基于多元自适应回归样条的企业信用评估模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 文献综述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的研究思路及方法 | 第17页 |
| 1.4 本文的创新之处 | 第17-18页 |
| 第2章 信用评估的基本理论与度量方法 | 第18-27页 |
| 2.1 信用评估的概念及作用 | 第18-19页 |
| 2.2 信用评估的理论基础 | 第19-21页 |
| 2.2.1 信息不对称理论 | 第19-20页 |
| 2.2.2 交易费用理论 | 第20页 |
| 2.2.3 博弈论 | 第20-21页 |
| 2.3 信用评估的方法比较 | 第21-27页 |
| 2.3.1 常用的信用评估模型 | 第21-23页 |
| 2.3.2 多元自适应回归样条模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 模型间的比较 | 第24-27页 |
| 第3章 多元自适应回归样条模型的设计 | 第27-33页 |
| 3.1 模型的组成结构 | 第27-29页 |
| 3.1.1 节点 | 第27页 |
| 3.1.2 基函数 | 第27-28页 |
| 3.1.3 模型 | 第28-29页 |
| 3.2 MARS 算法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 向前逐步过程 | 第29页 |
| 3.2.2 向后剪枝过程 | 第29-30页 |
| 3.2.3 最佳模型选择 | 第30-31页 |
| 3.2.4 变量的选择 | 第31页 |
| 3.3 模型的解释 | 第31页 |
| 3.4 模型的检验与预测 | 第31-33页 |
| 第4章 多元自适应回归样条模型的应用 | 第33-47页 |
| 4.1 数据准备 | 第33-37页 |
| 4.1.1 违约企业的界定 | 第33页 |
| 4.1.2 初始指标体系的选取 | 第33-36页 |
| 4.1.3 样本的选择 | 第36-37页 |
| 4.2 MARS 模型的计算结果 | 第37-40页 |
| 4.2.1 MARS 模型的建立 | 第37-38页 |
| 4.2.2 MARS 模型的检验 | 第38-40页 |
| 4.3 模型的解释 | 第40-44页 |
| 4.3.1 变量重要性 | 第40-41页 |
| 4.3.2 变量间关系分析 | 第41-43页 |
| 4.3.3 影响要素的作用机制分析 | 第43-44页 |
| 4.4 Logistic 模型的结果 | 第44-45页 |
| 4.5 模型的比较 | 第45-47页 |
| 第5章 有效利用评估模型的建议 | 第47-50页 |
| 5.1 健全信息披露机制 | 第47页 |
| 5.2 关注企业的财务指标 | 第47-48页 |
| 5.2.1 关注企业的偿债能力 | 第48页 |
| 5.2.2 关注企业的盈利能力 | 第48页 |
| 5.2.3 关注企业的获现能力 | 第48页 |
| 5.3 进一步完善模型 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56页 |
