吉林大学学报(信息科学版) ›› 2016, Vol. 34 ›› Issue (4): 556-563.
郭曼
收稿日期:2016-03-27
出版日期:2016-07-25
发布日期:2017-01-16
作者简介:郭曼(1977—), 男, 长春人, 哈尔滨工业大学深圳研究生院助理教授, 博士, 主要从事计量经济学、制度经济学研究,(Tel)86-13530696863(E-mail)guoman@ hitsz. edu. cn。
基金资助:GUO Man
Received:2016-03-27
Online:2016-07-25
Published:2017-01-16
摘要: 为准确有效地预测企业违约的可能性, 以避免信用违约风险, 基于单一变量和多变量两种模型的分析,利用Logit 回归模型对企业的各变量和违约概率进行推断, 并以德国企业为例, 分析违约公司的共性和特性。对模型的交叉验证结果表明, 以Logit 模型衡量企业违约预测的统计方法整体精度达到70% 左右, 并能保持较高的可靠性和稳定性。违约预测可大大降低企业的违约风险, 在金融投资领域发挥重要作用。
中图分类号:
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