林霞等

摘 要：以36家林業(yè)相關(guān)上市公司為樣本，根據(jù)KMV模型分組結(jié)果選取了2012年上市企業(yè)財務(wù)報告中的20個指標進行因子分析并提取主成分，運用Logistic模型構(gòu)建適合我國林業(yè)上市公司的信用風險預(yù)警模型。結(jié)果表明，該預(yù)測模型的正確率達到80%以上，負債、現(xiàn)金流量和存貨對林業(yè)企業(yè)信用風險的判別影響較為顯著。結(jié)合KMV分組結(jié)果構(gòu)建的Logistic模型可以作為理想的林業(yè)企業(yè)信用風險預(yù)測工具，對其信用風險管理具有積極意義。

關(guān)鍵詞：林業(yè)企業(yè)；信用風險；Logistic模型；因子分析

中圖分類號：F2

文獻標識碼：A

文章編號：16723198（2014）12005903

1 引言

隨著系列政策的出臺，我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值近年來快速增長。據(jù)國家林業(yè)局公布，2012年實現(xiàn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值3.95萬億元，較2011年增長28.94%，這一增長速度結(jié)合林業(yè)的自然弱質(zhì)性來看，已經(jīng)較為突出，但當前林業(yè)企業(yè)仍然面臨著發(fā)展相對滯后，且債務(wù)負擔較重的現(xiàn)狀。因此，林業(yè)相較于其他部門競爭力明顯偏弱。這其中最關(guān)鍵的影響因素即企業(yè)信用。隨著林業(yè)投資持續(xù)增加，國家預(yù)算投入、國內(nèi)貸款及其他自籌資金量不斷增長，信用風險成為金融機構(gòu)、投資者、政府部門關(guān)注的核心風險?！爸袊謽I(yè)產(chǎn)業(yè)誠信聯(lián)盟”的形成進一步證明，加強林企信用建設(shè)已成為重要研究內(nèi)容。

當前國內(nèi)外針對信用風險的研究已較為成熟。最早的研究始于20世紀60年代，Beaver以30個財務(wù)比率預(yù)測企業(yè)陷入財務(wù)困境的概率，是單變量破產(chǎn)預(yù)測方面的里程碑。隨后，發(fā)展出Z分數(shù)模型、多種傳統(tǒng)模型以及現(xiàn)代Logistic、KMV模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，逐步形成了愈發(fā)科學(xué)的信用風險預(yù)警機制。目前，國內(nèi)應(yīng)用Logistic模型進行的風險研究頗為豐富。吳世農(nóng)、王春峰、鄭茂、郭富霞等均應(yīng)用Logistic模型構(gòu)建相關(guān)財務(wù)預(yù)警評判體系。石曉軍提出以邊界logistic方法建立違約率模型，解決了一般logistic方法難以通過Hosmer-Lememshow擬合優(yōu)度檢驗的Cramer問題。李金海等運用Logistic模型進行上市公司信用等級評價并加以檢驗，結(jié)果表明其構(gòu)建的模型有良好的預(yù)測能力。

但當前我國對于林業(yè)企業(yè)的信用風險的研究普遍較少，且模型的建立有待完善。相關(guān)研究有：王新利、陳敏采用偏最小二乘BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)業(yè)類上市公司進行財務(wù)預(yù)警研究；王琳、王富煒取盈利性、風險性、成長性三方面指標衡量經(jīng)營績效。針對林業(yè)企業(yè)，需要根據(jù)其特點對研究過程進行調(diào)整。這主要體現(xiàn)在財務(wù)指標的選取，即全然使用針對整體上市公司的方法無法恰當反映行業(yè)間不同特點。因此，針對林業(yè)企業(yè)信用風險的研究，需將樣本量縮小至林業(yè)企業(yè)，確保變量及模型的準確性。

基于此，本研究選擇Logistic模型對我國林業(yè)上市公司2012年的財務(wù)數(shù)據(jù)進行實證研究，試圖構(gòu)建適合我國林業(yè)上市公司的信用風險度量與財務(wù)危機預(yù)警模型。

