中小板上市公司信用风险测度研究

发布时间：2017-04-11 22:01

  本文关键词：中小板上市公司信用风险测度研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：改革开放以来,随着我国社会经济和金融市场的不断发展,一方面,商业银行的外部环境发生了巨大的变化,信用风险越来越复杂；另一方面,中小企业蓬勃发展,但实力弱,抗风险能力差,信用风险大。本文首先基于已有研究对信用风险和中小板上市公司的信用风险特点等内容进行了分析；然后分析了中小板上市公司的信用风险与测度的现状及存在的问题；最后,采用人工神经网络模型,对我国中小板上市公司的信用风险进行测度分析。首先,基于已有研究对中小板上市公司信用风险测度进行了理论分析,分析结果表明：中小板上市企业的信用风险的概率分布不对称、观察数据较少且不易获取、存在逆向选择和道德风险等问题；信用风险测度方法包括传统方法和现代方法,通过比较分析本文选择BP神经网络模型作为实证研究的方法。然后,对我国中小板上市公司信用风险及测度进行了现实考察,分析结果表明：中小企业中发展较为成熟的中小板上市企业也规模较小、实力较弱；其信用风险的成因主要包括企业内部原因和外部原因；中小企业信用风险测度分析中存在数据获取困难,技术手段落后,信用评级体系不完善和社会信用体系不健全等问题。最后,基于中小板上市公司的数据,运用BP神经网络模型进行实证分析,实证结果表明：训练好的BP神经网络模型,对训练样本和仿真样本的判断准确度均在90%以上,BP神经网络可以用于中小板上市公司信用风险的测度研究。基于本文的研究结果,本文提出了一些关于降低中小板上市公司信用风险水平,改善中小板上市公司信用风险测度及管理水平的建议。
【关键词】：中小板上市公司 信用风险测度 BP神经网络
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51;F276.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 文献综述12-17
• 1.2.1 国外研究综述12-14
• 1.2.2 国内研究综述14-17
• 1.3 研究内容与方法17-19
• 1.3.1 研究内容17
• 1.3.2 研究方法17-18
• 1.3.3 研究思路与框架18-19
• 1.4 本文的创新与不足之处19-20
• 第2章 中小板上市公司信用风险测度的理论分析20-28
• 2.1 中小板上市公司的信用风险20-22
• 2.1.1 信用风险概述20
• 2.1.2 中小板上市公司信用风险的特点20-22
• 2.2 信用风险测度22-27
• 2.2.1 信用风险测度方法22-23
• 2.2.2 信用风险测度模型23-27
• 2.3 小结27-28
• 第3章 我国中小板上市公司信用风险及测度的现实考察28-37
• 3.1 我国中小板上市公司信用风险现状28-30
• 3.2 我国中小板上市公司信用风险的成因30-32
• 3.2.1 企业内部原因30-31
• 3.2.2 企业外部原因31-32
• 3.3 我国中小板上市公司信用风险测度的现状与存在的问题32-35
• 3.3.1 我国中小板上市公司信用风险测度的现状32-34
• 3.3.2 我国中小板上市公司信用风险测度存在的问题34-35
• 3.4 小结35-37
• 第4章 中小板上市公司信用风险的测度37-54
• 4.1 样本选取与数据来源37-43
• 4.1.1 指标选取37-38
• 4.1.2 样本数据来源38-39
• 4.1.3 样本数据处理39-43
• 4.2 模型构建43-46
• 4.2.1 网络结构参数设置44-45
• 4.2.2 训练参数设置45-46
• 4.3 模型训练与仿真46-52
• 4.3.1 训练过程46-50
• 4.3.2 仿真过程50-52
• 4.4 小结52-54
• 第5章 相关政策建议54-58
• 5.1 企业提高自身实力54-55
• 5.2 政府机构加强监管完善信用法律体系55
• 5.3 完善信用信息数据库加强社会信用体系建设55-56
• 5.4 改进信用风险测度手段56-57
• 5.5 培养高水平人才和社会诚信意识57-58
• 结论58-60
• 参考文献60-63
• 附录 原始数据63-81

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本文编号：300034