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.     

社会大数据信息下农户信用借款声誉计算模型与应用

农户信用借款信息的处理是农户信用评级中的一个重要环节.本文基于社会大数据信息研究农户信用借款声誉计算模型,分析对农户信用借款产生主要影响的七大因素:借款金额、借款期限、借款距离、联保因子、还款能力、反馈评分和近期声誉,并对这七大影响因素进行量化,然后在分别考虑农户在历史上从未借款、首次还款、当期无新还款和当期有新还款这四种不同的情形,相应建立了社会大数据信息下农户信用借款声誉计算模型,并通过两个实例对模型的应用进行有效性的检验.实例分析表明,在社会大数据信息下,采用本文所建立的农户信用借款声誉计算模型对农户声誉值的计算,结果能够很好地描述农户声誉值的变化趋势.由于这种变化趋势呈现较平稳光滑的变动,因此符合在具有社会管理功能前提下的声誉值变化特征,从而说明模型应用的有效性.该模型在实践中对农户信用借款声誉值的计算具有重要借鉴价值.     

基于信息解释能力的小企业信用评级体系构建研究

以建立商业银行小企业客户信用评级指标体系为目的,提出一种系统的小企业信用评级指标体系构建方法.检验并剔除对企业违约影响不显著的信用评级指标,提出新的指标筛选方法以剔除综合信用风险识别能力弱的评级指标.其次,通过相关分析法降低评级指标集的整体信息重叠.再次,根据信用评级指标体系识别违约状态的准确率检验小企业信用评级指标体系的合理性.最后,基于中国一家商业银行3111笔小企业信贷历史数据进行了实证分析,研究表明本文构建的小企业信用评级指标体系识别违约风险的准确率高而且稳定.     

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.     

多因素时变Markov链模型下考虑信用风险的互换期权定价

提出具有似扩散行为的共同因素与特定评级因素及其驱动下的时变Markov链模型,在仿射期限结构框架下建立了考虑交易对手信用风险的互换期权定价模型. 以1998年1月-2008年12月美国国债的收益率数据及评级机构穆迪的信用评级数据为样本,利用卡尔曼滤波技术与约束非线性最小二乘法对模型进行了参数估计. 主要结果为: 首先, 以似扩散过程的形式引入具有权重影响的共同因素与特定评级因素,构建了基于信用评级的时变Markov 链模型; 其次,建立了含信用风险的互换期权定价模型,给出了该期权的闭式解;最后,分析了交易对手方信用等级状况的变化对互换期权定价的影响.     

东道国主权信用评级对当地中国直接投资的影响

建立实证回归模型,使用2003~2012年中国在42国直接投资的面板数据,分别考察发达、发展中东道国主权信用评级对当地中国直接投资影响的性质、程度与趋势,与当地全球直接投资所受影响相比较,并结合中国国内制度和东道国区位条件分析中国直接投资的"差异化"行为。研究结果表明:信用评级下调、遭遇全球直接投资流出的发达国家反而越来越吸引中国资本,对发达地区市场与战略资产的寻求驱动中国企业增加投资;信用评级下调的发展中国家则面临当地中国直接投资与全球直接投资流出。研究结论可为FDI理论研究和东道国与母国FDI政策制定提供参考。     

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.     

C5.0分类算法及在银行个人信用评级中的应用

研究了商业银行的个人信用评级问题.由于个人信用记录中既涉及有数值型数据, 也涉及有非数据型数据,而决策树是解决这一类问题的最好方法. 到目前为止,决策树C4.5算法的研究已基本成熟,但其C5.0算法由于商业机密的缘故至今没有公开.因此在决策树C4.5算法基础上详细研究了C5.0算法及相应的Boosting技术,并嵌入Boosting算法技术, 构造了成本矩阵和Cost-sensitive tree,以此建立基于C5.0算法的银行个人信用评级模型,用来对德国某银行的个人信贷数据进行信用评级,同时对模型参数调整前后决策树的判别结果进行比较. 仿真表明:参数调整后的决策树的判别结果优于参数调整前的决策树的判别结果.     

