上市公司信用风险分类准确度比较分析

• 作者: 周丽聪
• 来源期刊: 财会通讯：综合（下）
• 学科: 经济
• 关键词: LOGISTIC回归 BP神经网络 上市公司 信用风险
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 页码范围: 68-70
• 页数: 3页
• 分类号: F22

摘要

信用风险管理一直是风险管理的重要组成部分,金融危机的爆发更是显示出信用风险管理和信用风险分类的重要性。本文介绍了不同信用风险分析方法,选取2005-2007年部分被进行特别处理的118家ST公司和126家非ST公司,以其财务指标为样本,进行Logistic回归和BP神经网络分类,对这两种信用风险评判模型在中国市场做了实证研究。结果发现:两种模型均适用于中国上市公司两模式分类(ST和非ST公司),而BP神经网络在中国市场上并未体现其分类的优势,分类准确度和Logistic相当。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周丽聪	西南财经大学金融学院	8	30	3.0	5.0