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基于稀疏主成分的我国上市公司信用风险评价与预测

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把我国2016-2018年沪深A股上市公司中164家S T公司作为信用违约样本,492家非S T上市公司作为非违约样本进行实证研究.从营运能力、偿债能力、盈利能力和成长能力等4个方面选取了25个财务指标,然后运用稀疏主成分方法提取主成分因子,并加入公司规模、第一大股东持股比例和股权质押3个非财务指标,作为Logistic回归模型的输入参数.在此基础上构建Logistic模型进行信用风险评价和预测.
Credit Risk Assessment and Prediction of Listed Companies in China Based on Sparse Principal Component Analysis

喻胜华、陈珊

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湖南大学经济与贸易学院 ,湖南长沙 410079

信用风险 稀疏主成分 Logistic回归模型

湖南省科技计划项目

2018JJ2071

2020

经济数学
湖南大学 湖南省经济数学研究会

经济数学

影响因子：0.614
ISSN：1007-1660
年,卷(期)：2020.37(3)
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