内容简介

　　《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》从上市公司运营失败视角探寻股市投资风险及其预警问题，力求将微观的上市公司运营失败问题和宏观的投资风险预警问题结合起来，从微观视角剖析宏观问题。在研究内容方面，利用经验概率测算方法首次提出股市投资的行业风险率、地区风险率、注册资本风险率、上市时间风险率的概念和计算方法，并绘制出我国上市公司的生命周期曲线。在研究方法方面，利用熵权法计算出样本解释变量的熵权，同时系统研究了上市公司熵变过程并绘制出上市公司熵变过程的U型曲线，为后续研究提供了重要依据。
　　《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》实证得出的考虑上市公司熵变和违约距离之后的投资风险预警模型具有较好的预测精准度和现实适用性。

作者简介

　　张鹏，河南驻马店人，经济学博士，现在江西财经大学经济学院任教，任江西财经大学经济学院国民经济管理系主任。主要研究方向为投资经济、国民经济。在《当代财经》《财经问题研究》等杂志发表论文十余篇，参与国家社科课题三项，主持江西省教改课题两项。

目录

导论
一、研究背景与研究意义
二、国内外相关研究述评
三、研究对象与主要内容
四、《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》结构与研究方法
五、创新点与不足

第一章运营失败和投资风险预警的理论基础
第一节公司运营失败相关理论分析
第二节投资风险预警相关理论分析
第三节基于运营失败视角的投资风险预警理论分析
本章小结

第二章投资风险预警模型和相关技术研究
第一节传统风险预警模型
第二节离散回归子模型
第三节基于熵理论的投资风险预警技术
第四节基于Kalman滤波的投资风险预警模型
第五节其他风险预警模型与技术
第六节投资风险预警技术和模型应用评析
本章小结

第三章上市公司运营失败现状分析
第一节上市公司运营失败总体情况分析
第二节上市公司运营失败结构性分析
第三节上市公司运营失败时间跨度分析
第四节股市投资风险与上市公司运营失败相关性分析
本章小结

第四章股市投资风险预警理论框架与样本变量选取
第一节运营失败一股市投资风险一风险预警理论框架
第二节股市投资风险预警模型的样本选择
第三节股市投资风险预警模型的解释变量
本章小结

第五章基于LOGIT模型的股市投资风险预警实证分析
第一节解释变量相关检验
第二节基于LOGIT模型的实证预警分析
第三节实证预警模型说明与相关分析．_
本章小结

第六章基于熵权法的股市投资风险预警实证拓展分析
第一节熵权法的应用机理与特征
第二节加入样本熵值的股市投资风险预警实证拓展分析
第三节上市公司熵变过程与股市投资风险分析
本章小结

第七章基于修正KMV的股市投资风险预警实证拓展分析
第一节KMV模型基本原理
第二节基于运营失败视角的KMV模型修正与相关测算
第三节基于KMV-LOGIT联合预警模型的实证拓展分析
本章小结

第八章研究结论与相关建议
第一节研究结论
第二节股市投资风险预警模型的现实应用与相关政策建议
第三节后续研究中的模型修正与相关建议
本章小结

附录
附录12000-2011年沪深股市上市公司行业数量分布表
附录22000-2011年沪深股市上市公司地区数量分布表
附录3ST类上市公司实证样本与参照样本明细表
附录4重大危机类上市公司实证样本与参照样本明细表
附录5因子方程
参考文献
后记

