唐莹[1]2010年在《引入拒绝推论的小企业信用评分模型研究》文中研究指明作为一项发展潜力巨大的金融创新技术,小企业信用评分在国外银行小企业贷款中应用较广,它有助于提高小企业的信贷可获得性,对解决小企业融资难困境有很大帮助。但在我国却一直未受到应有的关注。与传统的贷款管理技术相比,信用评分法在很大程度上可实现小企业贷款处理的自动化,提高贷款审批和处理的效率,有助于银行更精确地为贷款定价。然而拒绝样本的数据缺失是信用评分建模中不可避免的问题,引入拒绝推论的方法构建小企业信用评分模型非常必要。本文对小企业、信用评分和拒绝推论叁个概念进行了界定,在比较传统信用评估方法和信用评分法的基础上,对信用评分法应用于评估小企业信用风险的适用性进行了深入分析。实证分析所采用的样本数据来源于按照国家统计标准从wind数据库中筛选出的小企业,将其分为两个子样本,并构建了基于企业主个人变量、企业特征变量和企业财务变量的小企业信用评分指标体系。利用第一个子样本,对其财务指标应用了主成分分析,建立了基于logistic回归的小企业信用评分模型。将该模型应用于第二个子样本进行模拟信贷筛选,从而产生了带有缺失样本的模拟信贷数据,利用典型的拒绝推论方法—Heckman二阶段模型预测新的信用评分模型,将其结果与忽略缺失数据的审查模型和拥有完全信息的标准模型进行比较,结果显示Heckman二阶段模型的表现优于直接忽略缺失样本数据的审查模型,更接近标准模型的结果。研究表明,拒绝推论能够有效解决信用评分建模中由于缺失数据引起的样本选择偏差问题,提高信用评分模型的有效性和预测能力。
汪莉[2]2008年在《基于Logistic回归模型的中小企业信用评分研究》文中指出随着中国金融市场日益开放,缺乏有效的风险管理机制已经成为我国商业银行面临的最大风险。如何在扩大信贷规模的同时保证信贷资产质量是我国商业银行必须面对的严重挑战。中小企业在国民经济的发展中起着日益重要的作用,但是中小企业存在着规模小、财务管理欠规范、资金需求频繁、贷款数额少的现状,银行对中小企业存在“慎贷惜贷”现象。在商业银行内部发展一种合理有效的中小企业信用评分方法,是商业银行解决中小企业信贷风险的重要课题之一。中小企业信用评分是一项发展潜力巨大的金融创新技术,但中小企业信用评分方法在我国一直未受到应有的关注。本文在国内外已有相关研究的基础上,总结了建立信用评分模型的主要方法,阐述了Logistic回归的基本原理、基本假设以及Logistic回归多级分类问题,说明了由于Logistic回归具有保证评分结果的客观性及处理定性数据的优越性,从而适用于中小企业信用评分。分析了中小企业信用评分指标体系,运用主成分分析法构建了适用于我国中小企业信用评分的具体指标,并建立了基于Logistic回归的信用评分模型。运用了Logistic回归模型对不同地区的几家商业银行的中小企业信贷数据进行了案例分析。结果表明,在本文所使用的14个变量中,财务指标中“资产负债比”、“应收账款周转率”;企业主个人的特征中“是否为出资人”;企业所处行业变量、地区变量对模型影响显着。就模型本身而言,Logistic回归对于好坏客户的分类准确率能达到82.4%。同时,分析了信用评分模型在我国中小企业信贷应用中的障碍,提出了相应的对策建议。
吕杨[3]2008年在《个人信用评价体系构建研究》文中指出商业银行个人消费信贷信用评分指标的设置对准确衡量借款人信用风险具有重要作用。本文借鉴国内外研究成果、国内外商业银行信用评分实践和专门从事消费信贷业务的专业人士以及本人在国有商业银行个人信贷部实习所获取的信息,经过对国内商业银行现行个人信用评分指标的分析和改进,从借款人基本情况、职业情况、家庭经济情况、该笔贷款情况和以往信用记录五个一级指标出发,建立了新的商业银行个人消费信贷信用评分指标体系,详细分析了信用评分体系的细化要素和指标(以个人住房贷款信用评分指标为例)。本文结合目前我国商业银行业的发展现状与所构建模型的可实施性,构建了两个模型,一个基于专家判断和层次分析法(AHP)的信用评分模型,一个基于Logistic回归的定量信用评分模型,分别得出信用评分指标权重;本文还基于某国有商业银行的样本数据对所建立的模型进行实证分析,证明模型的评估结果是合理的,并且将这两个模型相结合构成的信用评分混合模型比单个模型的预测精度高,因此建立基于AHP和Logistic的混合模型进行贷款决策。最后,基于我国个人信用体系的发展现状和存在的问题,对我国个人信用制度的建设和进一步完善提出了建议。
