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管理层讨论与分析能预示企业违约吗——基于中国股市的实证分析.pdf
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1、 第3 3卷 第2期 2 0 2 4年3月系 统 管 理 学 报J o u r n a l o f S y s t e m s&M a n a g e m e n tV o l.3 3 N o.2M a r.2 0 2 4 文章编号:1 0 0 5-2 5 4 2(2 0 2 4)0 2-0 4 4 1-1 9收稿日期:2 0 2 3-0 3-1 7 修订日期:2 0 2 3-0 5-1 9 基金项目:国家自然科学基金面上项目(7 2 0 7 1 0 2 6,7 2 1 7 3 0 9 6,7 1 9 7 1 0 5 1,7 1 9 7 1 0 3 4,7 1 8 7 3 1 0 3);国家自
2、然科学基金青年科学基金资助项目(7 1 9 0 1 0 5 5,7 1 9 0 3 0 1 9);国家自然科学基金地区科学基金资助项目(7 2 1 6 1 0 3 3);国家社会科学基金重大项目(1 8 Z D A 0 9 5)作者简介:沈 隆(1 9 9 5-),男,博士生。研究方向为企业信用评价。通信作者:周 颖(1 9 6 6-),女,教授,博士生导师。E-m a i l:z h o u y i n g d l u t.e d u.c n 管理层讨论与分析能预示企业违约吗?基于中国股市的实证分析 沈 隆,周 颖(大连理工大学 经济管理学院,辽宁 大连 1 1 6 0 4 2)【摘要】采用
3、文本挖掘技术,对上市公司年报中的管理层讨论与分析(MD&A)内容进行文本分析,从文本相似度、文本可读性、文本语调以及管理层预期的角度构建了MD&A评价体系。通过构建代价敏感G B D T(c s G B D T)模型,考察多维管理层讨论与分析指标对企业违约预测的影响,并进一步分析了对企业违约状态有重要影响的MD&A指标及其对违约状态作用的边际效应。研究表明:MD&A指标可以作为替代性数据源准确预测上市公司违约状态;MD&A指标相比传统违约预测变量的预测效果较差;MD&A指标在传统违约判别指标基础上提供了额外的信息含量;c s G B D T模型显著提高了对企业(尤其是对违约企业)的判别能力,在
4、违约预测的大数据方法中具有明显优势。在众多管理层讨论与分析指标中,对企业违约有重要影响的MD&A指标依次为:与前一年相比文本相似度、词汇总量、情感语调2、词汇总量/句子数量、情感语调1和管理层是否发出业绩预测。本文将企业违约预测的研究边界从结构化数据拓展到非结构化文本数据,有助于抑制信息不对称导致的企业违约风险。关键词:文本挖掘;管理层讨论与分析;违约预测;代价敏感G B D T;信息不对称 中图分类号:F 2 7 0;F 8 3 2.4 文献标志码:A D O I:1 0.3 9 6 9/j.i s s n 1 0 0 5-2 5 4 2.2 0 2 4.0 2.0 1 2 C a n M
5、a n a g e m e n t D i s c u s s i o n a n d A n a l y s i s P r e d i c t C o r p o r a t e D e f a u l t s?A n E m p i r i c a l A n a l y s i s B a s e d o n t h e C h i n e s e S t o c k M a r k e t SHEN L o n g,ZHO U Y i n g(S c h o o l o f E c o n o m i c s a n d M a n a g e m e n t,D a l i a n
6、 U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y,D a l i a n 1 1 6 0 2 4,L i a o n i n g,C h i n a)【A b s t r a c t】T h i s p a p e r,b y e m p l o y i n g t e x t m i n i n g t e c h n i q u e s,a n a l y z e s t h e t e x t o f m a n a g e m e n t d i s c u s s i o n a n d a n a l y s i s(MD&A)c o n t
7、 e n t i n a n n u a l r e p o r t s o f l i s t e d c o m p a n i e s a n d c o n s t r u c t s a n MD&A e v a l u a t i o n s y s t e m f r o m t h e p e r s p e c t i v e s o f t e x t s i m i l a r i t y,t e x t r e a d a b i l i t y,t e x t t o n e,a n d m a n a g e m e n t e x p e c t a t i o
8、n s.B y c o n s t r u c t i n g a c o s t-s e n s i t i v e g r a d i e n t b o o s t i n g d e c i s i o n t r e e(c s G B D T)m o d e l,i t e x a m i n e s t h e i m p a c t o f m u l t i d i m e n s i o n a l MD&A i n d i c a t o r s o n c o r p o r a t e d e f a u l t p r e d i c t i o n a n d f
