《表3 Logistic模型回归结果》

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《供应链金融视角下的房地产企业信用风险》

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本文首先使用Logistic模型对训练样本进行训练并建立模型，然后对测试样本进行建模并分类。Logistic模型本质上是一种广义的线性回归模型，回归结果见表3。进行Logistic回归时，企业信用风险中0表示低违约风险、1表示高违约风险，各个指标同样进行标准化处理，因此在回归模型中系数的绝对值大小具有可比性。可以发现，Logistic的回归结果与Lasso筛选变量的回归结果一致，前五个最重要的变量分别为流动资产周转率、销售净利率、净资产收益率、速动比率和总资产周转率，主要集中在企业的盈利能力和运营能力上。同时我们发现，在采用传统的Logistic回归时，各个变量对于企业信用风险的影响存在一定差异。其中对企业信用风险具有正向作用的有9个，具有负向影响的有7个。商业银行在对房地产企业信用风险评估时应综合考虑企业多样化的财务指标，对重点的财务指标（如流动资产周转率、销售净利润、净资产收益率等）进行监控和预警。