胡雪[4]2007年在《我国商业银行企业贷款信用风险评估实证分析》文中研究指明本论文的研究内容为商业银行企业贷款信用风险评估问题。信贷规模扩大以及现代金融市场的复杂化加剧了银行面临的信用风险,建立适用于我国商业银行内部信用风险评估体系,为银行提供准确简便的企业贷款信用风险评估方法具有重要的理论与现实意义。论文从国内外信用风险评估理论研究现状出发,介绍了现有的叁大类信用风险评估方法,即古典信用评价法,信用评分法和现代信用风险测度模型。通过对叁类评估方法在理论与实际运用层面的综合比较,详细分析了每类方法在我国信用风险评价中各自的应用范围、优势及不足:指出了古典信用评价法主观性较强,有失精确,适合于我国小额消费信贷风险评估;现代信用风险测度模型最先进全面,但在中国的应用条件尚不成熟;信用评分法兼具实用性和客观性,适合用于我国企业信贷风险评估。论文进而介绍并比较了信用评分法中常用的几种建模方法——判别分析法、Logit法和神经网络法等,最终选择了准确率高、简便易行的Logit法作为我国企业信用风险评估模型来进行实证分析。论文在实证研究中以上市公司为研究对象,将企业的信用风险用其违约的概率来量化,并选择2001年至2006年被实施ST的公司作为“违约”样本,“沪深300”股指成份股作为“信用良好”样本。在评价指标筛选方面,首先对初选的原始财务指标进行t-检验,筛选出了上述两类企业中存在显着差异的13个指标;再采用主成份分析法剔除指标间的多重共线性,提取到分别反映企业偿债能力,盈利能力,资本结构和营运能力的四个主成份,将其作为所构建模型的最终评价指标。本文用2004年至2006年的样本作为估计样本,分别构建了一年期与两年期的Logit信用风险预测模型;将2001至2003年的样本作为测试样本,来判断所构建模型预测力的稳定性。实证结果显示,构建的一年期Logit信用风险预测模型的总体判别准确率超过80%,能较好的区分“违约”和“信用良好”两类公司企业;模型对估计样本和预测样本的评估结果大致相同,具有较好的稳定性和合理的经济意义。论文实证结论表明,采用财务数据进行Logit建模对中国上市企业进行信用风险评估是切实可行的,适合作为我国商业银行内部信用风险评估体系中企业贷款信用风险的评估方法。在实际运用中,应秉持信用评分法为主,专家打分法为辅,将定性分析与信用评分法的判定结果相结合,最大限度提高评估的准确性,降低银行信用风险暴露。
钱水土, 黄震宇[5]2004年在《信用评分模型在中小企业信贷评估中的应用》文中研究说明融资难问题已成为制约我国中小企业发展的主要障碍。长期以来我国银行业的主体———国有商业银行在中小企业贷款中难有作为 ,造成这种现象的重要原因是由于对中小企业的贷款风险大、成本高。近年来发达国家银行业开始在中小企业信贷中引入信用评分模型 ,本文将对其在我国中小企业信贷中的应用进行初步探讨。
申韬[6]2011年在《小额贷款公司信用风险管理研究》文中进行了进一步梳理在首批七家小额贷款公司试点工作取得一定成效和地方政府的积极推动下,各地小额贷款公司纷纷成立并正式运营,成为适应我国“叁农”和中小企业特点,具有中国特色的小额贷款新途径。2008年5月中国人民银行、银监会联合下发《小额贷款公司试点的指导意见》,鼓励和规范我国小额贷款公司的发展。作为一种新型商业化小额贷款组织,我国小额贷款公司迅速发展的过程中,信用风险管理问题日益突出,严重地影响着机构可持续性发展和金融市场稳定。在这一背景下,对小额贷款公司信用风险管理问题进行系统研究具有重要的现实意义。