基于违约区分程度最大权重的信用评级模型

信用评级方程是信用评级模型的核心,权重是影响信用评级方程评价准确度的重要因素,合理的权重对于信用评级至关重要.通过以违约与非违约客户信用得分单位离散度的平均距离最大为目标函数,构建非线性规划模型的思路,反推各指标的最优权重组合.通过PR曲线方法对信用评级模型的合理性进行检验,并对1 231个小企业贷款进行了信用评级.通过构建信用评级方程S=S(W)的权重向量W与违约与否的两类客户平均信用得分的距离D之间的函数关系,以违约与否的两类客户平均信用得分距离D最大为目标建立非线性规划,反推一组最优权重W.保证了信用评级方程的评级结果,能够最大限度地区分违约与非违约客户.改变了现有研究的权重向量与整体违约鉴别能力无关的弊端.非财务指标相对于财务指标在小企业评级中更重要,权重高达58%,非财务指标中"城市居民人均可支配收入"指标的权重最大,为14.7%.通过PR曲线方法验证了其合理性.研究表明,"基于违约状态区分程度最大权重的小企业信用评级模型",对客户违约与否的区分精度,优于现有研究的同类经典模型.     

基于Probit回归的小企业债信评级模型及实证

小企业债信评级系指评价一笔小企业的债务信用资质的高低和债务违约损失率的大小.它事关银行贷款的风险管理以及合格的小企业能否得到融资.因此、债信评级的指标必须能直接鉴别小企业的违约状态.以等级评分和排序为目的的现有的信用评级体系并不评价一笔债务违约损失率大小,现有的信用评级体系也没有任何证据表明其评级指标体系与企业违约状态的鉴别能力有关.本研究根据指标对违约状态鉴别能力的大小遴选指标体系,建立了小企业债信评级体系.本文的创新与特色一是在偏相关系数大于0.7、反映信息重复的一对高度相关的指标中,删除F值小、对小企业违约状态判别能力弱的指标,既避免了第一次筛选后评级指标体系的信息冗余、又避免了误删对违约状态影响大的指标.改变了现有研究评级体系指标的遴选与指标违约状态的鉴别能力无关的状况.二是通过求解违约状态变量与评价指标之间Probit回归方程的回归系数β和回归系数的标准误差sEβ,构建Wald统计量对回归系数β的显著水平进行检验,剔除对小企业违约状态影响小的、回归系数β不显著的指标,保证了第二次筛选出的指标能显著区分企业的违约状态.三是研究表明本文构造的指标体系的感受型曲线ROC的面积AUC大于0.9,不仅保证单个指标能有效区分违约状态,同时确保了整体构建的指标体系对违约状态具有极强的鉴别能力.四是研究结果表明,满足信用等级越高、违约损失率越低的小企业债信评级指标体系的非财务指标权重为56％.五是通过对1 231笔小企业贷款数据进行实证,结果表明:速动比率、总资产增长率、行业景气指数等23个指标能够显著区分小企业的违约状态.     

基于最大指标区分度与最优相对隶属度的上市公司信用风险研究

信用风险又称违约风险，是评价一笔债务由于某些因素遭受损失的可能性，因此信用评价体系既要有违约鉴别能力，又能给出违约产生的原因。本文涉及的问题一是如何在众多指标中筛选出对违约状态鉴别最大的指标组合，二是如何对指标赋予权重，使得权重体现指标真实的重要程度，三是如何选取兼顾分类性能和可解释性的模型。本文的方法一是通过指标区分度最大的广义F-Score、指标子集间冗余度最小的平均相关系数遴选出对违约状态鉴别能力最大的指标体系；二是通过构建组合赋权模型，以指标信息含量最大、赋权结果一致性最大为目标函数，得到一组最优的指标权重；三是以客户与类别的广义加权距离最小为目标函数，求解非线性目标规划得到客户在不同类别中的相对隶属度，以此得到客户所属类别。上市公司样本实证分析表明：（1）从610个指标中筛选出的31个指标既具有违约状态的区分能力，又符合"信用5C"原则，是一个科学、合理的指标体系；（2）通过组合赋权得到31个指标的权重，企业内部财务因素对信用评价影响最大，"营运资本周转率"的权重值最大，是影响企业信用评价的关键指标，"监事会会议次数"、"派息比"、"审计意见类型"等指标都是影响信用评价的重要指标；（3）与逻辑回归、支持向量机等8种模型对比发现，本文提出的相对隶属度模型不仅具有良好的分类性能，而且是一个平衡分类性能、可解释性的模型。     

