1. 研究目的与意义
在银行信用风险管理方面，客户违约风险的度量是个关键。随着全球化趋势的加强，各国银行的监管措施等不断强化，对于负重前行的我国商业银行来说，提升信用风险管理是势在必行的。本文通过构建Logit模型，来预测评估我国上市公司的违约可能性，了解其违约风险，从而给提供这些上市公司的商业银行及利益相关者更好的决策依据，同时，也可以帮助上市公司自身做好违约风险防范工作。因此，对于我国上市公司违约风险的研究具有十分重大的现实意义。
2. 研究内容和预期目标
本文将通过近几年来的上市公司的财务数据，构建Logit模型对样本公司的违约风险进行研究，对样本公司的违约风险作出预测。本文将由五个部分构成：
第一部分，绪论。这部分主要介绍文章的研究内容和研究意义、国内外的研究现状等等。
第二部分，研究方法与模型的介绍。这部分主要理清违约风险概念和Logit模型的理论基础和运用方法。
3. 国内外研究现状
从20世纪70年代开始，国外经济学家就开始运用微观经济学理论、博弈论和不完全合同理论研究银行和企业之间的信贷关系问题，研究信用风险的产生与防范。Holmstrome指出了道德风险和行为可观察性之间的关系，即当代理人的行为不可观察时，代理人的收入所得与代理人的风险偏好和产出的概率有关。 从80年代开始，一些西方经济学家将信息非对称理论引入金融市场的研究，使该理论的经济学价值逐渐体现出来，并对经济学的进一步发展产生了巨大的推动作用。1981年， Stiglitz和Weiss合写的《不完善信息市场中的信贷配给》将信息不对称理论运用到金 融市场，具体分析了保险市场、信贷市场的信息不对称问题。他们的研究表明，银行会综合考虑贷款利率和风险情况来判断是否给予贷款。在信息不对称的情况下，银行会认为在较高利率下愿意贷款的企业风险较大，银行的信贷供给减少。在这种情况下，所有的企业都假装是低风险企业，要求最低的利率，银行无法区分风险不同的企业，只好规定一个统 一的利率，最终导致信贷市场失败，这是逆向选择问题的典型过程。LyleS.Alexander提出了预防信用风险和提高信贷资产盈利性的十个步骤:对项目进行年检、有意识地对贷出资产的可回收性进行排列和比较、时刻关注借款企业的经营关键比率、关注投资项目的现金流量表等。他提出最重要的一条就是在签订贷款协议时，设定所能承受的最低还款保证，并在信贷合同执行的过程中，监控借款人的还款能力能否保证最低还款额。
在我国，无论是在银行内部，还是在学术领域，关于银行信用风险的研究还处于起步 阶段。自从1992年提出市场经济体制以来，国内银行业管理人员开始重视银行的信用风 险管理。 张维迎首次将逆向选择和道德风险引入银行信用风险，他提出:#8220;在信用合约签订之前，非对称信息将导致信用市场中的逆向选择;而在信用合约签订之后，产生信息优势方 (受信主体)的道德风险行为。这些已经成为委托代理理论分析的起点和前提假设。#8221; 在宏观层面上，刘锡良、罗得志提出国有银行信用风险产生的原因是:#8220;我国企业的融资渠道单一，因此银行融资导致信用关系单一化，其他信用关系受到抑制，导致社会信用风险集中在银行;其二是信贷交易的内部性上升，即交易者所经受的但没有在交易条款中说明的交易成本或收益的上升。'他们认为，信用观念缺乏、银行客户质量下降、在通货紧缩环境下无法退出信贷市场以及总分支行制度的代理成本等，导致银行内部性的上升。尽管这一分析发现了信息在信用风险中的重要作用，但也是一种抽象的描述，逻辑是不严密的，比如文中提到资本市场不发达导致银企信用关系单一化，从而提高信用风险，又认为资本市场的发展导致银行客户群体质量下降。事实上，现在的优势企业即使除去上市企业，也比以前的优势企业多。吴冲和吕静杰在文章《我国商业银行信用风险成因分析》中分析我国银行信用风险的经济环境根源时，提出我国银行业信息系统的缺陷是导致信用风险的产生的主要原因之一。因为，商业银行在进行信用评估时需要准确充分地了解相关行业和政策信息，而我国相关信息系统不健全，发育不完善，综合信息系统不配套，虚假信息过多。银行获取的数据水分很大，导致银行信用评估系统失灵，加大了银行信用风险。此外，由于我国信用制度和法律制度不健全，产权制度不完善，也是造成信用风险的一个重要原因。周娜分析了我国商业银行信用风险形成的机制，指出，单一的企业融资渠道，企业偿债压力大，过度的行政干预，社会信用管理体系的欠缺是我国商业银行信用风险生成的 外部机制;特殊的产权制度，组织机构设置行政化，内部控制制度不健全，落后的信用风险管理技术是我国商业银行信用风险生成的内部机制。王春峰和万海晖(1998)将判别分析法应用于我国商业银行信用风险评估，通过与 Logit 方法相比较,研究了 判别分析法的有效性。 张贵清和刘树林(2005)采用聚类分析、多元判别和 Logit 回归方法构建了我国商业银行的信用风险评级模型。 Ohlson(1980)构建了 Logit 识别模型， 吴世农、卢贤义(2001)采用逐步回归法从21个财务指标中选取6个指标对财务困境问题进行研究， 结果表明 Logit 模型优于线性判别模型，李萌(2005)利用 主成份分析法和 Logit 判别方法构造了商业银行信用风险评估的 Logit 模型，研究结果表明 Logit 模型具有非常可信的识别、预测和推广能力，是商业银行信用风险评估的有效工具。方洪全和曾勇基于 Logit 模型对我国商业银行信用风险评估的实证研究。
4. 计划与进度安排
本文将选取多家上市公司，根据他们公开的财务信息，选取适合的财务指标作为研究变量，然后对这些变量进行全面的分析，根据这些变量构建合适的Logit模型，通过模型来量化违约风险，从而使得风险评估更加精准。
5. 参考文献
[1]BengtHolmstrom.MoraIHazardandObservability[J1.Bell JoumalofEconomics.1979，v01.10(11:74-91 tigitz
[2]WeissA.CreditRationingi13.Marketswithimperfectinformation[J].AmericanEconomicReview.198l，v01.7l
[3]yleS.Alexander.10stepsimprovedcreditqualityprofitability.TheKansas Banker2004，v01.94
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