来源:《科技和产业》2017年第04期  作者:龙天炜;彭泽文;张瑞敏;
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REITs信用风险评估方法与优化研究

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选取了香港地区11家上市REITs企业的财务数据,采用二分类Logistic回归和RBF神经网络建立其信用风险评价模型进行实证分析。结果表明RBF神经网络在预测结果准确性上优于二分类Logistic回归,而二分类Logistic回归在变量解释能力上绝对占优。综合两类模型的优势,对上市REITs企业进行信用风险评估时,先用二分类Logistic回归模型定性分析出影响REITs信用风险的关键因素,再采用RBF神经网络模型定量计算预测结果的准确率,可以较好地为投资者投资决策提供参考依据。(本文共计6页)......[继续阅读本文]

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