基于LOGIT模型的中小型上市公司信用风险度量研究

信用风险是商业银行面临的主要风险之一。因资本结构的特殊性、高收益高风险性和信息不对称等因素,度量和规避中小型上市公司的信用风险对商业银行来说尤为重要。文章选取中小板块上市公司作为研究样本,提取相关财务指标对样本进行LOGIT分析,测度样本公司的信用风险。其中拟利用因子分析和主成分分析的方法对众多财务指标进行降维处理,便于LOGIT模型的构建。实证结果表明LOGIT模型能够有效测度我国中小型上市公司的信用风险。     

基于混合两阶段模型的上市公司信用风险评价

利用支持向量机(SVM)-Logistic回归的混合两阶段模型来对上市公司信用风险进行评价。通过Logistic回归分析来对SVM的输出结果进行修正,降低了传统SVM方法的经验风险,提高了分类准确率。对SVM-Logistic回归模型、SVM和神经网络-Logistic回归模型进行实证比较,结果表明,支持向量机-Logistic回归模型的总判别准确率高于其他判别模型。     

我国上市公司线性概率信用风险模型的构建

本文以我国A股上市公司为研究样本,在对各财务指标变量进行因子分析的基础上,建立了两个信用风险判别分析模型.进一步,根据模型的预测概率值确定了上市公司财务状况的评价准则和区域,对所构建的模型的预测效果进行了检验.研究表明两个模型的预测效果都比较理想,可以用来对我国A股上市公司的信用风险状况或发生财务危机的概率进行计算和判别.     

基于KMV模型的中小上市公司信用风险实证研究

为了解决中小企业的融资难问题,商业银行在向企业提供贷款时面临对企业的信用风险进行考察的问题。本文在上海证券交易所中小板选取了7家在2013年之前曾经被特别处理的制造业公司作为研究样本。利用KMV模型将这7家样本公司违约前后的违约距离进行对比,实证结果表明KMV模型能够动态地对中小上市企业的信贷风险进行度量和判别。     

我国商业银行内在信用风险的实证研究

中国将很快全面对外开放银行业市场,使得中国的商业银行面临着前所未有的挑战.在国际金融危机频发的今天,正确评估商业银行的内在信用风险关系着我国的金融安全.本文运用因子分析法对中国最大的14家商业银行财务数据进行了分析,并对它们的内在信用风险进行了综合评价和排名.     

个人住房抵押贷款违约率实证研究——基于logistic模型

大连市作为辽宁省经济最具活力的城市之一,也是我国东北亚国际贸易的重要港口。随着经济的发展和城市规模的扩大,住房价格不断攀升,但是在关乎银行业与房地产业稳定发展的个人住房抵押方面,违约率持上升态势。采用logistic模型对大连市个人住房抵押贷款数据进行实证的回归分析,其结果表明学历、单位面积价格等因素对贷款人违约影响较大,通过进一步分析对违约风险影响显著的因素提出了相关政策建议。     

我国商业银行内在信用风险的实证研究

中国将很快全面对外开放银行业市场,使得中国的商业银行面临着前所未有的挑战。在国际金融危机频发的今天,正确评估商业银行的内在信用风险关系着我国的金融安全。本文运用因子分析法对中国最大的14家商业银行财务数据进行了分析,并对它们的内在信用风险进行了综合评价和排名。     

基于KMV模型上市公司的信用风险研究

近些年,我国上市公司由于财务状况异常而被特别处理的案例越来越多,上市公司的信用风险也越来越引起社会各界的广泛关注,通过对企业信用状况的分析鉴别上市公司的质量,成为迫切需要解决的问题。本文运用KMV模型,对20家A股上市公司进行基于市场数据的实证分析,测算其违约距离,并对它们的信用风险从横向和纵向两方面进行比较研究。对这些上市公司的信用风险质量进行研究分析,对证券市场的有效监管、保障广大投资者利益乃至整个经济社会的稳健发展都具有重大和深远的意义。     

承租人信用风险定价及影响因素研究——基于信用风险模型和门槛回归模型的实证分析

本文运用信用风险模型和门槛回归模型对上市公司截止2022年12月31日的数据进行分析。研究表明：KMV模型对融资租赁业务中承租人的信用风险测度并估算纯保险费及费率具有可行性。在险价值低的承租人,资产及营业收入与纯费率正相关,负债与纯费率负相关;在险价值高的承租人,资产与纯费率负相关,负债及利润总额与纯费率正相关;流动资产低的承租人,资产及营业收入与纯费率正相关,负债与纯费率负相关;流动资产高的承租人,资产与纯费率负相关,负债及利润总额与纯费率正相关,均表现出倒U型特征。监管部门、融资租赁出租人及保险公司可以通过政策制定细化风险评估与计量,管理风险,并通过“融资租赁+保险”的形式,服务中国式现代化,创新产品助力实体经济发展。     

基于KMV模型的上市公司信用风险探析

本文以101家上市公司为研究对象,利用KMV模型对其信用风险进行度量.结果显示同一行业中,被ST的公司其违约率明显高于绩优股的公司的违约率,说明KMV模型较适合度量我国上市公司的信用风险,这为提高风险预测数据的准确性和敏感度提供了依据.     

