利用Logistic回归模型对上市公司被国企和民企收购的预测

利用Logistic回归模型对公司能否被国企和民企收购进行预测研究.结果表明:资产负债率和托宾Q比率对上市公司被国企收购产生显著的负面影响,相反却对被民企收购产生显著的正面影响,这说明国企和民企在选择收购目标时,对这两个因素判断的方向不同,民企愿意在对外投资时冒更高的风险;民企偏好收购经营效率较低的公司;两类收购者都更加看重上市公司的未来回报能力而不是现期回报能力.

商业银行信贷业务风险预警——基于灰色系统理论与Logistic回归的实证检验

商业银行信贷业务在给银行带来丰厚收益的同时,也带来了很高的风险。其主要原因在于银行对违约企业的前期预警能力不足。研究以2011年制造型企业上市公司年报数据为样本,采用样本配比的抽样法,建立了基于灰色系统理论的logistic违约预警模型,并进行了实证检验。结果表明,引入灰色系统理论的logistic违约预警模型具有较好的拟合度,对违约企业具有较强的预测能力和预测精度,达到了对违约企业进行前期预警的目的。该模型的运用将显著降低银行的信贷业务风险,提升银行的经营效益。

基于PLS和LOGISTIC回归模型的中小企业融资的信用风险度量

为了有效地度量中小企业融资的信用风险,选取代表中小企业的经营与发展能力、利润构成与盈利能力、资产与负债和现金流量等4个方面13个指标作为解释变量。由于解释变量之间存在较高的多重共线性和样本量偏小等情况,应用偏最小二乘法提取PLS成分,排除系统中的噪声干扰,构建一个度量信用风险的二分类因变量的Logistic模型。实际数据预测结果表明,该模型不仅具有良好的平稳性和准确性,而且具有较强的解释过程变化的能力。

电商企业顾客赢回驱动因素实证研究——一项基于田野调查数据的Logistic回归分析

随着网上消费在我国的蓬勃发展,电商零售企业之间的竞争愈演愈烈,重新赢回流失顾客作为顾客关系管理的重要内容成为电商企业顾客关系管理关注的热点。而采用田野调查方法收集数据并通过Logistic回归法对流失顾客样本进行分析发现,流失顾客的人口统计变量、先前消费特征、流失原因与企业赢回策略是驱动顾客赢回的关键变量。比如,年轻、受教育程度高的男性顾客更容易被赢回,而收入水平高的女性顾客则较难被赢回;先前任期关系时长越长、在电商企业网站平均停留时间越长、流失后断档期时长越短的顾客越容易被赢回;单纯因价格因素流失的顾客更容易被赢回,单纯因商品(或服务)因素流失的顾客很难被赢回;价格促销与关系投资策略仍然是有效的顾客赢回策略,不过企业在实践应用中需要谨慎对待。因此,为更好地改善顾客关系管理工作,提高顾客赢回绩效,需要进一步完善顾客关系管理库中的消费者资料,做实顾客画像的"大数据"资源;需要建立完备的数据管理体系,定期开展面向流失顾客的赢回活动;需要对流失顾客进行分类管理,采取适宜的赢回与保留策略;需要紧扣消费升级本质,不断提升商品与服务质量。

中国房地产企业转型路径研究——基于logistic回归分析

房地产企业转型是新常态下我国房地产业发展面临的紧迫任务。基于理论分析和观察总结所形成的房地产企业转型的路径视角和基本路径,结合对全国75家房地产企业的调研数据,运用logistics回归模型对房地产企业转型路径进行实证检验,分析房地产企业转型的影响因素,其结果发现:(1)房地产企业转型的基本路径可分为4类,即产品市场路径、产业链路径、跨产业链路径、管理系统优化路径;(2)房地产企业中,中小企业倾向于选择产品市场路径和产业链路径,大型企业则更倾向于选择跨产业链路径以实现多元化发展,管理系统优化则是各类房地产企业转型路径的共同基础;(3)房地产企业转型受企业规模、产业延伸、销售方向、品牌影响等多种因素的共同影响,但不同类型房地产企业选择何种路径的影响因素是存在差异的。由上可见,房地产企业应适时调整发展理念及经营策略,寻找新的适合自身条件的发展方式和路径。

企业信用状况的定性评价——基于logistic回归模型的分析

以材料和机械制造行业100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和logistic回归模型,对企业的信用风险进行定性评价,简要评定企业的守信状况,影响企业信用的主要是企业的偿债能力,且同资金的流动性和运营效果密切相关,并给出结论与建议,指导债权人、投资者和交易方投资决策。

基于Logistic回归的航天企业财务风险预警实证研究

本文运用统计学中的Logistic回归模型对38家航天企业进行了财务风险预警实证研究,将样本企业划分成两类加以分析,并对Logistic回归模型进行了评价分析。

基于二类Logistic回归的小微企业网贷在线评估及实现

对源于某银行的92420例小微企业贷款类申请数据,首先应用二类Logistic回归分析,得到信用评估初步结论.进一步基于地理位置、成交时间、类别等组合特征进行深度数据挖掘,通过Xgboost特征选择和参数随机波动,训练多个子模型进行Bagging;通过Bootstrap数据子集抽样,在多个子集上训练Large-Scale SVM进行平均.综合Xgboost、LargeScale SVM,以及Rank加权求和,提出一种最佳融合模型方案—XSL模型,该模型交叉验证值提高到0.79.采用Python加载flask搭建web框架,设计小微企业网贷在线申请与审核系统,审核结果用总得分和雷达图表示,实现了自动化审核和可视化展示.