9、 u r t h e r a n a l y z e s t h e MD&A i n d i c a t o r s t h a t h a v e a s i g n i f i c a n t i m p a c t o n c o r p o r a t e d e f a u l t s t a t u s a n d t h e i r m a r g i n a l e f f e c t s o n t h e r o l e o f d e f a u l t s t a t u s.I t i s f o u n d t h a t MD&A i n d i c a t o
10、 r s c a n b e u s e d a s a n a l t e r n a t i v e d a t a s o u r c e t o a c c u r a t e l y p r e d i c t t h e d e f a u l t s t a t u s o f l i s t e d c o m p a n i e s.MD&A i n d i c a t o r s a r e l e s s e f f e c t i v e p r e d i c t o r s c o m p a r e d t o t r a d i t i o n a l d e
11、f a u l t p r e d i c t i o n v a r i a b l e s.MD&A i n d i c a t o r s p r o v i d e a d d i t i o n a l i n f o r m a t i o n c o n t e n t o n t o p o f 4 4 2 系 统 管 理 学 报第3 3卷t r a d i t i o n a l d e f a u l t d i s c r i m i n a t o r s.T h e c s G B D T m o d e l s i g n i f i c a n t l y i m
12、 p r o v e s t h e d i s c r i m i n a t o r y a b i l i t y o f f i r m s(e s p e c i a l l y f o r d e f a u l t e d f i r m s)i n t h e l a r g e s c a l e o f d e f a u l t p r e d i c t i o n d a t a m e t h o d s,w h i c h h a s o b v i o u s a d v a n t a g e s.Am o n g t h e m a n y MD&A i n
13、 d i c a t o r s t h a t h a v e a s i g n i f i c a n t i m p a c t o n c o r p o r a t e d e f a u l t a r e,i n o r d e r,t e x t s i m i l a r i t y c o m p a r e d t o t h e p r e v i o u s y e a r,t o t a l v o c a b u l a r y,s e n t i m e n t t o n e 2,t o t a l v o c a b u l a r y/n u m b e
14、 r o f s e n t e n c e s,s e n t i m e n t t o n e 1 a n d w h e t h e r m a n a g e m e n t h a s i s s u e d a p e r f o r m a n c e f o r e c a s t.T h i s p a p e r e x t e n d s t h e r e s e a r c h b o u n d a r y o f c o r p o r a t e d e f a u l t p r e d i c t i o n f r o m s t r u c t u r
15、 e d d a t a t o u n s t r u c t u r e d t e x t u a l d a t a,w h i c h h e l p s t o c u r b t h e r i s k o f c o r p o r a t e d e f a u l t d u e t o i n f o r m a t i o n a s y mm e t r y.K e y w o r d s:t e x t m i n i n g;m a n a g e m e n t d i s c u s s i o n a n d a n a l y s i s;d e f a
16、u l t p r e d i c t i o n;c o s t-s e n s i t i v e g r a d i e n t b o o s t i n g d e c i s i o n t r e e(G B D T);i n f o r m a t i o n a s y mm e t r y 企业违约预测是在当下时刻推断企业未来时刻发生违 约事件的概 率,与经济和 社会息息 相关。2 0 0 8年,美国次级住房信贷的信用风险引发了金融市场上信用衍生品的投资风险,导致金融危机席卷全球,对全球经济发展产生了重大影响。同时,始于2 0 2 0年的新冠疫情严重冲击了全球经济,引发了严
17、重的企业信用危机。2 0 1 9年1月2 1日,在省部级主要领导干部坚持底线思维、着力防范化解重大风险专题研讨班开班式上,习近平总书记强调,着力防范化解重大风险,保持经济持续健康发展和社会大局稳定,为决胜全面建成小康社会、夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利、实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚强保障。因此,构建一个有效稳健的违约预测模型,从而有效控制信用风险,对于缓解疫情造成的企业信用危机,稳定经济的可持续发展具有重要的现实意义和研究价值。管理 层 讨 论 与 分 析(M a n a g e m e n t D i s c u s s i o n a n d A n a l y s i s,MD
