企业债务风险监测研究--聚文网

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内容简介

近年来，受国内经济增长放缓、地缘政治冲突加剧等多重影响，企业债务问题已成为当前防范化解重大金融风险的重点领域之一。为做好风险防范“早识别、早预警、早发现、早应对、早处置”工作，本课题采用打分卡、中债市场隐含评级和机器学习三种方法量化监测企业未来一年的债务风险，结果显示：打分卡模型作为传统的信用风险监测方法，需分行业建模，权重严重依赖主观经验，监测结果的准确性和可比性较弱；中债市场隐含评级的监测结果较为准确，但相同评级的区分度不足；机器学习模型监测结果的准确性和区分度较好，但对入模的基础数据要求较高。综合考虑三种方法的预测效果、优势和局限性，建议：实际应用中，可同时发挥中债市场隐含评级和机器学习模型的功能，将两种方法预测结果的交集作为重点关注的高风险企业范围，在缩小预警范围的同时提升预警精准性，降低防范化解风险的成本。

作者简介

陈森，中南大学管理科学与工程博士，人民银行金融研究所博士后中国注册会计师(CPA)，国际注册内部设计师(CIA)，高级经济师。曾在《金融研究》《中国金融》《金融时报》《上海金融》《江西社会科学》等核心期刊，发表学术文章 20 余篇。

第一章绪论００１
一、研究背景００１
二、研究意义００２
三、研究目标００３
四、研究方法００４
第二章相关文献综述００６
一、企业债务风险界定和现状００６
二、企业债务风险形成机理００８
三、企业债务风险评估和监测０１３
四、企业债务风险预警机制０１８
第三章企业债务风险的形成机理和演化过程０２０
一、境外企业债务风险演化的案例分析０２０
二、境内企业债务风险演化的案例分析０２４
三、基于案例分析的企业债务风险形成机理０３３
第四章企业债务风险的识别和评估０４１
一、宏观风险的识别和评估０４１
二、中观风险的识别和评估０４５
三、微观风险的识别和评估０５４
……

企业债务风险监测研究

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