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Fisher判别的小型工业企业债信评级模型及实证北大核心CSSCI

本文以中国某商业银行1814个小型工业企业贷款客户数据为样本,根据指标对违约状态鉴别精度的影响程度进行第一次筛选,保证遴选出的指标对违约状态鉴别能力都有显著影响;根据准则内相关分析进行第二次筛选,避免遴选出的指标反映信息重复,构建了一套能显著区分小型工业企业违约状态的评级体系。本文的创新与特色:一是根据有、无特定指标两种状态下、Fisher判别对违约状态鉴别精度的提高或降低,反映特定指标对违约状态的影响程度,剔除对违约状态的判别精度没有影响或有降低影响的指标,保留可以显著提高违约状态判别精度的指标,完善了现有研究遴选指标的标准与违约状态无关的不足。二是在相关系数大于0.7的两个指标中,根据对Fisher判别精度影响程度越大、这个指标区分违约状态能力越强的思路剔除对Fisher判别精度影响程度较小的指标,避免了现有研究在剔除冗余指标时、对违约状态影响大的指标可能被误删的不足。     

基于违约鉴别能力组合赋权的小企业信用评级——基于小型工业企业样本数据的实证分析

信用评级是衡量债务违约的可能性,因此评级体系要有违约风险识别能力,能够将违约客户和非违约客户显著地区分开.通过逼近理想点的思路,构建多目标规划模型求解最优的组合权重,并对中国某区域性商业银行1 814笔小型工业企业贷款进行实证分析.本文的创新与特色一是以非违约企业的数据到正理想点的距离代数和最小为第一个目标函数,以违约企业的数据到负理想点的距离代数和最小为第二个目标函数,构建多目标非线性规划模型进行组合赋权,在满足了“非违约企业的评价得分越高、违约企业的评价得分越低”要求的目标下得到最优的组合赋权的权重系数,使赋权结果保证了评级模型能够将违约企业与非违约企业最大地区分开.改变了现有研究的组合赋权脱离评价目的的弊端,改变了现有研究中违约与非违约企业的评价得分存在大量重叠、对两类企业的区分能力低的弊端.二是通过检验“违约企业的信用得分是否显著小于非违约企业的信用得分”的J-T非参数检验,验证信用评价模型的合理性.改变现有研究忽略对信用评价模型的合理性进行验证的弊端.三是经过实证,发现本研究建立的组合赋权模型的违约鉴别能力(Z=5.546)要高于现有研究的两种常用组合赋权模型、即基于方差最大的组合赋权(Z=4.298)和基于偏差最小的组合赋权(Z=5.182)     

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。     

中国评级机构评级质量检验研究-基于公司债的视角

随着中国债券市场的迅猛发展和刚性兑付的打破,信用评级的重要性日益凸显;与此同时,评级行业暴露出的评级分布过于集中和债券违约风险累积等问题使其评级质量不断遭到市场质疑,引起监管部门的高度重视。因此,检验评级机构债券评级质量进而建立有效的评级体系具有重要意义。分别从评级的一致性和稳定性双视角对中国评级机构的债券评级质量进行研究。首先,选取信用利差作为检验指标构建指标体系,以2008年至2018年6 226只公司债券为样本,进行多元OLS回归分析,并检验整体9家评级机构评级的一致性和4家评级机构的异质性;其次,依据马尔科夫链原理和Cohort群类法构建等级迁移矩阵,选取2014年至2018年9家评级机构对14 617家发行公司债券的主体公司评级样本进行跨期限1年期迁移矩阵与多年期迁移矩阵的对比分析,检验评级机构的债券评级短期和中长期的稳定性。研究结果表明,从一致性检验结果看,债项评级和发行主体评级与信用利差均存在显著的反向关系,中国评级机构的债券评级整体上具有一致性。但由于债项评级分布区间偏高,且债项评级变量对模型的解释力度较弱,因此可能存在评级虚高的风险;同时,债项评级对债券融资成本的作用...     

服务型制造网络的Holon协同需求评价方法

依据复杂网络理论分析服务型制造网络Holon协同需求问题，给出一种考虑以直觉正态模糊数表示且多Holon协同的服务型制造网络协同需求评价方法。首先，在区分Holon复合协同和递归协同基础上构建服务型制造网络协同需求评价指标体系；其次，考虑基于网络结构特征的Holon相似稳定性，根据服务型制造网络节点相似性测度分析Holon协同需求特征，并测算不同相似性测度修正的Holon网络结构熵；再次，建立面向服务型制造网络和Holon的有专家信息双向触动反馈机制，反馈包括评价指标和网络协同状况，反馈Holon信息包括基于服务型制造网络演化方向的Holon间协同需求建议和基于服务型制造网络现有状态的网络连通性Holon协同需求建议；最后由INFCWA（INFCWA_R）算子或INFCWG（INFCWG_R）算子分别对复合协同和递归协同评价信息集结并得出评价结论。方法设计过程通过例证分析说明根据服务型制造网络目标控制的Holon协同需求评价改进了群组评价效率。     

考虑碳税对备件联合订购决策影响的研究

针对价格适中、消耗量高、对装备运行起重要作用的不可修备件的库存管理问题,构建了碳税政策下由多个基层站点和一个基地站点组成的两级保障链联合库存决策模型。模型以基层站点再申请点r_i、申请量Q_i和基地站点补给次数m_i为决策变量、以备件满足率为约束、以成本为目标。最后通过策略迭代方法对模型求解,并在数值分析中研究碳税对保障链决策的影响,结果表明：碳税政策虽然增加了保障链成本,但减少了碳排放,并且在合理的税费下能够实现显著的减排效果,有助于环境成本的降低。     