基于KMV模型的上市公司信用风险的度量研究

本文对上市公司的信用风险度量进行了理论研究并以我国上市公司为样本进行了实证分析。针对中国证券市场股改后的上市公司已经超过90%,市场对公司价值发现效率的进一步提高,股价反映公司价值信息进一步增强的实际情况,运用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已比较适合,并通过实证来检验模型识别上市公司信用风险的能力。     

Fisher模型在评价上市公司信用风险中的应用研究

本文利用Z评分模型思想,以2007年增加的ST公司及相应的对比公司为样本,运用Fisher判别模型和SPSS软件得出相关信用风险模型,并对结果进行分析。     

KHV模型对我国房地产上市公司信用风险度量的实证研究

2010年中国加大对房地产行业调控的现状和中国房地产上市公司独有的特点,运用修正后的KMV模型,选取沪深两市27家房地产上市公司的数据进行实证研究,根据实证结果,判别修正后的KMV模型适用性并分析违约距离的合理控制范围。     

基于R软件的logistic回归模型建模

Logistic回归模型是研究因变量为二分类观察结果与影响因素（自变量）之间关系的重要多变量分析方法模型,但它的计算依赖于统计软件。通过具体实例对自由优秀R软件在处理分析Logistic回归模型作出简要分析。     

基于Logistic模型的建筑企业上市公司信用风险研究

建筑企业贷款在我国商业银行贷款中的比重越来越大,其信用违约风险外溢性强,因此,建立模型识别、评价我国建筑企业的信用风险具有重要的意义。 文章针对建筑企业的信用风险,选取了 21 个财务指标,建立Logistic 模型识别影响建筑业上市公司发生信用风险的关键因素主要是盈利能力、偿债能力、比例结构和发展能力,并构建了具体的概率预测模型。 其结果表明模型的预测准确率达 91.3% ,这可以为金融机构评估建筑企业的信用风险提供一些借鉴。     

基于logistic回归模型对中小微企业信贷风险研究

文章主要是针对中小微企业信贷风险方面进行研究,建立金融信用风险评价指标体系,构建 logistic 回归模型对企业风险进行预测,以违约概率 P=0.5 为临界值,模型的预测准确率为 81.25%,针对剩余可贷款企业进行定性和定量分析,建立非线性规划函数。求解该函数得到银行对六大类供应链金融体系中各个企业的信贷策略,如贷款额度高的企业,银行会适当降低贷款的年利率。     

基于上市公司财务困境恢复的实证研究

基于2013年度深沪两市A股上市公司财务数据,通过对沪深两市2013年35家上市公司进行实证研究,并且针对股权分置改革之后对上市公司的股权价值的进行讨论。选取13个财务指标进行分析,选取5个为主要的解释变量,建立logistic回归模型。在查阅相关文献的基础上,重点阐述了上市公司财务困境的相关理论部分,在此基础上利用因子分析法研究财务困境恢复的问题,在对上市公司财务困境作了理论分析之后,对各家上市公司进行财务困境进行排名。研究表明,信用风险总体水平对ST公司的财务困境恢复具有显著的积极作用。信用风险质量高的企业更有利于帮助困境公司恢复。研究上市公司财务困境恢复的问题,便于我们了解自身的财务状况以及同行业其他公司的财务能力,从而制定适宜的财务战略,改善财务状况,提高经济效率,实现公司的可持续发展。     

消费者使用网上支付平台显著影响因素实证研究

对消费者使用网上支付平台有显著影响的因素进行了实证研究,结果表明平台的操作便利性、消费者对平台收费标准的接受程度、平台安全性、使用网上支付平台能给消费者带来的时间和精力节约程度四大因素对消费者使用网上支付平台有显著影响,并在此基础上提出了网上支付平台的一些营销策略。     

基于灰关联法的我国上市公司信用风险评价研究

鉴于资本市场复杂性及变量样本分布的非典型性,为了准确解决上市公司信用风险评价问题,采用了灰关联分析法,并引入上市公司相关财务指标构建信用风险评价指标体系,实现对上市公司信用风险的评价和比较。通过实际案例分析,表明灰关联法评价结果还是比较理想的。