上市公司信用风险评估方法之比较

本文分别运用Logistic回归法和主成分判别分析法建立了两种模型,并比较两种模型的判别效率,从而确定一种好的评估上市公司信用风险的模型。     

基于Logistic的房地产上市公司经济效益风险评价研究

文章分析了影响房地产上市公司经济效益的风险因素.根据房地产经济效益风险指标建立原则,构建反映房地产上市公司经济效益的指标体系.运用主成分方法确定房地产上市公司经济效益风险主成分模型.在此基础之上,利用Logistic统计方法,对2009年房地产上市公司经济效益进行了风险评价,揭示出房地产上市公司经济效益存在的风险.     

商业银行信用风险识别的模型构建与政策建议

文章构建的普通Logistic识别模型在商业银行信用风险的识别中稳定性不强,影响了其预测性能。在使用主成分分析法对数据信息进行有效压缩后,构建的主成分Logistic混合识别模型不仅精度高,而且稳定性好,为商业银行识别和评估信用风险提供了一种有效的方法。最后,对于我国商业银行如何提高信用风险识别水平给出了相关政策建议。     

分行业的企业财务危机预警模型比较研究

世界各国学者分别用不同的统计模型对信用风险进行全行业的实证研究。中国在此方面的研究尚处起步阶段。综合运用多元判别模型、Logistic模型、主成分模型,分不同行业对企业财务危机进行预警研究。比较分析了不同行业预警模型的判别准确率,不同预警技术的判别准确率,多年度预警的可行性,预警模型的稳定性,大类、中类行业预警的通用性等问题。商业银行可以使用这些模型进行信用风险度量和信贷风险预警。     

主成分分析法在股票评估中的应用

本文利用主成分分析法(PCA)对上证部分上市公司2004年第一季度的经营业绩进行了评估.首先根据报表数据分析了其数据的冗余性,指出利用主成分分析法进行评估的合理性.在此基础上,利用PCA方法得出了一种综合排名.然后根据数据的本身特性提出了一种改进模型,纵向和横向统一建模,即先用权熵法进行预处理,再结合PCA方法进行综合评估.研究结果表明,评估比较合理,客观上能够反映上市公司的综合水平.     

基于Logit模型的银行个人信贷风险管理评估

由于我国没有建立完整的个人信贷信用评分制度,用传统的风险评价方法进行个人信贷风险管理评估很难达到满意的效果.在预测是否还款的二分性结果上,Logistic是一种准确性较高的技术.文章依据银行授信5P原则及其他因素,利用Logistic模型,对各个因素与违约之间的相关程度进行了实证分析,并对银行信贷风险进行了评估.     

也谈主坐标分析法在企业综合评估中的运用

南京经济学院的马伯仁同志在《主坐标分析法在企业评估中的运用》一文中提出了采用主坐标分析法对企业进行综合评估 ,这是一次有益的尝试 ,为多指标综合评价提供了一种新的思路 ,但忽略了应用条件。本文拟对主坐标分析法在企业综合评估中的应用问题提出一些看法 ,兼与马伯仁同志商榷。１．在综合评价排序时 ,主坐标分析法不如主成分分析法直观。主坐标分析法中对样品之间距离的抽象测度 ,最常用的是欧氏距离和绝对距离。理论上已经证明 :主坐标分析法的欧氏距离若是从标准化数据出发计算 ,则结果与Ｒ型主成分分析相同 ;若是从其它无量纲化数…     

我国上市公司财务困境预测新探

本文采用主成分分析方法确定模型变量,建立多元判别分析(MDA)、Logistic回归和改进型BP神经网络模型进行财务困境预测。结果表明,神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型,而后两者的判别效果接近,神经网络模型更适合于财务困境预测。但三种模型的长期预警能力不够理想,提出建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测新方法。     

包含制度因素和非制度因素的中国经济增长实证分析

本文将制度因素和非制度因素同时纳入计量模型,利用主成分回归分析法消除变量间的自相关性,得到了合理的计量经济模型,然后分时间阶段进行对比研究,进一步明确了制度因素和非制度因素在经济发展的不同时期对促进经济增长起到的不同作用和影响机制.     

主成分回归能消除多重共线性吗?