利益相关者显性财务利益与中小企业转向——基于Logistic回归的实证分析

中小企业在国民经济中占据重要地位,但是受资源上的限制容易陷入困境。困境中的中小企业业绩转向成功对于其生存和发展至关重要。根据现代企业理论,企业是所有利益相关者的产权契约联结体,是要素所有者交易产权的场所。中小企业规模小,资源匮乏,其业绩的成功转向,更需要取得利益相关者的支持,然而利益相关者是以自身利益最大化为目标函数。研究以1998～2007年中小上市公司为样本,通过构建主要利益相关显性财务利益指标,利用Logistic回归分析,我们发现主要利益相关者特别是股东、债权人和经理的显性财务利益与中小企业成功转向存在正相关关系。

基于Logistic回归模型的中小企业信用评价

信用评价一直是学术界和金融界所关注的热点研究课题,为解决中小企业融资中出现的信息不对称问题,中小企业信用评价引起了越来越多的关注.介绍了Logistic回归模型,并在此基础上建立了适用于中小型企业的Logistic回归信用评价模型.为了验证模型的合理性,选取了80家企业作为实验样本进行实证研究,对所选取的12个财务指标进行主成分分析并提取了4类主成分,这样降低了指标之间的相关性.根据Wald检验筛选出的2类主成分建立了信用评价模型,该模型对实验样本的判别准确率达到96.3%,而对测试样本的判别准确率达到80%.同时ROC曲线检验结果表明,曲线所围面积为0.991.因此,所提出的信用评价模型具有良好的预测效果.

基于Logistic回归惩罚函数的企业财务危机预警

随着大数据时代的到来,企业的财务数据越来越复杂,在高维的财务数据中选出重要的影响因素,可以帮助企业人员对企业发生财务危机的可能性进行分析预测,降低企业的风险。研究企业财务危机的传统方法大多数是基于低维数据,而目前的财务数据变量众多。惩罚函数(penalty function)不仅能在高维数据的情况下进行稳定的变量选择,还能进行参数估计。采用基于Logistic回归惩罚函数模型研究企业财务危机预警问题,通过选取48个财务指标来进行建模和分析,找出影响企业财务危机的主要因素,并从预测精度、风险区分能力、变量选择这3个方面与传统方法进行对比,最终得到基于Logistic回归的惩罚函数方法更具有优越性。这对企业进行财务危机分析具有预警作用。

中小型企业的Logistic回归信用风险预警模型——以甘肃省为例

以中小型企业为研究对象,筛选了甘肃省的120家中小型企业作为研究样本,构建了基于20个常用的财务指标的Logistic回归预警模型,进而对中小型企业的信用风险进行预测分析.研究结果表明模型具有良好的预测效果,预测准确率达到92.5%,可以较好地为企业内部进行风险预警,并为银行系统提供企业信用风险状况和信贷决策依据.

信息不对称下银行对中小微企业的最优信贷策略研究--基于Logistic回归的违约率测算模型

通常认为,中小微企业融资难的主要原因在于抵押担保能力不足、银行贷前及贷后管理成本高。但究其深层次根源,则是在信息不对称情况下,银行难以对中小微企业的违约率进行可靠测算,从而难以估量这部分授信的资本占用,加大了银行自身资本充足率管理的难度。本文利用银行较易获取的企业交易信息(发票信息)、信用评级、信贷记录等有限信息,通过构建Logistic回归的违约率测算模型,测算出不同信用水平下中小微企业的预期违约率。在此基础上,以银行利润最大化为目标,构建银行最优信贷策略的非线性规划模型,并以此模型指导银行对潜在中小微企业客户开展授信活动。

基于Elastic-Net Logistic回归模型的房地产企业信用风险评价研究

近年来,新冠疫情的暴发加大了我国房地产企业信用风险,基于此,设计房地产企业信用风险评价指标体系,构建Elastic-Net Logistic回归模型。研究表明,房地产企业的资产报酬率、总资产净利润率等指标的提升可以有效降低信用风险,固定资产增长率、权益乘数、产权比率可以作为信用风险的警示指标。构建的模型具有较高的精度,可以为房地产企业的信用度量及风险预警提供一定的依据。

