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实体非国有企业信用债违约风险度量--基于Logistic模型研究的开题报告
一、研究背景与意义
信用风险是金融市场中最常见的一种风险，是指债务人不能按照合约规定履行偿付义务的风险。在金融市场中，信用债是一种非常重要的债券品种，而实体非国有企业是最为重要的信用债发行主体之一。随着经济环境的变化和市场结构的调整，实体非国有企业信用债违约风险也得到了越来越多的关注。
本文将选取实体非国有企业信用债为研究对象，采用Logistic模型对实体非国有企业信用债违约风险进行度量。研究的目的是为投资者提供更为准确的信用风险评估结果，并为银行和证券公司的信用风险管理提供参考。
二、文献综述
实体非国有企业信用债是指由非国有企业发行的债券，其发行主体通常是各类企业、私营企业、集体企业、中小企业等。这些企业在债券发行时通常以自身的资产为担保，因此其债券的信用风险较高。过去的研究表明，实体非国有企业信用债违约风险的影响因素主要包括财务指标、宏观经济因素和行业竞争程度等。
在信用风险度量方面，过去的研究通常采用回归分析、判别分析和Probit模型来度量信用风险。其中，Logistic回归模型具有较高的预测精度和一定的解释性，因此目前被广泛应用于信用风险度量中。例如，在Schuyler(2005)的研究中，使用Logistic回归模型对企业信用评级进行了度量，并且取得了较好的效果。
三、研究方法
本文将采用Logistic回归模型对实体非国有企业信用债违约风险进行度量。具体步骤如下：
1、数据收集：收集实体非国有企业信用债的相关数据，包括发行企业的基本情况、财务指标、宏观经济因素和行业竞争程度等。
2、变量筛选：根据过去的研究和经济理论，选择对实体非国有企业信用债违约风险有较大影响的变量，并对其进行初步筛选。
3、模型建立：基于Logistic回归模型，考虑相关变量的线性和非线性关系，构建实体非国有企业信用债违约风险的预测模型。
4、模型评估：采用样本内和样本外的测试样本对模型进行评估，统计模型准确率和预测精度等指标。
5、应用实践：将模型的评估结果应用于实际的信用风险管理中，为投资者和金融机构提供更为准确的信用风险评估结果。
四、研究内容
1、实体非国有企业信用债违约风险的相关变量：综合考虑宏观经济因素、行业竞争程度和企业财务状况等方面的因素，确定对实体非国有企业信用债违约风险影响较大的变量，包括企业规模、营业收入增长率、总资产周转率等。
2、Logistic回归模型：对以上筛选出的变量进行回归分析，得到实体非国有企业信用债违约风险的预测模型。
3、模型评估：采用样本内和样本外测试数据进行评估，统计模型的准确率、精确度和召回率等指标。
4、应用实践：将模型的评估结果应用于实际的信用风险管理中，为投资者和金融机构提供更为准确的信用风险评估结果。
五、可行性分析
本研究选取的实体非国有企业信用债是一个具有实际应用价值和研究难度的课题。通过收集相关数据，建立Logistic回归模型，对实体非国有企业信用债违约风险进行度量，具有一定的可行性。同时，Logistic回归模型具有较高的预测精度和解释性，在信用风险管理中得到了广泛的应用。
六、结论
本文研究了实体非国有企业信用债违约风险的度量方法，并基于Logistic回归模型进行了分析。通过选择相关变量、构建预测模型和评估模型准确性等步骤，得到了较为准确的实体非国有企业信用债违约风险评估结果。本研究可为投资者和金融机构提供更为准确的信用风险评估结果，并对于实体非国有企业信用债的发行和投资具有重要的参考意义。