基于超效率DEA模型的互聯(lián)網(wǎng)金融上市公司信用評分研究
發(fā)布時間:2021-12-29 16:22
近年來,我國的金融行業(yè)和信息技術行業(yè)不斷進步,在此大背景下產(chǎn)生的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)得到了飛速發(fā)展;ヂ(lián)網(wǎng)金融經(jīng)過不斷成熟發(fā)展逐漸形成以第三方支付、眾籌、P2P網(wǎng)貸、信息化金融機構、大數(shù)據(jù)金融和互聯(lián)網(wǎng)金融門戶為主的六大業(yè)務板塊,在促進金融業(yè)發(fā)展、提供多樣融資渠道,讓更多用戶體驗互聯(lián)網(wǎng)金融快速便捷的服務方面發(fā)揮了積極的作用。但是,互聯(lián)網(wǎng)金融也存在著相應的弊端,目前不斷出現(xiàn)多種互聯(lián)網(wǎng)金融的負面事件,如牛金所非法集資為股東融資、汽車眾籌平臺“金福在線”在短短幾天內(nèi)吸引了 100多名投資者虛假集資等,這些事件的發(fā)生已經(jīng)對整個互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)造成不良的影響,甚至會影響到整個金融行業(yè)的穩(wěn)定性。因此研究互聯(lián)網(wǎng)金融的信用風險不僅具有非常重要的學術價值,而且對投資者具有現(xiàn)實參考意義。本文基于兩步實證分析探究我國互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)有效的信用評分模型,選取互聯(lián)網(wǎng)金融概念股中53家互聯(lián)網(wǎng)金融上市公司為研究對象,以2015年至2017年共159組數(shù)據(jù)為研究樣本,基于對企業(yè)進行信用評價常用的高頻指標和相關權威文獻構建海選指標體系,再結合互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的特點創(chuàng)新性的添加研發(fā)支出占營業(yè)收入的比重、技術人員數(shù)量技術方面等相關指標,...
【文章來源】:東北財經(jīng)大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:50 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-1?53家互聯(lián)網(wǎng)金融上市公司信用評分分布圖??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)金融中的信用風險形成機理研究[J]. 李國義. 哈爾濱商業(yè)大學學報(社會科學版). 2017(03)
[2]中國上市商業(yè)銀行信用風險分析及比較——基于KMV模型及面板數(shù)據(jù)[J]. 李晟,張宇航. 中央財經(jīng)大學學報. 2016(10)
[3]基于Probit回歸的小企業(yè)債信評級模型及實證[J]. 遲國泰,張亞京,石寶峰. 管理科學學報. 2016(06)
[4]P2P網(wǎng)貸平臺信用風險評級模型構建[J]. 王丹,張洪潮. 財會月刊. 2016(09)
[5]基于隨機森林的P2P網(wǎng)貸信用風險評價、預警與實證研究[J]. 于曉虹,樓文高. 金融理論與實踐. 2016(02)
[6]基于自適應LASSO變量選擇的Logistic信用評分模型研究[J]. 羅昊,韓瑞珠. 商. 2016(04)
[7]基于Credit Risk+模型的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險估計[J]. 李琦,曹國華. 統(tǒng)計與決策. 2015(19)
[8]互聯(lián)網(wǎng)金融中的大數(shù)據(jù)征信體系構建[J]. 趙海蕾,鄧鳴茂,汪桂霞. 經(jīng)濟視角(上旬刊). 2015(04)
[9]我國財務公司資金使用效率、動態(tài)變化及影響因素研究——基于DEA方法的實證分析[J]. 朱南,譚德彬. 金融研究. 2015(01)
[10]論我國互聯(lián)網(wǎng)金融市場信用風險管理體系的構建[J]. 陳秀梅. 宏觀經(jīng)濟研究. 2014(10)
碩士論文
[1]我國互聯(lián)網(wǎng)金融上市公司信用評價研究[D]. 鄭小珊.安徽大學 2017
[2]基于支持向量機的互聯(lián)網(wǎng)金融個人信用評估方法研究[D]. 連程.浙江財經(jīng)大學 2017
[3]中國制造業(yè)信用風險分析[D]. 李天嬌.西南財經(jīng)大學 2016
本文編號:3556470
【文章來源】:東北財經(jīng)大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:50 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-1?53家互聯(lián)網(wǎng)金融上市公司信用評分分布圖??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)金融中的信用風險形成機理研究[J]. 李國義. 哈爾濱商業(yè)大學學報(社會科學版). 2017(03)
[2]中國上市商業(yè)銀行信用風險分析及比較——基于KMV模型及面板數(shù)據(jù)[J]. 李晟,張宇航. 中央財經(jīng)大學學報. 2016(10)
[3]基于Probit回歸的小企業(yè)債信評級模型及實證[J]. 遲國泰,張亞京,石寶峰. 管理科學學報. 2016(06)
[4]P2P網(wǎng)貸平臺信用風險評級模型構建[J]. 王丹,張洪潮. 財會月刊. 2016(09)
[5]基于隨機森林的P2P網(wǎng)貸信用風險評價、預警與實證研究[J]. 于曉虹,樓文高. 金融理論與實踐. 2016(02)
[6]基于自適應LASSO變量選擇的Logistic信用評分模型研究[J]. 羅昊,韓瑞珠. 商. 2016(04)
[7]基于Credit Risk+模型的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風險估計[J]. 李琦,曹國華. 統(tǒng)計與決策. 2015(19)
[8]互聯(lián)網(wǎng)金融中的大數(shù)據(jù)征信體系構建[J]. 趙海蕾,鄧鳴茂,汪桂霞. 經(jīng)濟視角(上旬刊). 2015(04)
[9]我國財務公司資金使用效率、動態(tài)變化及影響因素研究——基于DEA方法的實證分析[J]. 朱南,譚德彬. 金融研究. 2015(01)
[10]論我國互聯(lián)網(wǎng)金融市場信用風險管理體系的構建[J]. 陳秀梅. 宏觀經(jīng)濟研究. 2014(10)
碩士論文
[1]我國互聯(lián)網(wǎng)金融上市公司信用評價研究[D]. 鄭小珊.安徽大學 2017
[2]基于支持向量機的互聯(lián)網(wǎng)金融個人信用評估方法研究[D]. 連程.浙江財經(jīng)大學 2017
[3]中國制造業(yè)信用風險分析[D]. 李天嬌.西南財經(jīng)大學 2016
本文編號:3556470
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