【摘 要】
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近几年,我国农林牧渔业短期贷款企业的违约严重程度一直居所有行业之首,从跨行业的角度评估该行业短期贷款企业的违约具有重要意义。本文基于全国跨银行的贷款企业海量数据库
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近几年,我国农林牧渔业短期贷款企业的违约严重程度一直居所有行业之首,从跨行业的角度评估该行业短期贷款企业的违约具有重要意义。本文基于全国跨银行的贷款企业海量数据库样本,针对农林牧渔业的短期贷款企业进行了分规模和分地区样本的多元判别分析模型、Logistic模型与神经网络模型等的构建与实证探索,进而找出了影响我国农林牧渔业企业违约的关键变量,构建了最佳违约判别模型。这些关键变量和判别模型对中国人民银行和各商业银行监测该行业企业的信用风险具有重要的参考价值。
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