我国互联网金融上市公司信用风险研究

发布时间：2020-10-13 14:31

　　 随着互联网技术不断发展和电子商务平台的不断完善,使得互联网与传统金融行业深入融合并快速发展。然而互联网金融快速发展的背后也暴露了诸多的问题和风险隐患,给我国的金融监管带来了挑战。因此对我国互联网金融公司的信用风险的研究,不仅给投资者提供了更好的选择,而且对于我国的金融监管也有一定的借鉴意义。本文选取了 2013-2017年我国沪深A股的123家互联网金融类上市公司,剔除了数据严重缺失的6家互联网金融上市公司,根据Z-Score模型将剩余的117家分为财务状况良好类、财务状况不稳定类和财务状况堪忧类三类,然后分别从这三类中抽取各20家互联网金融上市公司作为样本。在wind金融终端选取了 58个财务指标和4个非财务指标,然后通过对这些指标的预处理和Kruskal-Wallis检验,最终筛选出了 23个财务指标。采用因子分析的方法将这23个财务指标提取出了 5个公因子。然后分别从三类中随机抽取15家互联网金融上市公司做为训练集样本,5家作为测试集样本。接着分别将这三类的训练集数据和测试集数据代入到构建的Logistic回归、决策树、支持向量机这三种互联网金融上市公司信用风险评价模型中。对比这三种模型的预测效果得出,支持向量机模型在预测互联网金融上市公司信用风险的数据上效果最佳,其训练集样本的预测准确率高达91.1%,测试集样本的预测准确率为73.3%,其次是决策树模型,效果最差的是Logistic回归模型。对比这三种模型的错误率得出,支持向量机模型判别Y=-1类错误率即财务状况堪忧类错误率最低,决策树模型判别Y=1类错误率即财务状况良好类的错误率最低。
【学位单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F832.39;F724.6;F832.51
【部分图文】：

图４－１财务状况良好类Ｚ值变化折线图??

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本文编号：2839293