【摘要】：隨著我國信用市場的快速擴張,信用風險逐漸被市場參與者們所關(guān)注,信用評級機構(gòu)也有著越來越高的市場地位。雖然國外信用評級行業(yè)已經(jīng)走過了上百年的歷程,但是在我國,這仍然是個新興產(chǎn)業(yè)。國內(nèi)學者一直致力于尋找適合國內(nèi)企業(yè)及經(jīng)濟狀況的信用評級方法。本文就是以此為出發(fā)點,主要介紹了logistic回歸模型的相關(guān)理論,基于前人的研究,加以一定的改進,并針對某些具有相似特征的行業(yè)進行實證分析。 在進行模型建立的過程中,主要有以下幾個難點：一是指標的選擇,影響企業(yè)信用狀況的因素有很多,如何選擇出風險解釋性最強的一些指標是重中之重；二是違約樣本與正常樣本的選擇,樣本選擇是否合適,直接影響到模型的可行性,本文不同于以往研究,采用可獲得現(xiàn)金與本期到期債務(wù)之比來度量企業(yè)違約可能性的大小。通過顯著性檢驗及l(fā)ogistic逐步選擇法,最后篩選出3個指標進入logistic模型。模型對實驗組判別的正確率達到了90%以上,對預(yù)測組的判斷正確率為75%。且通過ROC曲線及K-S檢驗可以發(fā)現(xiàn),模型可以有效得區(qū)分違約企業(yè)和正常企業(yè)。 最后,對本文模型進行了平價并提出了自身的一些缺陷,如樣本數(shù)據(jù)精度與準確性較差,模型預(yù)測能力不足等,希望以后的研究中能進一步改進。
[Abstract]:With the rapid expansion of China's credit market, credit risk is gradually concerned by market participants, credit rating agencies also have a higher and higher market position. Although the foreign credit rating industry has gone through a hundred years, but in China, this is still a new industry. Domestic scholars have been looking for credit rating methods suitable for domestic enterprises and economic conditions. This paper mainly introduces the related theory of logistic regression model, based on the previous research, to improve it, and to make empirical analysis on some industries with similar characteristics. In the process of establishing the model, there are mainly the following difficulties: first, the selection of indicators, there are many factors affecting the credit status of enterprises, how to select some of the strongest risk explanatory indicators is the most important; Second, the selection of default sample and normal sample, whether the sample selection is appropriate, directly affects the feasibility of the model. In this paper, different from previous studies, the ratio of available cash to current maturity debt is used to measure the possibility of corporate default. Through significance test and logistic stepwise selection, three indexes were selected to enter the logistic model. The accuracy rate of the model was over 90% for the experimental group and 75% for the prediction group. Through ROC curve and K-S test, it can be found that the model can effectively distinguish defaulting enterprises from normal enterprises. In the end, we put forward some defects of the model, such as the poor precision and accuracy of the sample data, the poor prediction ability of the model, and so on. We hope that further improvement can be made in the future research.
【學位授予單位】：復(fù)旦大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F832.4

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本文編號：2225798