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在国内外债券评级的研究基础之上,选用 MDA、Logistic 模型、Probit模型以及神经网络四种债券评级方法,结合中国上市公司的风险特征,从变量甄选的角度对债券评级方法进行优化,同时采用中国上市公司数据进行实证分析.实证结论表明:甄选出的评级变量较国外常用的评级指标更好的刻画了中国上市公司的风险特征;Logistic 模型、Probit 模型和神经网络方法都对中国上市公司的债券有较高的评级分类能力,尤其是 Probit 模型和神经网络方法对中国公司债券的评级非常准确,误判率接近于0.  相似文献
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