基于稀疏主成分的我国上市公司信用风险评价与预测

发布时间：2021-12-09 10:25

　　把我国2016-2018年沪深A股上市公司中164家ST公司作为信用违约样本,492家非ST上市公司作为非违约样本进行实证研究.从营运能力、偿债能力、盈利能力和成长能力等4个方面选取了25个财务指标,然后运用稀疏主成分方法提取主成分因子,并加入公司规模、第一大股东持股比例和股权质押3个非财务指标,作为Logistic回归模型的输入参数.在此基础上构建Logistic模型进行信用风险评价和预测. 

【文章来源】：经济数学. 2020,37(03)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 引言及文献综述
2 我国上市公司信用风险评价
    2.1 样本公司与指标选取
    2.2 稀疏主成分分析
    2.3 Logistic模型风险评价与预测
3 结论与政策建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Lasso-logistic模型的个人信用风险预警方法[J]. 方匡南,章贵军,张惠颖.  数量经济技术经济研究. 2014(02)
[2]主成分分析法下企业信用风险评估研究[J]. 郑享清,王见,吴莉君.  财会通讯. 2010(23)
[3]财务困境预测研究中应注意的几个问题[J]. 章之旺,邵君利.  统计与决策. 2004(11)
[4]我国上市公司财务困境的预测模型研究[J]. 吴世农,卢贤义.  经济研究. 2001(06)
[5]上市公司财务恶化预测的实证分析[J]. 陈静.  会计研究. 1999(04)



本文编号：3530479