基于网络结构logistic模型企业信用风险预警研究

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1、.基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警研究【摘要】：随着计算机和互联网的快速发展，特别是在大数据时代，企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据，变量众多且变量间关系纷繁复杂，如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好。本文在充分考虑变量间的网络结构关系基础上，提出了网络结构Logistic模型，通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计。蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法。最后，我们将之应用到我国企业信用风险预警中，充分考虑财务指标间的网络结构关系，科学地选择评估指标，构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法关键词：企业信用风险

2、；网络结构；logistic模型中图分类号：O212文献标识码：AForecastingofEnterprise'sCreditRiskBasedonNetwork-logisticModelWiththerapiddevelopmentofcomputerandtheInternet,especiallyintheeraofbigdata,someenterpriseshasaccumulatedalotabouttheiroperationandfinancerelateddata,variablesarenumerousandtheirrelationshiparecomplicated

3、.Ifweusethetraditionallogisticregressiontobuilduptheenterprisecreditrisk,theperformanceusuallyisn’tgood.Inthispaper,weproposenetwork-logisticmodelbasedonconsideringthenetworkrelationshipamongvariables,viapenalizedmethodtoconductvariableselectionandparametersestimationsimultaneously.Simulationresults

4、showthatnetwork-logisticperformbetterthanothercomparedmethods.Finally,weapplyittoforecastenterprise’screditrisk,underconsideringthenetworkrelationshipbetweenfinancialindicators,selectsignificantvariablesandbuildupasuitablecreditriskforecastingmodelforChinaenterprises.Keywords:Enterprise'screditrisk;

5、Network;Logisticmodel...引言随着国际形势的变化与中国经济改革的深化，上市公司遭遇前所未有的挑战，面临的风险越来越大。信用风险已经成为金融机构、投资者、政府监管部门所面临的核心风险。而企业的信用风险通常的表现形式就是财务困境。一旦上市公司遇到财务困境，将给投资者带来巨大的损失，也给公司带来巨大的生产经营压力。不过，企业财务陷入危机是一个渐进的过程，不但具有先兆，而且可以通过财务指标分析进行危机预警。建立一套有效的信用风险预警模型，能帮助公司经营者改善公司的经营状况和财务状况，能使借贷者避免高风险贷款，投资者避免或减少投资损失。上市公司信用风险预警是通过财务比率数据分析预测

6、企业出现财务危机的可能性。从方法角度来看，信用风险预警方法主要有多元线性判别分析、机器学习、logistic回归等，但是这些方法均存在不同程度的缺陷。多元线性判别分析对预测变量有着严格的联合正态分布要求，或者要求协方差矩阵相等，然而大量实证结果表明多数财务比率数据并不满足这一假设条件。机器学习模型除存在过度拟合问题外，需大量样本数据，而信用风险企业数据由于其自身的特殊性收集较为困难。对于传统的logistic模型，随着计算机和互联网的发展，企业搜集的信息纷繁复杂、变量众多，对建模带来较大的难度，此外，各财务指标之间的关系也错综复杂，彼此之间往往呈网络结构关系。本文在充分考虑变量间的网络结构关系

7、基础上，提出了网络结构logistic模型，通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计，并将之应用到我国企业信用风险预警中，充分考虑企业财务指标间的网络结构关系，科学地选择评估指标，以期构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法。一、文献综述从1966年Beaver利用单一的财务比率来预测财务状况起，公司信用风险分析已经有近50年的历史。Altman(1968)率先应用多元判别分析的方法对美国企业破产