細(xì)披露了公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)、董事會構(gòu)成、管理層信息等公司治理相關(guān)內(nèi)容；中國證券監(jiān)督管理委員會官方網(wǎng)站提供了上市公司的監(jiān)管信息和行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)；國家統(tǒng)計局網(wǎng)站則發(fā)布了各類宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，如國內(nèi)生產(chǎn)總值、通貨膨脹率、利率等，這些數(shù)據(jù)為研究提供了豐富的信息支持。樣本選取過程嚴(yán)格遵循以下標(biāo)準(zhǔn)：選取在滬深兩市主板上市的公司作為研究對象，以確保樣本公司具有一定的規(guī)模和代表性，能夠反映我國上市公司的整體特征。這些主板上市公司在市場上具有較高的知名度和影響力，其財務(wù)狀況和經(jīng)營情況受到廣泛關(guān)注，對它們進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實意義。為了保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性，選取2019-2023年連續(xù)五年有完整數(shù)據(jù)的公司。在信用評級方面，選擇具有權(quán)威評級機構(gòu)評級結(jié)果的公司，這些權(quán)威評級機構(gòu)包括大公國際資信評估有限公司、中誠信國際信用評級有限責(zé)任公司、聯(lián)合資信評估股份有限公司等，它們在行業(yè)內(nèi)具有較高的聲譽和專業(yè)水平，其評級結(jié)果具有較強的可信度和參考價值。按照上述標(biāo)準(zhǔn)，初步篩選出符合條件的公司后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的清洗和處理。檢查數(shù)據(jù)的完整性，確保每個樣本公司在所選時間段內(nèi)的各項數(shù)據(jù)均無缺失。對于存在缺失值的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分布情況，采用合適的方法進(jìn)行填補，如均值填補法、中位數(shù)填補法、回歸預(yù)測法等。仔細(xì)檢查數(shù)據(jù)中是否存在異常值，對于異常值進(jìn)行識別和處理。異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤、企業(yè)特殊經(jīng)營活動或其他原因?qū)е碌?，若不加以處理，可能會對模型的估計結(jié)果產(chǎn)生較大影響。對于明顯錯誤的數(shù)據(jù)，通過查閱相關(guān)資料或與其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行對比，進(jìn)行修正；對于因企業(yè)特殊經(jīng)營活動導(dǎo)致的異常值，根據(jù)具體情況進(jìn)行分析和判斷，決定是否保留或剔除。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和處理，最終確定了[X]家上市公司作為研究樣本，這些樣本公司涵蓋了多個行業(yè)，包括制造業(yè)、金融業(yè)、信息技術(shù)業(yè)、交通運輸業(yè)等，具有廣泛的行業(yè)代表性，能夠較好地滿足研究需求。4.2變量定義與指標(biāo)選取4.2.1被解釋變量本研究的被解釋變量為上市公司信用評級。我國上市公司信用評級通常采用國際通行的“四等十級制”，從高到低依次為AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D。為便于在orderedprobit模型中進(jìn)行分析，將其進(jìn)行量化處理。采用賦值的方式，將AAA級賦值為10，AA級賦值為9，A+級賦值為8，A級賦值為7，A-級賦值為6，BBB+級賦值為5，BBB級賦值為4，BBB-級賦值為3，BB+級賦值為2，BB級賦值為1，BB-級賦值為0。通過這樣的量化處理，將信用評級轉(zhuǎn)化為有序的數(shù)值變量，使其能夠滿足orderedprobit模型對因變量的要求，從而便于利用該模型分析各因素對信用評級的影響。4.2.2解釋變量本研究選取的解釋變量涵蓋財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)兩個方面，旨在全面、綜合地分析影響上市公司信用評級的因素。財務(wù)指標(biāo)能夠直觀地反映上市公司的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果，是信用評級的重要依據(jù)。償債能力指標(biāo)在評估公司信用風(fēng)險中具有關(guān)鍵作用。資產(chǎn)負(fù)債率作為衡量長期償債能力的核心指標(biāo)，它是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值，該指標(biāo)反映了公司總資產(chǎn)中有多少是通過負(fù)債籌集的，資產(chǎn)負(fù)債率越低，表明公司長期償債能力越強，信用風(fēng)險相對較低。