《大数据时代制造业上市公司信用风险研究》高清PDF
作者:曾诗鸿,姜雪,王芳著
出版:北京:知识产权出版社
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本书以绿色环保和大数据为背景研究现代制造业上市公司的信用风险。绿色环保、低碳是全球所有具有责任感的人的共同愿望。大数据是全球信息技术发展的产物。如何在这样的时代背景下研究信用风险引起了我们的思考。通过对15对样本的实证研究得知加入环境信息披露程度评分的KMV模型在评价中国上市制造业的信用风险。研究发现ST类股票违约距离均值为2.18,普通股票违约距离的均值为2.76,普通股票的违约距离均值大于ST类股票,可以初步判断加入环境信息披露程度评分后的KMV模型在检验企业信用风险方面是有效的。对北京、天津、重庆、四川、云南、浙江现代制造业违约距离做出了计算分析,针对测量企业信用风险的传统Logistic回归模型只考虑异质风险的不足,将反映宏观经济周期变化的指标加入模型进行弥补,意在获得更加准确的模型并探究经济环境的变化对江苏现代制造上市公司违约概率的影响。
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