?

基于R語言的浙江省上市公司信用風險預測研究.docx

資料分類:經濟論文 上傳會員:樊老師 更新時間:2019-07-23
需要金幣2000 個金幣 資料包括:完整論文 下載論文
轉換比率:金額 X 10=金幣數量, 例100元=1000金幣 論文字數:13221
折扣與優惠:團購最低可5折優惠 - 了解詳情 論文格式:Word格式(*.doc)

摘要:在金融全球化的影響之下,上市公司的信用風險逐漸成為金融界關注的重點。信用風險成為影響著上市公司的融資的重要因素,所以提升上市公司的信用風險度量水平具有不言而喻的重要性。本文選擇浙江省45家ST公司和55家非ST公司的財務數據作為樣本集,引入廣泛應用于小樣本問題的SVM算法,利用R語言建立基于SVM算法的信用風險預測模型。在此基礎上,通過與KMV模型的預測結果進行比較,以證明基于SVM算法的信用風險預測模型可以對浙江省上市公司信用風險進行有效的判斷。

 

關鍵詞:SVM模型;上市公司;信用風險預測;KMV模型

 

目錄

摘要

Abstract

1-引  言-1

2-信用風險預測模型的研究現狀以及發展趨勢-2

2.1-國外信用風險預測模型的研究現狀-2

2.2-國內關于上市公司信用風險預測的研究現狀-3

2.3-發展趨勢分析-4

3-上市公司信用風險預測實證分析-5

3.1-信用風險度量管理-5

3.2-數據準備-5

3.2.1-數據來源-5

3.2.2-數據選擇-6

3.2.3-指標選擇-6

3.3-數據預處理-8

3.4-基于支持向量機算法的實證分析-9

3.4.1-SVM算法原理-9

3.4.2-指標相關性分析-11

3.4.3-模型構建及參數選擇-12

3.4.4-實證結果-14

3.5-基于KMV模型的實證分析-14

3.5.1-KMV模型介紹-14

3.5.2-KMV模型計算步驟-15

3.5.3-實證結果-15

3.6-兩種模型比較分析-17

4-總結-18

參考文獻-20

附錄A  指標體系-22

附錄B  模型構建程序設計-23

致謝-26

相關論文資料:
最新評論
上傳會員 樊老師 對本文的描述:針對信用風險預測,本文首先考慮的就是目前最為普遍的KMV模型,KMV模型的應用在信用風險方面已逐漸成熟,已有不少研究成果。張玲,楊貞柿等(2004)利用ST公司和非ST公司的信用風險檢......
發表評論 (我們特別支持正能量傳遞,您的參與就是我們最好的動力)
注冊會員后發表精彩評論獎勵積分,積分可以換金幣,用于下載需要金幣的原創資料。
您的昵稱: 驗證碼:
? k8彩票手机客户端app