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数据挖掘技术在我国上市公司信用风险中的应用研究

作　者: 马佳
导　师: 苏建军
学　校: 西安科技大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 数据挖掘 上市公司 信用风险 风险度量
分类号: F275
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


在全球信用危机不断发生的背景下,信用风险已成为各国金融系统所面临的主要风险之一。市场经济的本质是信用经济,上市公司作为市场经济的重要参与者,其信用状况尤其应该受到重视。如何准确度量信用风险也成为金融机构、投资者、政府监管部门所关注的焦点。如何通过学习和借鉴国际上先进的信用风险度量技术,建立适合我国国情的信用风险度量模型,是我国金融业面临的一个重要课题。中国证券市场是一个庞大、复杂的市场,建立一套科学的上市公司信用风险状况评估体系,无论是对于作为监管者的中国证监会和证券交易所以及上市公司本身,还是对于债权人和广大的投资人来说,都具有重要的意义。然而,数据挖掘技术和方法的不断成熟正好提供了一种解决日益严峻的信用风险管理问题的方法。本文的研究目的在于把数据挖掘技术的强大优势应用到信用风险研究之中,对上市公司信用风险的数据处理、方法分析进行新的思考和探索,运用数据挖掘处理数据的优势来弥补信用风险数据的不足。通过分析信用风险数据的特点,使得数据挖掘方法在对上市公司信用风险中的应用提供有力的支持。本文分析了上市公司信用风险的成因,以中国内地的上市公司作为研究对象,将被特别处理(ST)作为上市公司陷入信用危机的标志,选择了135家上市公司2004年末和2005年末的年度财务报表作为研究的样本,利用Spss Clementine数据挖掘工具对所选变量进行因子分析和Logistic回归模型的分析与预测。本文还综合利用上市公司的财务静态数据、股票市场的动态数据,结合相关的非财务因素指标,对我国上市公司信用风险进行度量实证研究。实证研究结果表明,模型对样本的预测正确率较高,所采用的研究方法是有效、合理的。

全文目录


摘要  2-3
ABSTRACT  3-7
1 绪论  7-16
  1.1 研究背景及研究意义  7-9
    1.1.1 研究背景  7-9
    1.1.2 研究意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-14
    1.2.1 国外研究现状  9-12
    1.2.2 国内研究现状  12-14
    1.2.3 国内外研究成果述评  14
  1.3 研究内容及研究方法  14-16
    1.3.1 研究内容  14-15
    1.3.2 研究方法  15-16
2 理论综述  16-27
  2.1 信用风险相关概念的确定  16-18
    2.1.1 信用风险的定义  16
    2.1.2 信用风险的构成  16-17
    2.1.3 信用风险的特点  17-18
    2.1.4 上市公司信用风险  18
  2.2 我国上市公司违规分析  18-22
    2.2.1 上市公司违规描述  18-19
    2.2.2 上市公司违规表现形式  19-21
    2.2.3 违规原因探析  21-22
  2.3 数据挖掘理论分析  22-27
    2.3.1 数据挖掘的定义  22-23
    2.3.2 数据挖掘的方法  23-24
    2.3.3 数据挖掘的流程  24-25
    2.3.4 数据挖掘与传统分析方法的区别  25-27
3 上市公司信用风险模型的构建  27-40
  3.1 信用风险模型构建的原则及方法  27-30
    3.1.1 模型构建的原则  27-28
    3.1.2 模型构建的方法  28-30
  3.2 信用风险指标体系的建立  30-37
    3.2.1 信用风险指标体系构建原则  31
    3.2.2 财务因素指标的选择  31-34
    3.2.3 非财务因素指标的选择  34-37
  3.3 数据挖掘工具Clementine11.0简介  37-38
  3.4 CRISP-DM数据挖掘过程模型  38-40
4 上市公司信用风险度量实证分析  40-56
  4.1 研究样本的说明  40
  4.2 数据样本的选取  40-43
    4.2.1 违约样本和正常样本的界定标准  40-41
    4.2.2 研究样本的确立  41-43
  4.3 模型的建立  43-52
    4.3.1 因子分析模型  45-50
    4.3.2 Logistic回归分析模型  50-52
  4.4 模型结果分析及检验  52-54
    4.4.1 模型结果分析  52
    4.4.2 模型结果检验  52-54
  4.5 模型的评价  54-56
5 结论  56-59
  5.1 总结  56
  5.2 研究局限性  56-58
  5.3 未来展望  58-59
致谢  59-60
参考文献  60-63
附录  63-81

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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 企业经济 > 企业财务管理
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