基于有序多分类logistic的物流成本控制绩效评价

为了较好地评价物流企业的绩效,从其作业成本控制角度考虑,建立绩效评价指标体系。然后,采用有序多分类逻辑回归分析方法,构建物流企业绩效评价模型,对物流企业在成本控制整体状况条件下绩效进行有效评价。模型结果表明:作业成本、作业时间、作业效率与作业质量四个一级指标对绩效评价的影响均为显著。

基于logistic回归分析的勘察设计单位所有制形式与信用综合评价关系研究

随着我国工程勘察设计单位改革的逐渐深入和国外勘察设计机构的强势进入,我国勘察设计行业正面临着空前激烈的市场竞争。如何凸显国有勘察设计单位的竞争优势,已成为我国国有勘察设计单位的一大现实课题。为此,本文试图从企业信用综合评价的角度出发,采取福建省工程建设项目勘察设计单位信用评价系统中2020年第一季度信用综合评价数据,以106个数据作为研究样本进行了逻辑回归检验分析,探究企业所有制形式与信用综合评价之间的内在关系。研究结果表明,相比于非国有勘察设计单位,国有勘察设计单位的信用综合评价正向影响关系更为显著,国有企业在激烈市场竞争中依然保持着可观优势。

基于Logistic回归的中小企业信贷风险评估与信贷策略优化建模

为了便于银行对中小企业进行信贷风险评估,同时制定最优信贷策略,利用企业与上下游合作伙伴的银行流水信息,构建企业营业收入能力、盈利能力、客户稳定性、交易活力4个一级指标组成的风险评估指标体系;基于Logistic回归对企业信贷风险进行预测,并与误差反向传播神经网络进行了对比分析;结合违约概率与不同利率下的留存率,以银行对中小企业的最大化期望收益为目标函数,建立信贷策略优化模型;对信贷风险评估和信贷策略优化模型分别进行实证分析,验证模型的有效性。结果表明:Logistic回归具有较高的准确率和查全率,评估指标受试者工作特征曲线下面积达到0.964,适合中小企业的信贷风险预测和评估;所建立的信贷策略优化模型能确定每个贷款企业的贷款额度和贷款利率,并使银行期望收益达到最大。

乌鲁木齐市物流企业区位时空演化、影响因素和发展策略研究

物流企业的空间布局不仅可以改变现有的物流组织形式,对重塑地区的产业空间格局也会产生重大影响。基于2006—2022年乌鲁木齐市物流企业空间数据,在对乌鲁木齐市物流企业区位时空演变分析的基础上,运用地理探测器和多尺度地理加权回归进一步探究物流企业区位选择的影响因素及其空间异质性,并提出优化物流企业空间布局的发展策略。结果表明:(1)乌鲁木齐市物流企业存在集聚分布特征,呈现出由“一主轴、一核心”向“三主核、两副核”演变的空间格局。(2)乌鲁木齐市地区间物流企业发展存在显著的正向溢出效应。(3)物流企业区位选择的影响因素中,物流企业数解释力度的均值为66%、地区GDP为48%、人口密度为49%、物流园区距离为28%;其中物流企业数和物流园区距离是空间异质性因素且其系数在空间上变化较大,地区GDP是具有正向影响的全局变量,人口密度是具有负向影响的全局变量。研究结果不仅拓展了企业区位理论的研究,而且丰富了研究案例,同时可以为乌鲁木齐市进行物流产业规划和高质量建设丝绸之路经济带商贸物流中心提供理论依据和实践参考。

企业创新活动中外部知识搜索策略选择研究——来自中国制造业企业的经验证据

外部知识搜索属于开放式创新范畴,当制造业企业难以满足新产品生产所需时,将与供应商、客户、高等院校、科研机构和竞争对手等外部知识源建立联系,寻求外部合作,这些知识源对企业实现价值创造具有重要影响。通过识别与界定制造业企业外部知识搜索策略,构建企业创新活动(技术创新与流程创新)与外部知识获取策略选择关系框架,以中国制造业企业数据为样本,进行实证研究。结果表明,制造业企业知识获取策略可划分为最小化搜索、沿供应链搜索、多途径搜索、特定科学搜索、特定技术搜索和全面均衡搜索等6种;制造业企业知识搜索策略呈现多样化特征,并在技术创新与流程创新活动中呈现出显著差异性。

辽宁省物流企业规模演化的影响因素分析

针对物流企业规模演化的影响因素问题,根据从业人数将物流企业划分为4个不同的等级规模,运用核密度分析描述物流企业的空间分布特征,采用偏序集方法解决不同企业规模集聚的问题,并建立了考虑规模差异和不考虑规模差异的两类面板数据回归模型。结果发现:两类回归模型差异较大,其中地区商业发展水平和地区运输水平两个因素均对物流企业的规模演化具有显著影响,而地区的服务业发展水平、地区基础设施建设、地区的经济发展水平、地区邮政业务的总体情况和地区物流企业的发展规模在两类模型中的影响存在差异。