基于指标体系违约鉴别能力最大的小企业债信评级体系及实证

债信评级是通过评级体系确定债务违约的可能性大小。根据单个指标违约鉴别能力大小的遴选来建立评级指标体系看上去似乎是一个不错的选择，但事实并非如此。因为用违约鉴别能力强的单个指标组成的一组指标，其指标体系的违约鉴别能力却不一定强。本研究基于一组指标构成的指标体系的违约鉴别能力最大标准，构建了小企业债信评级体系。创新与特色：一是通过将单个违约鉴别力最强的指标组成的指标体系的b值，与本文建立的整体违约鉴别力最大的指标体系的b值对比，证明了单个违约鉴别力强的指标，组合起来的体系违约鉴别力不一定也强。在构建债信评级指标体系时，应关注指标体系整体的违约鉴别力，而非单个指标的违约鉴别力。二是在由n和n-1个指标构成的两组指标中，根据两组指标体系的非违约客户的综合得分S_i越高，则S_i偏离非违约状态（y_i=0）的距离越大；违约客户的综合得分S_i越低，S_i偏离违约状态（y_i=1）的距离越大；则布莱尔分数b越大，指标体系鉴别力越强的思路来遴选违约鉴别能力最大、而不是单个指标违约鉴别能力最大的一组指标体系，确保了评级体系具有最大的违约鉴别能力。三是在相关系数大于阈值的一对指标中，删除违约鉴别能力b值小、即区分违约状态能力弱的指标，既避免了指标体系的信息冗余、又避免了误删区分违约状态能力强的指标。实证表明：一是由于指标间的相互影响，单个违约鉴别力强的指标，组合起来的体系违约鉴别力不一定也强。二是非财务指标在小企业债信评级中的地位更加重要。     

基于风险环境的企业多层交叉信用评分模型与应用

研究基于风险环境的企多层交叉信用评分模型与信用评级方法,解决同一地区具有多个地域、多个行业和多个企业的企业、行业和地域等具有二级或以上层级结构的企业、行业和地域信用评级问题.定义了地域信用形象,针对同一地域同一行业、不同地域同一行业、同一地域不同行业和不同地域不同行业等4种不同的企业层级结构,分别建立了企业信用评分模型、行业信用评分模型和地域信用评分模型,用以对企业、行业和地域进行信用评级.以某一地区某一行业的集团公司进行项目贷款申请为例,假定该公司同时在"好"、"中"和"差"3个不同的经济发展区域分别建立3个子公司,并分别计算了该公司及其3个子公司在不同地域信用环境影响下的信用评分值,然后综合计算了在不同地域同一行业下的具有多层级结构的公司多级信用评分值,给出公司相应的信用评级结果和银行相应的信贷策略.最后还给出了集团公司具有贷款申请资格的数值条件.该方法对集团公司的信用评级方法以及银行对集团公司的信贷策略及相应决策具有科学参考依据.     

基于组合赋权的人力资源管理评价模型

随着人力资源管理在企业中战略地位的提升,对其进行评价成为备受关注的、具有理论意义和实践意义的重要问题。本文根据G1法和熵权法得到各个评价指标的主客观权重,在此基础上利用主、客观评价法的各自评价结果偏离程度最小的原则优化组合赋权模型,确定出最优组合权重,建立基于组合赋权的企业人力资源管理评价模型来对企业的人力资源管理进行有效评价,根据各评价对象的评价结果的大小进行排名并判断其人力资源管理水平的高低。     

基于Z值模型的上市公司信用等级转移矩阵实证研究

本文采用判别模型的Z值对我国上市公司进行信用评级,并通过观察公司评级在四年中的变化构建信用等级转移矩阵,研究在特定的信用环境下我国上市公司的信用等级转移矩阵所表现的一些特征,为我国的信用风险管理提供了一些有意的建议.     

基于违约鉴别能力最大的信用等级划分方法

信用等级划分旨在区分不同客户的风险水平,然现有大多数信用等级划分研究要么无法严格保证划分的信用等级满足"信用等级越高,损失率越低"标准,要么无法保证尽可能地区分违约可能性不相似的客户,而无论不符合哪种标准,划分的信用等级都不能作为贷款决策的有效依据.基于此,以上述两个标准为目标划分信用等级.创新与特色一是以客户的非违约累计频率与违约累计频率之差的最大绝对值的代数和最大为目标,以后一个信用等级损失率大于前面信用等级损失率为主要约束,确保划分的信用等级满足上述两个标准.二是提出通过设置随机分割点的区间来划分信用等级的新算法,避免随机赋予信用等级分割点时,靠前的信用等级分割点落到靠后的客户中,导致后面的信用等级无论怎样划分均划分不出来的弊端.最后,以中国某商业银行3 045笔小企业贷款样本进行实证,结果表明本模型划分的信用等级满足"信用等级越高,损失率越低"标准,且其区分不同违约可能性客户的能力较强.     

债券信用评级与信用风险

债券信用评级是信用评级机构根据债券发行公司所处经济环境、行业特征、竞争形势、管理能力以及财务状况等多方面因素,使用一套科学的评级方法和技术评定,反映该债券违约可能性的符号级别,它有效地表示了债券的相对信用风险,为债券投资者提供了重要的投资决策参考.讨论了美国公司债券信用评级与债券信用风险的关系,对比分析了中美信用评级业的发展,以期使国内对信用评级有一个全面的认识,并给我国评级业发展提供参考.     

