企業(yè)的信用評(píng)價(jià)方法-全文預(yù)覽
【正文】 分割成不相交的子集．它們的差別只是在分割準(zhǔn)則上，分類樹方法旨在極大化分割子集的熵，而遞歸分割方法則旨在使期望誤判損失達(dá)到最小。任意兩個(gè)樣本之間的距離可定義為： 是合并協(xié)方差的逆．這樣，一個(gè)樣本劃歸為它的ｋ個(gè)近鄰的多數(shù)（即當(dāng)一個(gè)樣本的ｋ個(gè)近鄰的大多數(shù)劃歸１類，則該樣本也應(yīng)劃屬１類）。 TOP近鄰法 由于 ，所以Y又常被理解為屬于某一類的概率，如企業(yè)財(cái)務(wù)狀況好壞的概率。 如果Z，歸于非破產(chǎn)組。 如果Z≤，歸于破產(chǎn)組； X3=資產(chǎn)報(bào)酬率 資產(chǎn)報(bào)酬率 其中 (現(xiàn)金+市場(chǎng)化證券)/總資產(chǎn) 對(duì)經(jīng)濟(jì)、財(cái)務(wù)變量的正態(tài)假設(shè)已成為通常慣例。 ② 我國(guó)在1993年7月1日起正式實(shí)施與國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則基本適應(yīng)的、統(tǒng)一的《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》，由此奠定了企業(yè)信用評(píng)估研究的基礎(chǔ)和前提，隨著國(guó)內(nèi)會(huì)計(jì)人員的業(yè)務(wù)水平（如對(duì)準(zhǔn)則的掌握、理解和應(yīng)用水平等）和會(huì)計(jì)報(bào)表水平的不斷提高，所產(chǎn)生的會(huì)計(jì)報(bào)表開始基本符合準(zhǔn)則要求，因此，近年來(lái)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)已具備建立企業(yè)信用判別模型的基本條件，采用多元判別分析方法建立企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型，并將判別結(jié)果與其它線性模型相比較，可以看出用多元判別分析方法建立的企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型在判別的準(zhǔn)確性上有較大提高。多元判別分析（MDA）國(guó)內(nèi)外在對(duì)信用評(píng)價(jià)中，廣泛采用了基于統(tǒng)計(jì)判別方法的預(yù)測(cè)模型，這些方法都是在Fisher于1936年作出的啟發(fā)性研究之后提出來(lái)的。具體做法是根據(jù)歷史上每個(gè)類別（如信用等級(jí)AAA、AA、A、BBB等）的若干樣本，從已知的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，從而總結(jié)出分類的規(guī)則，建立判別模型，用于對(duì)新的樣本的判別。分類樹 Logit分析模型 雖然貸款決策問(wèn)題和企業(yè)信用問(wèn)題不能等同，但貸款人可以卓有成效地利用企業(yè)信用等級(jí)判別模型評(píng)價(jià)貸款的可行性。企業(yè)信用評(píng)價(jià)之所以引起極大的關(guān)注，之所以有大量的方法和模型得到開發(fā)和利用，原因就在于其具有不可忽視的重要性：一、作為早期警告系統(tǒng)，判別方法和模型可以告誡管理者企業(yè)是否在變壞，是否應(yīng)采取有針對(duì)性的措施防止失??；二、判別方法和模型可以用來(lái)幫助金融機(jī)構(gòu)的決策者對(duì)企業(yè)作出評(píng)價(jià)和選擇，因?yàn)檫@些模型和貸款決策模型相通。 國(guó)際上，對(duì)企業(yè)的信用評(píng)
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