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第1章 绪论1

1.1 新创小型企业间接融资的信用风险评价研究背景及意义1

1.1.1 现实背景1

1.1.2 理论背景2

1.1.3 研究问题3

1.1.4 研究意义4

1.2 研究对象及概念界定5

1.2.1 研究对象5

1.2.2 概念界定5

1.3 研究方法、思路与内容12

1.3.1 研究方法12

1.3.2 研究思路13

1.3.3 研究内容15

1.4 创新之处16

第2章 理论基础与文献综述18

2.1 企业信用风险评价的理论基础18

2.1.1 银行风险管理理论18

2.1.2 信息经济学理论19

2.1.3 企业成长理论20

2.1.4 企业生命周期理论22

2.2 企业信用风险评价方法及比较24

2.2.1 企业信用风险评价方法的发展24

2.2.2 企业信用风险评价方法的比较26

2.3 企业信用风险影响因素研究评述37

2.3.1 企业信用风险影响因素研究的趋势38

2.3.2 企业信用风险影响因素的研究现状39

2.3.3 研究评述47

2.4 本章小结48

第3章 新创小型企业信用风险影响因素研究50

3.1 新创小型企业信用风险特征及形成机理50

3.1.1 信用风险的一般特征50

3.1.2 新创小型企业信用风险特征51

3.1.3 新创小型企业信用风险的形成机理51

3.2 信用风险影响因素模型和研究假设52

3.2.1 信用风险影响因素模型52

3.2.2 研究假设53

3.3 构建信用风险评价模型的备选变量58

3.3.1 信用风险评价模型的备选自变量58

3.3.2 信用风险评价模型因变量的拓展58

3.3.3 信用风险评价模型备选变量说明65

3.4 模型变量数据和研究样本的选取67

3.5 模型自变量的筛选及因子分析69

3.5.1 模型自变量的检验及筛选70

3.5.2 二分类模式下模型自变量的因子分析75

3.5.3 三分类模式下模型自变量的因子分析79

3.5.4 五分类模式下模型自变量的因子分析84

3.6 本章小结88

第4章 二分类模式下新创小型企业信用风险评价模型的构建90

4.1 基于多元判别分析法的企业信用风险评价模型构建90

4.1.1 模型自变量的组间描述性统计90

4.1.2 模型自变量的组间均值差异性检验91

4.1.3 Fisher判别函数91

4.1.4 Fisher函数的判别结果92

4.2 基于Logistic分析法的企业信用风险评价模型构建93

4.2.1 模型因变量取值说明93

4.2.2 基于Logistic分析法的回归结果93

4.2.3 基于Logistic分析法的信用风险评价模型94

4.2.4 评价模型对训练集和预测集的分类效果95

4.2.5 研究假设检验与实证结果的讨论95

4.3 基于Mixed-Logistic方法的企业信用风险评价模型构建96

4.3.1 模型因变量取值说明97

4.3.2 基于Mixed-Logistic方法的回归结果97

4.3.3 基于Mixed-Logistic分析法的信用风险评价模型98

4.3.4 评价模型对训练集和预测集的分类效果98

4.3.5 研究假设检验与实证结果讨论99

4.4 基于多层感知器的企业信用风险评价模型构建100

4.4.1 MLP模型构建100

4.4.2 MLP模型分析结果102

4.4.3 实证结果的讨论103

4.5 二分类模式下的研究假设检验结果104

4.6 本章小结105

4.6.1 新创小型企业信用风险影响因素挖掘方面105

4.6.2 相关假设检验方面105

4.6.3 各评价模型的预测效果方面105

第5章 三分类模式下的新创小型企业信用风险评价模型的构建106

5.1 基于多元判别分析法的企业信用风险评价模型构建106

5.1.1 模型自变量的组间描述性统计106

5.1.2 模型自变量的组间均值差异性检验107

5.1.3 Fisher判别函数107

5.1.4 Fisher函数判别结果109

5.2 基于Logistic分析法的企业信用风险评价模型构建109

5.2.1 模型因变量取值说明109

5.2.2 基于Logistic分析法的回归结果110

5.2.3 基于Logistic分析法的信用风险评价模型112

5.2.4 评价模型对训练集和预测集的分类效果113

5.2.5 研究假设检验与实证结果讨论114

5.3 基于多层感知器的企业信用风险评价模型构建114

5.3.1 MLP模型构建114

5.3.2 MLP模型分析结果115

5.3.3 实证结果的讨论117

5.4 三分类模式下的研究假设检验结果118

5.5 本章小结118

第6章 五分类模式下的新创小型企业信用风险评价模型的构建120

6.1 基于多元判别分析法的企业信用风险评价模型构建120

6.1.1 模型自变量的组间描述性统计120

6.1.2 模型自变量的组间均值差异性检验121

6.1.3 Fisher判别函数121

6.1.4 Fisher函数判别结果122

6.2 基于Logistic分析法的企业信用风险评价模型构建123

6.2.1 模型因变量取值说明123

6.2.2 基于Logistic分析法的回归结果123

6.2.3 基于Logistic分析法的信用风险评价模型126

6.2.4 评价模型对训练集和预测集的分类效果126

6.2.5 实证结果讨论与研究假设检验127

6.3 基于多层感知器的企业信用风险评价模型构建128

6.3.1 MLP模型构建128

6.3.2 MLP模型分析结果129

6.3.3 实证结果的讨论130

6.4 五分类模式下的研究假设检验结果131

6.5 本章小结132

6.5.1 新创小型企业信用风险影响因素方面132

6.5.2 各评价模型的预测效果方面133

6.5.3 研究假设检验方面133

第7章 多分类模式下信用风险评价模型的比较134

7.1 模型预测准确率比较134

7.1.1 二分类模式的模型预测准确率比较134

7.1.2 三分类模式的模型预测准确率比较135

7.1.3 五分类模式的模型预测准确率比较136

7.2 模型评价效果稳健性的比较137

7.3 模型误判成本比较137

7.4 模型评估性能比较141

7.5 二分类模型在不同阈值水平下预测准确率的变化142

7.6 不同情景下评价模型的选择142

7.6.1 不同情景下二分类评价模型的选择142

7.6.2 不同情景下三分类评价模型的选择143

7.7 本章小结143

7.7.1 二分类模式144

7.7.2 三分类模式144

第8章 结论与展望146

8.1 研究结论146

8.1.1 研究假设检验结果146

8.1.2 在新创小型企业信用风险影响因素分析方面148

8.1.3 在新创小型企业信用风险评价模型研究方面149

8.2 理论贡献150

8.3 实践启示152

8.3.1 对于商业银行的实践启示152

8.3.2 对于企业方面的实践启示152

8.3.3 对于政府部门的实践启示153

8.4 政策建议153

8.5 研究展望153

附表1155

附表2156

附表3157

参考文献158

后记166