基于边界Logistic模型的我国上市公司信用风险的研究

发布时间：2017-05-24 13:13

  本文关键词：基于边界Logistic模型的我国上市公司信用风险的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国市场经济的飞速发展,市场上出现越来越多的上市公司,如果上市公司的经营者判断失误,不仅给企业带来不可估量的损失,甚至会导致公司破产,而企业倒闭又会给相关联的人或机构带来严重的经济损失,甚至还会影响社会的稳定。因此建立评价上市公司信用风险的模型成为我们亟待解决的问题。本文在借鉴国内外研究文献的基础上,从理论和实证两方面对我国上市公司的信用风险进行研究。首先,上市公司的信用风险不仅受到微观因素的影响还受到宏观因素的影响。而目前我国在建立信用风险模型时,选取的指标体系都是建立在企业的财务指标基础上,为探讨宏观因素对上市公司的信用风险是否也有影响,本文在微观因子的基础上又加入了宏观因子来建立上市公司的信用风险模型。其次,由于选取的微观指标和宏观指标各自存在相关关系,而Logistic模型要求各变量之间不具有共线性,因此需先对宏观指标和微观指标分别进行处理,再运用到Logistic模型中。通过对指标的相关性和独立性检验,发现指标之间存在非线性关系,所以选择核主成分分析来处理这些指标。本文从理论上阐述了核主成分的相关定义、定理及计算步骤,也从实证上分析了核主成分在累计贡献率和降维效果方面比主成分分析要好。然后,将核主成分分析提取的主成分运用到Logistic模型中,进而研究我国上市公司的信用风险。然而,大量的研究发现Logistic模型对样本容量的要求很高,并且用不服从Logistic分布的样本数据建立Logistic模型,就很难通过拟合优度检验。针对上述问题,本文引入了边界Logistic模型,并从理论上详细的叙述了边界效应服从均匀分布和正态分布时与传统Logistic模型相比的优越性。当边界效应服从均匀分布时,边界Logistic模型的违约率服从广义的Logistic分布,而Logistic模型违约率服从Logistic分布,因此边界Logistic模型适用于更多的数据；当边界效应服从正态分布时边界Logistic模型的形态明显变得“紧凑”了,灰色区域明显的被压缩,大大的降低了误判的概率。接着本文也阐述了边界效应服从不同分布时模型的参数估计、边界效应检验、拟合优度检验等。最后选取了2011年和2012年我国不同地区的8家违约公司即ST公司和22家正常公司即非ST公司进行实证分析,通过模型的参数估计,显著性检验,拟合优度检验及对违约概率的计算,将边界Logistic模型与Logistic模型进行比较。实证发现仅假设边界效应服从提供很少信息的均匀分布,边界Logistic模型的违约率就明显的分散在0和1两侧,能有效的消除灰色区域。
【关键词】：上市公司 信用风险 核主成分 边界Logistic模型
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F275;F832.51;F224
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-13
• 第1章 绪论13-19
• 1.1 研究背景及意义13-14
• 1.1.1 选题背景13
• 1.1.2 选题意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.2.1 国外信用风险研究现状14-16
• 1.2.2 国内信用风险研究现状16
• 1.3 研究内容,方法及创新16-19
• 1.3.1 本文研究内容16-17
• 1.3.2 本文研究方法17
• 1.3.3 本文创新之处17-19
• 第2章 Logistic回归模型19-26
• 2.1 Logistic回归模型的提出19
• 2.2 Logistic模型的定义19-21
• 2.3 Logistic模型的参数估计21-22
• 2.4 Logistic回归系数的统计推断22-23
• 2.4.1 Logistic回归系数的显著性检验22-23
• 2.4.2 Logistic回归参数的置信区间23
• 2.5 Logistic回归模型的评价23-25
• 2.5.1 Logistic回归模型拟合优度检验23-24
• 2.5.2 Logistic回归模型的效果判断24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第3章 核主成分的理论研究26-35
• 3.1 核主成分分析的提出26
• 3.2 核主成分分析26-29
• 3.2.1 核函数和正定矩阵26-27
• 3.2.2 核主成分分析27-29
• 3.3 核主成分分析的计算步骤29-30
• 3.4 核主成分分析的实证分析30-33
• 3.4.1 数据的预处理30
• 3.4.2 巴氏球形检验30-31
• 3.4.3 相关性检验31-32
• 3.4.4 主成分分析32
• 3.4.5 核主成分分析32-33
• 3.4.6 核主成分分析与主成分分析排名对比33
• 3.5 本章小结33-35
• 第4章 边界Logistic模型35-45
• 4.1 边界Logistic模型的提出35
• 4.2 边界Logistic模型的定义35-36
• 4.2.1 边界效应服从均匀分布35-36
• 4.2.2 边界效应服从正态分布36
• 4.3 边界Logistic模型的优越性36-39
• 4.3.1 边界效应服从均匀分布的优越性36-38
• 4.3.2 边界效应服从正态分布的优越性38-39
• 4.4 边界Logistic模型的参数估计39-41
• 4.4.1 边界效应服从均匀分布的参数估计39-40
• 4.4.2 边界效应服从正态分布的参数估计40-41
• 4.5 边界Logistic模型回归系数的显著性检验41-44
• 4.5.1 参数β的显著性检验41-43
• 4.5.2 边界效应的显著性检验43-44
• 4.6 本章小结44-45
• 第5章 上市公司信用风险的实证研究45-58
• 5.1 样本的选取45
• 5.2 指标的选取45-51
• 5.2.1 微观指标的选取45-50
• 5.2.2 宏观指标的选取50-51
• 5.3 相关分析51-52
• 5.4 利用核主成分对指标进行提取52-54
• 5.4.1 数据的预处理52
• 5.4.2 基于核函数主成分的提取52-54
• 5.5 一般Logistic模型和边界Logistic模型回归分析的对比54-56
• 5.5.1 回归参数对比54-55
• 5.5.2 参数的显著性对比55
• 5.5.3 拟合优度的对比55-56
• 5.6 一般Logistic模型和边界Logistic模型违约率计算对比56-57
• 5.7 本章小结57-58
• 第6章 结论及展望58-60
• 6.1 研究结论58-59
• 6.2 研究展望59-60
• 致谢60-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间发表论文65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 吴世农,卢贤义;我国上市公司财务困境的预测模型研究[J];经济研究;2001年06期

2 李冰;孙长江;;我国上市公司财务风险预警的实证分析[J];渔业经济研究;2006年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 周寅鑫;基于边界Logistic模型评价中国商业银行信用风险的研究[D];广东商学院;2010年

  本文关键词：基于边界Logistic模型的我国上市公司信用风险的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：390887