中小微企业关闭的Logit识别分析——基于某市政府大数据平台

摘要

政府大数据平台的搭建为分析中小微型企业提供了数据支持。以往的企业分析大部分建立在上市公司的财务报表信息上，随着大数据的深入，识别分析的范围能扩展到小型甚至是微型企业。本文基于统计局企业规模划分的标准，提取出中型和小微型企业，并对企业关闭的原因进行定量分析得到:关闭企业在时间、空间和行业上的的分布状况;企业的融资状况、信用状况;生产经营状况以及企业关闭的显著原因。
　　由于Logit模型对于多重共线性敏感，本文利用混合数据下非参数核平滑方法进行变量选择，找到实际问题所需的变量，以政府管理为导向选取纳税信息为因变量，通过交叉验证法选择各变量的窗宽，用局部常数最小二乘法剔除无关变量。利用局部线性最小二乘法，确认相关变量的作用机制是线性还是非线性，将其运用到半参数的Logit模型中。由于log it(π)与z存在非线性相关，因此运用半参数Logit模型。该模型中既含有参数分量又含有非参数分量，确定性的趋势可以通过线性项进行拟合，当自变量与因变量关系不够明确而该变量又是研究者感兴趣的变量时，需要通过非线性部分来体现。对于未知函数，光滑参数由广义交叉验证法选取。计算得到半参数Logit对于企业关闭与否预测的错误率在5％以下，模型效果较好。将半参数模型与参数Logit模型进行对比可得，半参数模型在判错率和ROC曲线上都优于参数的Logit模型。最后，对半参数模型进行稳定性检验，设置样本容量从200到1000家五种情况各执行100次预测，得到模型的最高判错率和最高错误肯定率都具有较强的稳定性。

目录

摘要

第一章 绪论

第一节 研究背景与意义

一、研究背景

二、研究意义

第二节 文献综述

一、Logit模型降维方法的文献研究

二、企业关闭与Logit模型的文献综述

二、现有文献的不足之处

第三节 研究思路及框架

第四节 研究难点与本文创新点

一、研究难点

二、可能的创新点

第二章 相关定义的阐述

第一节 企业规模的界定

第二节 企业关闭的定义

第三章 关闭企业的数据选取与定量描述

第一节 政府数据库处理

一、研究对象及数据来源

二、数据处理

第二节 样本特征描述

一、关闭企业分布情况

二、关闭企业融资状况分析

三、关闭企业不良贷款分析

四、企业经营状况分析

五、企业关闭原因分析

第四章 关闭企业识别的半参数LOGIT模型

第一节 非参数方法的变量选择

第二节 实证分析

一、半参数Logit模型的建立

二、企业关闭预测的半参数Logit实证分析

三、半参数Logit模型的评价

第三节 模型的稳定性检验

第五章 总结与展望

第一节 论文结论

第二节 展望

参考文献

致谢

声明