利用财务比率和公司治理指标建构企业信用评级预测模型

刘小萌12; 许长新2

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利用财务比率和公司治理指标建构企业信用评级预测模型

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如何对企业信用评级加以预测,加入非财务信息的公司治理指标的影响如何,是目前大家所关注的焦点。本研究分别利用传统多变量区别分析法及基因类神经网络建立预测模型,以检验两者中何者具有更高的预测能力。在实证方面,以区别分析法选择关键变量建构模型,加入公司治理指标以提升整个模型的完整性及准确度;以基因算法萃取企业风险等级的重要影响变量时,发现公司治理的确对信评结果有高度贡献。在比较区别分析模型与基因类神经网络模型的预测能力方面,基因类神经网络信评预测模型在模型整体的效度、内部效度、外部效度方面,皆高于区别分析模型,表示基因类神经网络模型的预测效果有更佳的一般性,更能让外部关系人将模型应用于样本外的企业风险预测。

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来源
《财会月刊：综合版》 |2017年第1期|P.47-55|共9页
作者
刘小萌12; 许长新2;
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作者单位

[1]金陵科技学院商学院南京211169;

[2]河海大学商学院南京211100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类会计学;
关键词
信用评级; 区别分析; 基因类神经网络; 公司治理;

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