18、&A)是上市公司定期财务报告中最重要的内容之一,包含回顾和展望两个部分,是对公司过去经营状况的说明和对未来发展的讨论,有助于投资者和监管机构站在管理层的角度上了解公司经营状况,准确预估公司未来的业绩并规避可能面临的风险。但在信息不对称的情况下,当管理者出现自利、担忧股价、融资成本等问题时,就会出现操纵语调、文本的可读性、相似性下降和错误预期的情形,管理层不断掩盖负面信息,但“纸包不住火”,可能会使得累积的负面信息集中释放而给投资者带来损失,甚至造成系统性风险。因此,加强管理层信息披露有助于降低信息不对称,缓解企业违约风险。为规范上市公司年度报告的编制及信息披露行为,在2 0 2 0年1 1月3
19、日公布的 中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议 背景下,2 0 2 0年1 2月3 1日上交所和深交所发布退市新规,在新规定中进一步明确了上市公司信息披露质量的要求。2 0 2 1年6月2 8日中国证监会根据修订后的 证券法 上市公司信息披露管理办法 修订了 公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第2号年度报告的内容与格式(以下简称“年报格式准则”)。该准则第3节明确对MD&A部分做出相关要求,明确指出“公司管理层讨论与分析中应当对业务经营信息和财务报告数据,以及报告期内发生和未来将要发生的重大事项,进行讨论与分析,以有助于投资者了解其经营成果、财务状况
20、及未来可能的变化”。在此政策背景下,本文研究上市公司MD&A信息披露质量,以探讨MD&A信息与企业未来是否发生违约的关系。学者们对MD&A文本内容的研究表现出极大兴趣,截 至2 0 2 2年3月1 2日,发 表 在F i n a n c i a l T i m e s 5 0 J o u r n a l s(F T 5 0)上关于MD&A的文献已经有2 6篇。本文在MD&A文本挖掘上的研究与M a y e w等1的研究最为相近,但有以下不同:(1)研究对象不同。M a y e w等研究的是美国上市公司能否持续经营的问题,本文研究的是中国A股制造业上市公司的违约预测问题。(2)基于MD&A文本内
21、容所挖掘的信息不同。M a y e w等基于MD&A文本从管理层预期和管理层语调的角度构造了持续经营披露、管理层积极语调和管理层消极语调3项指标,本文首次从文本相似度、文本可读性、文本语调以及管理层预期的角度构建了1 2个MD&A指标。(3)控制变量的选取不同。M a y e w等参考文献2-4 中的研究选取了9项财务指标,本文在此基础上纳入了产权性质和消费价格指数等非财务和宏观因素,考虑的因素更加全面。本文在违约预测方法的选择和关键因素的确定上与J o n e s5的研究最为相近,但也有区别:J o n e s采用G B D T模型研究影响美国企业破产预测问题第2期沈 隆,等:管理层讨论与分
22、析能预示企业违约吗?4 4 3 的关键因素时,未考虑样本非平衡问题。本文采用代价敏感的非平衡处理方法,将非违约企业和违约企业样本数的比值n0/n1作为损失函数中违约企业的惩罚项,构建了c s G B D T模型。J o n e s在确定关键因素时,采用去掉一个指标后剩余指标破产预测均方误差的变化来计算指标的相对重要性。本文采用去掉一个指标后剩余指标的违约预测精度AU C的变化来确定指标的重要性。本文基于2 0 1 72 0 2 0年A股制造业上市公司的4 4 3 5个样本的实证研究,得到了以下结论:通过构建“基准模型”“MD&A模型”和“MD&A基准模型”,比较基于c s G D B T和G
23、B D T以及8种典型的大数据算法的违约预测结果可知,MD&A指标可以作为替代性数据源准确预测上市公司违约状态;MD&A指标相比传统违约预测变量的预测效果较差;MD&A指标在传统违约判别指标基础上,提供了额外的信息含量;c s G B D T模型显著提高了对企业(尤其是对违约企业)的判别能力,在违约预测的大数据方法中具有明显优势。研究发现,对企业违约有重要影响的MD&A指标依次为:与前一年相比文本相似度、词汇总量、情感语调2、词汇总量/句子数量、情感语调1和管理层是否发出业绩预测。重要的非MD&A指标按相对重要性从大到小排序,依次为产权性质、上市时间、规模、留存收益/总资产、净资产收益率、杠杆
24、率、现金比率、营运资金与总资产比、权益市值/负债、资产收益率和速动比率。通过研究MD&A指标对企业违约的边际效应发现,MD&A与前一年相比文本相似度越大时,企业违约概率越大。随着MD&A文本词汇总量的增加,当MD&A文本词汇总量小于7 0 0 0时,企业在未来的信用状况变差;当MD&A文本词汇总量大于7 0 0 0时,企业在未来的信用状况变好。MD&A语调越积极,企业在未来越不可能违约。MD&A中每条句子的平均词汇量越大,企业在未来违约的可能性越大。MD&A中做出前瞻性预测的企业相比不做预测的企业在未来信用状况更好。本文还从样本的角度、违约预测方法的角度、参数选取的角度以及基准模型选取的角度对
25、本文的主要结论进行了稳健性检验。本文的贡献主要体现在:(1)现有研究通过结构化数据探讨企业内外部治理因素对企业违约风险的影响。本文通过文本挖掘技术从非结构化数据中提取信息,考察MD&A文本信息对企业违约风险的影响,发现MD&A能够提供企业层面的增量信息,有助于缓解企业和外部信息需求者的信息不对称,从而抑制企业违约的风险,补充了违约风险影响因素的研究。(2)现有对MD&A增量信息的研究往往仅从一个角度开展。本文对MD&A内容从文本相似度、文本可读性、文本语调以及管理层预期的角度构建MD&A评价体系,将MD&A所蕴含的增量信息加以区分,从而识别出影响企业违约状态的关键因素。在此基础上,考察关键MD
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