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几类风险模型中的破产概率研究的开题报告
开题报告
题目：几类风险模型中的破产概率研究
一、选题背景
随着全球化程度的加深，金融风险与市场风险逐渐成为了一个重要的研究领域。在金融风险领域，破产是一个非常重要的指标。破产是指公司无力偿付债务，其财务状况无法维持下去的状态。
破产风险对公司的生产经营活动、股东投资决策、债权人和供应商的信心以及金融市场的稳定等都有着重要的影响。因此，如何预测和量化公司的破产概率是提高风险管理水平的关键。
二、选题意义
本文将主要研究几类风险模型中破产概率的计算方法，包括了传统的财务比率分析法、Z-Score模型、Logistic回归模型以及机器学习模型等。
在传统的财务比率分析法中，破产概率是通过统计公司金融指标历史数据得到的，其可靠性不高。
Z-Score模型是由西蒙•拉多尔在1968年提出的，在其基础之上，许多衍生的模型如Altman、Springate等的模型也被提出。Z-score模型利用公司财务信息来计算其破产概率，方法简单，但是仅适用于特定的行业和地区。
Logistic回归模型能够分析影响破产概率的各个因素，实现多因素分析，但是会存在共线性的问题，同时也需要大量的数据支撑。
机器学习模型则是利用大量的数据进行构建，能够准确的识别风险因素对破产概率的影响，对于公司的破产预测具有较高的准确性。
因此，本文旨在比较这几类模型在破产概率计算方面的优缺点，并且通过案例来验证模型的准确性和适用性，可以为风险管理人员提供决策支持。
三、研究方法和步骤
本文将分为以下几个步骤进行研究：
1.根据财务信息分析方法、Z-Score模型、Logistic回归模型、机器学习模型等，详细探讨了这些模型的基本理论、优缺点、适用范围和计算方法等。
2.针对典型的Qihoo360公司的破产预测案例，利用以上四种风险模型进行破产风险评估，并比较结果的准确性，检验模型的适用性和优劣性。
3.根据Qihoo360公司的破产预测结果，提出风险管理建议，以提高企业的风险抵御能力和减少破产的风险。
四、预期成果和意义
通过对几种风险模型的对比和破产预测案例的分析，本文将可以达成以下预期成果：
1.深入理解和评估这些风险模型的特点和优缺点，可以为风险管理决策提供重要的参考依据。
2.对Qihoo360公司的破产预测可以实现多维度分析，提高了对公司风险的识别和把握能力，可为风险管理人员提供决策支持。
3.最终，结合破产预测结果提出相应的风险管理建议，以提高企业的风险抵御能力和减少破产的风险。
五、可行性分析
在方法和步骤的层面上，本研究设计合理、操作可行，资料获取渠道丰富，数据可靠性和实用性高，具有可行性。
六、研究进度安排
本研究的时间安排如下：
第1周：完成调研和文献阅读
第2-3周：完成理论分析、风险模型的构建和破产预测结果的展示
第4周：编写论文，并撰写开题报告。
七、参考文献
[1]聂树伟.金融风险管理——理论、工具与应用[M].人民邮电出版社,2014.
[2]钟戈,伏志达,王孟辰.企业破产预测研究综述[J].南开经济研究,2016,(1):41-62.
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