【摘 要】
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本文针对75家st上市公司和75家非st上市公司,从盈利能力、流动性与偿还能力、成长性、资本结构和资产管理效率五个方面选取指标,分别建立判别分析模型、二分类变量Logistic回
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本文针对75家st上市公司和75家非st上市公司,从盈利能力、流动性与偿还能力、成长性、资本结构和资产管理效率五个方面选取指标,分别建立判别分析模型、二分类变量Logistic回归模型和基于径向基函数神经网络模型。结果显示,Logistic回归和神经网络对于非st上市公司的识别准确率,与判别分析相比,未体现出明显的优势。但总体上,三个模型基于财务报表的评估,对我国商业银行信用风险的识别问题,均提供了相当高的判别精度,具有良好的预警作用。
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