基于商业银行视角的企业信用风险动态预警模型研究

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1、学位论文独创性声明192863本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得直昌太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。．学位论文作者签名(手写)：砂炒日期龇年晓月‘／日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解直昌太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论

2、文被查阅和借阅。本人授权直昌太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所和中国学术期刊(光盘版)电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表，并通过网络向社会公众提供信息服务。学位篓毳量兰篡薹：苫适移兰：二名。手瓢断卵z学位论文作者签名(手写)：杪斗／导师签名(手写)：纠∥}o签字日期龇年I调‘7日答字日期驯D年仡月f细摘要lIIIIIIIIL111IlllILl[II

3、IIIIIIl、t1849775在市场经济的条件下，信用风险是商业银行面临的主要风险之一。激烈的竞争环境和巴塞尔新资本协议对商业银行信用风险管理提出了更高的要求，如何对信用风险进行预警判别，完善商业银行信用风险预警管理，对于我国主要依托贷款业务发展的商业银行来说，显得尤为重要。因此，信用风险预警的研究成为当今风险研究领域极具挑战性的课题之一。本文针对国内外信用风险预警研究中长期忽视数据时间序列特征而导致的预测存在的误差，构建了以26个财务指标和非财务指标的指标体系，结合因子分析法和Logistic回归分析方法，建立了适合我国

4、公司信用风险动态预警模型。在此基础上，选取146家上市企业为模型总体样本，对模型进行了实证分析。结果发现，建立的信用风险动态预警模型取得了87．3％的预测准确率，检验样本的预测准确率也达到了83．3％，符合预期效果，在较大程度上提高了信用风险预警的使用价值。最后本文就如何改进信用风险预警提出了若干建议。关键词：信用风险预警；趋同化处理；因子分析法；Logistic回归分析nAbstractABSTRACT’111ecreditriskisoneofthemainriskswithwhichcommercialbankscon

5、frontedinsocialeconomiccondition．InfaceofthecompetitionpressureandNewBaselCapitalAccordonenterprise-wideriskmanagement，itis50necessarythattosetupanearly-warningmanagementmodeltoforecastthecreditriskofcompanies，especiallyforthedomesticcommercialbankswhichmainlyrelyo

6、nloanbusiness．Therefore，theearly-warningofthecreditriskbecameachallengingresearchinthisarea．Baseontheresearchabouttheearly—warningofthecreditriskindomesticandabroad，theyalwaysneglectofthedatacharacteristicsoftimeseries．Thenweestablishedallindexofmodelwith26financia

7、lindicatorsandnon．financialindicators，thismodelcombinedwithFactorAnalysisandLogisticRegressionAnalysis．ThismodelisemployedtoestablishChineseenterprises’early-warningmodelofcreditrisk．Onthebasisofthepreviousresearch，Wechoose146listedcompaniesof2007—2008inShenZhenand

8、ShangHaistockmarket，includewhichhasbeenSTandnormalcompanies，werechosenthemastheresearchsample．Thenwemakethedescriptivetestandanalysistheindex’cha