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我国上市公司信用风险预警研究

作　者: 王瑞晓
导　师: 张新红
学　校: 华侨大学
专　业: 数量经济学
关键词: 信用风险预警模型 Logistic回归 RBF神经网络组合预测模型
分类号: F276.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧,各国银行受到了前所未有的信用风险的挑战。在我国加入世界贸易组织后,银行业竞争的加剧、巴塞尔新资本协议对风险管理要求的提高以及政府监管力度的加强,对国内商业银行的信用风险预警管理提出了更高的要求。建立商业银行信用风险预警系统是防范银行信用风险,避免发生银行信用危机爆发的重要环节。研究如何完善商业银行信用风险预警管理,并找到适合我国国情的商业银行信用风险预警系统,对推进和深化我国银行信用风险的理论研究,增强我国商业银行抵御风险的能力,具有重要意义。本文在分析国内外信用风险预警发展历史及其方法应用现状的基础上,分析了单一模型和组合预测模型的原理和建模思想。参考国内外已有的指标体系,构建适合中国国情的信用风险预警指标体系,确定了最能揭示企业信用风险8个指标作为模型的判定指标,首先应用Logistic回模型和RBF神经网络模型建立我国企业信用风险的预警模型;然后利用Logistic回模型和RBF神经网络模型建立非变权组合预测模型,以求能够组合不同单一模型的优点,来提高组合预测模型的精确性和处理第二类判别问题的能力。同时对单一模型和组合预测模型的选择、适用性等进行了分析,将单一模型Logistic回归模型和RBF神经网络模型与组合预测模型进行比较后发现:组合预测模型的精确性和第二类预测问题的处理能力都要高于两个单一模型。因此,在信用风险预警中,组合预测模型要优于单一模型,组合预测模型解决了单一模型应用中精确性和第二类问题处理能力不能同时兼得的问题,达到了预期的效果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-9
第一章绪论  9-20
  1.1 研究的目的和意义  9-10
  1.2 信用风险预警的研究现状  10-13
    1.2.1 国外信用风险预警的研究现状  10-12
    1.2.2 国内信用风险预警的研究现状  12-13
  1.3 组合预测的研究现状  13-17
    1.3.1 国外组合预测方法的研究现状  13-15
    1.3.2 国内组合预测方法的研究现状  15-17
  1.4 本文研究的方法及内容  17-19
    1.4.1 论文研究的方法  17
    1.4.2 论文研究的主要内容  17-18
    1.4.3 论文的结构  18-19
  1.5 本文的创新  19-20
第二章信用风险预警的理论基础  20-32
  2.1 信用风险预警概论  20-23
    2.1.1 信用风险预警的基本原理  20-21
    2.1.2 信用风险预警的对象和基本要素  21
    2.1.3 信用风险预警系统的功能分析和设计思路  21-22
    2.1.4 信用风险预警系统的指标体系构建原则  22
    2.1.5 信用风险预警系统的效果评价  22-23
  2.2 信用风险预警模型的原理  23-31
    2.2.1 Logistic 回归模型的原理  23-25
    2.2.2 RBF 神经网络模型的原理  25-27
    2.2.3 组合预测模型的原理  27-31
  2.3 本章小结  31-32
第三章信用风险预警指标体系设计和预警信号设计  32-44
  3.1 信用风险预警指标体系设计  32-41
    3.1.1 样本选取  32-33
    3.1.2 预选指标的选取  33-35
    3.1.3 预选指标的筛选  35-40
    3.1.4 指标的预处理  40-41
  3.2 信用风险预警信号设计  41-43
    3.2.1 预警警限设计  41-43
    3.2.2 预警信号处理  43
  3.3 本章小结  43-44
第四章信用风险预警模型的实证研究  44-52
  4.1 基于Logistic 回归的预警模型  44-47
    4.1.1 Logistic 回归模型自变量筛选  44-45
    4.1.2 Logistic 回归模型的构建  45-46
    4.1.3 Logistic 回归模型的检验  46-47
  4.2 基于RBF 神经网络的预警模型  47-49
    4.2.1 RBF 神经网络模型的构建  47-48
    4.2.2 RBF 神经网络模型的检验  48-49
  4.3 基于非变权组合预测的预警模型  49-51
    4.3.1 组合预测模型的构建  49-51
    4.3.2 组合预测模型的检验  51
  4.4 本章小结  51-52
第五章信用风险预警模型的应用结果比较  52-55
  5.1 应用结果比较  52-54
    5.1.1 单一模型间的比较  52-53
    5.1.2 组合预测模型与单一模型的比较  53-54
  5.2 本章小结  54-55
总结和展望  55-58
参考文献  58-61
致谢  61-62
附录 1  62-64
附录 2  64

我国上市公司信用风险预警研究

内容摘要

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