【摘要】：隨著國內(nèi)外信用風(fēng)險領(lǐng)域中研究方法的不斷深入,國內(nèi)資本市場的大幅波動再一次引起了商業(yè)銀行、投資者和政府監(jiān)管部門等對上市公司信用風(fēng)險問題的高度重視。因此,在總結(jié)國內(nèi)外的研究方法的基礎(chǔ)上,將二元貝葉斯分位數(shù)回歸模型運用到信用風(fēng)險領(lǐng)域進(jìn)行識別與測量,并與二元均值Logit回歸模型、KMV模型分別進(jìn)行對比研究。選取2014年——2016年間所有被公示特別處理ST或*ST的上市A股企業(yè)作為高信用風(fēng)險組,根據(jù)違約公司的行業(yè)以及市值等因素,選擇與其相對應(yīng)的上市A股公司作為低信用風(fēng)險組,設(shè)置預(yù)測時間均為1年,所有參與模型回歸的數(shù)據(jù),不論是財務(wù)信息數(shù)據(jù)還是資本信息數(shù)據(jù)均選擇T-2(T為特殊處理公示年份)時間點上的數(shù)據(jù)。在基于上述樣本與指標(biāo)的基礎(chǔ)上,對二元貝葉斯分位數(shù)回歸模型、二元均值Logit回歸模型、KMV模型進(jìn)行實證分析與結(jié)果闡述。其中,對二元貝葉斯分位數(shù)回歸模型的在不同分位數(shù)水平下的結(jié)果做一詳細(xì)分析,基于KMV模型的不同分組對違約距離等指標(biāo)進(jìn)行雙樣本非參數(shù)檢驗。最后,引入一系列評價指標(biāo)和評價曲線如正確率、召回率、ROC曲線和PR曲線等,將二元貝葉斯分位數(shù)回歸模型分別與二元均值Logit回歸模型和KMV模型進(jìn)行雙模型與三模型的對比研究。通過實證分析和對比研究綜合表明:二元貝葉斯分位數(shù)回歸模型可以有效地改進(jìn)二元均值Logit模型僅針對平均風(fēng)險與各財務(wù)指標(biāo)的關(guān)系這一缺陷,得出在不同信用風(fēng)險的條件下,各個財務(wù)指標(biāo)的影響水平的變化趨勢,同時經(jīng)過三模型的對比研究后,可以得出,二元貝葉斯回歸模型的預(yù)測違約公司的綜合水平最高。
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F272.3;F832.51
【圖文】：

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文總資產(chǎn)增長率參數(shù)估計值 -12.3810 -5.6230 -9.1780標(biāo)準(zhǔn)差 4.5918 2.0318 3.4686置信區(qū)間 -20.6923 -5.6290 -9.1505 -2.4412 -14.5996 -3.5952注 a：表中 Beta2~Bata18 的定義在表 3.1 指標(biāo)概述中列出同時還獲得各指標(biāo)在不同分位點下的軌跡圖，與 MCMC 抽樣的軌跡圖，由于篇幅限制，這里僅列出 0.1，0.5，0.9 分位點處的軌跡圖，如下圖 3.1、3.2 和 3.3 所示：

同時還獲得各指標(biāo)在不同分位點下的軌跡圖，與 MCMC 抽樣的軌跡圖，由于篇幅限制，這里僅列出 0.1，0.5，0.9 分位點處的軌跡圖，如下圖 3.1、3.2 和 3.3 所示：圖 3.1 0.1 分位點處的抽樣軌跡

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2732834