【基于因子探析的logist的上市公司信用风险危机的影响因素实证探析7400字（论文）】

[20]。1、基于因子分析的Logitic预警模型对于违约组（ST=1）40家误判率为2.5%,针对非违约组40家(ST=0)误判率为5%,即航锦科技和四环生物，模型对于ST与非ST的判定正确率分别为97.5%和95%，第Ⅱ类错误率（即受伪错误）提高，基于上市公司存在财务数据失真的现实考虑，表明上市公司信用状况不容乐观，同时也表明，样本违约组选取应该考虑到那些虽未加入ST但现实经营情况已经出现困难的公司。2、从国泰安数据库获得的部分财务数据存在缺失、错误、不规范，数据质量水平需要进一步提升，要遵从可用性原则、误差可控原则以及实时性原则，进一步规范上市公司财务数据的质量管理，确保数据没有缺失且可用、由于数据错误对模型造成的误差可控以及动态更新数据。3、盈利因子、营运因子、负债因子相应指标因子载荷较大，是决定上市公司是否陷入信用风险危机的困境，可以说三者的恶化会导致上市公司陷入信用风险危机，要想避免陷入信用风险危机，需要平时密切关注上市公司的盈利能力和经营状况5.2相应建议1、加强数据质量控制，建立历史数据库加快企业信用风险历史数据库建设，遵从可用性原则、误差可控原则以及实时性原则，确保数据的完整性、准确性，将操作风险损失记录在风险数据库，实时动态更新，运用大数据实现跨平台、跨地域的风险把控。2、进一步规范证券市场，强化信息公开、透明随着金融体制深化改革，上市公司需要进一步完善信用风险披露机制，并对其进行优化和规划，向公众定时公开财务数据，以及现金流量表、资产负债表等会计报表，确保其合法性、真实性，严格按照监管当局规范信息披露具体要求，即《上市公司信息披露暂行办法》结合自身风控需要，建立完善统一的信息技术平台披露上市公司资本信息、财务状况、现金流量以及业务经营情况，全面提升上市公司的风险管理水平，确保信息披露的质量和效率，强化信用意识，提升信用等级，成为获得融资必不可少的条件，也是保证上市公式长远发展，实现常态化繁荣的前提。3监控平台资金用途，有效降低信用风险金融机构需根据平台信贷资金流向，实行常态化监督、定期评估，确保对公司实际经营情况进行正确、科学地评估，预防出现企业盲目扩张导致现金流量告急出现经营困难的情况，特别是在资产规模在信用风险占据重要席位，资产规模与违约可能性之间呈现显著的负相关关系的制约下，监控平台资金流向尤为重要。4完善信用评级标准，创造良好经营环境出于进一步规范市场经济秩序的目的倾向，针对中小企业因高信用风险导致的融资相对于大型企业总是要困难些，政府应从税收、财政支出、贷款援助和直接融资给予一定的支持，坚持以“政府为主、社会为辅、多元募集、滚动发展”的原则，进一步完善中小企业资金扶持政策体系和融资担保体系。参考文献魏国健.基于KMV-LOGIT混合模型的信用债券违约风险度量与实证研究[D].中国科学技术大学,2018.杨茜云.商业银行对上市公司客户信用风险控制研究[D].湖南大学,2009.林颖.生存分析在信用风险管理中应用的研究[D].厦门大学,2006.李玲玲.试论多元统计分析在企业财务危机预警中的作用[J].财经界(学术版),2016,(08):243.祝晓路,姜亚芳.河南省上市公司资本结构与信用风险关系研究[J].经济研究导刊,2015,(16):96-98.马佳.数据挖掘技术在我国上市公司信用风险中的应用研究[D].西安科技大学,2010.魏国健.基于KMV-LOGIT混合模型的信用债券违约风险度量与实证研究[D].中国科学技术大学,2018.张中秋.基于KMV-Logit混合模型的上市公司信用风险度量的实证研究[D].安徽大学,2019.梁梦雪.基于因子分析的房地产上市公司绩效评价[D].河北工程大学,2019.安岩,吴惠明,李国凤.基于主成分分析的上市公司财务危机预警模型研究[J].开封大学学报,2007,(04):84-87.黄洁.基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究[D].中南民族大学,2012.祝晓路,姜亚芳.河南省上市公司资本结构与信用风险关系研究[J].经济研究导刊,2015,(16):96-98.闫丽瑞.商业银行信用风险管理及其在中国的应用研究[J].经济问题,2008,(11):97-99.李红丽.Logistic模型和KMV模型在中国上市公司信用风险度量中的比较研究[J].时代金融,2010,(11):51-53.辛立秋,鲍宪军.建筑业上市公司信用风险评价研究——基于Logistic模型[J].建筑经济,2020,41(10):98-101.李杰辉,陈珊珊.基于Logistic模型的供应链金融信用风险实证研究——以房地产上市公司为例[J].金融理论与教学,2020,(04):21-29.张艳丽,方兴劼.我国信用债违约的市场分析及违约债券处置研究[J].新金融,2019,(05):54-59.徐海.上市公司信用风险管理研究[J].中国集体经济,2019,(13):87-88.韩珂,郝佳蓓.对Logit模型在新能源上市公司财务信用风险评估的应用研究[J].时代金融,2017,(06):152-153.唐振鹏,陈尾虹,黄友珀.上市公司信用风险的度量[J].统计与决策,2016,(24