信用评级系列专题报告之一:主成分与短融评级原理
来源：招商证券
2010-03-16 14:09:39
因子分析方法简介:因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合,将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标,降低维度以利于分析判定,而各综合指标之间彼此是不相关的,代表各类信息的综合指标称为公共因子或因子变量。以
因子分析方法简介:因子分析是将现实生活中众多相关、重叠的信息进行合并和综合,将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标,降低维度以利于分析判定,而各综合指标之间彼此是不相关的,代表各类信息的综合指标称为公共因子或因子变量。 以短融为例的样本和财务指标选择:以2009年2月9日以来发行的180支未到期短融的当期财务数据作为实证研究的样本数据(剔除含有财务缺省值的未到期短融);结合国内外度量信用风险财务指标的研究成果,本文选取25项财务指标进行定量分析,指标分别代表了企业的成长能力、偿债能力、盈利能力和营运能力。 因子分析结果:本研究中采用主成分分析法来对分类定性选取的指标进行因子分析,运用SPSS16进行数据处理,并对处理结果进行分析。经过多次指标组合试验后得出:每股收益增长率、每股现金流增长率、流动比率、已获利息倍数、销售净利率、净资产收益率、存货周转率、应收账款周转率八个指标在分析过程中比较理想,满足计量检验并具有极强的现实经济学意义。 以各公共因子方差贡献率占总方差贡献率的比重作为指标权重进行加权汇总,计算线性公共因子组合值,建立综合得分模型,从而初步反映借款人的信用风险水平;F为企业信用综合得分,F1,F2,F3,F4为提取的4个公共因子。0.36,0.28,0.19,0.17,分别为F1,F2,F3,F4的权重,其求得方法为每个公共因子的贡献率除以4个公共因子的累积贡献率。 聚类分析:聚类分析是按照样本个体的特征将它们分类,使同一类别内的样本个体具有尽可能高的同质性,而类别之间则具有尽可能高的异质性。本文采用聚类分析中的样本聚类即Q聚类,即根据反映被观测对象的各种特征变量值对样本进行分类,从而区分不同相似程度的公司。 对四个公共因子分别取在每一类中的均值作为比较排序的基础,不同类别的信用综合得分F是利用在因子分析中得到的因子得分函数求出,按得分由大到小的顺序来定义其信用的相对高低,并给出对应的信用等级。 信用等级划分:我们在对各类因素进行合理的权重调整之后,最终形成信用评分结果。招商证券内部信用评级符号为1-5,最高评级为1,最低评级为5。除了“1”级以外,“2”至“5”级之间以“+、-”号微调,表示评级在各主要评级分类中略高或者略低于本等级。 本文对国内短融最低信用级别确定为“3+”级、最高信用级别确定为“1”级,中间由低至高依次为“2-”级、“2”级和“2+”级。
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