【摘 要】
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该文正是在这种时代背景下,对作为信用风险管理基础环节的信用风险评估进行了研究.文章首先对信用风险评估的相关理论进行总结,并对国外各种信用风险评估模型的优缺点和适用
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该文正是在这种时代背景下,对作为信用风险管理基础环节的信用风险评估进行了研究.文章首先对信用风险评估的相关理论进行总结,并对国外各种信用风险评估模型的优缺点和适用性进行了比较.其次在借鉴国外信用风险评估先进技术的基础上,建立了L0gistic回归分析模型、基于灰色理论和矢量投影法的灰色关联投影模型、基于主成分分析和系统聚类理论的主成分聚类分析模型.第三,在进行实证研究时,通过对训练样本指标变量的单变量组间均值相等假设检验和相关性分析,发现每股净利润、总资产周转率、流动比率、净资产增长率、总资产增长率以及现金负债比率这6个财务指标能较好的区分上市公司的信用状况,并把其作为最终建模变量.同时根据所选样本中同类公司(非ST类公司和ST类公司)的上述6个指标相差甚远的事实,把非ST公司的信用等级进一步分为AA级和A级,ST公司的信用等级进一步分为BB级和B级.通过实证研究,该文得出以下结论:(1)灰色关联投影模型和主成分聚类分析模型具有较好的预测能力,其预测精度均高于L0gistic回归模型,可以作为有效的预测工具;其中主成分聚类分析模型在对多等级上市公司信用风险评估时,预测精度最高,模型的第一类错误、第二类错误以及信用等级分类总错判率均最低.(2)该文建立的基于多个(两个或两个以上)理论或方法结合起来的综合预测模型,表现出较单一预测模型更好的预测能力,这种利用综合预测思想建立的综合预测模型值得进一步研究.
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