第三方认证品牌信用及乘数模型分析

文章基于信息不对称的大背景,用品牌经济学的分析框架,将认证信用置于分析的中心,深入剖析认证在什么条件下才是有效的。我们提出了第三方认证的乘数信用模型,从认证机构、认证标准和认证对象三个方面分析认证的信用如何保证,也是给出了第三方认证进行品牌建设的路径。     

建立县级综合数据处理平台的一些想法

统计部门作为国家重要的综合信息系统，担负着大量的数据采集、数据加工和信息管理的任务。近几年，随着信息技术迅速发展和基层单位多元化发展的不断增长，政府部门和社会各界对统计业务服务应用的需求愈来愈多，例如数据分析、企业信息咨询、决策支持等，因此对信息的采集、处理、加工、发布都提出了更高、更新的要求。     

基于交易大数据的小微企业信用动态评价

我国小微企业普遍存在融资难、融资贵的问题,其根源在于信息不对称导致的信用评价困难。本文提出了基于动态数据源的信用评价体系分类方法,讨论了基于交易大数据的小微企业信用评价体系的优势;将小微企业动态交易大数据和工商注册等静态数据相结合,设计了能反映企业信用变化的小微企业信用动态评价模型;最后对13个不同行业的755家小微企业时信用进行实证分析,并与外部征信机构(天眼查)的信用评价结果进行比较,验证了本文设计的小微企业信用动态评价模型飾可行性、可操作性和有效性。     

政府信用与国家发展水平的相关性分析

随着社会发展和经济水平的提高,政府信用问题越来越受到关注.文章以面板数据的研究方法为基础,首先对世界主要国家的政府信用及其影响因素进行分析,然后通过聚类分析说明了政府信用及其相关影响因素与整个国家经济和社会发展水平的关系.     

统计信用与统计数据质量研究

 统计数据质量问题严重影响着政府决策和社会公信力。本文运用博弈论分析方法,分析了声誉资本大小、失信惩戒力度、报假收益及监督力度是影响统计数据失真的重要因素,证明了引入统计信用可以在有限的成本下防范数据失真,提出了完善统计信用惩戒制度是统计信用发挥作用的制度基础。     

计算机审计方法探讨

目前对计算机审计来说必须有一个安全、正确的电子数据采集方法,来解决当前我国审计行业中最重要的一项审计工作,即实现对电子数据账进行实质性审计。电子数据的采集在安全保证的前提下,现存有几种不同层次的数据采集方法:操作系统层、数据库管理系统层、应用程序接口层的采集方法。目前,我认为最可行的方法是数据库管理系统层数据采集方法。为方便起主要论述数据库管理系统层数据采集方法,对其它二种方法只作简单的介绍。     

基于大数据的跨境电商平台供应商信用评估研究

跨境电商平台要实现其质量担保功能,必须对供应商进行有效信用评估。结合跨境电商交易模式及平台供应商的特点,充分考虑供应商信用评估数据的来源和处理方法,构建基于大数据的跨境电商平台供应商信用评价指标体系和基于BP神经网络的信用评估模型,并进行实证研究;在数据集基础上采用机器学习K-折交叉验证和混淆矩阵对模型进行评估,证明该模型具有较好的泛化能力和准确度。应用基于大数据的跨境电商平台供应商信用评估指标体系及评估模型,有助于实现跨境电商平台的质量担保功能,减少平台交易中出现的信息不对称问题。     

大数据风控有效吗?——基于统计评分卡与机器学习模型的对比分析

随着金融科技的巨大进步,机器学习在金融风控领域的应用也逐渐深化起来。信用评分卡模型作为一种应用最为广泛的风险评估模型,在大数据时代存在着不能对高维、复杂、非线性的个人征信数据进行全面分析的局限性。从中国的互联网金融发展的实际情况出发,提出一种基于XGBoost机器学习算法的互联网金融风控模型,并与传统的统计评分卡模型进行了对比试验,同时给出了将机器学习模型预测结果转化为传统信用评分的解决方法。研究结果表明,机器学习模型能更好地预测个人信用风险,从而构建更加有效的风控体系。     

数据挖掘模型在小企业主信用评分领域的应用

国际经验表明,信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题.本文广泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的12种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限Logistic),并以3个银行微观客户数据集为案例,通过10折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这些模型的综合信用评分能力.分析结果及稳健性检验表明,本文改进的门限Logistic模型在模型预测能力及预期错误分类成本等多方面表现优秀;而基于决策树的组合方法也表现良好.本研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具有参考意义,也有助于推动银行微观金融统计,完善金融统计工作.     

微观数据发布中匿名隐私保护研究评述

微观数据发布中的隐私保护问题是近年来微观数据发布研究中的一个热点内容，对微观数据施加匿名处理是微观数据发布过程保护数据主体敏感信息的有效方法之一。文章评述了k-匿名技术的概念、基本思想，对匿名方法相关研究进行了总结，最后指出匿名方法应用于微观数据发布隐私保护的热点研究方向。     

信用评分模型中稀有事件特殊采样处理方法探讨

信用评分模型的建模样本是由坏客户这一稀有事件和好客户这一大众事件组成的不平衡数据,故从模型残差的方差这一角度刻画稀有事件识别的难度,借鉴机器学习领域处理不平衡数据的方法,对建模样本中的稀有事件做特殊采样处理然后再建模,并证明对建模样本做特殊采样处理后必须用经验公式校正样本偏差。实证分析表明这是提高信用评分模型准确性的有效方法。     

