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.