距离判别方法在我国上市公司信用风险评估中的应用研究

发布时间：2019-01-17 07:27

【摘要】：国内对多元判别分析法在信用风险实证的研究,从总体预测准确率较高上认为基本是可以借鉴使用,大多没有进一步区分模型误判的第一类错误与第二类错误的误判率。商业银行对企业信用风险判断时最怕的是犯统计学里第一类错误即将高信用风险企业误判为低信用风险企业,这往往对银行是致命的。本文结合距离判别方法的原理、优缺点,分析相关文献,选取我国上市公司财务数据进行实证分析,证实多元判别分析法,在实际运用时犯第一类错误率达到30%左右,这个误判率较高,故我国商业银行对运用多元判别分析法对上市公司信用风险进行判断时要十分谨慎使用。
[Abstract]:The domestic research on the credit risk empirical study of multivariate discriminant analysis thinks that it can be used for reference from the higher accuracy of the overall prediction, and most of them do not distinguish between the first type error and the second type error rate. What commercial banks fear most when judging the credit risk of enterprises is to make the first kind of mistake in statistics, that is, the high credit risk enterprises are misjudged as low credit risk enterprises, which is often fatal to the banks. This paper combines the principle, advantages and disadvantages of distance discrimination method, analyzes the relevant literature, selects the financial data of listed companies in our country for empirical analysis, and proves that the multivariate discriminant analysis method can make the first kind of error rate of about 30% in practice. The rate of miscalculation is high, so commercial banks should be very careful to use multivariate discriminant analysis to judge the credit risk of listed companies.
【作者单位】： 九江学院;
【基金】：江西高校人文规划基金项目(批准编号GL1041)的部分研究成果
【分类号】：F832.51;F275;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2409763