实际上在第一步我们做了两步的工作。基于会计信息对我国上市公司信用风险的序列评价。我们数据的来源和样本的选取，我忘打到上边了。数据的来源，实际上我们在前一步的工作中，主要是运用国外的研究成果，主要的样本做了稍微的一个修改，我们样本和参数的选择，特别是对样本的选取，我们采取的方法，我们将这个金融企业还有一些剔除以后，把所有上市公司，2000年以前上市的公司财务状态延续的一个长度，鉴于我国ST公司，连续两年财务的亏损，我们选择就是说我们没把上一年度作为考验本年度的处理事件的一个各依据，所以我们评价上一年度来作为标准。我们选择会计年度就是06年到07年ST都剔除了，这两年基本上都剔除了。这样的一个结果，我们得到了，就是说也把公司分为两类，一个是财务危机类，一个是非危机类。我们一共有财务样本32家，非财务样本120家，然后有288家作为我们的样本。我们运用的是数据库里的一些数据。
另外就是样本中的参数选择。我们把可以前面研究的可以拿出的财务数据拿了很多，一开始有45个数据，通过筛选留下了32个数据，通过我们所做的变量的一个整体，我们得出了最后一个10个最主要的因子。
第一步中间对基本的序列是对两个模型进行的。会计模型中间我们选择的是logistic模型，这个最大的好处就是不受正态分布的约束，它可能会对回归模型可信度更高。另外就是在金融类里面，这个公司里面，它的信用评价平台我觉得非常好，这个是一个流线的考察，一个是方法的考察。我们把模型做了一些处理，这个基本的模型是这样一个模型，就是logistic模型是一个求一个概率的问题。实际上我们看，我的那个模型是从这个模型里推导的。
这个模型会计信息是来源于财务数据，这中间我们怎么来筛选。实际上我们把选择的几十个财务数据中间，我们进行一个首先的检验，我们进行一个比较，就是财务类和非财务类进行一个比较。首先我们进行样本的一个主体检验，检验的结果分出两类出来，流动资产比例等三个符合正态分布分到这边来。通过对正态分布进行独立样本一个检验结果，只有一项符合我们前面检查的对象，就是资产对数的一个比例。那么另外几十个，因为我这个文章里面没有列出来，太长了，这个文章前后做了两三万字，因为没办法，有一个附表，我我们把这个数据编成一个编号，因为整体正态性检测没有通过，我们通过两个步骤来进行。那么这个结果实际上，我们得到了十个数据出来。那么就是包括周转率、固定周转率等等。筛选到一定程度，因为太多了，多了以后我们怎么来做？我觉得进一步组成，接近80%以上的贡献率，然后就列入我们最后的一个模型里，参数的一个范畴。这样我们得出，我们通过评价我们也得了，我们列出了有这样一个，剔除了中间几个。这是我们编的号中间，这个数字我不太记得了，就是把这个符合我们的变量加进来以后进行分析，把多数的指标转换为综合的指标，最后得出十个指标，这是一个然后通过这样一个排列，得出我们前面所说的模型。而且筛选以后，比如说我们序列评价的结果进行排序。
基于市场信息对我国上市公司的序列评价。我们用的是KMV模型，市场模型一个就是，实际上从两个方面考虑，一个是破产率和一个随机。特别是我国破产成本等因素影响，很难做处理的，所以我们选择的是KMV模型，是大家公认的一个简单，而且数据可拿的模型，这个是大家公认的。这个模型没有很大的改变，就是大家通常的做法，股权评价我们对交易过程中折价用它来做评价。
最重要的是我们在这中间有一个，因为做市场评价信息是违约评价，就有一个违约点的选择。但是我们从实际的状况中，我们有一个比较的过程中，通过ROC比较，上市公司的债务结构中，长期负债对于信用能力的影响效果不大，不存在长期债务比重越大违约的可能性差异变化越明显的现象。我觉得这个比较简单一点，但是国外的这些方法，都是长期债务影响特别大，所以他违约点的选择，我们完全依据人家的选择可能不一样。第一步，通过两个模型的选择与一个数据的实证，求出一个状况的排序，排序的结果进行我们的一个实证。我们首先想证明什么。实际上就是说，会计信息，我们是用LOGSTIC和KMV模型得到的守信概率以及违约距离的相关性分析中，应当表现出正相关关系的结论。如果在这里我们没办法，就是有一点我们没有考虑信息的传导效力问题，我们现在也想不出来办法，就是效力的问题，我们现在的水平也没办法好好考虑，希望大家帮助建议的地方。
我们想通过这两个方面，一个时间序列上趋势性是一样的，那也就是说，应该是一致的，就是你的大小排列这个过程中，可能你没有排在同一层级上面，但是时间的序列上表现出一致性。第二个，在截面上，可能是排序的水平不一样，可能你的级别有差异，但是你大致的等级上不能差距太远。在两个纬度上考虑一致性的问题。
因为我们建立了一个模型，因为它的综合模型，但是它在数量上，就是计量上很难得到。所以我们把它拆分为两个，趋势性模型，把数据代进去出来一个。那么这个结论，我们通过实证的结果，就得出这样的一个结论。这个结果显示：违约距离与守信概率在时间纬度上存在正相关关系，而在截面上不显著。所以这样的一个结果，它是在技术层面上，我觉得应该是没大的问题，更大可能的还是信息传导上，会计信息上面在传导，哪个在先哪个在后应该评价，谁是先谁是后。所以我们在信息中间，我们在利用这两个模型评价之后，我们很难辨别这个模型哪个是更加准确的。这是我们这篇文章研究的一个现实意义。
一致性研究之处，有待于我们信息传导的一个
滞后问题，我觉得很值得研究。
谢谢大家。 来源：金融界 信用中国 编辑：陶娇娇
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