不平衡数据下模型评价指标的有效性探讨

模型评价指标对于衡量模型的表现尤为关键,只有正确合理的评价指标才能更好地反映模型的性能优劣。由于AUC和KS指标在被用于评价信用评级模型时,均存在忽视了数据的不平衡性和类别误判代价不等价性的不足,故文章从代价敏感矩阵出发计算总损失,进而提出新的评价指标——AKS指标。进一步地,模拟分析的结果表明,由AKS指标确定的阈值较KS指标更合理,且不同情形下AUC、KS和AKS指标的有效性分析结果表明AKS指标可以较好地衡量模型的分类性能。     

统计信用制度建立的理论分析与初步设想

统计信用缺失是影响统计数据失真的重要原因,建立统计信用评级体系是从根本上保障诚信、提高数据质量的最有效的方法。本文运用信息不对称原理和博弈论分析模型对统计信用缺失进行分析,并对统计信用评价体系进行了初步设想。     

住房抵押贷款证券化的信用增级探讨

文章对信用增级在开展住房抵押贷款证券化的理论结构和住房抵押贷款证券化信用增级技术进行了深入研究,并在此基础上对住房抵押贷款证券化的外部信用增级模式和内部信用增级机制进行理论设计.     

货币政策冲击视角下债券利差对经济增长的影响研究

债券是资本市场支持实体经济的重要工具，债券收益率曲线也隐含了宏观经济运行信息和货币政策意图。为了准确识别债券利差通过货币政策传导机制对经济增长的影响效果，以国债日交易数据刻画债券期限利差、以企业债券日交易数据构建债券信用利差，并选取货币政策、信贷规模、债券利差和经济增长共4类经济变量构建TVP-VAR模型，研究货币政策冲击下债券信用利差、期限利差与经济增长的动态时变关系。结果表明：信用利差和期限利差对于货币政策都存在潜在的传导机制，在短期均可作为研判经济波动的领先指标；但是由于利率作为传导中介的时滞性，信用利差对于通货膨胀的跟踪程度较弱。因此，提出相关政策建议：一是充分挖掘信用利差信息，加强货币政策对经济的预调微调；二是进一步完善债券市场自身建设，提升市场信息映射经济预期的准确性；三是加快信用体系基础设施建设，为经济发展和市场建设提供基础支撑。     

民营企业信用评估模型研究

为民营企业的信用资质提供一种科学的度量方法是解除营企业金融困本文采用某商业银行2002年对120家不同规模的民营企业贷款的截面数据,在现有的信用评级法指标体系的基础上构建了一个简单的民营企业信用评估模型.该模型突破了传统的定性分析框架,具有简洁、直观、操作性强的特点,可为商业银行信贷决策的科学化提供参考.     

信用评分模型应用比较研究——基于个体工商户数据的检验

信用评分是各类机构进行信用管理的有效工具,有着广泛的应用前景。随着计量技术的发展,信用评分方法也不断革新,为实际应用提供了多种选择。选取Logistic回归、分类树两种统计方法及代表信用评分发展趋势的人工智能神经网络中的多层感知器、径向基网络、自组织特征映射网络、支持向量机等共六种模型,运用较大样本量的个体工商户数据在一致的框架下进行检验。结果表明：Logistic回归模型与支持向量机两种方法在错分率、稳定性及适用性方面较为优越,其中支持向量机作为人工智能评分方法的最新应用之一,其综合性能更为突出。     

浙江省工业企业信用潜质评估

20 0 2年年初 ,浙江省委、省政府提出了打造“信用浙江”口号 ,在全国率先将重塑社会信用摆上了重要位置。“信用浙江”三大主体建设是 :切实加强政府信用 ,显著提升企业信用 ,初步建立个人信用。其中企业信用是打造“信用浙江”的主要着力点。所谓企业信用是企业履行各种经济承诺的能力及意愿 ,它包含两层含义 ,一是企业是否有积极履行自己承诺的意愿 ,从而使其一直保持着良好的信用记录 ,这主要可从企业以往履行承诺的记录来反映 ;二是企业将来是否具备保持良好信用水平的能力 ,或者说企业是否具有较高的信用潜质。那么用什么方法对企业信…     

基于整合治愈率模型的信贷违约时点预测

传统信用评分方法主要利用统计分类方法,只能预测借款人是否会发生违约,但不能预测违约发生的时点。治愈率模型是二分类和生存分析的混合模型,不仅可以预测是否会发生违约,而且可以预测违约发生的时点,比传统二分类方法可以提供更多的信息。另外,随着大数据的发展,数据源越来越多,针对相同或者相似任务,可以收集到多个数据集,本文提出了融合多源数据的整合治愈率模型,可以对多个数据集同时建模和估计参数,通过复合惩罚函数进行组间和组内双层变量选择,并通过促进两个子模型回归系数符号相同,提高模型的可解释性。通过数值模拟发现,所提方法在变量选择和参数估计上均有明显优势。最后,将所提方法应用于信用贷款的违约时点预测中,模型表现良好。     

商业信用影响因素研究

文章从供给与需求两个角度对商业信用的影响因素进行系统性的分析。用应收账款、应付账款代替商业信用的供给方与需求方,利用我国上市公司2008年截面数据建立两组模型实证分析商业信用供给方与需求方的影响因素及其相互作用。实证结果表明商业信用的供给与需求存在正相关关系,且企业规模、盈利能力、股权性质等因素对商业信用需求方有显著影响,而流动比率、成长性、财务杠杆等因素对商业信用供给方有显著影响。