Z-score模型最优分割点的确定方法比较——基于违约风险预测能力的分析
Predicting Default Risk of Z-score Model:The Weighted Average Method VS. The ZETAc Model Approach to Determine Optimal Cut-off Score作者机构：苏州大学东吴商学院江苏苏州215006 浙江万里学院商学院浙江宁波315100
出 版 物：《南方金融》 (South China Finance)
年 卷 期：2013年第8期
页 面：74-77页
学科分类：12[管理学] 120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 1202[管理学-工商管理] 07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学]
基 金：江苏省普通高校研究生科技创新计划项目<基于Z-score模型的商业银行信用风险预警体系研究>(项目编号:CX10B-032R)的资助
摘 要：Z-score模型在对企业进行财务困境和违约风险判别方面具有重要的应用价值,最优分割点的确定方法对于提高模型的违约风险判别能力至关重要。本文以医药生物行业上市公司为样本,运用Fisher逐步判别法从15类财务比率中筛选出判别能力较强的7个指标构建了Z-score模型,并尝试采用加权平均法和考虑先验概率及误判成本的ZETAc模型法分别确定最优分割点。研究发现,ZETAc模型法预测企业违约风险的能力明显优于加权平均法。
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