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。     

基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型北大核心CSCDCSSCI

商业银行信贷资金在行业间的优化配置对于控制银行信贷资金的整体风险具有重要意义。以行业内代表性上市公司市值加权的股票价格作为行业平均股价,以市值加权的每股负债作为行业平均每股负债。根据行业平均股价与行业平均每股负债,应用KMV模型计算行业违约概率,进而将商业银行对m个行业的贷款在到期时区分为2~m种违约状态,应用正态Copula函数计算各违约状态的联合概率。根据2~m种违约状态下信贷资金的收益率及各违约状态的联合概率,计算银行整体信贷资金的差异系数,即信贷资金获取单位收益所承担的风险。以对m个行业的贷款权重为优化变量,以银行整体信贷资金的差异系数最小化为目标函数,建立了基于违约状态联合概率的商业银行信贷资金行业间优化配置模型,为商业银行信贷资金在行业间的优化配置提供决策参考。     

基于粗糙集与遗传算法集成的企业短期贷款违约判别

建立了粗糙集和遗传算法集成的企业贷款违约判别模型.该模型首先利用FUSINTER方法离散化财务数据,并应用遗传算法约简评价指标,进而基于最小约简指标提取违约判别规则,最后对企业短期贷款检验样本进行违约判别.利用贷款企业数据库558家样本企业进行交叉验证技术的实证研究,结果表明,与多元判别分析、logistic、BP神经网络等违约判别模型相比,粗糙集和遗传算法集成的违约判别模型是一种更为有效和实用的信用风险评估工具.     

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...     

基于MRS的股指期货最优分位数套期保值研究北大核心CSCD

为研究不同市场状态及现货收益率分位下的股指期货套期保值比率,引入马尔科夫状态转换模型将分位数套期保值方法扩展到多状态情形,并提出了基于损失函数最小化的最小方差套期保值效率分位数计算方法.选取中国上证50、沪深300和中证500股指期货进行实证分析,结果表明,三大股指期货的分位数套保比率呈倒U型;低波动状态的分位数套保比率相对平稳,而高波动状态的分位数套保比率在现货收益分布中向右下方倾斜.比较不同套期保值方法的效率得出,在高、低波动状态下,分位数套期保值均优于均值回归套期保值.     

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.     

基于护士排班问题的加班策略比较研究北大核心CSCD

加班是医院补充护理人力资源不足的常用方式,不同加班策略会对医院人力成本和护士工作满意度产生重要影响.基于此,建立了考虑加班策略的护士排班0-1整数规划模型.针对该模型提出了两阶段求解法,首先根据约束和偏好生成可用班型,然后利用遗传算法为每名护士分配合适班型,并对未达到人员需求的班次安排护士以合适的策略加班.求解得到排班周期内最优排班加班计划,以及由此带来的最小人力成本.数值实验对比了临时加班和延时加班两种策略的适用范围,分析得出组合加班策略的优势.     

基于学习效应的企业知识流程外包策略研究北大核心CSCD

从组织学习和知识创造的视角,主要讨论企业采取知识流程外包的策略选择问题.针对于知识流程外包中所存在的两种学习模式,即知识吸收效应和干中学效应,从知识的创造过程出发,凭借成本–收益的经济分析框架对企业知识流程内部运营和外包决策进行理论建模和比较分析.结论发现:在知识流程外包中,基于企业协同合作的知识吸收效应加强了干中学效应,因此在其他条件不变的情况下,企业应该选择知识流程外包来获得所叠加的两种效应.其次,为了加强知识流程外包的绩效,企业重点是加强自身对知识吸收的能力建设.最后,为了提高两种学习效应的效果,企业应该从长期动态的角度去考虑外包决策,而非基于短期的优劣予以判断.     

