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。     

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。     

分段效用决策的信用评级方法

基于分段决策的基本思想．将信用评级看成一多阶段的两分类判别决策过程．并引入决策效用的概念，建立基于决策效用的判别模型和判别准则。该方法可以较好地解决信用评级过程中评级指标间的不可公度性和相关性的问题。     

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.     

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.     

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。     

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.     

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.     

大数据架构下企业内部信用评级的实证研究

研究了大数据背景下企业高级量化分析的方案,并针对某企业内部的信用评级案例进行了实证研究.通过考虑企业业务,信息技术和数学模型三方面的整合,提出了全新的企业高级量化分析平台,把大数据和大计算有机的结合起来.在这个平台上结合实际数据,使用逻辑回归模型进行了信用评级.新的评级模型很好的区分了不同客户的资信好坏.研究发现,模型选择和元模型库的建立对于企业高级量化分析工作至关重要.     

商业银行的模糊授信决策研究

应用模糊数学理论，研究了商业银行的授信决策问题．信用评级指标分为财务状况、经营管理及发展前景三大类．对其中的主观指标、客观指标应用不同的模糊评价方法，并用层次分析法确定了各指标之间的权重     

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。     

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。     

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.     

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。     

商业银行流动性风险评级及实证研究

通过R型聚类分析筛选指标,设立商业银行流动性风险评价指标体系,运用熵值法确定指标权重及对商业银行流动性风险进行评级。以14家上市商业银行为对象进行流动性风险评级的实证分析和验证。本文的特色与创新一是通过采用可观测指标替代不可观测指标保证了银行流动性风险评级的可行。二是运用R型聚类分析剔除了相关性强的指标,避免了指标的无意义重复和累赘。三是通过熵值法反映出的指标差异程度大小来确定流动性风险评级的关键因素,保证了对重要指标进行流动性风险评价。四是研究结果表明该方法切实有效。     

电子商务环境下中小企业信用评价

在引入了电子商务信用理论的基础上,对电子商务环境下中小企业信用评价指标体系进行研究.采取实证研究的方法, 综合参考各类信用评价指标, 利用层次分析法,根据一般企业信用评价, 结合B2B电子商务企业的特点,构建了适合中小企业的四大类十五项评价指标.在综合评定了中小型电子商务企业的信用等级的基础上,建立了电子商务信用评价模型.并应用模型对三十家从事电子商务业务的真实的中小企业信用状况进行了评价实践,为B2B电子商务中的中小企业信用评价提供了一种科学、简便的信用评价方法.     

基于动态权重的信用评级

以已评级企业为依据,利用偏相关系数和Wald统计量遴选出一套最能代表企业信息的指标体系作为解释变量,以外部评级作为被解释变量,找出企业信息与其外部评级之间的动态权重映射关系;再将这种关系应用到未评级企业,从而评估未评级企业的信用等级。实证结果表明,动态权重模型在样本内外的评级准确度和可靠性均显著优于传统静态权重的OLS和有序Probit模型,新模型在样本外的平均误差仅为0.11,各评级档次犯第1类错误的概率比传统模型低20%。基于动态权重模型获得的新企业评级与原企业的外部评级具有可比性,可作为外部机构评级的合理补充,为市场提供更全面、及时的评级信息。