前言/序言

　　上市公司是国民经济中的特殊群体和证券市场的基石，其经营状况和发展质量不仅直接影响自身的未来发展水平和证券市场的可持续发展，更影响股市投资者的投资风险水平。近年来，我国上市公司中发生运营失败的案例屡见不鲜，因上市公司运营失败而给投资者带来巨额损失的情况时有发生。在目前国际经济发展缓慢、国内宏观经济发展不确定因素增多的背景下，系统探讨上市公司运营失败并研究由上市公司运营失败导致的股市投资风险问题具有重大的理论应用价值。《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》的现实意义主要表现在：无论是对投资者个人的投资决策和上市公司管理层的公司治理，还是对上市公司债权人的授信决策甚至是政府部门监管措施的完善，有效识别并积极应对上市公司的运营失败都显得意义重大，特别是股市投资者对上市公司运营失败导致的投资风险更应慎重关注。
　　《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》从上市公司运营失败视角探寻股市投资风险及其预警问题，基本研究思路是：第一，对上市公司运营失败和投资风险预警的相关理论进行梳理和评述，并从中提炼出与研究相关的理论，为后续理论分析框架构建奠定基础。第二，系统梳理与研究主题相关的技术和实证模型，并从中挑选出适用于本研究的技术和实证模型，为后续的实证模型构建奠定基础。第三，对我国上市公司运营失败的现状进行剖析，主要从上市公司运营失败的总体情况、地区分布、行业分布、规模因素和时间跨度方面进行了详细分析，并从理论上论述了上市公司运营失败和股市投资风险的高度相关性。第四，进行股市投资风险预警理论框架的构建，在提出4个理论假设后，系统研究了上市公司运营失败和股市投资风险之间的传导路径，并在运营失败一股市投资风险一风险预警的框架下将理论框架函数化处理，同时为后续实证模型的构建进一步筛选了样本并设定了解释变量。第五，在理论框架的指导下结合收集的样本数据，利用LOGIT模型构建股市投资风险预警实证模型，并测算其样本内识别能力和样本外预测能力。第六，利用熵权法和KMV模型对构建的实证模型进行实证拓展，将样本熵值和违约距离作为解释变量纳入原有预警模型中，并检验其识别能力和预测能力。第七，进行系统总结并提出相关政策建议和后续研究建议。
　　从研究视角来看，《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》从投资者应对股市投资风险角度，基于运营失败视角展开了对股市投资风险预警的综合研究，进一步丰富了运营失败和股市投资预警基本理论。从研究内容来看，《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》通对股市投资风险预警理论框架和实证预警指标体系的研究，从理论上进一步明确了影响上市公司运营失败的主要因素，并从实践上进一步明确了影响股市投资风险的解释变量，从而帮助投资者准确把握上市公司运营失败的实质和股市投资风险的演化机理。从研究结果来看，《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》有利于建立适合我国国情的股市投资风险预警模型。通过综合的理论研究和实证检验构建股市投资风险预警模型，并通过预测样本来验证模型预测效果，使模型能够充分考虑到财务信息和非财务信息的综合影响，从而实现对股市投资风险更精确的预测。在预警模型中引入非财务信息因素，对建立适合我国实际情况的上市公司运营失败预警模型有一定的理论价值。
　　《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》是对基于运营失败视角的投资风险预警问题的系统性研究，在查阅了大量国内外文献的基础上，采用规范分析和实证分析相结合、定性描述和定量分析相结合、国际经验介绍和国内国情分析相结合的方法对我国上市公司运营失败状况及股市投资风险问题进行了全面研究，主要研究结论如下：
　　第一，上市公司运营失败是由多种原因造成的，将被特别处理、被退市警示、被退市以及虽然没有被特别处理，但是发生重大运营危机的情况都包括在上市公司运营失败概念范畴内。股市投资风险的关键诱因是上市公司运营失败，二者具有高度相关性，而由运营失败导致的股市投资风险是可以用实证模型进行定量评估的，在评估时应考虑引进非财务指标。
　　第二，我国股市中房地产业、金融保险业、传播与文化业是股市投资风险最高的行业，农林牧渔业的投资风险处于中等水平，其他行业的投资风险较低。制造业虽然投资风险较低，但是其二级分类行业中的生物医药和食品饮料行业风险水平偏高。考虑上市公司地区分布因素，宁夏、甘肃、海南、青海、天津、四川6省（市、区）的上市公司发生运营失败的经验概率最高，其投资风险也最高。中等投资风险的地区是广西、湖南、陕西、西藏、辽宁和吉林，其余省（市、区）为投资风险较低地区。
　　第三，考虑上市公司发生运营失败的时间跨度因素，基于经验数据研究首次提出将上市公司上市后的发展态势分为上市表现期（上市后1~2年）、危机潜伏期（上市后3-4年）、中度危险期（上市后5-6年）、高度危险期（上市后7～8年）、硝烟弥漫期（上市后9～10年）、危机消退期（上市后11~12年）、危机化解期（上市后13-14年）和上市安全期（上市15年以上）共8个时期。公司上市之后第5~8年是发生运营失败最频繁的时间段，此期间股市投资风险最大；上市后第9-12年是发生运营失败的次频繁阶段，此期间股市投资风险处于中等水平；其余期间的股市投资风险较低。
　　第四，根据实证预警模型研究结论，影响上市公司运营状况的主要因素包括：盈利能力综合因子、融资约束综合因子、运营能力综合因子、可持续增长综合因子、上市公司前10名股东持股比例、股票年换手率。上市公司盈利能力越强，其发生运营失败的概率越小；上市公司的融资约束越弱，其发生运营失败可能性越小；上市公司运营能力越强，其发生运营失败的可能性越小；上市公司增长能力越强，其发生运营失败的可能性越小；上市公司前10名股东持有的股权比例越高其发生运营失败的可能性越小；上市公司股票年换手率越低，其发生运营失败的可能性越小。
　　第五，样本熵值可作为上市公司发展不稳定性的度量变量。根据样本经验数据，当样本熵值在0.4948之上时，上市公司发生运营失败的经验概率最大，此时股市投资风险最高。同时，样本熵值可以作为解释变量对原有投资风险预警模型进行拓展，该变量不仅在统计上显著而且在理论上符合经济实质，对上市公司运营失败有较强的识别能力和预测能力。
　　第六，利用KMV模型测算的上市公司违约距离可作为解释变量引入股市投资风险预警实证模型中，根据经验概率的测算发现：当上市公司违约距离小于0.4134时其发生违约并导致运营失败的经验概率最大，此时股市投资风险最高。加入该解释变量后，股市投资风险预警实证模型的样本内识别能力提升为87.19%.而样本外预测能力提升为82%，该解释变量有效地提高了原有模型的预警功效。
　　《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》创新之处在于：在研究视角的选取上，从上市公司运营失败角度探究股市投资者的投资风险识别、预警和应对过程，既是一种全新的尝试，也是将微观视角和宏观视角进行结合的大胆尝试。在研究方法上，系统引入了熵思想，利用熵权法计算出样本解释变量的熵权，同时系统研究了上市公司熵变过程并绘制出上市公司熵变的U型曲线，为后续研究提供了重要依据。在研究内容上，利用经验概率的测算方法首次提出股市投资的行业风险率、地区风险率、注册资本风险率、上市时间风险率的概念和计算方法，并绘制出我国上市公司的生命周期曲线。《基于运营失败视角的股市投资风险预警研究：来自沪深A股的证据》是在大样本、长时间跨度的背景下完成的，相信对后续研究和理论创新研究有一定价值。

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