2 樣本處理

2.1 研究樣本以及研究樣本分類

對于林業(yè)相關(guān)行業(yè)的研究，羅歡煥、張大紅等將CSRC行業(yè)分類體系中涉及林業(yè)的公司作為研究對象。為了增強樣本覆蓋范圍完整性，本文根據(jù)CSRC分類選取林業(yè)及制造業(yè)中造紙、木材和家具子行業(yè)36家上市公司作為研究對象，研究數(shù)據(jù)來源于上海證券交易所和深圳證券交易所公布的2012年上市公司年報及wind資訊。

對于變量，從償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力和現(xiàn)金流量指標五方面選取，以此作為Logistic衡量企業(yè)信用風險的決定因子。但這五個方面的變量側(cè)重考慮企業(yè)自身經(jīng)營狀況，缺乏對市場供求的考慮。因此，本文在研究前期利用KMV模型對樣本進行分組。KMV模型以現(xiàn)代期權(quán)理論作為依托，側(cè)重考慮公司與整個市場，更好反映如何從市場價值角度衡量信用風險。因此通過KMV分組可以從另一個維度說明林業(yè)企業(yè)信用風險的情況。

針對KMV與Logistic模型相結(jié)合的研究，劉澄將KMV模型的違約概率與Logistic相結(jié)合，對我國中小企業(yè)信用風險進行較為準確的評估。魏婷實證得出KMV模型能夠從某些方面彌補Logistic模型的不足。韓艷艷研究證明將這兩種模型相結(jié)合獲得的混合模型有更好的評價效果。

本文根據(jù)KMV模型分類結(jié)果將樣本公司劃分為兩組，以進行財務(wù)指標的選擇及檢驗。

2.2 財務(wù)指標選取處理

針對林業(yè)類上市公司信用風險研究，本文從償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力和現(xiàn)金流量指標等五方面進行研究，共選取17項財務(wù)指標作為變量進行研究。

3 因子分析

財務(wù)指標之間存在相互轉(zhuǎn)換的可能，財務(wù)指標間的多重共線性可能降低模型穩(wěn)定性，甚至影響最終結(jié)果。其次，各變量之間的內(nèi)在聯(lián)系以及重要程度，即變量的內(nèi)在結(jié)構(gòu)對于指標的選取及模型的建立具有重要意義。本文采用因子分析提取主成分，將離散指標的信息濃縮為預(yù)測所需的主要指標。

3.1 KMO以及Bartlett球形檢驗

KMO及Bartlett球形檢驗用以檢驗變量間的相關(guān)性。本文檢驗結(jié)果如表2所示，獲得KMO統(tǒng)計量為0.556?？紤]到樣本量的影響，此數(shù)值在接受范圍內(nèi)，可以利用上述變量進行因子分析。

3.2 公因子方差比（Communalities）

公因子方差比反映了提取公因子過程中，各變量被提取出信息所占比例，即原變量的信息量中由公因子決定的比例。本文對變量公因子方差比進行分析，結(jié)果如表3所示。多數(shù)變量提取的比例在70%以上，可知所提取公因子對變量的的解釋能力均處在較強水平。

3.3 解釋的總方差

為保證因子的可解釋性，本文運用最大方差法對因子進行旋轉(zhuǎn)，將信息量重新分配。該操作將17個變量劃分為5個特征根。特征根可以被看做體現(xiàn)主成分影響力度的指標，代表引入該因子后對原始變量信息的平均解釋量。分析表4中各成分方差及其累積程度可知，前五個特征根的總貢獻率已達到79.48%，即可利用前五個特征根描述足夠信息。

5 結(jié)論與建議

本文通過Logistic模型建立林業(yè)上市公司信用風險預(yù)警機制，研究結(jié)論如下：

第一，從預(yù)測指標的選擇中可以發(fā)現(xiàn)，從營運能力、盈利能力、現(xiàn)金流量、償債能力和成長能力這五類指標中汲取的主要成分是有效的。

通過因子分析，本文從五類指標中選取了5項主成分。通過表5可以看出，分別表示現(xiàn)金流量、負債和存貨的F2、F3、F5對于林業(yè)企業(yè)是否存在風險的判別起到比較顯著的作用。

