基于ELECTRE III的农户小额贷款信用评级模型北大核心CSCDCSSCI

我国农业人口占户籍人口比重达64.71%,加上农户小额贷款对象的分散性、财务信息不健全等特点和难点,致使农户小额贷款信用评级体系极不完善,甚至大多数银行均未建立该体系。通过共线性检验剔除反映信息重复的指标,通过Logistic回归显著性判别遴选对农户违约状态影响显著的指标,建立了由年龄、非农收入/总收入等13个指标组成的农户小额贷款信用评级指标体系。在此基础上,利用熵权法求解评价指标权重,构建了基于ELECTRE III(消去与选择转换评价)的农户小额贷款信用评级模型,并对中国某全国性大型商业银行2 044个农户样本进行了实证。     

基于信用差异度最大的信用等级划分优化方法

信用评级对当代社会有极其重要的影响,若信用等级划分不合理,必将误导债权人和社会公众.信用评级结果的变动直接反映经济状态的变化,2011年标准普尔把美国的主权信用评级从AAA级降为AA+,引起全球金融市场的动荡.信用评级的本质是合理区分客户的信用状况,揭示不同等级客户的信用风险水平.国际上比较流行的标普、穆迪的信用评级针对中国客户的评级结果往往存在信用等级很高、违约损失率反而不低的不合理现象.本研究以信用差异度和违约金字塔为标准,构建非线性规划模型划分信用等级,并以中国小企业贷款数据为样本进行实证研究·本研究的创新与特色一是根据第k个信用等级中最后一个样本的信用评分P_(mk)~k与第k+1个信用等级中第一个样本的信用评分P_1~(k+1)确定相邻两个等级的信用评分差值,以所有信用等级的评分差值之和∑(P_(mk)~k-P_1~(k+1))最大为目标函数,确保最大程度的保证信用评分差异大的客户划分为不同信用等级.避免了把信用状况差异较大的客户划分成同一个信用等级的不合理现象.二是以信用等级由高到低的违约损失率严格递增为约束条件建立信用等级划分模型,保证信用等级划分结果满足信用等级越高、违约损失率越低的违约金字塔标准,避免出现信用等级很高、违约损失率反而不低的不合理现象.三是1814笔工业小企业贷款数据的实证研究表明,本研究的信用等级划分方法不仅满足信用等级越高、违约损失率越低的违约金字塔标准,还能保证信用状况差异大的客户划分为不同信用等级.     

基于违约状态判别的小企业债信评级北大核心CSCD

文章对1 231笔小企业贷款数据进行实证分析,通过方差齐性检验和R聚类构建了对违约状态影响显著的小企业债信评级指标体系;通过区分违约状态越显著的指标、权重越大的思路进行赋权,建立债信评分模型;通过债信等级越高、违约损失率越低的标准划分债信等级,建立了债信评级体系.实证结果表明:速动比率、法人代表信用卡记录等21个指标构成的指标体系不但可以显著区分小企业的违约状态、而且避免了重复反映信息的指标重叠和冗余.     

基于违约状态判别的小企业债信评级

文章对1 231笔小企业贷款数据进行实证分析,通过方差齐性检验和R聚类构建了对违约状态影响显著的小企业债信评级指标体系;通过区分违约状态越显著的指标、权重越大的思路进行赋权,建立债信评分模型;通过债信等级越高、违约损失率越低的标准划分债信等级,建立了债信评级体系.实证结果表明:速动比率、法人代表信用卡记录等21个指标构成的指标体系不但可以显著区分小企业的违约状态、而且避免了重复反映信息的指标重叠和冗余.     

基于ELECTRE III的农户小额贷款信用评级模型

我国农业人口占户籍人口比重达64.71%,加上农户小额贷款对象的分散性、财务信息不健全等特点和难点,致使农户小额贷款信用评级体系极不完善,甚至大多数银行均未建立该体系。通过共线性检验剔除反映信息重复的指标,通过Logistic回归显著性判别遴选对农户违约状态影响显著的指标,建立了由年龄、非农收入/总收入等13个指标组成的农户小额贷款信用评级指标体系。在此基础上,利用熵权法求解评价指标权重,构建了基于ELECTRE III(消去与选择转换评价)的农户小额贷款信用评级模型,并对中国某全国性大型商业银行2 044个农户样本进行了实证。     

地区信用风险与评级方法

分析国内地区信用风险差异的成因，阐述了地区信用评级的概念和意义，提出了利用多属性决策原理开展地区评级的方法，并对地区信用评级的指标选择和指标赋权等问题进行了探讨。     

小微企业信用评级模型及比较研究

在调查和文献基础上,进行信用风险来源识别、评级指标分类和评级方法选择,构建商业银行内部信用评级模型,以期在授信审批环节提高信用风险管理水平.基于某商业银行2008—2013年小微企业实际信贷数据,运用线性判别分析、二项逻辑回归和十种基于不同学习算法的BP神经网络模型构建内部信用评级模型,并在评级指标体系中加入宏观经济变量,使度量风险的稳健性进一步得到提升.最后通过四种方法对不同模型的结果和评级有效性进行了对比分析,认为基于Levenbery-Marquardt学习算法的NN10模型具有最优的评级有效性.     

