【摘要】：隨著我國(guó)信用市場(chǎng)的快速擴(kuò)張,信用風(fēng)險(xiǎn)逐漸被市場(chǎng)參與者們所關(guān)注,信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)也有著越來越高的市場(chǎng)地位。雖然國(guó)外信用評(píng)級(jí)行業(yè)已經(jīng)走過了上百年的歷程,但是在我國(guó),這仍然是個(gè)新興產(chǎn)業(yè)。國(guó)內(nèi)學(xué)者一直致力于尋找適合國(guó)內(nèi)企業(yè)及經(jīng)濟(jì)狀況的信用評(píng)級(jí)方法。本文就是以此為出發(fā)點(diǎn),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(jìn),并針對(duì)某些具有相似特征的行業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析。 在進(jìn)行模型建立的過程中,主要有以下幾個(gè)難點(diǎn)：一是指標(biāo)的選擇,影響企業(yè)信用狀況的因素有很多,如何選擇出風(fēng)險(xiǎn)解釋性最強(qiáng)的一些指標(biāo)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(yàn)及l(fā)ogistic逐步選擇法,最后篩選出3個(gè)指標(biāo)進(jìn)入logistic模型。模型對(duì)實(shí)驗(yàn)組判別的正確率達(dá)到了90%以上,對(duì)預(yù)測(cè)組的判斷正確率為75%。且通過ROC曲線及K-S檢驗(yàn)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(duì)本文模型進(jìn)行了平價(jià)并提出了自身的一些缺陷,如樣本數(shù)據(jù)精度與準(zhǔn)確性較差,模型預(yù)測(cè)能力不足等,希望以后的研究中能進(jìn)一步改進(jìn)。
[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(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F224;F832.4

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;建立企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理制度工作會(huì)議在北京召開[J];北京經(jīng)濟(jì)了望;2000年10期

2 王q,徐樅巍;應(yīng)用博弈論方法分析和控制企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)[J];科技導(dǎo)報(bào);2003年11期

3 張桂芳;;國(guó)內(nèi)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)及其管理的研究[J];上海企業(yè);2006年06期

4 戴彬;;國(guó)內(nèi)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)及其管理現(xiàn)狀的實(shí)證分析[J];軟科學(xué);2006年06期

5 王燕;;淺議企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的管理和防范[J];中國(guó)建材;2008年07期

6 邢曉彤;;中小企業(yè)與國(guó)際接軌的企業(yè)管理探索[J];中國(guó)商貿(mào);2011年26期

7 沈明梅;企業(yè)應(yīng)收賬款的管理——企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)防范的關(guān)鍵[J];江蘇商論;2003年09期

8 吳愛軍,唐立新;石油剝離企業(yè)融資難的原因及對(duì)策[J];江漢石油學(xué)院學(xué)報(bào);2004年S1期

9 梁樂健;溫仕周;;我國(guó)發(fā)展企業(yè)債券若干問題[J];合作經(jīng)濟(jì)與科技;2007年04期

10 袁晃;黃毅;;企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)防范的策略模型[J];企業(yè)家天地下半月刊(理論版);2007年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前2條

1 安建華;楊瑞英;;談企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理[A];提高全民科學(xué)素質(zhì)、建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家——2006中國(guó)科協(xié)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2006年

2 劉曉南;;關(guān)于中小企業(yè)發(fā)展的金融財(cái)稅政策建議[A];第九屆沈陽科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（經(jīng)濟(jì)管理與人文科學(xué)分冊(cè)）[C];2012年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 記者 沈杭;浙江省銀行業(yè)協(xié)會(huì) 建立企業(yè)突發(fā)信貸風(fēng)險(xiǎn)會(huì)商幫扶機(jī)制[N];金融時(shí)報(bào);2012年

2 時(shí) 猛;破解私營(yíng)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)要分三步走[N];中國(guó)工商報(bào);2005年

3 苗潤(rùn)生 李偉杰;大力防范企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)[N];財(cái)會(huì)信報(bào);2006年

4 謝利;企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)或?qū)⒓哟骩N];金融時(shí)報(bào);2008年

5 ;浙江啟動(dòng)“企業(yè)信用防火墻計(jì)劃”[N];中國(guó)信息報(bào);2009年

6 楊溢仁;協(xié)會(huì)罰單頻出凸顯企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)[N];國(guó)際商報(bào);2013年

7 劉倩儒;金融機(jī)構(gòu)怎樣防范中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)[N];大眾科技報(bào);2005年

8 本報(bào)記者 張文連 實(shí)習(xí)生 姚美先;創(chuàng)新服務(wù)，“貨”動(dòng)小徽企業(yè)[N];安徽經(jīng)濟(jì)報(bào);2012年

9 深圳特區(qū)報(bào)記者 吳凡;內(nèi)地企業(yè)貨款逾期風(fēng)險(xiǎn)增加[N];深圳特區(qū)報(bào);2010年

10 梅新育;中國(guó)企業(yè)巨額海外呆賬的成因及治理[N];國(guó)際商報(bào);2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張目;高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素及評(píng)價(jià)方法研究[D];電子科技大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李俊梅;天津市中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別[D];天津大學(xué);2009年

2 董永杰;蘊(yùn)含區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)因素的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問題研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2014年

3 呂強(qiáng);噪聲信息干擾下的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)失真及預(yù)警研究[D];魯東大學(xué);2012年

4 于新花;企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型的構(gòu)建[D];中國(guó)海洋大學(xué);2004年

5 孟凱;我國(guó)民營(yíng)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量分析[D];青島大學(xué);2004年

6 李強(qiáng);中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2012年

7 盧新亮;建設(shè)工程招標(biāo)中的投標(biāo)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[D];浙江理工大學(xué);2010年

8 牛紅紅;企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];中北大學(xué);2008年

9 蔣晶晶;外貿(mào)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)實(shí)證研究[D];武漢理工大學(xué);2012年

10 王浩;企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理問題研究[D];江蘇大學(xué);2006年

，

本文編號(hào)：2225798