群体性突发事件化解机制的随机演化博弈模型

有效化解群体性突发事件是各级政府维护社会和谐稳定面临的重要任务之一。促使抗议群体产生分化进而部分成员接受处置方案成为有效化解事件的关键环节。本文基于Moran过程的随机演化博弈理论，分析了抗议群体选择"退出抗议"策略成为均衡解的成立条件，揭示了群体性突发事件的内生化解机制。研究发现，系统的随机性越小，冲突双方争夺的经济资源越小，政府补偿额和冲突成本越大，群体性突发事件中抗议群体退出抗议的固定概率越大，事态趋于平息。抗议群众规模存在着一个能够成功化解的临界值。比较随机性干扰占据主导地位的弱选择过程和排除了随机性因素的强选择过程，后者具有更小的临界抗议群众规模。本文研究为揭示群体性事件的化解机制提供了一种基于随机演化博弈的新理论解释。     

新型订单农业合作模式的优化模型分析

根据当前的中央脱贫政策,本文考虑到脱贫方式,提出了基于新型合作模式的订单农业方式,构建了新型订单农业优化模型。首先根据区域经济发展需要成立一个农业合作社,农户以土地面积比例入股,合作社通过与农产品收购公司谈判并签订收购合同来获得收益,并把收益的一部分用于农户分红。合作社聘用职业经理负责经营,除此之外,合作社还会按所入股份给农户提供一份固定费用以保证农户的收益。根据上述内容构建了一个新的"农户+合作社+收购公司"型三级新型订单农业供应链优化模型,并在条件风险（CVaR）度量准则下得出合作社在不同风险规避度下的具体收益,在保证农户和合作社收益的前提下,建立相应的约束优化模型,利用拉格朗日函数及其相应的KKT条件得出农户加入合作社可获得更多利益的最小土地面积和合作社应提供的最小固定费用。     

因特网约车平台双边报价交易机制创新及策略研究

现有网约车平台采用接受或拒绝的定价交易机制，即乘客和司机被动选择接受或拒绝交易平台给出的定价及加价规则。由于缺乏对平台用户个体需求的了解，当前平台产生的价格不能反映不同交易者的内在诉求，如每个乘客的用车目的、紧急程度、经济能力，司机的实际运行成本、期望收益等差异。由于每个交易者的内在诉求对每笔交易的合理定价具有很大影响，为优化资源配置，将这类信息纳入网约用车市场价格形成机制变得越来越重要。本文设计了基于网约车平台的双边报价交易机制，该机制允许乘客和司机分别进行报价，网约车平台基于每次交易涉及的乘客及司机的报价自动生成交易价格并实现乘客与司机的交易匹配，该机制满足参与理性约束、预算平衡约束，保障乘客和司机获得该机制作用下的所有交易剩余，文章还对该机制下交易人的报价策略及投机策略进行了理性及仿真分析，证明该机制鼓励交易者说真话，从而优化平台资源配置。     

分时电价下关注能耗成本的生产问题建模及算法

随着环境保护及能源危机问题的日益突出,如何均衡用电负荷、适应能源供给侧结构特点,从而减小企业运营成本以提高自身盈利能力,已经成为能源敏感型企业在当前时代亟待解决的实际问题。本文以单机生产系统为研究对象,建立了分时电价模式下能耗成本最小化问题的连续时间混合整数规划模型。首先,针对工件顺序固定时的子问题,考虑到非线性因素的影响,证明了最优缓冲时间长度与电价调整时刻的一致性关系,据此设计了分枝定界算法中的分枝规则,并通过开发快速的低界求解方法及有效的剪枝策略,保证了算法可在短时间内求得精确解。继而,通过随机排序、ERD排序、邻域搜索排序、遗传算法排序等不同方法的比较,分析了工件顺序对问题最终总成本的影响程度。同时,在不同参数组合的数据实验中,将本方案与传统生产调度方案进行对比,表明了本文模型在节约能耗成本方面的巨大优势。最后,本文所设计算法解决了周期差异引起的非线性的难题,可以此为子模块求解更加复杂的扩展问题,比如考虑可再生能源生产周期的企业内多种能源实时分配问题。     

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.     

考虑项目关联关系的R&D网络风险传播建模与仿真

考虑同一企业内不同项目间关联关系的情况下,基于研发项目的数量将研发网络分为不同子网络。借鉴SIS模型构建了R&D网络风险传播动力学模型,并对该模型进行了数理解析与仿真分析。结果表明：R&D网络风险传播阈值是由不同子网络的拓扑结构以及企业内不同项目间的关联程度共同决定的;考虑项目关联的研发网络风险传播阈值小于不考虑关联关系的研发网络风险传播阈值;项目间关联关系的企业个数及项目间的关联程度对风险在不同子网络上的传播速度与传播范围均具有影响。该研究成果对于提高研发网络抗风险能力具有重要意义。     

智能电网实时电价社会福利最大化模型的研究

社会福利最大化模型及其推广、改进的模型是目前智能电网实时定价的有效方法之一。通过计算社会福利最大化模型的拉格朗日乘子,即影子价格,确定电力电价。本文对社会福利最大化中供电量下限（即最小发电量）在模型中的作用进行了研究,在一个符合通常实际情况的假设下,得到了去掉供电量下限的等价模型。所获得的模型减少了一个区间约束和一个变量。最后说明了简化的模型仍然适用于目前使用的在线对偶方法求解。     

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.