中小企业信用评级模型研究——基于CAMEL框架

随着市场经济发展的不断深入,企业信用问题已成为影响和制约我国经济发展的关键因素,如何对企业的信用进行有效的评估是当前迫切需要解决的难题。首先,在CAMEL评级体系基础上构建信用评价指标体系;第二,通过DEMATEL与ANP相结合的方法求出指标的混合权重;最后,利用模糊综合评价公式计算出总得分。研究结果表明:该模型评价结果切实可靠,可为今后的中小企业信用评级提供一定指导和借鉴。     

经济周期分离下评级机构串谋激励约束机制研究

引入经济周期转移概率矩阵,分离经济周期变动对信用评级的影响;考虑双声誉效应和监管惩罚成本,改进评级选购博弈模型,构建马尔科夫评级选购双声誉模型,理论分析双评级激励机制和约束机制解决评级机构串谋问题的适用条件.以美国和中国为例,运用数值仿真验证结论.研究结果表明,监管者在经济周期分离下采用双评级激励机制,在一定条件下能防止评级机构"虚高"评级信息和"以级定费"串谋;约束机制能更有效地防止评级机构串谋和降低监管成本.经济周期未分离情况下,双评级激励机制和约束机制对评级机构串谋监管失效.     

信用风险模型中转移矩阵的调整问题

近年来,基于信用评级的信用风险模型得到了广泛的应用,而转移矩阵的调整是评级模型应用中的关键问题之一。分析了信用风险模型中转移矩阵调整中存在的主要问题,对几种常用的矩阵调整方法进行了比较分析,并就现有调整方法中存在的问题进行了探讨和改进。     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。     

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.     

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。     

我国出口信用保险对出口促进作用的实证研究

利用104个国家的数据作为样本,在引力模型的框架下分别估计了静态面板和动态面板模型,研究了我国出口信用保险和出口 的关系. 分析结果表明:出口信用保险对我国的出口有着显著的促进作用;出口信用保险在短期内对出口企业向发展中国家或地区的出口具有更明显的促进作用,在长期内对向发达国家的出口的支持作用更大,这是由我国出口企业对发达国家的 依赖性决定的.     

银行信用风险的结构模型及其影响因素分析

信用风险结构模型是现代测量信用风险的最主要工具之一。本文采用信用风险结构模型对我国上市银行的信用风险进行了估计,并将估计结果与机构评级结果进行了对比分析。结果显示,信用结构模型能对我国银行的信用风险等级分类,但其预测的违约概率与机构评级揭示的违约率有显著差异。本文从委托代理和信息不对称角度对产生这种差异的几种因素进行了分析。     

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。     

最优策略下的商业银行信用风险的小样本评级模型

银行信用风险评级的目的是揭示不同银行的信用风险水平。以最优策略为原则,本文首先构建了基于最优组合赋权的银行信用风险综合得分的测算模型,其次基于最优分布拟合了银行信用风险综合得分的概率密度函数,最后基于最优分割法构建了银行信用风险的小样本评级模型。本文的创新和特色在于:一是通过主观赋权的G1法和客观赋权的熵值法相结合确定信用风险指标的最优组合权重,建立银行信用风险综合得分的测算模型。二是通过最大熵模型确定银行信用风险综合得分的概率密度函数,揭示了银行信用风险综合得分的分布规律,解决了当综合得分不服从任何现有分布情况下的综合得分分布确定问题。三是通过切片抽样均匀地从综合得分密度函数中抽取评级得分的大样本随机数,克服了现有小样本仅仅分布于5个信用级别而无法划分9个信用级别的弊端,解决了在同一分布下由评级得分小样本获得评级得分大样本的问题。四是通过最优分割法对大样本进行9级分割,建立银行信用风险的小样本评级模型。     

贝叶斯网络个人信用评估模型

研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较.结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势.