信号噪音比=指标的信号比/指标的噪音比来计量各个宏观经济指标对货币危机的预测信息含量，我们认为这种方法存在缺陷：第一，信号噪音比取值在(0，+∞)内，决策者很难判断一个信号噪音比取值(例如为500)的指标所含有的信息量究竟是大还是小；第二，用信号噪音比计量指标的预测信息含量容易造成判断失误：假设在全部贷款企业中，违约企业100家，非违约企业500家，一个财务指标对这600家企业只发出了3次警报(三次警报都是信号)，则该指标的信号噪音比为∞，信号噪音差为0.03。按照信号噪音比标准，这个指标有很大的价值，可以作为构建预测模型的重要预测变量，而按照信号噪音差标准，这个指标不能用作预测变量，因为它对绝大多数的违约企业都没有发出警报；第三，Kaminsky没有继续研究如何合理确定各个指标的阈值，本文则利用信息熵的观点和数据挖掘技术较好地解决了这个问题。

    三、信贷风险预测模型的构建方法

    从国内外学者的研究现状看，信贷风险预测模型的构建方法主要有两类：基于Morton期权定价理论的信贷风险预测模型(如KMV模型)和基于企业会计数据的信贷风险预测模型。由于前一类模型的基本假设是公司的股票价格可以反映公司的内在价值，而我国许多上市公司的股票还不能全部流通，股票市场的投机风气也较国外更甚，公司的股票价格还不能很好地反映公司的内在价值，因此基于Morton期权定价理论的预测模型(KMV模型)的基本假设在我国并不满足 ......