| 内容摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 导论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景、意义及内容 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.3 研究内容 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第13-18页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第15-17页 |
| 1.2.3 研究存在的问题及发展趋势 | 第17-18页 |
| 1.3 研究思路、方法、创新点及不足 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 文章创新点 | 第19-20页 |
| 1.3.4 文章的不足之处 | 第20-21页 |
| 第2章 信用风险及其度量 | 第21-32页 |
| 2.1 信用风险及特点 | 第21-23页 |
| 2.1.1 信用风险的内涵 | 第21页 |
| 2.1.2 信用风险的分类 | 第21-22页 |
| 2.1.3 信用风险的特点 | 第22-23页 |
| 2.2 信用风险的度量 | 第23-30页 |
| 2.2.1 传统信用风险度量方法 | 第24-28页 |
| 2.2.2 现代信用风险度量方法 | 第28-29页 |
| 2.2.3 人工智能模型阶段 | 第29-30页 |
| 2.3 信用风险度量方法的比较 | 第30-32页 |
| 第3章 我国上市公司信用风险度量的现状 | 第32-37页 |
| 3.1 我国上市公司的信用风险 | 第32-33页 |
| 3.1.1 我国上市公司的发展现状 | 第32页 |
| 3.1.2 我国上市公司信用风险的现状 | 第32-33页 |
| 3.2 我国上市公司信用风险度量的现实做法 | 第33-34页 |
| 3.3 我国上市公司信用风险度量中存在的问题 | 第34-35页 |
| 3.3.1 定性分析法的准确性、科学性欠佳 | 第34页 |
| 3.3.2 Logistic回归模型的指标选取不合理 | 第34-35页 |
| 3.3.3 Logistic回归模型的研究样本配比与实际情况偏差较大 | 第35页 |
| 3.4 对我国上市公司信用风险度量改进的设想 | 第35-37页 |
| 3.4.1 选择Logistic回归模型来进行信用风险度量研究 | 第35页 |
| 3.4.2 加入公司规模以及公司治理方面的指标 | 第35-36页 |
| 3.4.3 扩大配对样本比例进行度量研究 | 第36-37页 |
| 第4章 基于Logistic回归模型的实证研究 | 第37-50页 |
| 4.1 研究样本及研究期间的选取 | 第37-38页 |
| 4.2 研究指标的选取 | 第38-41页 |
| 4.2.1 初始指标选取及说明 | 第38-39页 |
| 4.2.2 指标的筛选及检验 | 第39-41页 |
| 4.3 研究方法 | 第41-45页 |
| 4.3.1 主成分分析法 | 第41页 |
| 4.3.2 主成分因子的提取 | 第41-45页 |
| 4.4 实证结果及说明 | 第45-48页 |
| 4.4.1 Logistic模型原理 | 第45-46页 |
| 4.4.2 实证结果及说明 | 第46-48页 |
| 4.5 模型的验证 | 第48-49页 |
| 4.6 结论 | 第49-50页 |
| 第5章 提高我国上市公司信用风险度量准确性的建议 | 第50-52页 |
| 5.1 大力推广Logistic回归模型在我国上市公司信用风险度量中的应用 | 第50页 |
| 5.2 引导上市公司树立正确的经营与竞争观念 | 第50页 |
| 5.3 完善法律法规体系和监管体系 | 第50-51页 |
| 5.4 促进现代信用风险度量模型的应用 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 后记 | 第54页 |