流動比率和速動比率用于衡量短期償債能力，流動比率是流動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比值，速動比率是速動資產(chǎn)（流動資產(chǎn)減去存貨）與流動負(fù)債的比值，這兩個比率越高，說明公司短期償債能力越強，在短期內(nèi)能夠更輕松地償還債務(wù)，信用狀況更優(yōu)。盈利能力指標(biāo)體現(xiàn)了公司獲取利潤的能力，是公司信用評級的重要考量因素。凈資產(chǎn)收益率（ROE）是凈利潤與平均凈資產(chǎn)的百分比，反映了股東權(quán)益的收益水平，體現(xiàn)公司運用自有資本的效率，ROE越高，表明公司盈利能力越強，為股東創(chuàng)造的價值越高，信用評級往往也越高?？傎Y產(chǎn)收益率（ROA）是凈利潤與平均資產(chǎn)總額的比值，衡量了公司運用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，反映資產(chǎn)利用的綜合效果，較高的ROA說明公司資產(chǎn)運營效率高，盈利能力強，有助于提升公司的信用評級。營運能力指標(biāo)反映了公司對資產(chǎn)的管理和運營效率，對信用評級有重要影響?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是營業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比值，該指標(biāo)越高，表明公司全部資產(chǎn)的經(jīng)營質(zhì)量和利用效率越高，能夠更有效地利用資產(chǎn)創(chuàng)造收入，信用狀況更好。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是賒銷收入凈額與平均應(yīng)收賬款余額的比值，它反映了公司應(yīng)收賬款的回收速度和管理效率，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，說明公司收賬速度快，資產(chǎn)流動性強，壞賬損失少，有利于提高公司的信用評級。非財務(wù)指標(biāo)雖然不像財務(wù)指標(biāo)那樣直接反映公司的財務(wù)狀況，但對公司的信用評級同樣具有不可忽視的影響。公司治理結(jié)構(gòu)是影響公司信用評級的重要內(nèi)部因素。股權(quán)結(jié)構(gòu)的合理性對公司決策的科學(xué)性和穩(wěn)定性至關(guān)重要，適度集中且存在多個大股東相互制衡的股權(quán)結(jié)構(gòu)有助于降低公司的信用風(fēng)險，提升信用評級。董事會的獨立性和決策能力也會對公司的信用狀況產(chǎn)生影響，具有較高比例獨立董事的董事會能夠提供獨立的監(jiān)督和決策，有效防范管理層的道德風(fēng)險，提高公司決策的科學(xué)性和公正性，從而提升公司的信用評級。行業(yè)競爭地位反映了公司在所處行業(yè)中的市場份額、產(chǎn)品競爭力等情況，對信用評級有重要作用。市場份額是衡量公司在行業(yè)中地位的重要指標(biāo)，市場份額越高，說明公司在行業(yè)中的競爭力越強，市場影響力越大，信用評級往往也越高。產(chǎn)品競爭力體現(xiàn)在產(chǎn)品的質(zhì)量、品牌知名度、技術(shù)創(chuàng)新能力等方面，具有較強產(chǎn)品競爭力的公司能夠在市場中獲得更多的優(yōu)勢，提高市場份額，進(jìn)而提升信用評級。宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化會對上市公司的經(jīng)營和信用狀況產(chǎn)生影響。國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率反映了宏觀經(jīng)濟的整體增長態(tài)勢，GDP增長率越高，說明宏觀經(jīng)濟環(huán)境越好，公司面臨的市場需求和發(fā)展機遇可能更多，有利于提升公司的信用評級。利率水平的變化會影響公司的融資成本和投資決策，較低的利率水平會降低公司的融資成本，增加公司的投資機會，對公司的信用評級產(chǎn)生積極影響；而較高的利率水平則會增加公司的融資成本，壓縮公司的利潤空間，可能導(dǎo)致公司信用評級下降。具體變量定義及說明如表1所示：變量類型變量名稱變量符號變量定義被解釋變量信用評級Rating采用賦值方式，AAA級賦值為10，AA級賦值為9，A+級賦值為8，A級賦值為7，A-級賦值為6，BBB+級賦值為5，BBB級賦值為4，BBB-級賦值為3，BB+級賦值為2，BB級賦值為1，BB-級賦值為0解釋變量資產(chǎn)負(fù)債率Lev負(fù)債總額/資產(chǎn)總額解釋變量流動比率Curr流動資產(chǎn)/流動負(fù)債解釋變量速動比率Quick（流動資產(chǎn)-存貨）/流動負(fù)債解釋變量凈資產(chǎn)收益率ROE凈利潤/平均凈資產(chǎn)×100%解釋變量總資產(chǎn)收益率ROA凈利潤/平均資產(chǎn)總額×100%解釋變量總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率ATurn營業(yè)收入/平均資產(chǎn)總額解釋變量應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率ARTurn賒銷收入凈額/平均應(yīng)收賬款余額解釋變量股權(quán)制衡度Zindex第二大股東至第十大股東持股比例之和/第一大股東持股比例解釋變量獨立董事比例Indep獨立董事人數(shù)/董事會總?cè)藬?shù)解釋變量市場份額MS公司銷售額/行業(yè)總銷售額解釋變量國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率GDPgrowth（當(dāng)年GDP-上年GDP）/上年GDP×100%解釋變量利率水平Interest一年期貸款基準(zhǔn)利率四、基于OrderedProbit模型的實證研究設(shè)計4.3模型構(gòu)建與估計方法4.3.1OrderedProbit模型設(shè)定基于前文對變量的定義和選取，構(gòu)建針對我國上市公司信用評級的orderedprobit模型。