我国农业上市公司信用风险实证研究——基于Logistic模型

本文分析了农业上市公司年度财务报表中的几个指标,并通过因子分析对所选取的12个变量进行缩减,得出四个总体指标,运用逻辑回归模型进行实际测量农业上市公司信用风险并进一步区分第一类错误和第二类错误.即将低风险公司误判为高风险公司和将高风险公司误判为低风险公司.得出的结论是,使用Logistic模型进行评估可以更好地识别低风...     

基于监管视角的信用风险预警研究

本文基于监管视角确定了信用风险预警的实现路径,辨析了基于监管视角进行信用风险预警的必要性及其特殊性;以信用风险发生的基本单元即银行客户为研究介质,以监管部门长期监测的银行客户数据、非现场监管数据和经济数据为基础,建立了涵盖客户财务指标、信贷行为、关联担保、区域经济、行业运行的前瞻性指标体系;利用Logistic模型对客户的信用风险进行度量。实证检验结果显示,模型预警效果良好、风险得分前十名的客户,预警抓获率高达65%。为进一步提高预警效率,使之能更好地用于实践,本文通过综合权衡模型的观察面和覆盖面,将风险得分排名前200名的客户确定为预警适宜区,再将2014年6月批次的山东省银行业客户数据代入预警模型,测算当前正常类客户在今后十二个月内变为不良客户的可能性,为信用风险防控提供抓手并赢得宝贵时间。此外,本文还根据预警分析提出监管部门进行信用风险防范、化解的意见建议,以推动银行业机构完善信用风险防范的长效机制。     

基于Logistic模型的中小上市公司财务风险预警研究

随着社会主义市场经济的深入发展,中小上市企业有必要建立一套有效的财务危机预警机制.本文建立Logistic回归模型,以2008-2016年40家中小上市公司为样本,对财务指标及非财务指标分析后提取2个因子,得到财务风险预警模型.带回样本数据证明模型综合准确率可达81％,具有较好的预警作用.     

Logistic模型和KMV模型在中国上市公司信用风险度量中的比较研究

本文从违约概率衡量上市公司信用风险的角度来看,基于因子分析的Logistic回归模型和KMV模型都能反映上市公司的信用风险状况,但基于因子分析的Logistic回归模型的评级结果比KMV模型较准确。     

基于Logistic模型的机械制造业上市公司财务预警应用与分析

本文对Logistic回归模型应用于财务预警应用与分析做了深入理论分析,并以机械行业最新财务统计数据作为分析对象,利用SPSS统计学软件求得了回归模型参量,进一步构建了机械设备仪表类Logistic回归模型;并以某机械制造公司作为分析实例,对该模型的计算方法进行了进一步表达,对Logistic回归模型在财务预警中的分析和应用提供了一定的参考。     

我国上市公司信用风险度量研究——基于KMV模型

2008年,由美国引发进而席卷全球的金融危机从某种意义上讲更像是一场信用危机。因而如何在促进经济和发展的同时,更好地处理信用风险的问题引起了世界各界人士的广泛关注。本文针对我国股上市公司的实际情况,利用修正后的KMV模型度量我国上市公司的信用风险,经过实证分析发现KMV模型能有效识别度量我国上市公司的信用风险。但是在实际应用上有一定的局限性,并提出相关对策建议。     

基于 Logistic 模型的机械制造业上市公司财务预警应用与分析

本文对 Logistic回归模型应用于财务预警应用与分析做了深入理论分析，并以机械行业最新财务统计数据作为分析对象，利用SPSS统计学软件求得了回归模型参量，进一步构建了机械设备仪表类 Logistic回归模型；并以某机械制造公司作为分析实例，对该模型的计算方法进行了进一步表达，对 Logistic回归模型在财务预警中的分析和应用提供了一定的参考。     

KMV模型对我国上市公司信用风险度量的实证研究

信用风险已成为当今金融市场的重要风险。随着金融市场许多新情况和新问题的出现．建立新的适用我国信用风险管理水平的度量模型显得十分重要。本文针对我国特有的经济环境,运用并修正KMV模型,基于市场价格变动信息评价我国证券市场上绩优公司与绩差公司的信用风险．通过实证来检验模型识别上市公司信用风险的能力,结果表明该模型能较好的识别这两类公司的信用风险,最后对我国建立信用风险管理体系提出政策建议。     

基于Logistic模型的上市公司财务预警研究——以中小板制造业为例

本文以我国中小板制造业上市公司2014年1-6月份首次因财务状况异常而被特别处理的8家公司以及与其配对的8家财务状况正常公司为研究样本,并使用二项分类Logistic回归分析,构建了被特别处理前三年的财务危机预警模型,实证研究结果表明该模型具有较强的预测能力。     

