基于非線性插值的小企業(yè)信用評級研究.pdf

1、小企業(yè)提供了超過80％的城鎮(zhèn)就業(yè)崗位，創(chuàng)造了52.2％的稅收以及58.5％的國內(nèi)生產(chǎn)總值，其貸款需求也分別高出大型和中型企業(yè)5.9個和4.3個百分點。由于小企業(yè)自身財務(wù)信息不夠公開透明，制度不夠具體規(guī)范，銀行較難把握其真實發(fā)展狀況，導(dǎo)致銀行不愿為小企業(yè)進行融資等原因外，商業(yè)銀行缺少一套專門針對小企業(yè)貸款的信用評級體系也是其中一個關(guān)鍵的原因，因此亟需構(gòu)建一套適用于小企業(yè)的信用評級體系。
　　信用評級的本質(zhì)是挖掘評級數(shù)據(jù)與違約風(fēng)險之間

2、的規(guī)律性聯(lián)系，揭示一個客戶或一筆債務(wù)的違約風(fēng)險大小，評估其償還的可能性及違約損失率大小。
　　信用評級對違約風(fēng)險識別能力的強弱直接關(guān)乎金融市場的穩(wěn)定性。2008年次貸危機的發(fā)生正是源起違約風(fēng)險識別錯誤，在此之后穆迪等權(quán)威機構(gòu)的“黑箱”評級過程也備受質(zhì)疑，從沉重的金融危機中可知，信用評級中指標篩選、指標賦權(quán)、信用等級確定等關(guān)鍵環(huán)節(jié)均要以識別違約風(fēng)險為標準，否則無論多么流行、權(quán)威的信用評級體系都是不合理的。因此構(gòu)建一套能夠有效識別違約

3、風(fēng)險的信用評級體系是至關(guān)重要的。
　　基于非線性插值的小企業(yè)信用評級研究，研究內(nèi)容主要包括以下三部分:小企業(yè)信用評級指標體系的構(gòu)建、小企業(yè)信用評分模型的建立，以及小企業(yè)信用評級模型的建立。其中，小企業(yè)信用評級體系的構(gòu)建系指根據(jù)指標對違約狀態(tài)的鑒別能力越大、越應(yīng)保留的思路，構(gòu)建一套既能反映企業(yè)客戶償還能力，又能顯著區(qū)分違約狀態(tài)的信用評價指標體系。小企業(yè)信用評價模型是指根據(jù)違約與違約樣本的距離最大為目標函數(shù)，反推出最優(yōu)信用評價方程的權(quán)

4、重，從而建立小企業(yè)信用評分模型、進而得出小企業(yè)的信用得分。小企業(yè)信用評級模型的建立是通過非線性插值方法對舊數(shù)據(jù)進行“加權(quán)平移”，取得與“通過新、舊全部樣本的統(tǒng)計規(guī)律挖掘出的另一套指標體系”一致的評級結(jié)果，確定出小企業(yè)的信用等級。
　　本論文共分五章。第一章是緒論，對研究背景及意義進行了介紹，并對國內(nèi)外相關(guān)研究進行了梳理;第二章是基于邏輯回歸顯著性判別的小企業(yè)信用評級指標體系的構(gòu)建;第三章是基于“違約與非違約樣本距離”最大的信用評分

5、模型的構(gòu)建;第四章是基于信用得分非線性插值的信用評級模型研究;第五章是結(jié)論及展望。
　　本論文的主要工作及創(chuàng)新如下:
　　(1)信用評級方面的工作及創(chuàng)新:通過舊樣本的指標數(shù)據(jù)的“加權(quán)平移變換”構(gòu)建信用評級模型，保證了當(dāng)采用與“通過舊樣本的統(tǒng)計規(guī)律遴選或挖掘出的一套指標體系”一模一樣的指標體系進行新樣本的評級時，也能得到與“通過新、舊全部樣本的統(tǒng)計規(guī)律挖掘出的另一套指標體系”同樣的評級結(jié)果.
　　通過對舊樣本數(shù)據(jù)進行加權(quán)

6、平移變換，構(gòu)建非線性插值信用評級模型，在樣本增加的情況下無需重新進行“指標遴選、指標賦權(quán)、評級方程”等繁瑣過程，僅僅需要把新樣本的指標數(shù)據(jù)直接輸入到評級方程中，便可得到與“通過新、舊全部樣本的統(tǒng)計規(guī)律挖掘出的另一套指標體系”一致的評級結(jié)果，保證了評級指標體系的不變，事實上，任何一家評級公司的指標體系在相當(dāng)長一段時期內(nèi)都是不變的，而不是頻繁地變動評級指標體系。并彌補了現(xiàn)有研究中直接根據(jù)過去樣本挖掘的指標體系確定新客戶信用等級，忽視加入一個

7、或多個樣本后樣本的統(tǒng)計規(guī)律已經(jīng)發(fā)生變化、舊樣本挖掘的指標體系已經(jīng)不適用于確定新樣本的評級結(jié)果的問題。
　　(2)指標賦權(quán)方面的工作及創(chuàng)新:根據(jù)“違約客戶與非違約客戶信用得分的組間距離越大、組內(nèi)平均距離越小，則評價方程鑒別違約能力越強”的思路構(gòu)建多目標規(guī)劃模型，求解最優(yōu)的權(quán)重系數(shù)，保證賦權(quán)后的評價得分違約鑒別能力最大。
　　通過違約和非違約客戶信用得分sj的組間距離越大、組內(nèi)平均距離越小，則評價得分sj區(qū)分違約狀態(tài)的能力越強的

8、思路，設(shè)定違約非違約兩類樣本的組間距離與組內(nèi)平均距離的比值最大為目標函數(shù)，以單一賦權(quán)的最大值和最小值為約束條件，構(gòu)建線性規(guī)劃模型。由于目標函數(shù)是關(guān)于信用得分sj的函數(shù)，而信用得分sj是關(guān)于權(quán)重wi的函數(shù)，因此目標函數(shù)是關(guān)于權(quán)重wi的函數(shù)，也就是通過求解目標規(guī)劃的最優(yōu)解即可得到評價指標權(quán)重wi的最優(yōu)解。保證了求解的指標權(quán)重wi能夠最大程度的區(qū)分違約與非違約客戶的信用得分sj，改變了現(xiàn)有研究中計算指標權(quán)重的過程主觀性較強、無法讓評價模型達到

9、最強的違約狀態(tài)鑒別能力的弊端。
　　(3)指標遴選方面的工作及創(chuàng)新:通過構(gòu)建評級指標與違約狀態(tài)之間的邏輯回歸模型，求解每個指標判別違約狀態(tài)的顯著性水平，遴選其中對違約狀態(tài)影響顯著的指標，彌補現(xiàn)有小企業(yè)信用評級指標體系沒有根據(jù)違約狀態(tài)遴選指標、無法反映指標對違約狀態(tài)影響大小的不足。
　　以違約狀態(tài)yi為因變量，以評價指標xij為自變量構(gòu)建邏輯回歸模型，求解每個指標對違約狀態(tài)判別的顯著性水平，即W統(tǒng)計量檢驗概率值sigj。將概率