市场经济条件下,不同类型的金融机构面临着同样的信用风险,但是信用风险特征和形成机理存在一定差异。各种类型金融机构应在一般信用风险管理框架下,结合机构自身特征、信用风险特殊性和实际运作特征实施信用风险识别、评估、预警和控制,选择适宜的信用风险评估指标、评估方法和预警方法,才能实现有效信用风险管理的目标。因此,研究从五个层次展开,首先从关系型借贷理论、软信息理论两个理论视角,回顾相关理论研究和实证研究文献,从中提炼小额贷款公司信用风险管理的理论观点。其次,从主体缺陷、客体缺陷和外部因素等叁个层面,剖析小额贷款公司信用风险及其特殊性的具体成因。对小额贷款公司、商业银行和叁类新型农村金融机构的机构特征和信用风险管理特征进行系统比较分析,形成小额贷款公司信用风险管理的基本理论框架。再次,借鉴发展中国家和发达国家现有小额贷款信用风险评估指标和评估方法,探讨对小额贷款公司的适用性问题,并展开实证检验和分析。第四,设计小额贷款公司信用风险预警运作流程,确定了适宜的信用风险预警评价方法,并予以实例分析。第五,基于以上理论和实证研究结论,从内部和外部两个层面提出了加强小额贷款公司信用风险控制的具体措施。研究从主体缺陷、客体缺陷和外部因素等叁个层面,剖析小额贷款公司信用风险及其特殊性的具体成因。引入博弈论思想,分析完美信息单次博弈、完美信息重复博弈和不完全信息动态博弈叁种情况下,小额贷款公司和贷款客户之间借贷关系的实质,即二者之间属于典型的关系型借贷,关系紧密程度决定着贷款决策的主要依据——软信息的获取数量和质量。基于对现有小额贷款信用风险评估指标的梳理,形成小额贷款公司信用风险评估指标体系的叁个特征维度——客户特征维度、贷款特征维度和关系特征维度。以一系列实地调研、开放式访谈和调查问卷方式获得的第一手数据资料和信贷档案第二手资料为依据,首先采用隶属度分析法选取客户特征维度和贷款特征维度评估指标；然后运用因子分析法确定关系特征维度评估指标,通过信贷员参与的一系列贷款业务和社会活动衡量软信息的获取数量和质量；最后运用Forward stepwise approach和Back stepwise approach对所选取评估指标的合理性予以实证检验,确定了小额贷款公司信用风险评估指标体系。根据小额贷款公司不同发展阶段的软信息获取难易度、有效性和客户提供信息的可靠性等软信息特质以及样本数据限制,构建了阶段性小额贷款公司信用风险评估方法——发展初期基于软集合的信用风险评估方法和发展成熟期基于叁个特征维度的信用风险评估方法。运用信用评分模型优劣评价标准,对现有各种小额贷款信用风险评估方法的评估效果予以实证检验和比较,提出了适宜的小额贷款公司信用风险评估方法——交叉验证概率神经网络。研究设计了小额贷款公司信用风险预警运作流程,通过对贷后信用风险警源因素的分析,运用模糊数学与灰色系统理论相结合的模糊灰色综合评价方法,充分利用各类外部信息来源、专家经验和知识评判信息的模糊性与灰性,提高预警结论的客观性和前瞻性,并以某省(区)小额贷款公司企业客户贷款为例予以实例分析。结合国外经验和信用风险管理现状,从内部、外部两个层面探讨加强小额贷款公司信用风险控制的一系列措施,强调内外部的协调配合能够提供信用风险控制的有效防火墙,保持小额贷款公司的可持续性竞争优势,促进我国小额信贷市场融资环境和竞争性农村信贷市场的不断完善。
朱艳敏[7]2014年在《基于信用评分模型的小微企业贷款的可获得性研究》文中研究表明小微企业是维系“国计”和“民生”的重要支柱，应该得到大力的支持和长足的发展，但是其融资状况却与国民经济经济中的重要性形成鲜明对比。为了改善小微企业的融资状况，从国务院、发改委、工信部、金融监管部门到各级地方政府出台了一系列政策措施，尤其针对如何提高小微企业贷款可获得性、拓宽小微企业金融服务覆盖面的问题。而商业银行迫于外部竞争压力和内部利润增长驱动，也需要逐渐调整信贷结构，增加对小微企业贷款的力度。