我国信用风险违约概率计量模型的实证比较研究  

作　　者：陈守东[1] 李晓纯[1] 刘兵[1] 

机构地区：[1]吉林大学,长春130012

出　　处：《工业技术经济》2009年第4期139-144,共6页Journal of Industrial Technological Economics

基　　金："吉林大学‘985工程’项目";吉林大学经济分析与预测创新基地;2005年教育部重大项目(项目编号:05JJD790005);2007年教育部重大项目(项目编号:07JJD790131)资助

摘　　要：基于我国上市公司数据,本文通过建立因子得分、多元典型判别、贝叶斯判别、Logit回归和神经网络多个信用风险违约概率计量模型,实证比较各模型的功效。发现神经网络模型能够比较准确地反映样本内信用风险违约情况,是上述模型中最优的信用风险违约概率计量模型。

关 键 词：信用风险 违约概率 计量模型 实证比较 

分 类 号：F830.5[经济管理—金融学]