【摘 要】
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我们知道,企业的现金流风险是一个模糊的概念,现金流风险度量模型中测量误差的发生,会导致常规回归模型参数估计产生偏差,并且现金流风险受众多因素的影响,这些因素之间可能
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我们知道,企业的现金流风险是一个模糊的概念,现金流风险度量模型中测量误差的发生,会导致常规回归模型参数估计产生偏差,并且现金流风险受众多因素的影响,这些因素之间可能存在多重共线性,把这些因素不加剔除全部纳入模糊综合评判模型,可能导致模型的失效.虽然传统的路径分析允许对潜变量设立标识,并可处理测量误差,但不能分析潜变量之间的关系,而结构方程方法的特点在于,它既能在分析中处理测量误差,又可分析潜变量之间的结构关系,并且,结构方程模型能根据模型和数据之间的拟合程度,来决定如何删除、增加或修改模型的变量和参数,对模型进行修正,最后得到的模型中只保留了对因变量有显著影响的自变量.因此,我们拟采用结构方程模型来解决权重的确定问题,并进行实证研究以证明此方法的适用性.
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