Logistic回归及其在上市公司信用风险度量中的应用

论文摘要

随着我国经济的发展,信用在经济体制中所扮演的角色越来越重要。信用交易的不断增加导致了信用风险的增加,更多的交易也使得信用在生活中的应用越来越广泛。最近几年股票与债券使用率的增加使得信用风险增加,违约的事件也层出不穷,使得公众对于能够准确及时评估信用风险的度量模型的需求强烈。而作为股票和债券发行主体的上市公司,他们的体量庞大,并且和公众的联系最为密切。也由于其在国家经济中所占有的重要地位,所以找到能够合理评估上市公司信用风险的模型对于国家经济的发展和保护投资人的权益有重要的作用。通过对我国公司现状的分析,发现公司的信用风险度量的方法落后于发达国家,在数据的选取以及对应比例的处理上也存在着缺陷。而由于我国发展状况的不同,完全照搬国外的经验并不可取。通过分析我国发展的情况以及各个公司信息数据获取能力的分析,结合信用风险模型反正的现状和每个模型的优劣,本文决定采用Logistic模型来度量上市公司的信用风险。本文选取1:3的ST与非ST公司的比例来保证和现实情况的契合度,一共选取了268个公司的数据,并随机分为训练集和测试集;考虑到数据的可获得性、真实性和有效性,选取了一系列财务指标,还加入了总资产指标,使得模型更加全面。对于选取的27个指标,分别进行Kolmogorov-Smirnov正态性检验、独立样本t检验、Mann-Whitney U检验筛选出了22个指标,再使用KMO和Bartlett球形检验,进行主成分分析降维,最终选取了8个主成分指标。结合指标进行Logistic回归模型的构建,并进行检验,预测效果良好。最后结合本文的研究结果对信用风险模型度量的作用以及适用性进行了分析。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究的目的与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 研究思路、方法和创新点

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究方法

1.3.3 创新点

2 信用风险理论及度量

2.1 信用风险相关理论

2.1.1 信用风险的重要性

2.1.2 信用风险的内部分类

2.2 信用风险模型的发展

2.3 信用风险度量模型概述

2.3.1 定性分析阶段

2.3.2 利用财务指标进行模型的构建

2.3.3 全面综合性模型

2.4 我国信用风险度量研究现状

2.5 小结

3 理论与方法基础

3.1 Kolmogorov-Smirnov正态性检验

3.2 独立样本t检验

3.3 Mann-Whitey U检验

3.4 主成分分析

3.4.1 主成分分析的基本理论

3.4.2 主成分的主要性质

3.5 Logistic回归模型

3.5.1 因变量是定性变量的回归模型

3.5.2 Logistic回归模型

3.5.3 未分组数据的Logistic回归模型

3.5.4 分组数据的Logistic回归模型

4 基于Fisher判别分析模型和Logistic回归模型的实证分析

4.1 样本选取

4.2 初始选取财务指标

4.3 指标的筛选及检验

4.4 Fisher判别分析模型的构建与检验

4.4.1 模型构建

4.4.2 模型验证

4.5 主成分因子提取

4.5.1 KMO和 Bartlett球形检验

4.5.2 主成分因子提取

4.6 Logistic回归模型构建及实证分析

4.6.1 模型构建

4.6.2 训练样本实证分析

4.7 模型验证

结论

参考文献

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 蒋雁

导师: 沈玉波

关键词: 回归,上市公司,信用风险,主成分分析

来源: 大连理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 大连理工大学

分类号: F224;F832.51

DOI: 10.26991/d.cnki.gdllu.2019.002513

总页数: 57

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