選取2017年我國房地產(chǎn)上市公司的財務(wù)與非財務(wù)數(shù)據(jù),構(gòu)建行業(yè)信用風(fēng)險評價指標(biāo)體系,運(yùn)用因子分析法計算各公司的綜合得分Z值,利用K-Means進(jìn)行聚類分析,確定信用評級基準(zhǔn)。以2017年的樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將上市房企評級結(jié)果作為目標(biāo)輸出值,訓(xùn)練獲得精度最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。套用該模型對2018年我國上市房企的信用評級進(jìn)行仿真測試,擬合優(yōu)度達(dá)0.734。研究結(jié)果表明:在近年經(jīng)濟(jì)下行與房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控背景下,上市房企整體信用水平下降;上市房企的信用評級越優(yōu),其市場表現(xiàn)越好。因此,投資者可將上市房企的信用評級作為有效參考標(biāo)準(zhǔn),以降低投資風(fēng)險。

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
一、文獻(xiàn)綜述
二、研究方法與模型構(gòu)建
    （一）因子分析與聚類信用評級模型
    （二）預(yù)測上市房企信用評級的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
三、數(shù)據(jù)選取與指標(biāo)體系構(gòu)建
    （一）研究對象及數(shù)據(jù)來源
    （二）指標(biāo)體系構(gòu)建
        1．財務(wù)類指標(biāo)
        2．非財務(wù)類指標(biāo)
四、實證分析
    （一）因子分析
    （二）聚類分析
    （三）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實證
    （四）仿真測試
五、結(jié)論



本文編號：3850219