具体描述
信用评价是上市公司财务困境预警研究的重要手段之一。本书介绍了肖当前国际上常用的三种信用评级建模方法：参数统计方法、非参数统计方法和神经网络方法，并详细介绍了各种方法的研究背景，建立了多层感知器、BP算法网络、径向基函数网络、概率神经网络和自组织竞争网络5种神经网络信用评价模型，logistic回归模型和两种线性判别分析法，以及两种支持向量机方法，并利用这9种方法进行了两类模式分类及三类模式分类，探讨了以上各各方法的模式分类能力及其预警能力。最后，研究并建立了logistic回归预测模型、AR及AR模型、ARCH类预测模型及神经网络预测技术，探讨了各种方法在我国股市波动预测中的应用。
本书可供金融学、财务管理、企业管理、应用数学、管理科学与工程等专业的研究人员以及高等院校相关专业的教师与研究生阅读，也可以作为从事金融管理、企业财务管理等方面的实际工作者的参考书。
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用户评价
说实话，我最开始是被这本书的“应用”两个字吸引的。作为一个非金融科班出身的读者，我对那些高深的数理模型总是有点畏惧，但“应用”就意味着它能解决实际问题。这本书的确没有让我失望。它花了相当大的篇幅来介绍如何将信用评价体系转化为实际的股市预测模型，并且举例说明了这些模型在不同市场环境下的表现。我印象特别深刻的是，书中关于“情绪指标”与“基本面指标”如何协同作用，来提升股市预测的准确率的讨论。作者通过大量的案例，展示了当市场情绪极度悲观或乐观时，即使基本面数据表现良好，也可能出现短期性的股价波动。书中对于如何量化这些情绪指标，以及如何将其融入到传统的信用评价模型中，给出了非常具体的指导。另外，我喜欢的是，这本书并没有把话说死，而是强调了模型是不断发展的，并且需要根据实际情况进行调整。它鼓励读者去探索不同的预测方法，并提出了一些关于如何验证模型有效性的建议。虽然我还没有完全掌握书中的所有模型，但这本书确实为我打开了一扇理解股市运作的新大门。它让我明白，股市预测并非是神秘的魔法，而是可以通过严谨的逻辑和数据分析来实现的。
评分读完这本书，我对“信用”在金融市场中的重要性有了全新的认识。这本书并非仅仅停留在对信用评分的介绍，而是将其与股市的联动机制进行了深入的探讨。我特别欣赏书中关于“信用链条”的论述，它解释了从宏观经济环境，到行业状况，再到具体企业的信用风险，是如何层层传递，并最终影响股市的。书中对“信用违约互换（CDS）”等金融工具在股市预测中的应用分析，也让我耳目一新。它展示了如何利用这些工具来捕捉市场对信用风险变化的预期。而且，书中关于“系统性信用风险”的讨论，以及它对股市整体稳定性的潜在威胁，给我留下了深刻的印象。作者通过大量的历史数据和图表，清晰地展示了信用危机如何演变成金融危机，进而对股市造成毁灭性的打击。虽然书中的一些理论推导过程对我来说稍显深奥，但我能够理解其核心思想，并且能够将其与现实中的市场波动联系起来。这本书让我意识到，在进行股市分析时，不能仅仅关注企业的财务报表，更要关注其背后的信用风险。它为我提供了一个更宏观、更全面的市场分析框架。
评分我购买这本书，主要是想寻找一些关于如何更有效地分析股票市场的方法。这本书的书名虽然包含了“信用评价”，但我认为它更侧重于“股市预测模型”。我很高兴地发现，书中确实提供了许多实用的模型和分析框架。作者在介绍各种预测模型时，并没有一味地堆砌复杂的数学公式，而是注重解释模型的逻辑和应用场景。我印象最深刻的是，书中关于“事件驱动型”预测模型的讨论，它分析了各种突发事件，如政策变动、行业重组、甚至国际政治事件，如何通过影响企业的信用状况，最终传导至股价的变动。书中的案例分析非常具有说服力，让我看到了理论与实践的完美结合。而且，书中还探讨了不同预测模型的优劣势，以及在不同市场环境下应该如何选择合适的模型。我特别喜欢书中关于“回溯测试”的讲解，它让我明白了如何客观地评估一个预测模型的有效性。虽然我对一些模型的细节还有待进一步深入研究，但这本书无疑为我提供了一个非常系统和全面的股市分析指南。它让我看到了，通过科学的方法，我们确实可以更好地把握股市的脉搏。
评分这本书的书名乍一听，似乎挺枯燥的，聚焦于“信用评价”和“股市预测模型”，这两个概念我平时接触得不多。但当我翻开它，尤其是看到关于信用评分如何影响上市公司融资成本，进而传导至股价波动的分析时，我一下子被吸引住了。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实证研究，展示了信用风险指标在股市波动预测中的实际效力。比如，书中对某个行业信用评级下调后，该行业股票在短期内普遍出现下跌的案例分析，就显得尤为生动。而且，它还探讨了不同信用评级机构的差异性，以及如何综合运用多方信息来构建更 robust 的信用评价体系。我特别感兴趣的是，书中关于“黑天鹅事件”发生时，信用评级对股市反应的滞后性分析，这让我对市场情绪和信息传导机制有了更深刻的理解。这本书的优点在于，它将金融领域的两个重要议题——信用风险和市场预测——巧妙地结合起来，并且通过扎实的量化研究，提供了非常有价值的洞见。虽然有些模型推导过程对我而言稍显复杂，但作者的讲解思路清晰，并且配有图表辅助，使得即使是金融领域的初学者，也能从中受益匪浅。这本书不仅是学术研究的典范，对于投资实践者来说，也提供了一个全新的视角来审视市场风险。
评分起初，我买这本书完全是出于好奇，想了解一下“信用评价”这个概念与股票市场之间究竟有什么联系。没想到，这本书的内容远超我的预期。作者深入浅出地解释了信用风险是如何影响企业的融资能力，而融资能力又如何直接或间接体现在股票价格的波动上。书中关于“信用利差”作为市场风险晴雨表的分析，让我茅塞顿开。我尤其欣赏书中关于“信息不对称”如何加剧信用风险，并进一步放大市场波动的论述。它解释了为什么有时看似不相关的信用事件，却能引发股市的连锁反应。而且，书中还讨论了不同类型的信用风险，比如宏观经济层面的系统性风险，以及微观层面的个体企业信用风险，并分别探讨了它们对股市的影响机制。我非常喜欢书中关于“信用评分模型”的构建过程的介绍，它详细列出了影响评分的各项因素，以及如何利用统计学方法来量化这些因素。虽然书中的一些统计学概念对我来说比较陌生，但作者的讲解非常耐心，并且提供了大量的图表来辅助说明。这本书让我对金融市场的理解，从一个表面的观察者，变成了一个更深入的剖析者。
评分介绍了多种建模、分析方法，对入门还是很有帮助的。
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