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基于我国上市公司数据．本文通过建立因子得分、多元典型判别、贝叶斯判别、Logit回归和神经网络多个信用风险违约概率计量模型，实证比较各模型的功效。发现神经网络模型能够比较准确地反映样本内信用风险违约情况，是上述模型中最优的信用风险违约概率计量模型。
我国信用风险违约概率计量模型的实证比较研究
【摘 要】
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基于我国上市公司数据．本文通过建立因子得分、多元典型判别、贝叶斯判别、Logit回归和神经网络多个信用风险违约概率计量模型，实证比较各模型的功效。发现神经网络模型能够比
【机 构】
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吉林大学
【出 处】
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工业技术经济
【发表日期】
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2009年4期
【基金项目】
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本文得到“吉林大学‘985工程’项目”、吉林大学经济分析与预测创基地、2005年教育部重大项目（项目编号：05JJD790005）、2007年教育部重大项目（项目编号：07JJD790131）资助.
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