构建我国信用评级体系的创新思考

金融危机的本质是信用危机,其核心问题是现行由个别国家垄断的国际信用评价体系缺乏公平公正性、普遍参与性和有效的监督。危机充分暴露出美国信用评级模式的种种弊端,为后金融危机时代世界各国参与国际信用评价体系重构、推动国际信用和风险管理新秩序的建立提供了可能,也为中国建立独立自主的信用评级体系、争取国际评级话语权创造了十分难得的历史机遇。本文在分析建立我国特色的信用评级体系紧迫性的基础上,以创新的角度提出了构建具有中国特色的自主信用评级体系的思路。     

基于模糊神经网络的小微企业信用评级研究

当前小微企业贷款需求日益增加,建立行之有效的小微企业信用评级模型已成为学术界和实务界关注的焦点.本文在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于模糊神经网络开展小微企业信用评级的研究步骤,以某农村商业银行小微企业信贷微观数据为实证样本,分别进行小型企业和微型企业信用评级检测.实证结果表明,模糊神经网络模型在小微企业信用评级研究中具有较BP神经网络模型更高的检测精度.模型能够实现评级主观性与客观性结合,可对数据进行定性调节和批量处理,且具有明确的计算过程和决策规则,故适用于信用评级研究且具有稳健性.     

付费主体差异对信用评级结果的影响机制研究

2010年我国首家投资人付费评级机构——中债资信成立,由于我国投资人付费评级机构成立时间不长,目前国内鲜有研究投资人付费与发行人付费评级差异及产生原因的文献,并且国外相关文献主要关注评级方式对某一类债券评级结果的影响,而没有探讨两种评级方式对不同类型债券的影响之间是否存在差别。本文针对投资人付费与发行人付费评级之间的差异,基于声誉效应、竞争机制对发行人付费评级机构迎合选择进行了博弈分析,并分别以信贷资产支持证券和企业债主体的评级数据为样本,对评级差异及其产生原因进行了实证检验。研究结果表明：投资人付费评级结果显著低于发行人付费评级结果;不同付费模式下评级结果的差异受到是否为首次评级和发行人付费评级机构市场份额的影响,发行人付费评级机构对发行人的迎合是产生评级差异的主要原因;两种付费评级方式在企业债主体中的评级差异显著高于在信贷资产支持证券中的评级差异,表明付费评级方式对企业债主体的影响更大。本文较为全面地研究了我国投资人付费与发行付费评级之间的差异,使投资人、监管机构对不同付费模式下的评级结果有更加清晰的认识。     

国有商业银行信贷评级研究

在对国有商业银行当前信用评级方法存在问题和国内外相关研究成果进行分析的基础上,论文提出了构建国有商业银行内部信用评级模型,提高信贷风险管理水平的观点。论文利用贷款历史数据,通过因子分析、聚类分析等方法构建内部信用评级模型,并对模型的有效性进行了检验。     

盈余管理、公司债券融资成本与首次信用评级

公司盈利能力显著影响公司的信用评级,进而影响公司债券融资成本的大小,故发债公司存在基于评级的盈余管理动机。选取2007年至2012年发行公司债券且具有信用评级的A股非金融类上市公司为研究样本,采用事件研究法检验发债公司获得首次评级之前盈余管理的分布状况,运用OLS和oprobit回归模型验证盈余管理、公司债券融资成本与首次信用评级之间的关系。研究结果表明,发债公司在获得首次信用评级前,正向的盈余管理程度持续上升,评级后出现持续下调甚至为负的现象;控制公司正常应计利润后,发行公司的盈余管理程度与首次信用评级之间正相关,且主体信用评级表现显著,说明评级机构的决策受发债公司盈余管理行为的影响;另外,债券收益率与信用评级负相关,而考虑盈余管理与评级之间交互项的影响时,市场参与者面对公司的盈余管理行为将要求更高的收益率加以补偿,公司的盈余管理行为减弱了评级对债券收益率的影响。     

基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟的贷款优化配置模型

极端风险对于银行资产配置至关重要，尤其是次贷危机之后尾部风险以惨重的代价引起了金融机构的重视，传统条件风险价值CVaR、风险价值VaR不能有效度量尾部极端风险，因此本文基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟构建了贷款组合优化配置模型，同时控制尾部极端风险和信用风险。本文一是通过损失-X_i越大、其风险权重φ_i也就越大的思路，构建幂风险谱PSR （Power Spectral Risk）最小的目标函数对极端风险进行控制，即弥补了CVaR同等看待尾部风险、忽略风险较大的损失应予以更大权重的不足，也同时弥补了VaR仅提供某一置信水平下资产损失的最大值、无法反映一旦超过这一数值的可能损失的弊端。二是通过蒙特卡洛模拟信用等级迁移引起贷款收益的变化情景，并以信用等级迁移后贷款组合损失越大、则风险厌恶权重越大的思路构建幂风险谱PSR最小为目标函数，以贷款组合的收益大于目标收益为约束，构建贷款优化配置模型，改变了现有研究贷款配置时没有同时控制信用风险和尾部风险的不足。对比分析结果表明：本文模型能够实现更高的收益风险比，即在单位幂风险谱PSR下能够实现较高的收益。