第二，實證結(jié)果說明通過KMV模型得出的分組是合理有效的，且將Logistic模型與KMV分組結(jié)果相結(jié)合進行預(yù)測是可行的。

第三，Logistic模型對于我國林業(yè)類相關(guān)上市公司信用風險的預(yù)測結(jié)果較為準確，能夠較好的區(qū)分林業(yè)上市公司的信用風險，可以成為決策者進行投資決策的理想工具。

分析可知，負債、現(xiàn)金流量和存貨是當前林業(yè)企業(yè)信用風險判別的主要影響因素。對于主要從事輕工制造、家具、造紙的林業(yè)類企業(yè)而言，林產(chǎn)品庫存即企業(yè)生物性資產(chǎn)最為主要。主要包括：外購存貨入庫前的費用；為達到銷售狀態(tài)的加工成本；“郁閉”后的費用。最后一項費用對林業(yè)企業(yè)而言往往是最高的一筆開支，因為在生物資產(chǎn)存續(xù)期間必須連續(xù)不斷地投入，才能維持生物資產(chǎn)活體存在。如果中斷后續(xù)投入，將影響收獲品的數(shù)量和質(zhì)量，甚至因活體生存無法維持而導(dǎo)致價值減少。因此，注重庫存的比例，加大流轉(zhuǎn)速度，是林業(yè)企業(yè)需要注意的重要問題。

另一方面，企業(yè)的負債程度偏高。負債是一把雙刃劍，恰當?shù)氖褂媚軌蚪o股東帶來收益，過度舉債則會導(dǎo)致償債能力受限，企業(yè)信用級別降低，信用風險增加。根據(jù)楊建志的分析，林業(yè)企業(yè)舉債的目的主要三類：擴張性、償債性以及混合性目的。前者存在經(jīng)營風險，后者存在財務(wù)風險。如何協(xié)調(diào)者兩者風險，結(jié)合成功企業(yè)的歷史經(jīng)驗確立正確的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，同樣也是林業(yè)企業(yè)所需注重的重要問題。

綜上，通過此預(yù)測模型，可以利用林業(yè)企業(yè)當前的財務(wù)指標對信用風險進行較為準確的預(yù)測，幫助投資者進行合理的選擇。同時，對信用風險的預(yù)測有助于企業(yè)管理者估計風險程度，分析風險因素并采取措施避免損失，促進企業(yè)長遠發(fā)展。

參考文獻

[1]國家林業(yè)局.中國林業(yè)發(fā)展報告[R].北京：中國林業(yè)出版社，2013.

[2]Beaver W H.Financial ratios as predictors of failure[J]. Journal of Accounting Research，1966：71111.

[3]Altman E I. Financial Ratios，Discriminant analysis and prediction of corporate bankruptcy[J]. Journal of Banking and Finance，1968，23（4）：589609.

[4]Tam K Y，Kiang M Y. Managerial applications of neural networks： the case of bank failure predictions[J]. Management science，1992，38（7）： 926947.

[5]吳世農(nóng)，盧賢義.我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究[J].經(jīng)濟研究，2001，（6）：4655.

[6]王春峰，萬海暉，張維.商業(yè)銀行信用風險評估及其實證研究[J].管理科學(xué)學(xué)報，1998，1（1）：6872.

[7]鄭茂.我國上市公司財務(wù)風險預(yù)警模型的構(gòu)建及實證分析[J].金融論壇，2003，8（10）：3842.

[8]郭富霞，路蘭，高齊圣.基于主成分的Logistic模型的上市公司信用風險評價分析[J].青島大學(xué)學(xué)報，2012，25（2）：106110.

[9]石曉軍，任若恩，肖遠文.邊界Logistic違約率模型及實證研究[J].管理科學(xué)學(xué)報，2007，10（3）：4451.

[10]李金海，付琳娜，李建華.基于Logistic模型對上市公司的信用等級評價研究[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2011，40（6）：113118.

[11]王新利，陳敏.基于偏最小二乘BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財務(wù)預(yù)警研究——以農(nóng)業(yè)上市公司為例[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2011，（11）：122128.

[12]王琳，王富煒.中國林業(yè)上市公司多元化經(jīng)營與經(jīng)營績效的實證研究[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊，2012，（27）：9799.