主成分回归方法已得到广泛应用,但该方法是否能减小参数估计的误差,理论上并没有明确的结论。以3个假设模型为例,运用模拟计算的方法对主成分回归方法进行了研究,发现主成分回归估计的误差可能比普通最小二乘估计更小,也可能更大,依赖于实际的模型。     

Logistic回归模型的两参数估计

Logistic回归模型是一种有效的分类数据处理方法.为了克服Logistic回归模型的复共线性,文章提出了Logistic回归模型参数的两参数估计,并在均方误差矩阵准则下对估计的统计性质进行研究.     

风暴潮灾害损失评估的主成分模型研究

我国东南沿海是世界上风暴潮频发的地区之一,文章基于近年来东南沿海风暴潮灾害损失的历史数据,介绍了主成分分析法在风暴潮灾害损失评估中的应用原理.针对风暴潮灾害损失的构成,建立了风暴潮灾害经济损失的指标体系,同时借助实例介绍了该方法在风暴潮灾害评估中的应用.最后基于主成分得分对样本风暴潮进行了聚类分析,证明了主成分分析模型在风暴潮灾害损失评估中的有效性.     

基于灰色-马尔可夫模型的房地产周期研究

文章针对我国房地产周期研究中存在的内在机理复杂、数据信息不足等问题,提出了利用灰色-马尔可夫模型进行房地产周期分析和预测的想法,即利用GM(1,1)模型估计长期趋势成分,利用马尔可夫链预测模型估计周期性波动成分,通过两者的结合完成对房地产周期的拟合和预测.实证表明,该模型能够成为当前我国房地产周期研究的一项有效工具.     

基于改进回归和主成份分析的商品房定价决策模型

中国的房地产具有很大的获利潜力。虽然如此,但许多房地产发展商却不知道如何给房地产进行定价,这是因为他们获取的顾客信息不够充分。即使获取到信息也不知道如何合理运用,面对众多的影响因子,决策者只能根据经验来制定价格。文章运用改进回归分析和主成份分析建立商品房定价模型来对房地产产品的价格进行了评估。     

企业内部控制信息披露质量评价模型的构建

文章运用主成分分析和BP神经网络方法,提出了用于衡量企业内部控制信息披露质量的主成分神经网络评价模型.运用主成分分析法对内部控制信息披露质量的系列指标进行降维,选出衡量内控信息披露质量的关键输入指标,并在此基础上运用BP神经网络算法,构建内部控制信息披露质量的主成分神经网络评价模型.     

基于复杂系统综合评价的二重主成分分析法

在分析主成分分析在权系数、降维效果等问题的基础上,提出了对复杂系统的综合评价首先要对指标体系分类的各个方面进行主成分分析,在得到各自方面的评价值后再进行主成分分析,最终得到综合评价值的二重主成分分析法.最后从理论和以上市公司经营业绩评价为例检验了这种方法的有效性.     

基于非线性-主成分Logistic回归的会计舞弊识别研究

混沌理论认为,人类行为大多具有非线性特征。会计舞弊属于行为会计的研究范畴,而传统上基于统计理论构建的舞弊识别模型大多受限于线性约束假设,可能存在模型设定偏误和信息提取不充分的缺陷。以沪深A股受到监管处罚的上市公司及其配对公司为样本,借鉴Taylor展开式的非线性思想,并使用主成分分析消除变量多重共线性,构建了非线性-主成分Logistic回归的会计舞弊识别模型。与线性回归模型对比发现,前者具有更高的舞弊识别正确率,模型拟合度更优。应用这一模型有助于更加充分提取舞弊识别信息,提高舞弊识别效率。     

基于因子分析法的城市房地产投资环境评价

文章运用主成分分析法和因子分析法对长江经济带的10个省会与计划单列市的房地产投资环境进行了评价,从评价得分来看,长江经济带的10个城市的房地产投资环境最终得分保持逐年上升的发展趋势,这说明长江经济带的10个城市的房地产投资环境逐年完善和优化.同时,在这]0个城市的房地产投资环境最终得分中,成都以201.81分位列第一,武汉位列第二,杭州位列第三.     

我国制造业上市公司财务困境预警分析

文章选取制造业上市公司作为研究对象,应用Logistic回归分析法和Fisher判别分析法,分别构建了适用于制造业财务预警的模型,并针对模型的具体情况提出了一些建议。     

江苏省全社会用电量预测

本文建立了江苏省全社会电力需求量的主成分回归模型,得到主成分后,根据数据自身的特点,分别选择了二次多项式、三次多项式和生长模型,将主成分与全社会用电量两个变量进行回归,得到预测模型,然后根据江苏省十一五规划的要求,对江苏省2006-2010年的全社会电力需求量进行了预测。