高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素及評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、深入分析自主創(chuàng)新能力等非財(cái)務(wù)因素對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，并將影響較為顯著的因素納入到高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中；探索、運(yùn)用先進(jìn)的定量分析方法和手段對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，都將有助于提高信用評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。對(duì)暢通和拓寬高技術(shù)企業(yè)的融資渠道、提高技術(shù)成果轉(zhuǎn)化率、促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。為此，本文對(duì)自主創(chuàng)新能力等非財(cái)務(wù)因素對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響、基于分類(lèi)的高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

2、方法等問(wèn)題進(jìn)行了探索性研究。主要內(nèi)容概括如下：
　　 第一，為了提煉出可能對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)有重要影響的行業(yè)（地區(qū)）因素，本文對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)（地區(qū)）差異進(jìn)行了識(shí)別。首先，從借款人信用等級(jí)轉(zhuǎn)移的角度，遵循CreditMetrics模型的基本假設(shè)和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的前瞻性要求，構(gòu)建基于Markov鏈的高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)（地區(qū)）差異識(shí)別系統(tǒng)，其中，運(yùn)用基于投影尋蹤和最優(yōu)分割的企業(yè)信用評(píng)級(jí)模型獲得高技術(shù)企業(yè)的信用狀態(tài)空間和信用

3、等級(jí)；然后，以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司為例，對(duì)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主要行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)，對(duì)我國(guó)東、中、西部地區(qū)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)差異進(jìn)行識(shí)別。
　　 其中，基于投影尋蹤和最優(yōu)分割的企業(yè)信用評(píng)級(jí)模型的建模思路為：運(yùn)用投影尋蹤對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行信用綜合評(píng)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(duì)有序樣品進(jìn)行聚類(lèi)，得出明確的聚類(lèi)結(jié)果；將最優(yōu)分割點(diǎn)對(duì)應(yīng)的信用綜合得分作為劃分信用等級(jí)的閾值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本企業(yè)的信用評(píng)級(jí)

4、。
　　 第二，自主創(chuàng)新是高技術(shù)企業(yè)生存和發(fā)展的生命線，為考察自主創(chuàng)新能力對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，須先對(duì)高技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)。為此，本文首先提出一種基于聯(lián)系度的改進(jìn)TOPSIS法。該方法將理想點(diǎn)與負(fù)理想點(diǎn)視為確定不確定系統(tǒng)中相互對(duì)立的集合，在考察目標(biāo)方案與理想點(diǎn)或負(fù)理想點(diǎn)的聯(lián)系度時(shí)，充分考慮了對(duì)立集合的存在；并通過(guò)引入聯(lián)系向量距離的概念，計(jì)算相對(duì)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(jìn)TOPSIS法中加入時(shí)間維，構(gòu)建動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)模型，對(duì)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力進(jìn)行分行業(yè)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。
　　 第三，基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和凈現(xiàn)值法，對(duì)企業(yè)違約行為進(jìn)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(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)分析的Cox模型，將自主創(chuàng)新能力、財(cái)務(wù)因素、成長(zhǎng)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(guò)Cox回歸分析，實(shí)證檢驗(yàn)上述因素對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響程

6、度和影響方向，并考察引入自主創(chuàng)新能力對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的影響。
　　 第四，考慮到高技術(shù)企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中存在定性指標(biāo)，本文對(duì)可處理定性指標(biāo)的高技術(shù)企業(yè)信用評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了研究。針對(duì)傳統(tǒng)云重心評(píng)判法的不足，借鑒TOPSIS法基本思想，基于理想狀態(tài)和負(fù)理想狀態(tài)，對(duì)綜合云重心向量進(jìn)行歸一化，并采用修正的加權(quán)偏離度來(lái)衡量云重心的變化，由此提出一種改進(jìn)的云重心評(píng)判法。將該方法應(yīng)用于高技術(shù)企業(yè)信用評(píng)價(jià)，可較好的處理定性概念與定

7、量表示的相互轉(zhuǎn)換。
　　 第五，針對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用狀況的兩類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題，提出一種基于多目標(biāo)規(guī)劃和支持向量機(jī)（SVM）的企業(yè)信用評(píng)估模型。基于TOPSIS法，分別以“正常企業(yè)”樣本逼近理想點(diǎn)、“違約企業(yè)”樣本逼近負(fù)理想點(diǎn)為目標(biāo)，構(gòu)建多目標(biāo)規(guī)劃模型；運(yùn)用實(shí)碼加速遺傳算法求解得出指標(biāo)綜合權(quán)重，通過(guò)構(gòu)造加權(quán)樣本，減少兩類(lèi)樣本企業(yè)信用狀況的重疊，可在一定程度上提高SVM的預(yù)測(cè)精度。
　　 第六，針對(duì)高技術(shù)企業(yè)信用狀況的多類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題，