本文 在传统 logit 模型 基础上添加股票市场变量（ 超额收益率、波动率和价格 ）并采用改进后的模型对我国企业破产风险进行实证 研究 。 同时文章还考察了 抽样 方式对 logit 模型在破产预测方面的影响。 实证结果显示（1） 引入的股票市场变量 统计意义上 显著且能提高模型的拟合度，表 股票市场变量确实包含有用的破产信息( 2) 在 logit 模型中加入股票市场变量 不仅 能够 显著 提高模型破产预测的准确率，也能显著增加模型的破产信息含量( 3) 随机 抽样 的 logit模型破产预测的准确率更高 、 模型的破产信息含量也更多。

本文以2001-2010年沪深两市A股非金融行业的上市公司为样本，基于企业生命周期理论的视角，用留存收益/股东权益RE/TE作为企业生命周期的代理变量，运用面板数据的Logit模型实证检验了我国上市公司的现金股利政策。结果发现，我国上市公司是否发放现金股利具有明显的生命周期特征。本文建议证监会在制定上市公司的股利政策时，应该考虑公司所属行业的生命周期，并且积极引导上市公司建立科学的利润分配管理机制。

技术分析方法是否有效一直是富有争议的话题。本文收集整理了1997-2010年我们股票上出现的346 次股价长期横盘形态，用logit模型检验了技术交易规则在中国市场的有效性，并在实证中引入持股集中度等影响技术交易规则有效性的重要因素，同时发现存在其他约束条件如横盘请价格波动方向、平均股价等对横盘后的方向选择有密切关系。

上市公司的信用风险识别有很多的方法，本文选择构建面板数据的Logit模型进行上市公司的信用风险评价，选择财务指标、市场指标和上市公司的存续时间作为解释变量，实证结果表明，该模型的评价结果具有较高的准确率，有趣的是，上市公司的存续时间和信用风险同向变动，这意味着上市公司的存续时间越长，越需要适当的监管。

本文通过各类模型的数据结构、制度背景等方面对各类方法进行了比较分析，认为对于银行危机的生成机制来说，关键在于控制不同情境下论证银行危机的不同生成机制。本文与他人研究的差异在于，很好地挖掘出了政府治理指数、金融开放度量指数、金融自由化指数，选取全球60个国家24年的大样本数据运用Panel Logit模型分析开放条件下银行危机的生成机制，并论证了在不同金融开放程度与金融发展程度下银行危机生成机制的差异。

从明斯基的金融体系脆弱性理论和信息经济学入手，本文首先论述了商业银行信用风险产生的理论根源，并指出我国商业银行信用风险产生的特殊成因。接着应用杜邦财务分析方法进行了实例分析。进而采用多变量信用风险判别模型中的线性概率模型和Logit模型对信用风险进行分析，结果显示线性概率模型和Logit模型对上市公司的财务失败有很好的预测力，商业银行可以据此得出企业信用风险状况的定量分析结果。本文首次对EDF模型进行了实证研究，在运用EDF模型对ST南洋、马钢股份进行分析时发现该模型并不能对ST南洋、马钢股份信用风险状况做出好的解释。结合线性概率模型和Logit模型的分析，本文认为造成这种现象的原因可能是由于我国股票市场价格与其价值不符所至，我国股票市场价格可能存在高估现象。商业银行信用风险管理是一个系统工程，需要进行多方面的建设，本文也给出了相应的一些解决方法。最后提出若干未来的研究方向。