基于Logistic模型的信用卡信用风险研究

从1952年美国出现第一张信用卡至今,信用卡的使用在世界范围内已经成为一种趋势。我国在1985年发行了第一张信用卡,至今信用卡产业的发展己走过了25个年头。随着信用卡业务的进一步发展,信用卡的不良贷款率逐年攀升,信用卡业务的风险管理备受监管部门、发卡银行以及广大持卡人的关注。“加强银行卡风险管理,     

基于人群搜索算法的上市公司的 Z-Score 模型财务预警研究

针对传统的 Z-Score 财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将 SOA 算法的良好寻优能力和 Z-Score 财务预警模型结合起来,提出一种改进的 Z-Score 财务预警模型,构建出 SOA 算法优化 Z-Score 财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的 Z-Score 财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于 SVM 算法和 AdaBoost 算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了 Z-Score 财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。     

基于贝叶斯网络的上市证券公司风险预警模型研究

上市证券公司的风险预警模型能够为政府监管、证券公司稳健发展以及投资者研判提供依据。以上市证券公司风险管理指标体系为基础,利用贝叶斯网络方法以及支持向量机、随机森林和多项Logit模型分别建立风险预警模型进行比较,并在实证中针对上市证券公司的不平衡数据特征,用 SMOTE抽样对数据进行预处理。最终实证表明：从平均准确率和标准差两个角度比较,SOMTE抽样增加了贝叶斯网络的预测效果,机器学习方法要优于多项Logit模型,贝叶斯网络方法效果最佳。     

融入ESG因素的企业债券信用风险预警研究

选取2018年第四季度至2020年第四季度发生违约和信用评级下调的企业债券为样本,利用Logistic模型探究企业ESG表现在债券信用风险预警中的应用,研究发现:(1)ESG表现越好的企业,其债券发生违约或信用评级下调的可能性越低.(2)在预警模型中加入ESG因素能够显著提升模型的敏感性、特异性和预测准确性.(3)利用ESG评级构建的预警指标有助于预测企业债券信用风险.(4)进一步考察ESG的分项指标发现,违约企业在环境表现和公司治理方面存在尤为明显的缺陷.研究结论为发债企业提升自身ESG表现,投资者充分认识ESG评级的"排雷"作用和监管部门将企业ESG表现作为审核发债的重要参考提供了支持证据.     

上市公司财务预警研究述评

本文回顾了国内外财务预警研究理论,并在对现有理论梳理和评价的基础上,提出要把财务变量和非财务变量相结合、财务失真和财务失败预警理论研究相结合的财务预警理论等研究观点.     

修正后的KMV模型对我国上市公司信用风险度量的适用性分析

信用风险已成为当今金融市场的重要风险之一。本文试图通过修正KMV模型使之更适用于我国上市公司信用风险度量。通过实证研究对其结果加以分析表明,修正后的KMV模型由于数据采集相对容易,计算操作简便,比较适合目前我国的信用风险管理水平,可用于对我国上市公司信用风险的度量,在我国信用风险管理领域有着广阔的发展空间。     

公司信用债违约风险预警与防范研究

我国债券规模位居世界第二,债券市场已成为企业直接融资的主要渠道;同时我国公司信用债违约频发,违约主体几乎涵盖了全部行业,永煤AAA债券违约事件引发各方关注。在此背景下,本文研究了信用债违约风险预警与防范,搭建了债券违约预警模型:一是深入分析了违约原因,提出了经济下行加剧‘债务-通缩’流动性分层导致再融资困难民企互保引发违约风险串联的观点;二是基于KLR信号分析法,以历史违约主体财报数据为基础构建了上市公司债违约预警模型,抽离出相关指标权重构成预警指标体系,并进行了实证检验;三是基于预警模型,提出加强动态监测、构建债券风险分类管理办法等政策建议。     

上市公司信用担保风险解读：成因与防范

上市公司信用担保风险问题在资本市场中引起了广泛的关注，分析上市公司信用担保风险的成因，除体制、法规等外部因素影响外，更重要的还在于上市公司自身管理的不足。上市公司为防范信用担保风险应建立起风险控制机制，降低因担保引发的信用风险，让担保在上市公司经营中发挥更积极的作用。     

中国上市公司股票信用风险的事件研究

在对上市公司违规行为分类的基础上,采用事件研究法对股票信用风险引起股票价格的异常波动进行实证分析,发现收益信息披露和担保或关联交易两类违规行为,给投资者造成明显损失.     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究：首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

基于Logistic模型的农户信用影响因素实证研究

本文对广西百色市12县(区)农村信用社307户农户贷款进行抽样调查,运用Binary Logistic回归对影响农户贷款质量的因素进行实证分析,其结论是农户贷款质量与农户家庭人口、收入水平及社会声誉等因素关系密切,并针对性地提出完善农户信用信息库、制定统一的农户评价指标体系等建议。