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

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