基于違約風(fēng)險(xiǎn)判別的小型工業(yè)企業(yè)信用評(píng)級(jí)研究.pdf

1、信用評(píng)級(jí)的本質(zhì)是揭示貸款數(shù)據(jù)與違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系與規(guī)律，確定一筆貸款或債務(wù)違約的可能性。由于小型工業(yè)企業(yè)規(guī)模小，財(cái)務(wù)信息不完善，很難找到經(jīng)典的指標(biāo)和信用評(píng)價(jià)理論進(jìn)行評(píng)價(jià)，因此建立一套適用于小型工業(yè)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系是金融機(jī)構(gòu)亟需解決的問(wèn)題。
　　基于違約風(fēng)險(xiǎn)判別的小型工業(yè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)研究包括小型工業(yè)企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系的構(gòu)建、小型工業(yè)企業(yè)信用評(píng)分模型的構(gòu)建、以及小型工業(yè)企業(yè)信用等級(jí)劃分模型的構(gòu)建三部分內(nèi)容。一是小型工業(yè)企業(yè)信用

2、評(píng)級(jí)指標(biāo)體系的構(gòu)建是指根據(jù)指標(biāo)對(duì)違約狀態(tài)鑒別精度的影響程度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行遴選，構(gòu)建既能顯著區(qū)分小型工業(yè)企業(yè)違約狀態(tài)、又反映小型工業(yè)企業(yè)客戶清償能力的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)指標(biāo)體系。二是小型工業(yè)企業(yè)信用評(píng)分模型的構(gòu)建是指根據(jù)非違約企業(yè)的評(píng)價(jià)得分越高、違約企業(yè)的評(píng)價(jià)得分越低的基本評(píng)價(jià)思路，建立多目標(biāo)非線性規(guī)劃模型對(duì)遴選出的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán)，建立信用評(píng)分模型，求解不同小型工業(yè)企業(yè)的信用評(píng)分。三是小型工業(yè)企業(yè)信用等級(jí)劃分模型的構(gòu)建是指以信用差異度和違約金

3、字塔為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建非線性規(guī)劃模型劃分信用等級(jí)，使信用等級(jí)劃分結(jié)果不僅能滿足信用等級(jí)越高、違約損失率越低的違約金字塔標(biāo)準(zhǔn)，還能保證信用狀況差異大的客戶劃分為不同信用等級(jí)。
　　本論文共分為六章。第一章是緒論;第二章是基于違約風(fēng)險(xiǎn)判別的信用評(píng)級(jí)理論基礎(chǔ);第三章是基于Fisher判別的小型工業(yè)企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系的構(gòu)建;第四章是基于最大違約鑒別能力組合賦權(quán)的信用評(píng)分模型的構(gòu)建;第五章是基于信用差異度最大的信用等級(jí)劃分模型研究;第六章是結(jié)論

4、及展望。
　　本論文的主要工作及創(chuàng)新如下:
　　(1)信用等級(jí)劃分方面的工作及創(chuàng)新:一是根據(jù)第k個(gè)信用等級(jí)中最后一個(gè)樣本的信用評(píng)分Pmkk與第k+1個(gè)信用等級(jí)中第一個(gè)樣本的信用評(píng)分P1k+1確定相鄰兩個(gè)等級(jí)的信用評(píng)分差值，以所有信用等級(jí)的評(píng)分差值之和∑(Pmkk-P1k+1)最大為目標(biāo)函數(shù)，保證信用狀況差異大的客戶劃分為不同信用等級(jí)。二是以信用等級(jí)由高到低的違約損失率嚴(yán)格遞增為約束條件建立信用等級(jí)劃分模型，保證信用等級(jí)劃分結(jié)

5、果滿足信用等級(jí)越高、違約損失率越低的違約金字塔標(biāo)準(zhǔn)，避免出現(xiàn)信用等級(jí)很高、違約損失率反而不低的不合理現(xiàn)象。
　　(2)指標(biāo)組合賦權(quán)方面的工作及創(chuàng)新:通過(guò)以非違約企業(yè)的指標(biāo)加權(quán)數(shù)據(jù)到正理想點(diǎn)的距離代數(shù)和最小為第一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，以違約企業(yè)的指標(biāo)加權(quán)數(shù)據(jù)到負(fù)理想點(diǎn)的距離代數(shù)和最小為第二個(gè)目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)建多目標(biāo)非線性規(guī)劃模型進(jìn)行組合賦權(quán)，在滿足了“非違約企業(yè)的評(píng)價(jià)得分越高、違約企業(yè)的評(píng)價(jià)得分越低”要求的目標(biāo)下得到最優(yōu)的組合賦權(quán)的權(quán)重系數(shù)，使賦

6、權(quán)結(jié)果保證了評(píng)級(jí)模型能夠?qū)⑦`約企業(yè)與非違約企業(yè)最大地區(qū)分開(kāi)。改變了現(xiàn)有研究的組合賦權(quán)脫離評(píng)價(jià)目的的弊端，改變了現(xiàn)有研究中違約與非違約企業(yè)的評(píng)價(jià)得分存在大量重疊、對(duì)兩類(lèi)企業(yè)的區(qū)分能力低的弊端。
　　(3)指標(biāo)遴選方面的工作及創(chuàng)新:根據(jù)有、無(wú)特定指標(biāo)兩種狀態(tài)下、Fisher判別對(duì)違約狀態(tài)鑒別精度的提高或降低，反映特定指標(biāo)對(duì)違約狀態(tài)的影響程度，剔除對(duì)違約狀態(tài)的判別精度沒(méi)有影響或有降低影響的指標(biāo)，保留可以顯著提高違約狀態(tài)判別精度的指標(biāo)，完