基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率.文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎.     

序次Logistic回归模型中因变量分类数的确定

当因变量为定性数据时,Logistic回归模型经常被使用,其中又以二分类因变量(取值为0或1)的Logistic模型最为常见。其实,Logistic回归模型也可以应用于多分类因变量,即因变量的分类数大于等于3的情况。而且,多分类因变量既可以是序次的(Ordinal),也可以是名义的(Nominal)。当多分类因变量类别之间有序次关系时,一般采用序次(或累积)Logistic回归模型。人们在进行此类回归分析时,往往只注重通过一定的手段选择合适的自变量,以达到预期的拟合效果,却忽视了对因变量取值的研究。由于序次Logistic回归模型其实隐含了对因变量分类的一种假设条件…     

上市公司财务危机预测的Logistic回归分析

文章首先对上市公司财务危机的研究现状进行了简要的阐述,在概括地比较了当前几种上市公司财务危机预测的方法后,构建Logistic回归模型,在深入探讨Logistic回归模型对上市公司财务危机预测的作用后,对2003~2005年间有代表性的40家ST公司的财务状况进行分析,比较分析结果的差异,从结果来看,Logistic回归模型在对上市公司财务危机的判断上具有预测率高,关键预测变量选取准确的特点。     

持续经营能力重大不确定性下审计意见的预测研究

持续经营审计意见的出具属于多阶段决策问题,本文采用多分类Logistic回归模型,以131家上市公司为样本,对影响持续经营审计意见类型的因素进行了分析。提出了一个三分类Logistic回归模型,该模型对持续经营审计意见类型的预测准确率为83.2%,显示了良好的预测能力。     

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。     

房地产信贷风险的评估与监控

文章研究了长株潭区域房地产信贷风险的评估与监控问题.以该区域内的房地产企业为研究对象,运用主成分分析法、Logistic回归模型对其信贷风险进行了评估;实证表明,基于主成分分析法的Logistic回归模型对信贷风险的评估具有80%以上的平均准确率.并就信贷风险的监控问题进行了有益的探索.最后,就准确评估和有效监控估该区域内房地产信贷风险实现房地产信贷业务的健康、持续发展提出了一些政策建议,从而为长株潭城市群"两型"社会的建设服务.     

判别分析与Logistic回归的模拟比较

利用随机模拟方法,研究判别分析和Logistic回归分类的回判正确率。模拟结果显示,Logistic回归的回判正确率优于判别分析。随着随机误差的增大,Logistic回归与判别分析的回判正确率差异逐渐减小。随机误差超过一定界限,Logistic回归的回判正确率低于判别分析。在随机模拟的基础上,引入修正Logistic回归分类,模拟结果显示,修正Logistic回归分类略优于Logistic回归。     

纵向数据下半参数Logistic模型的变量选择

文章研究了纵向数据半参数Logistic回归模型的估计问题,给出了模型中未知参数和未知函数的估计方法,探讨了参数部分的变量选择问题,并对不同的变量选择方法进行比较分析.从模拟结果可以看到,文中给出的方法具有很好的估计效果.     

基于Logistic回归和后验概率SVM的住房贷款组合评估模型

本文针对单一模型存在的分类精度有限的不足,提出了应用组合预测模型进行信用评估的方法.选择Logistic回归和后验概率SVM模型作为单一模型,构建了基于二者的非负权重线性组合预测模型,并将模型应用于住房信贷评估.应用结果表明,组合评估模型的分类精度高于单一模型,并且获得了较好的稳健性,对于构建住房信贷评估模型是一个很好的选择.     

上市公司财务困境预测研究

文章以中国上市公司为研究对象,尝试引入公司治理变量,分别以财务指标和公司治理指标作为解释变量建立模型,运用Logistic回归方法进行财务困境预测,并比较其预测结果.研究发现,公司治理与财务困境显著相关,并且包含公司治理变量的模型明显比仅包含财务变量的模型优越.     

基于现金流量的企业财务预警

现金流量指标是企业资金运动的直接表现,能够更准确客观的提供企业在财务方面的信息.文章利用来自2011年沪市A股可选消费业这一大的行业上市公司数据,采用Logistic回归模型预警,对企业财务状况进行分析.     

信用评分模型综述

本文对信用评分领域大量的模型和方法以及相关文献做了细致的分类和综合比较,这些模型包括多元判别分析模型、数学规划法、Logistic回归分析和神经网络模型等。     

基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警

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(Network)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,我们将其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.     

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。     

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。     

一类违约概率测算模型的构建及验证

文章基于实证数据,建立了基于Logistic回归的农村合作金融机构零售客户的违约概率测算模型,结果表明,客户行业、婚姻状况、教育程度、年龄、客户性质等因子与违约概率显著相关.采用2011年新一期的零售客户数据对模型进行实际验证,模型判别的正确率为88.6％,违约概率测算模型对零售客户违约概率的预测有效.     

上市公司财务危机的预警模型

文章以我国2006年沪深交易所的上市公司为研究对象,随机选择了20家财务危机公司(ST公司)和40家财务安全公司为样本,通过对这些公司财务数据的统计分析,借助SAS统计分析软件、基于Logistic回归分析建立了判断企业财务危机的危机预警模型.利用这个模型进行了实证检验,得到了90%的正确率.     

Logistic模型预测的新思路

预测是Logistic模型的一个重要功能,文章在研究运用对数回归模型进行预测的问题基础上,进一步对Logistic模型在预测过程的由于模型随机项的非正态性、异方差性而引起的问题进行分析研究,研究发现,传统的预测方法会使得预测结果的精度不高,在考虑到模型随机项的存在及其具体特征后,通过分析推导,构造出新的预测思路和方法。     

贷款逾期风险因素分析

本文利用信托投资公司的贷款业务样本数据,建立了"贷款逾期与否"关于七个可能风险因素的Logistic回归模型,结果表明,有六个可能的风险因素值得贷款审查人特别关注,这为防范金融风险提供了技术上的参考依据.     

高维参数多项Logistic模型的估计方法

高维参数多项Logistic模型的参数估计,用极大似然法估计很困难.文章给出一种新的估计方法:基于逆回归,给出参数单位向量的估计,从而高维参数得到降维;用极大似然法估计参数向量的模,最后得到参数的估计.且是相合估计.