[13]羅歡煥，周馳杰等.林業(yè)上市公司環(huán)境信息披露影響因素研究——以滬市上市林業(yè)企業(yè)為例[J].林業(yè)經(jīng)濟，

2013，（2）：018.

[14]劉澄，郝丹潔.基于Logistic理論與KMV模型的我國中小企業(yè)信用風險評估[J].時代經(jīng)貿(mào)，2013，（24）.

[15]魏婷.基于Logistic和KMV模型的我國商業(yè)銀行信用風險評價研究[J].科技信息，2010，（16）：10072I0073.

[16]韓艷艷，王波.基于logistic回歸KMV模型的上市公司信用風險評價研究[J].科技與管理，2011，13（001）：104107.

[17]楊建志.淺析林業(yè)企業(yè)負債經(jīng)營[J].林業(yè)經(jīng)濟問題，2006，26（4）：367369.

5 結(jié)論與建議

本文通過Logistic模型建立林業(yè)上市公司信用風險預(yù)警機制，研究結(jié)論如下：

第一，從預(yù)測指標的選擇中可以發(fā)現(xiàn)，從營運能力、盈利能力、現(xiàn)金流量、償債能力和成長能力這五類指標中汲取的主要成分是有效的。

通過因子分析，本文從五類指標中選取了5項主成分。通過表5可以看出，分別表示現(xiàn)金流量、負債和存貨的F2、F3、F5對于林業(yè)企業(yè)是否存在風險的判別起到比較顯著的作用。

第二，實證結(jié)果說明通過KMV模型得出的分組是合理有效的，且將Logistic模型與KMV分組結(jié)果相結(jié)合進行預(yù)測是可行的。

第三，Logistic模型對于我國林業(yè)類相關(guān)上市公司信用風險的預(yù)測結(jié)果較為準確，能夠較好的區(qū)分林業(yè)上市公司的信用風險，可以成為決策者進行投資決策的理想工具。

分析可知，負債、現(xiàn)金流量和存貨是當前林業(yè)企業(yè)信用風險判別的主要影響因素。對于主要從事輕工制造、家具、造紙的林業(yè)類企業(yè)而言，林產(chǎn)品庫存即企業(yè)生物性資產(chǎn)最為主要。主要包括：外購存貨入庫前的費用；為達到銷售狀態(tài)的加工成本；“郁閉”后的費用。最后一項費用對林業(yè)企業(yè)而言往往是最高的一筆開支，因為在生物資產(chǎn)存續(xù)期間必須連續(xù)不斷地投入，才能維持生物資產(chǎn)活體存在。如果中斷后續(xù)投入，將影響收獲品的數(shù)量和質(zhì)量，甚至因活體生存無法維持而導(dǎo)致價值減少。因此，注重庫存的比例，加大流轉(zhuǎn)速度，是林業(yè)企業(yè)需要注意的重要問題。

另一方面，企業(yè)的負債程度偏高。負債是一把雙刃劍，恰當?shù)氖褂媚軌蚪o股東帶來收益，過度舉債則會導(dǎo)致償債能力受限，企業(yè)信用級別降低，信用風險增加。根據(jù)楊建志的分析，林業(yè)企業(yè)舉債的目的主要三類：擴張性、償債性以及混合性目的。前者存在經(jīng)營風險，后者存在財務(wù)風險。如何協(xié)調(diào)者兩者風險，結(jié)合成功企業(yè)的歷史經(jīng)驗確立正確的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，同樣也是林業(yè)企業(yè)所需注重的重要問題。

綜上，通過此預(yù)測模型，可以利用林業(yè)企業(yè)當前的財務(wù)指標對信用風險進行較為準確的預(yù)測，幫助投資者進行合理的選擇。同時，對信用風險的預(yù)測有助于企業(yè)管理者估計風險程度，分析風險因素并采取措施避免損失，促進企業(yè)長遠發(fā)展。

參考文獻

[1]國家林業(yè)局.中國林業(yè)發(fā)展報告[R].北京：中國林業(yè)出版社，2013.

[2]Beaver W H.Financial ratios as predictors of failure[J]. Journal of Accounting Research，1966：71111.