上市公司信用状况分析新方法

借鉴KMV公司信用计量方法,提出可以用该方法中的"违约距离"对我国上市公司的信用状况进行分析.选取了15家上市公司,使用其股票价格历史数据和财务报表数据计算各家公司的"违约距离",从而对它们的信用状况进行比较.最后指出"违约距离"在公司信用状况分析应用中需进一步开展的工作.     

基于Brown-Wood中位数检验的小企业债信评级体系

债信评级是通过挖掘评级数据与违约风险的关系，评价一笔债务回收的可能性及不同等级违约损失率的大小。本文基于Brown-Mood中位数检验建立了小企业债信评级体系。创新与特色：① 根据某个指标的非违约样本中位数显著大于违约样本的中位数，则该指标越能将非违约与违约样本区分开的思路构造Brown-Mood中位数检验统计量值，遴选通过检验、即违约鉴别力显著的指标。改变了绝大多数现有研究未以违约鉴别力显著为指标遴选标准的不足。② 在相关系数大的一对指标中，删除 Brown-Mood中位数检验统计量值小的指标，在避免了指标反映信息冗余的同时，也避免了指标的误删。③ 根据指标的违约鉴别力越强、指标权重就应该越大的思路对指标赋权，确保了违约鉴别力越大的指标，权重也越大。④ 根据非违约样本的债信得分中位数显著大于违约样本的债信得分中位数，则债信得分越能显著区分违约状态，债信评分体系越合理的思路，检验债信评分体系的合理性，开拓了债信评分体系检验的新思路。实证表明：包括资产负债率、恩格尔系数等24个指标的小企业债信评级体系具有显著的违约鉴别力，在债信评级时，应重点关注恩格尔系数、行业景气指数等企业外部宏观环境因素及法人代表汽车及不动产价值、担任该职务时间等法人代表基本情况因素。     

基于非均衡模糊近似支持向量机的P2P网贷借款人信用风险评估及应用

现实中P2P网贷平台可信用户和违约用户的样本分布具有非均衡性,且投资者对分类错误持有不同接受程度.本文通过使用双边权重误差测量方法和映射距离选择正负样本误差项的隶属度,构建了基于非均衡模糊近似支持向量机(DFPSVM)的P2P网贷借款人信用风险评估模型.然后,提出了借款人信用评分及评级方法.最后,借助人人贷平台借款人信用信息进行了实证分析,结果表明所构建的模型与其他模型相比具有更好的适应能力和较高的分类准确度,能有效减少样本非均衡性对分类结果的影响,显著增加负类样本分类的准确率.获得的人人贷平台借款人的信用得分、信用等级及违约率分布能够为平台控制违约风险及投资者决策提供帮助.     

基于Logit与SVM的银行业信用风险预警模型研究

本文以银行业金融机构大额授信风险及零售贷款违约风险数据为基础,从宏观经济环境、客户信贷行为、企业经营水平三个维度出发,对客户风险预警的相关指标进行系统分析,构建了企业客户风险预警指标体系,并利用统计学和数据挖掘方法,从企业财务、企业信贷行为等客户数据信息中挖掘出隐含在背后的客户风险特征.在上述分析的基础上,引入一种基于Logit与SVM的混合预警模型.该模型除了具有单个模型的良好基本性质,还能够充分捕捉和有效刻画影响因素对于客户违约的线性和非线性的复杂特征.实证结果表明,新的模型具有更好的泛化能力,对客户信贷风险具有较高的预警准确率.     

基于最优信用特征组合的违约判别模型——以中国A股上市公司为例

违约判别是信用风险评估的一种方式，提高违约判别精度一直是学界和业界重点关注的问题.本文从最优信用特征组合而不是最优指标组合的角度建立违约判别模型，提高违约判别精度.本文的创新有三个方面：一是以信息值最大为目标建立优化模型，将指标数据划分成能最大区分违约状态的多个信用特征.二是采用弹性网回归对信用特征进行遴选，反推违约判别误差最小的最优信用特征组合.三是以组间离散度与组内离散度之比最大为目标，构建数学规划，反推一组权重，得到线性判别方程.本文基于2000-2017年共2169家中国A股上市公司的数据进行实证，研究表明经过特征划分的线性判别分析、K近邻、支持向量机等模型的精度整体高于没有经过特征划分的模型精度.     

