基于Logit模型的商业银行信用风险度量研究
本文选择了2019-2020年被ST或*ST的87家上市公司,以及与这87家规模相似、经营模式相近且财务状况稳健的上市公司,分别作为违约样本组和非违约样本组,选用涵盖公司7个方面的37个相关财务指标组成指标体系,通过独立性样本T检验找到对ST公司敏感的16个指标,并运用主成分分析法将筛选后的16个指标归纳为4个主要公共因子,最后使用Logit回归方法对信用风险定量分析.实证分析表明,用Logit模型度量商业银行信用风险是有效的;资产负债率、销售净利率、净利润率、营业利润率、销售成本率、财务费用率、总资产周转率这几个指标在商业银行信用风险度量模型中占比较重,在商业银行进行信用风险管理时应重点关注.
商业银行、信用风险、主成分分析、Logit模型
F832.33;F275;X951
2021-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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