[3]Altman E I. Financial Ratios，Discriminant analysis and prediction of corporate bankruptcy[J]. Journal of Banking and Finance，1968，23（4）：589609.

[4]Tam K Y，Kiang M Y. Managerial applications of neural networks： the case of bank failure predictions[J]. Management science，1992，38（7）： 926947.

[5]吳世農(nóng)，盧賢義.我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究[J].經(jīng)濟研究，2001，（6）：4655.

[6]王春峰，萬海暉，張維.商業(yè)銀行信用風險評估及其實證研究[J].管理科學(xué)學(xué)報，1998，1（1）：6872.

[7]鄭茂.我國上市公司財務(wù)風險預(yù)警模型的構(gòu)建及實證分析[J].金融論壇，2003，8（10）：3842.

[8]郭富霞，路蘭，高齊圣.基于主成分的Logistic模型的上市公司信用風險評價分析[J].青島大學(xué)學(xué)報，2012，25（2）：106110.

[9]石曉軍，任若恩，肖遠文.邊界Logistic違約率模型及實證研究[J].管理科學(xué)學(xué)報，2007，10（3）：4451.

[10]李金海，付琳娜，李建華.基于Logistic模型對上市公司的信用等級評價研究[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2011，40（6）：113118.

[11]王新利，陳敏.基于偏最小二乘BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財務(wù)預(yù)警研究——以農(nóng)業(yè)上市公司為例[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2011，（11）：122128.

[12]王琳，王富煒.中國林業(yè)上市公司多元化經(jīng)營與經(jīng)營績效的實證研究[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊，2012，（27）：9799.

[13]羅歡煥，周馳杰等.林業(yè)上市公司環(huán)境信息披露影響因素研究——以滬市上市林業(yè)企業(yè)為例[J].林業(yè)經(jīng)濟，

2013，（2）：018.

[14]劉澄，郝丹潔.基于Logistic理論與KMV模型的我國中小企業(yè)信用風險評估[J].時代經(jīng)貿(mào)，2013，（24）.

[15]魏婷.基于Logistic和KMV模型的我國商業(yè)銀行信用風險評價研究[J].科技信息，2010，（16）：10072I0073.

[16]韓艷艷，王波.基于logistic回歸KMV模型的上市公司信用風險評價研究[J].科技與管理，2011，13（001）：104107.

[17]楊建志.淺析林業(yè)企業(yè)負債經(jīng)營[J].林業(yè)經(jīng)濟問題，2006，26（4）：367369.

5 結(jié)論與建議

本文通過Logistic模型建立林業(yè)上市公司信用風險預(yù)警機制，研究結(jié)論如下：

第一，從預(yù)測指標的選擇中可以發(fā)現(xiàn)，從營運能力、盈利能力、現(xiàn)金流量、償債能力和成長能力這五類指標中汲取的主要成分是有效的。

通過因子分析，本文從五類指標中選取了5項主成分。通過表5可以看出，分別表示現(xiàn)金流量、負債和存貨的F2、F3、F5對于林業(yè)企業(yè)是否存在風險的判別起到比較顯著的作用。

第二，實證結(jié)果說明通過KMV模型得出的分組是合理有效的，且將Logistic模型與KMV分組結(jié)果相結(jié)合進行預(yù)測是可行的。

第三，Logistic模型對于我國林業(yè)類相關(guān)上市公司信用風險的預(yù)測結(jié)果較為準確，能夠較好的區(qū)分林業(yè)上市公司的信用風險，可以成為決策者進行投資決策的理想工具。

分析可知，負債、現(xiàn)金流量和存貨是當前林業(yè)企業(yè)信用風險判別的主要影響因素。對于主要從事輕工制造、家具、造紙的林業(yè)類企業(yè)而言，林產(chǎn)品庫存即企業(yè)生物性資產(chǎn)最為主要。主要包括：外購存貨入庫前的費用；為達到銷售狀態(tài)的加工成本；“郁閉”后的費用。最后一項費用對林業(yè)企業(yè)而言往往是最高的一筆開支，因為在生物資產(chǎn)存續(xù)期間必須連續(xù)不斷地投入，才能維持生物資產(chǎn)活體存在。如果中斷后續(xù)投入，將影響收獲品的數(shù)量和質(zhì)量，甚至因活體生存無法維持而導(dǎo)致價值減少。因此，注重庫存的比例，加大流轉(zhuǎn)速度，是林業(yè)企業(yè)需要注意的重要問題。