基于显著区分两类客户的小型建筑企业信用评价模型研究

本文以中国某区域性商业银行185个小型建筑企业的贷款客户为样本,将熵值法权重、CRITIC法权重和方差齐性检验法权重进行组合,通过构建非线性目标规划函数反推出单一赋权方法的组合系数,构建了显著区分违约和非违约客户的小型建筑企业信用评价模型.通过ROC曲线原理,对不同赋权模型的结果进行违约判别能力的检验.本文的创新与特色:一是通过组合赋权得到的信用得分的组内平方和越小、组间平方和越大、那么违约与非违约客户差异越显著的思路建立非线性目标规划模型,通过目标函数最大反推出单一赋权权重的组合系数,保证组合权重的大小能够显著区分客户的违约状态.解决了信用风险评价中组合权重的大小必须对违约状态有显著鉴别能力的难题,避免了现有研究的信用评分模型由于忽略指标权重区分违约状态的能力、导致出现越是可能违约的客户、信用得分反而越高的不合理现象,开拓了信用风险评价指标赋权的新思路.二是根据违约样本均值偏离全部样本均值程度越大、这个指标区分违约状态能力越强、权重越大的思路对指标进行赋权,通过方差齐性检验F值刻画指标的权重,使指标权重的大小反映指标鉴别违约状态能力的大小,改变了现有研究的指标客观赋权方法与违约状态鉴别能力无关的弊端.实证结果表明,与单一赋权结果相比,组合赋权模型的灵敏度和特异度分别为83.33%和95.95%,对客户的违约判别能力更强.     

信用风险度量方法与建模研究

实证分析表明,现代信用风险度量模型对我国银行贷款组合信用风险度量有一定的效果,大多数测算的结果大于实际值,不同模型预测结果相差也较大,而且不能对单笔贷款的损失进行有效预测.在深入研究企业违约本质的基础上,建立了一个解析式的新模型,实证检验和范式比较分析说明了新模型预测的效果要明显优于西方国家开发的模型,并且不需要大量的历史信贷统计数据,更适合于缺乏长期历史信贷数据的我国商业银行,也完全满足高级内部评级法的要求,显示出强大的优越性.     

基于神经网络技术的商业银行信用风险评估

研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用．实证结果表明， 与传统统计方法（判别分析）相比， 神经网络技术具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。     

投资者情绪、偿债能力与CDS交易对手流动性风险传染

本文构建了一个考虑投资者情绪和CDS交易对手偿债能力的全局博弈模型,探讨CDS交易对手流动性风险的传染机制.研究表明:当参考资产信用评级下降时,流动性风险在CDS交易对手之间传染是基于投资者对参考资产违约概率预期和CDS交易对手偿债能力的信念更新与行为转换.当投资者预期参考资产违约风险增加时,预判其他类型投资者对待参考资产违约的态度,并据此决定是否对于CDS卖方开展挤兑,引发CDS卖方的流动性变化;当投资者观测到CDS卖方的流动性变化时,预判其他类型投资者对待参考资产违约和CDS卖方违约的态度,并据此决定是否对于CDS买方的开展挤兑.此外,CDS交易对手流动性风险传染与债券到期时悲观债权人收益的贴现因子正相关,与参考资产违约回收率负相关,与CDS合约票息率正相关.得到的政策启示如下:标准化信用评级手段,提高信用评级的权威性及准确性;CDS产品定价应当充分考虑CDS卖方的流动性风险;CDS买方在CDS合约生效后应当继续认真落实贷后监管工作,适时提高贷款抵押品价值;提高大债权人群体(即机构)的风险辨别能力,充分发挥大债权人群体稳定金融市场的作用.     

基于违约强度信用久期的资产负债优化模型

在经典的Macaulay利率久期的基础上引入违约强度参数,构建信用久期测度模型并基于信用久期建立信用和利率风险整体免疫模型.本文的主要创新与特色:一是根据简约化定价理论,通过违约强度和违约损失率确定各期现金流的违约风险溢价,通过含违约风险溢价的折现利率对Macaulay经典利率久期模型的参数进行修正,构建了同时反映信用风险和利率风险的"信用久期"测度模型,完善了经典的Macaulay利率久期测度参数,提高了利率风险免疫的精度.二是通过同时反映信用风险和利率风险的"信用久期",来揭示信用久期缺口对银行净值的影响.通过信用久期缺口为O的免疫条件,建立了同时控制利率风险和信用风险的资产优化模型.改变了Macaulay经典久期免疫条件忽略违约风险对银行净值影响的弊端.三是根据Cox回归的生存分析模型,通过违约强度为基准违约强度与企业自身风险因素的乘积的思路,拟合出时变的违约强度,确定不同时间点上的企业违约风险溢价,改变了现有研究的信用风险久期忽略违约风险溢价时变性的不足.对比表明:当市场利率发生变动时,本研究的信用久期免疫模型可以准确免疫利率风险,保证银行净值不受损失.而Macaulay久期免疫模型并不能准确免疫利率风险,利率的变动仍然会导致银行净值的损失.     

核Fisher判别分析方法评估消费者信用风险

利用基于核函数和线性Fisher判别构建的核Fisher方法评估消费者信用风险。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间中的样本点投影到一个高维特征空间,然后在高维特征空间中应用线性Fisher函数,把具有不同属性值的样本点判别到相应的类别。通过对个人信贷数据的研究表明,核Fisher方法可以有效地评估消费者信用风险。