【摘 要】
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本文选择中国深沪两地上市的制造类企业,分为"*st"和"预增预盈"两组。*st组代表信用评级低,即信贷风险较高类公司;预增预盈组代表信用评级高,即信贷风险较低类公司;选出16个
【机 构】
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广东外语外贸大学,中国人民银行广州分行
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本文选择中国深沪两地上市的制造类企业,分为"*st"和"预增预盈"两组。*st组代表信用评级低,即信贷风险较高类公司;预增预盈组代表信用评级高,即信贷风险较低类公司;选出16个具有代表性的财务指标,对这76个公司进行logistic二元分析,获得各个财务指标的参数,建立上市公司信用评级模型;随机挑选制造类企业对模型进行检验,并评定该企业及其信贷风险大小程度。提出中国商业银行建立上市公司信用评级模型的现实选择,从而为银行信贷的审批、发放提供决策依据。
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