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文檔簡介
1、深入分析自主創(chuàng)新能力等非財務因素對高技術企業(yè)信用風險的影響,并將影響較為顯著的因素納入到高技術企業(yè)信用風險評價指標體系中;探索、運用先進的定量分析方法和手段對高技術企業(yè)信用風險進行科學評價,都將有助于提高信用評價結果的客觀性和準確性。對暢通和拓寬高技術企業(yè)的融資渠道、提高技術成果轉化率、促進高技術產業(yè)持續(xù)健康發(fā)展具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。為此,本文對自主創(chuàng)新能力等非財務因素對高技術企業(yè)信用風險的影響、基于分類的高技術企業(yè)信用風險評價
2、方法等問題進行了探索性研究。主要內容概括如下:
第一,為了提煉出可能對高技術企業(yè)信用風險有重要影響的行業(yè)(地區(qū))因素,本文對高技術企業(yè)信用風險的行業(yè)(地區(qū))差異進行了識別。首先,從借款人信用等級轉移的角度,遵循CreditMetrics模型的基本假設和風險識別的前瞻性要求,構建基于Markov鏈的高技術企業(yè)信用風險行業(yè)(地區(qū))差異識別系統(tǒng),其中,運用基于投影尋蹤和最優(yōu)分割的企業(yè)信用評級模型獲得高技術企業(yè)的信用狀態(tài)空間和信用
3、等級;然后,以高技術產業(yè)上市公司為例,對我國高技術產業(yè)主要行業(yè)的信用風險進行識別,同時,對我國東、中、西部地區(qū)高技術企業(yè)信用風險差異進行識別。
其中,基于投影尋蹤和最優(yōu)分割的企業(yè)信用評級模型的建模思路為:運用投影尋蹤對樣本企業(yè)進行信用綜合評分,將信用綜合得分由大到小排序,生成有序樣品序列;利用最優(yōu)分割法對有序樣品進行聚類,得出明確的聚類結果;將最優(yōu)分割點對應的信用綜合得分作為劃分信用等級的閾值,從而實現(xiàn)對樣本企業(yè)的信用評級
4、。
第二,自主創(chuàng)新是高技術企業(yè)生存和發(fā)展的生命線,為考察自主創(chuàng)新能力對高技術企業(yè)信用風險的影響,須先對高技術企業(yè)自主創(chuàng)新能力進行科學評價。為此,本文首先提出一種基于聯(lián)系度的改進TOPSIS法。該方法將理想點與負理想點視為確定不確定系統(tǒng)中相互對立的集合,在考察目標方案與理想點或負理想點的聯(lián)系度時,充分考慮了對立集合的存在;并通過引入聯(lián)系向量距離的概念,計算相對貼近度,從而在一定程度上克服了傳統(tǒng)TOPSIS法的不足。然后,在基
5、于聯(lián)系度的改進TOPSIS法中加入時間維,構建動態(tài)綜合評價模型,對我國高技術產業(yè)自主創(chuàng)新能力進行分行業(yè)動態(tài)評價。
第三,基于柯布-道格拉斯生產函數(shù)和凈現(xiàn)值法,對企業(yè)違約行為進行分析,從理論上初步解析了企業(yè)自主創(chuàng)新能力與信用風險的關系。在此基礎上,構建高技術企業(yè)信用風險分析的Cox模型,將自主創(chuàng)新能力、財務因素、成長性、企業(yè)規(guī)模、地區(qū)因素和行業(yè)因素等作為協(xié)變量,通過Cox回歸分析,實證檢驗上述因素對高技術企業(yè)信用風險的影響程
6、度和影響方向,并考察引入自主創(chuàng)新能力對高技術企業(yè)信用風險評估結果的影響。
第四,考慮到高技術企業(yè)信用評價指標體系中存在定性指標,本文對可處理定性指標的高技術企業(yè)信用評價方法進行了研究。針對傳統(tǒng)云重心評判法的不足,借鑒TOPSIS法基本思想,基于理想狀態(tài)和負理想狀態(tài),對綜合云重心向量進行歸一化,并采用修正的加權偏離度來衡量云重心的變化,由此提出一種改進的云重心評判法。將該方法應用于高技術企業(yè)信用評價,可較好的處理定性概念與定
7、量表示的相互轉換。
第五,針對高技術企業(yè)信用狀況的兩類分類問題,提出一種基于多目標規(guī)劃和支持向量機(SVM)的企業(yè)信用評估模型。基于TOPSIS法,分別以“正常企業(yè)”樣本逼近理想點、“違約企業(yè)”樣本逼近負理想點為目標,構建多目標規(guī)劃模型;運用實碼加速遺傳算法求解得出指標綜合權重,通過構造加權樣本,減少兩類樣本企業(yè)信用狀況的重疊,可在一定程度上提高SVM的預測精度。
第六,針對高技術企業(yè)信用狀況的多類分類問題,
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