基于最优路径相似度传输矩阵的链路预测方法北大核心CSCD

为解决现有的基于相似性的链路预测方法忽略了最优路径在节点间传递相似性的能力的问题,提出一种基于最优路径相似度传输矩阵的链路预测方法。首先,分析节点间最优路径对信息传输能力的影响,进而对节点间紧密中心性进行定义;其次,依据最优路径数和中心性构建相似度传输矩阵,综合节点间局部信息和全局属性衡量节点间相似度。最后,将所提方法与其他相似性指标,在6个真实网络上进行实证对比研究。结果表明,所提算法预测精度较高,且算法更加稳定。     

基于零售商延保服务的竞争供应链销售回扣合同北大核心CSCD

构建两个制造商和两个排他性零售商组成的链与链价格竞争模型,其中零售商提供有偿延保服务.每条供应链拥有两个纵向合同选择策略:批发价格合同和销售回扣合同.基于制造商和零售商利润双赢的角度,研究销售回扣合同的占优性条件和设计机制,揭示零售商延保和市场竞争对销售回扣合同选择策略的影响.研究表明,当市场竞争强度低于严重依赖于延保期的特定阈值时,设置销售回扣合同参数在合理范围内,则将形成两条供应链同时采用销售回扣合同的占优策略均衡,该均衡实现业界所有制造商和零售商利润Pareto改进.     

基于Agent的手机银行品牌扩散微观模型及仿真研究北大核心CSCD

针对不同品牌手机银行产品的市场扩散问题,将消费者的采纳决策行为分解为品类采纳和品牌选择两个步骤.引入消费者异质性和产品特征差异,构建了基于Agent的品牌层面扩散仿真模型.基于产品多属性决策,分别从用户体验、安全性、个性化等方面对扩散趋势进行了多情景仿真实验.结果表明:用户体验和安全性的提升显著影响国有银行手机银行产品市场占比,国有银行应从细节入手全面提升产品质量;更具创新性的互联网银行产品的加入,将显著影响股份制银行手机银行产品市场占比,股份制银行需关注自身差异化的竞争优势,在产品设计中体现个性化和定制化.     

基于演化博弈的制造企业研发团队知识转移网络演化北大核心CSCD

为揭示制造企业研发团队知识转移与持续流动的微观机制,结合演化博弈与复杂网络相关理论,利用计算机仿真技术,探究了无标度网络载体下,制造企业研发团队知识转移行为的扩散现象.研究结果表明,组织激励奖惩制度、知识转移成本与知识协同收益之间的关系对制造企业研发团队知识转移网络演化结果有显著影响;小规模知识转移网络的演化深度与速度对三者关系变化较中大规模网络更敏感;知识转移直接收益与知识聚合收益对知识转移网络演化结果影响不显著.     

基于多层网络的空铁联运双层加权网络结构特性北大核心CSCD

针对单层网络无法有效刻画空铁联运系统复杂结构的问题,将节点、连边及边权的异质性同时纳入考虑,提出一种基于多层网络的空铁联运双层加权网络模型。以东航空铁联运网络为例,从无标度特性、小世界特性、中心性和层间相关性4个方面实证分析了其结构特性。研究结果表明:东航空铁联运双层网络及其子网层均具有无标度特性和小世界特性;东航机场网络层的中心性突出,联运网络的中心性分布呈非均衡性;机场层与高铁层之间呈弱相关性,层间关系紧密度有待加强。东航空铁联运网络整体结构与联运功能良好,提高机场与高铁站的匹配度有利于提升空铁联运效率。     

基于进化多目标软子空间聚类的商业银行企业客户信用风险识别北大核心CSCD

提出了一种进化多目标软子空间聚类(EMOSSC)算法,用于提升商业银行信贷审批过程中企业客户的信用风险识别和管理水平.考虑到信用数据高维、类不平衡的特征,将聚类算法中单一的聚类有效性指标转化为了一个四目标函数,并采用进化算法对该函数进行优化和求解.结果表明,EMOSSC算法不仅在信用风险识别准确率、稳健性以及结果显著性等方面显著优于对比算法,还能通过对指标权重大小的排序,揭示商业银行企业客户信用风险的关键影响因素,为商业银行的信用风险识别和管理提供有益参考.     

基于核主元分析和贝叶斯推理的建设工程项目质量状态在线诊断模型及其仿真北大核心CSSCI

针对建设工程项目质量控制过程的随机变化性,运用核主元分析和贝叶斯推理的方法,建立了工程质量状态在线诊断的数学模型;借鉴现代工业控制技术与手段,通过实时连续采集质量信息、提取信息特征、识别特征异常以及估计异常模式,实现了对质量异常状态的在线监测与模式识别。利用Matlab对某工程实例进行了常态下的仿真试验。分析结果表明,该模型不仅可以快速响应突发性质量异常,而且能够提前预警累积性质量异常,还能以概率形式诊断出异常状态所属的模式类型。