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30340;信息,累积贡献率达到了96.96%,主成分变量较好地反映了原所有指标的信息.根据主成分结果,计算出主成分得分,线性关系如下：

y等于0.1007sx+0.3544sx+等+0.0612sx+0.0202sx（7）

y等于0.1877sx+0.0583sx+等+0.1023sx+0.4186sx（8）

y等于0.3161sx+0.3132sx+等-0.8563sx+0.0092sx（9）

y等于0.671sx+0.3132sx+等-0.8563sx+0.0092sx（10）

其中isxi等于1,2,等,16表示标准化后的指标变量,主成分得分系数（isx前的系数）是由正交旋转后的因子载荷矩阵中的数值除以相对应的特征根的平方根.通过方程式（7）～（10）及指标变量数据,可以获得主成分变量的标准化观测数据.将上文得到的数据主成分分析之后Y、Y、Y和Y数值与各个公司的评价指标F数值组合在一起.用SPSS19.0软件对数值进行回归分析,所择的方法是向后Wald,即向后去除Wald,移去检验基于Wald统计量概率.SPSS19.0统计分析软件运行的结果.根据回归的结果,F、F被保留在方程中,概率均小于0.05.估计的Logistic回归模型如下：

ln等于2.659+0.493F+0.212F（11）

p等于（12）

P值表示企业的守约概率,来预测中小企业的信用风险.预测值小于0.5,表示企业的守约概率小于0.5,属于高风险；若P值大于0.5,表示守约概率大于0.5,属于低风险.本文选取了一个具体的企业作为实证模型,经营范围是物流和货运,X

等于33.165,X等于10.211,X等于8.729,X等于10.011,X等于0.909,X等于1.821,X等于5.749,X等于21.411,X等于3.019,X等于0.609,X等于0.011,X等于1.009,X等于66.839,X等于5.169,X等于1.579,X等于0.528,Y等于1.01,带入主成分分析式中,F等于13.88,F等于6.98,F等于4.61,F

等于14.21,F等于4.71.得出该企业的守约概率为94%,属于低风险企业,银行可以考虑给予贷款.

回归分析自考论文怎么写
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供应链金融模式下中小企业信用风险的评价参考属性评定
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