【摘 要】
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本文首先厘清信用、我国民营企业发展状况以及信用评级指标一般性原则等问题,为构建模型提供基础条件。在此基础上,选取适用的指标体系,将LOGISTIC回归模型、多元自适应回归
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本文首先厘清信用、我国民营企业发展状况以及信用评级指标一般性原则等问题,为构建模型提供基础条件。在此基础上,选取适用的指标体系,将LOGISTIC回归模型、多元自适应回归样条模型和径向基函数网络模型三种方法引入我国民营企业信用评级领域,利用新数据进行检验、比较,得出阶段性结论。进一步,根据上述三种方法的检验结论,选取最能有效确定自变量贡献度的方法,结合神经网络方法拟合精度高的优势,构建了两阶段混合神经网络模型I;考虑到稳健性要求,再将单一多元自适应回归样条模型的输出结果作为神经网络的输入单元,构建了两阶段混合神经网络模型II,并用同样的数据对混合模型I、II进行检验、比较。最后,对比上述五种模型的检验结果,得出我国民营企业信用评级模型的最优选择是混合神经网络模型II、次优选择是单一多元自适应回归样条模型的结论。
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