我国创业板上市公司信用评级研究

发布时间：2018-03-23 01:33

  本文选题：BP神经网络　切入点：因子分析　出处：《统计与决策》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章选取2015年我国创业板上市公司的多元财务指标,运用因子分析法,在对每家企业进行K-means聚类分析的基础上,用Z值进行分类,将之作为该年度创业板上市公司信用评级的基准。然后利用该年度的数据作为测试集,以该模型对创业板上市公司的评级结果作为目标输出构建BP神经网络模型,并利用2016年创业板上市公司的财务数据,套用该模型进行仿真预测。发现创业板公司评级整体在中等偏下水平,且涨幅排名前十的公司信用评级整体上明显优于排名最后的十家公司,该评级结果说明,在2016年股市波动较大的情况下,创业板上市公司财务状况越好,其评级越高,越能经受住市场的考验。
[Abstract]:This paper selects the multiple financial indexes of China's gem listed companies in 2015, applies the factor analysis method, on the basis of the K-means cluster analysis of every enterprise, classifies it with Z value. Then using the data of that year as the test set, the BP neural network model is constructed with the rating results of the gem listed companies as the target output. And using the financial data of the listed companies in the gem in 2016, applying the model to the simulation and forecasting. It is found that the overall rating of the gem companies is below the average level. Moreover, the credit ratings of the companies with the top 10 increases are obviously better than the last 10 companies. The results show that the better the financial situation of listed companies on the gem is, the higher their ratings will be when the stock market fluctuates greatly in 2016. The more able to withstand the test of the market.
【作者单位】： 武汉大学经济与管理学院;湖北工程学院;
【分类号】：F832.51

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本文编号：1651335