另一方面，企業(yè)的負債程度偏高。負債是一把雙刃劍，恰當?shù)氖褂媚軌蚪o股東帶來收益，過度舉債則會導(dǎo)致償債能力受限，企業(yè)信用級別降低，信用風險增加。根據(jù)楊建志的分析，林業(yè)企業(yè)舉債的目的主要三類：擴張性、償債性以及混合性目的。前者存在經(jīng)營風險，后者存在財務(wù)風險。如何協(xié)調(diào)者兩者風險，結(jié)合成功企業(yè)的歷史經(jīng)驗確立正確的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，同樣也是林業(yè)企業(yè)所需注重的重要問題。

綜上，通過此預(yù)測模型，可以利用林業(yè)企業(yè)當前的財務(wù)指標對信用風險進行較為準確的預(yù)測，幫助投資者進行合理的選擇。同時，對信用風險的預(yù)測有助于企業(yè)管理者估計風險程度，分析風險因素并采取措施避免損失，促進企業(yè)長遠發(fā)展。

參考文獻

[1]國家林業(yè)局.中國林業(yè)發(fā)展報告[R].北京：中國林業(yè)出版社，2013.

[2]Beaver W H.Financial ratios as predictors of failure[J]. Journal of Accounting Research，1966：71111.

[3]Altman E I. Financial Ratios，Discriminant analysis and prediction of corporate bankruptcy[J]. Journal of Banking and Finance，1968，23（4）：589609.

[4]Tam K Y，Kiang M Y. Managerial applications of neural networks： the case of bank failure predictions[J]. Management science，1992，38（7）： 926947.

[5]吳世農(nóng)，盧賢義.我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究[J].經(jīng)濟研究，2001，（6）：4655.

[6]王春峰，萬海暉，張維.商業(yè)銀行信用風險評估及其實證研究[J].管理科學(xué)學(xué)報，1998，1（1）：6872.

[7]鄭茂.我國上市公司財務(wù)風險預(yù)警模型的構(gòu)建及實證分析[J].金融論壇，2003，8（10）：3842.

[8]郭富霞，路蘭，高齊圣.基于主成分的Logistic模型的上市公司信用風險評價分析[J].青島大學(xué)學(xué)報，2012，25（2）：106110.

[9]石曉軍，任若恩，肖遠文.邊界Logistic違約率模型及實證研究[J].管理科學(xué)學(xué)報，2007，10（3）：4451.

[10]李金海，付琳娜，李建華.基于Logistic模型對上市公司的信用等級評價研究[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2011，40（6）：113118.

[11]王新利，陳敏.基于偏最小二乘BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財務(wù)預(yù)警研究——以農(nóng)業(yè)上市公司為例[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2011，（11）：122128.

[12]王琳，王富煒.中國林業(yè)上市公司多元化經(jīng)營與經(jīng)營績效的實證研究[J].經(jīng)濟研究導(dǎo)刊，2012，（27）：9799.

[13]羅歡煥，周馳杰等.林業(yè)上市公司環(huán)境信息披露影響因素研究——以滬市上市林業(yè)企業(yè)為例[J].林業(yè)經(jīng)濟，

2013，（2）：018.

[14]劉澄，郝丹潔.基于Logistic理論與KMV模型的我國中小企業(yè)信用風險評估[J].時代經(jīng)貿(mào)，2013，（24）.

[15]魏婷.基于Logistic和KMV模型的我國商業(yè)銀行信用風險評價研究[J].科技信息，2010，（16）：10072I0073.

[16]韓艷艷，王波.基于logistic回歸KMV模型的上市公司信用風險評價研究[J].科技與管理，2011，13（001）：104107.

[17]楊建志.淺析林業(yè)企業(yè)負債經(jīng)營[J].林業(yè)經(jīng)濟問題，2006，26（4）：367369.