在中国小微企业贷款业务大发展的时机，深入剖析小微企业贷款可获得性的现状及主要障碍，借鉴国外小企业信用评分模型的做法和经验，探索中国小企业信用评分模型开发的技术和策略，有助于提高中国小微企业贷款的可获得性。首先，论文分析了中国小微企业贷款的可获得性不高的现状及原因。通过供给和需求比较得出：商业银行在贷款客户选择上偏爱规模较大的企业，冷落微型企业；小微企业贷款的可获得性不高。运用利润函数分析得出，银行在贷款客户选择上的厚此薄彼行为是基于追求利润最大化的动因，并指出应该从降低小微企业贷款的经营成本和贷款风险的角度入手，提高小微企业贷款的利润，解决信贷配给的问题。然后，论文从基本原理入手论述了小企业信用评分模型对于提高小微企业贷款可获得性的有效性，以Fair Isaac与RMA开发的SBCS模型为例介绍了其基本原理，紧接着运用富国银行的案例，证明了小企业信用评分可以有效降低运营成本和风险，并运用动态博弈模型，对比引入小企业信用评分前后的变化，论述了其在降低小微企业的道德风险，提高贷款的可获得性方面的有效性。在此基础上，论文从模型开发和应用两个方面具体论述了小企业信用评分模型如何实施。论文详细介绍了模型开发的基本流程和关键技术，包括样本的选择与变量的分组、模型的创建与检验、模型的实施与调整、模型的监测与跟踪；并且运用信息统计量进行变量的筛选和粗分组，结合Logistic回归构建了信用评分模型，并开发了简易、可操作性强的信用评分卡。最后，论文总结了美国、日本、意大利、俄罗斯等其他国家在开发和应用该模型时的经验和教训，并提出了对中国的借鉴意义。首先分析了中国商业银行应用小企业信用评分模型的现状、不足之处及有利条件，并从商业银行角度提出转变信用观念、合作开发等建议，从政府角度提出转变监管理念、做好数据服务和对小微企业贷款的动态监测等建议。
卢燕玲[8]2008年在《基于Logistic模型的商业银行中等规模企业贷款信用风险研究》文中提出目前,我国商业银行和中等规模企业之间存在着这样的一种矛盾:一方面,中等规模企业融资渠道狭窄,普遍缺乏长期稳定的资金来源,亟需获得商业银行的贷款来保证企业的稳定健康发展;另一方面,由于商业银行不能够正确衡量中等规模企业贷款中隐含的风险从而造成了商业银行的惜贷,使得商业银行也错过了许多资信状况好、资产收益率高、经营规范、机制灵活的中等规模企业。导致这一矛盾的主要因素是商业银行对中等规模企业的信用疑虑使其谨慎放贷,因此如何做好中等规模企业贷款的贷款信用风险分析是解决该矛盾的关键所在。本着建立适合我国国情的中等规模企业贷款信用风险度量模型这一目标,本文先分析并比较了现有的信用风险度量方法,指出了现阶段最适合我国中等规模企业贷款信用风险度量的方法是Logistic回归法。然后,基于Logistic回归模型,利用130家中等规模企业样本的2006年和2007年的财务数据和非财务数据进行了实证分析。实证研究结果表明,在考虑财务指标和非财务指标的基础上,使用Logistic模型来度量我国中等规模企业贷款信用风险是切实可行的,并且其度量结果也比较令人满意。
刘钰[9]2007年在《信用评分模型在我国小企业贷款中的应用》文中研究说明目前各种所有制和组织形式的小企业已经成为我国国民经济的重要组成部分。但长期以来,小企业融资难、贷款难、结算难等金融服务滞后问题严重制约了小企业的发展。导致贷款难的主要因素是银行对小企业的信用疑虑使其谨慎放贷,因此解决小企业贷款难问题关键是做好信用评估。本文比较了几种信用评级方法的适用性,试图将信用评分法用于小企业信贷风险评估,并基于Logistic回归建立信用评分模型进行实证分析,这对解决我国小企业贷款难问题具有一定的现实意义。第一部分从小企业自身、金融市场两个方面分析了小企业融资难的原因,指出解决该问题的关键是对小企业信用风险有效的评估。第二部分按信用评级方法发展演进顺序,对专家判断法、信用评分法和现代信用风险量化模型的原理、适用性和优缺点进行简要的比较分析,得出信用评分法适合用于我国小企业信用风险评估。第叁部分首先基于美国广泛应用小企业信用评分法的现实,分析其成功的原因和条件。