本文主要研究内容
作者李耀（2019）在《上市公司信用风险测度评价——基于KMV与Logit模型的实证研究》一文中研究指出：以我国沪深A股上市公司作为研究对象,提取2017年的90家上市公司为样本,在模型上进行了两个阶段扩展,最先根据我国的情况对KMV模型进行调整,运用KMV模型计算样本的违约距离DD,初步判断该指标对st公司和非st公司的区分能力;然后将违约距离DD当作一个变量与其他筛选后变量引入logistic模型中构成的logistic模型。实证显示,纳入违约距离DD后,logistic模型对ST和非ST公司的判别准确度相较于单独的违约距离DD提高了很多。
Abstract
yi wo guo hu shen Agu shang shi gong si zuo wei yan jiu dui xiang ,di qu 2017nian de 90jia shang shi gong si wei yang ben ,zai mo xing shang jin hang le liang ge jie duan kuo zhan ,zui xian gen ju wo guo de qing kuang dui KMVmo xing jin hang diao zheng ,yun yong KMVmo xing ji suan yang ben de wei yao ju li DD,chu bu pan duan gai zhi biao dui stgong si he fei stgong si de ou fen neng li ;ran hou jiang wei yao ju li DDdang zuo yi ge bian liang yu ji ta shai shua hou bian liang yin ru logisticmo xing zhong gou cheng de logisticmo xing 。shi zheng xian shi ,na ru wei yao ju li DDhou ,logisticmo xing dui SThe fei STgong si de pan bie zhun que du xiang jiao yu chan du de wei yao ju li DDdi gao le hen duo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自现代营销(信息版)的李耀，发表于刊物现代营销(信息版)2019年02期论文，是一篇关于模型论文,信用风险论文,模型论文,现代营销(信息版)2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自现代营销(信息版)2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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