假設(shè)存在一個不可觀測的潛變量y_i^*，它與解釋變量之間的關(guān)系可以表示為：y_i^*=\beta_0+\beta_1Lev_i+\beta_2Curr_i+\beta_3Quick_i+\beta_4ROE_i+\beta_5ROA_i+\beta_6ATurn_i+\beta_7ARTurn_i+\beta_8Zindex_i+\beta_9Indep_i+\beta_{10}MS_i+\beta_{11}GDPgrowth_i+\beta_{12}Interest_i+\epsilon_i其中，y_i^*表示第i家上市公司的潛在信用評級水平；\beta_0為常數(shù)項；\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_{12}為各解釋變量的系數(shù)，它們反映了每個解釋變量對潛在信用評級水平的影響程度和方向；Lev_i、Curr_i、Quick_i、ROE_i、ROA_i、ATurn_i、ARTurn_i、Zindex_i、Indep_i、MS_i、GDPgrowth_i、Interest_i分別表示第i家上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、股權(quán)制衡度、獨立董事比例、市場份額、國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率和利率水平；\epsilon_i為隨機誤差項，且假定\epsilon_i\simN(0,1)，即服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。實際觀測到的信用評級y_i是一個有序分類變量，它與潛變量y_i^*之間的關(guān)系通過一系列閾值來確定。假設(shè)存在J-1個閾值\tau_1<\tau_2<\cdots<\tau_{J-1}，當(dāng)y_i^*\leq\tau_1時，y_i=1（對應(yīng)BB-級）；當(dāng)\tau_1<y_i^*\leq\tau_2時，y_i=2（對應(yīng)BB級）；以此類推，當(dāng)\tau_{J-1}<y_i^*時，y_i=J（對應(yīng)AAA級）。這里的J表示信用評級的類別數(shù)，在本研究中J=11。根據(jù)上述關(guān)系，可以得到y(tǒng)_i取各個值的概率：P(y_i=1)=P(y_i^*\leq\tau_1)=\Phi(\tau_1-\beta_0-\beta_1Lev_i-\beta_2Curr_i-\beta_3Quick_i-\beta_4ROE_i-\beta_5ROA_i-\beta_6ATurn_i-\beta_7ARTurn_i-\beta_8Zindex_i-\beta_9Indep_i-\beta_{10}MS_i-\beta_{11}GDPgrowth_i-\beta_{12}Interest_i)P(y_i=2)=P(\tau_1<y_i^*\leq\tau_2)=\Phi(\tau_2-\beta_0-\beta_1Lev_i-\beta_2Curr_i-\beta_3Quick_i-\beta_4ROE_i-\beta_5ROA_i-\beta_6ATurn_i-\beta_7ARTurn_i-\beta_8Zindex_i-\beta_9Indep_i-\beta_{10}MS_i-\beta_{11}GDPgrowth_i-\beta_{12}Interest_i)-\Phi(\tau_1-\beta_0-\beta_1Lev_i-\beta_2Curr_i-\beta_3Quick_i-\beta_4ROE_i-\beta_5ROA_i-\beta_6ATurn_i-\beta_7ARTurn_i-\beta_8Zindex_i-\beta_9Indep_i-\beta_{10}MS_i-\beta_{11}GDPgrowth_i-\beta_{12}Interest_i)\cdotsP(y_i=J)=P(\tau_{J-1}<y_i^*)=1-\Phi(\tau_{J-1}-\beta_0-\beta_1Lev_i-\beta_2Curr_i-\beta_3Quick_i-\beta_4ROE_i-\beta_5ROA_i-\beta_6ATurn_i-\beta_7ARTurn_i-\beta_8Zindex_i-\beta_9Indep_i-\beta_{10}MS_i-\beta_{11}GDPgrowth_i-\beta_{12}Interest_i)其中\(zhòng)Phi(\cdot)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)。通過上述模型設(shè)定，可以利用有序probit模型對我國