小企业业主信用评分法能够在美国银行业广泛而深入的应用,是由美国成熟的消费信贷信用评分技术,完善的信用征信机制、发达的信息化网络技术和激增的小企业信贷业务量等原因共同促成的。然后从监管层、银行和社会征信制度的角度,对我国现阶段建立小企业信用评分模型的可行性进行分析。第四部分引入主成分分析法进行信用评分模型的指标选取,并基于Logistic回归建立适合我国小企业信贷的信用评分模型,最后用期望―预测表进行模型预测能力的分析。第五部分总结信用评分模型的局限性,并指出实际应用中需要注意的问题,如动态调整模型、定量分析与定性分析相结合,与信贷决策模型、贷后监测模型配合发挥作用等。
曾文潮[10]2012年在《基于贝叶斯方法的小企业信用评分模型研究》文中提出在小企业信用评分过程中经常出现非随机样本选择现象,该现象的产生是由于银行信贷筛选过程中会导致一部分被拒绝企业的违约行为不能被观测。数据缺失和样本选择性偏差可能导致模型参数估计有偏,从而对模型的预测能力产生较大影响。因此如何降低样本有偏问题是研究信用评分模型的重要内容之一。根据大量文献可以看出,一般的解决方法是拒绝推断技术但大多数效果不甚理想。本文采用Sebasbiani口Ramoni (2000)基于贝叶斯理论提出的界定折迭法(Bound and Collapse, BC法),结合银行信贷筛选过程,构建出一种全新的拒绝推断方法。该方法的原理是不论缺失数据机制如何,都可将缺失数据的参数估计通过某些极端分布限定在一定区间内。区间的上下限由完全集内的数据计算得出。而当缺失数据的机制可知时,区间内的信息将由非响应概率模型计算并最终获得某个单值估计。BC法的第二步是将该区间坍塌成一个对于缺失数据的估计值。通过该方法,包含有样本信息的数据将对缺失数据进行填补,从而获得完整数据样本为小企业信用评分模型的演化做准备。本文利用2003年美国小企业金融调研数据作为样本,对模型的预测力和效果进行检验与评价。首先,对第一个子样本做logistic回归构建信用评分模型,将该模型运用到第二个子样本,模拟银行信贷筛选,并产生经过信贷筛选后的选择样本。然后,基于有偏样本构建信用评分演化模型以验证其分类能力减弱甚至丧失的假设。最后,利用外部信息和内部信息来估计缺失值,并对选择样本中的每一个缺失值进行填补从而构成完整样本。利用这种拒绝推断技术的模型将与包含有全部数据的标准模型以及对缺失数据不做任何处理的审查模型进行比较。为了检验模型的鲁棒性,本文设置两种筛选率,不同的筛选率代表着样本数据缺失程度不同和样本选择性偏差不同,并分别采用KS检验、布莱尔评分、ROC曲线叁种评估方法对模型进行检验。结果表明,贝叶斯界定折迭法在小企业信用评分演化模型中的应用能有效提高模型分类能力,是在非随机数据缺失机制下解决样本偏差问题的有效途径。
参考文献：
[1]. 引入拒绝推论的小企业信用评分模型研究[D]. 唐莹. 中南大学. 2010
[2]. 基于Logistic回归模型的中小企业信用评分研究[D]. 汪莉. 合肥工业大学. 2008
[3]. 个人信用评价体系构建研究[D]. 吕杨. 南京理工大学. 2008
[4]. 我国商业银行企业贷款信用风险评估实证分析[D]. 胡雪. 上海交通大学. 2007
[5]. 信用评分模型在中小企业信贷评估中的应用[J]. 钱水土, 黄震宇. 商业经济与管理. 2004
[6]. 小额贷款公司信用风险管理研究[D]. 申韬. 中南大学. 2011
[7]. 基于信用评分模型的小微企业贷款的可获得性研究[D]. 朱艳敏. 苏州大学. 2014
[8]. 基于Logistic模型的商业银行中等规模企业贷款信用风险研究[D]. 卢燕玲. 南京理工大学. 2008
[9]. 信用评分模型在我国小企业贷款中的应用[D]. 刘钰. 对外经济贸易大学. 2007
[10]. 基于贝叶斯方法的小企业信用评分模型研究[D]. 曾文潮. 中南大学. 2012
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