基于WOE-Probit逐步回归的信用指标组合筛选模型及应用

依次使用证据权重法(WOE)、逐步回归法、Probit模型的系数显著检验法对信用评价指标进行三轮筛选,构建了一套精简且区分违约状态能力强的信用评价指标三重组合筛选模型,并以某商业银行信贷数据库中的782个微型企业样本进行了应用分析.通过ROC曲线对构建的评价指标体系进行检验,得到AUC值为0.9472,表明了基于WOE-Probit逐步回归的信用指标组合筛选模型的合理性.通过与WOE-Logistic逐步回归作对比,得到基于WOE-Probit逐步回归的信用指标组合筛选模型的AUC值大于基于WOE-Logistic逐步回归的信用指标组合筛选模型的AUC值,表明方法的优越性.     

供应链线上企业信贷风险动态聚类投影寻踪建模与实证研究

根据供应链线上核心企业情况等六个一级指标、信用记录等17个二级指标和核心企业净资产收益率等25个三级指标构成的评价指标体系和采集到的样本数据,应用动态聚类投影寻踪(DCPP)模型对12家基于供应链的企业信贷风险进行实证评估研究,建模结果表明:DCPP模型结果与低维逐次投影寻踪模型的结果完全一致,与专家法结果的一致性好,且不受人为主观因素的影响,又能同时求得企业信贷风险和评价指标权重的大小及其排序,能很好地应用于供应链线上企业信贷风险评估研究,具有可操作性和客观性好以及后续应用简捷等特点,是一种企业信贷风险有效和精细评估的新方法.     

基于BP算法的信用风险评价模型研究

本文利用神经网络技术建立基于 BP算法的信用风险评价模型 ,为我国某商业银行 12 0家贷款企业进行信用风险评价 ,按照企业的信用等级分为“信用好”、“信用中等”和“信用差”三个小组 .仿真结果表明 ,本文所建立的神经网络信用风险评价模型的分类准确率高于传统的参数统计分类方法——线性判别分析法的分类准确率 .文中还详细给出神经网络信用风险评价模型的网络构建方法及基于 BP网络的学习算法和步骤 .     

多层感知器信用评模型及预警研究

本文利用多层感知器 ( MLP)原理建立神经网络信用评价模型 ,用来对我国 2 0 0 0年 1 0 6家上市公司进行信用评级 ,并进一步对我国 2 0 0 1年公布的 1 3家预亏公司进行预警研究 .按照各上市公司的经营状况分为“好”、“差”两类 ,每一类由 5 3家上市公司构成数据样本 .对于每一家上市公司 ,主要考虑其经营状况的四个财务指标 :每股收益 ,每股净资产 ,净资产收益率和每股现金流量 .仿真结果表明 ,本文所建立的神经网络信用评价模型有很高的分类准确率 ,达到 98.1 1 % .又由于该信用评价模型有很强的适应能力 ,故可以进一步用来对企业的财务危机进行预警研究 .预警实证分析表明 ,该信用评价模型对我国 2 0 0 1年公布的 1 3家预亏公司进行预警分析 ,预警准确率达到 1 0 0 % .此外 ,文中还给出 MLP网络模型的学习算法和步骤     

供应链金融信贷市场三方演化博弈动态

供应链金融业务的产生与发展为中小微企业的融资提供了有效的途径。核心企业在为中小微企业提供信用担保的同时,也对中小微企业的生产等经济活动进行监督,以维持供应链上各企业的信用及效益。本文考虑供应链金融各参与方之间的相互影响,构建“金融机构——核心企业——中小微企业”三方博弈主体的演化博弈动态模型。运用演化博弈理论与Lyapunov判别法分析三方演化动态模型的均衡点以及其渐进稳定性。结论表明:中小微企业得到的预期利益越大、违约的成本越大,就越不容易选择违约,供应链金融信贷系统将演化到核心企业为中小微企业提供贷款信用担保,金融机构对中小微企业进行贷款、中小微企业选择不违约的演化均衡状态,信贷市场呈良性发展的趋势。     

基于BP神经网络误差函数优化算法的武器装备承制商信用评价模型研究

信用评价是选择武器装备承制商的重要手段.以国标为基础,结合承制商具体情况确定了信用评价指标体系.分析了传统信用评价方法的不足,对经典BP神经网络的误差函数进行优化,优化后的网络模型收敛速度更快,预测精度更高.构建BP神经网络武器装备承制商信用评价模型,仿真实验表明武器装备承制商信用评价可以选用BP神经网络模型.     

关系型信贷:一个基于信贷配给的模型

通过一个基于信贷配给的模型,揭示了为什么中小企业融资困难.而关系型信贷是解决"信贷配给"矛盾的一种方式.关系型借贷是市场交易的一种内生制度.这里的关系反映的是企业和一家基本银行(或少数几家银行)建立的长期封闭及规范化的契约关系,他的维系有助于银行收集关于企业发展前景和贷款偿还概率等方面的信息,进而为做出贷款决策提供便利.对于中小企业来说,也能够便利的获得所需的贷款.     

基于DEA模型的我国城市水务企业经营绩效评价研究

我国城镇化进程的日益深化以及环境污染的日益严峻,使得科学评价并提升城市水务企业经营绩效成为当务之急。基于企业类型的维度,从城市水务企业区域分布、数量分布及综合实力等方面选取了12家代表性企业,运用DEA模型对其2012-2014年度的经营绩效进行了评价。结果表明:2012~2014年样本水务企业的整体绩效水平不高,其中有6家经营绩效达到最优水平,有5家纯技术效率与规模效率无效同时存在,其余1家纯技术效率有效而规模效率无效。另外,不同类型的水务企业经营绩效存在着差距,民营企业优于国有企业;基于评价结果提出了“国有企业应加强技术研发与提高管理效率、民营企业应积极开拓市场以及建立两类水务企业的利益共同体”等政策建议,以期提升水务企业经营绩效。     

基于Copula理论的网络社交行为轨迹与金融信用相关性研究

"互联网(+)"以及大数据技术为构建互通互联的信用评价体系提供了新的契机,可解决长期以来信用指标片面化、离散化、静止化的缺陷.考虑到互联网数据多种类、多层次、多结构的特点,传统的线性回归已不适用.针对淘宝店铺和对应的新浪微博社交账号的真实数据,通过建立适当的Copula模型,对网络社交行为与金融信用之间的相关性进行探索性实证分析,证实了其相关性的成立,同时检验了Copula模型的优越性,为互联网大数据纳入信用评估体系提供了方法与论证,对促进互联网社交行为数据的价值开发、互联网金融的发展以及我国诚信体系的建设有一定的参考价值.     

等级信用支付策略下变质性产品的库存优化模型

基于两层次和等级信用支付策略构建了变质性产品的库存模型,即模型假设上游供应商给予下游零售商一个固定的信用支付期,同时零售商对客户实施带有等级区别的信用支付策略。零售商给予信用好的客户全额贸易信贷且不需要任何押金,相反对信用不好的客户不给予贸易信贷的优惠。讨论了模型最优解的存在性与唯一性,并提供了寻求系统最优订货策略的简单方法。最后,给出了具体数值算例和主要参数的灵敏度分析。     

基于二元语义的建筑承包商信用评价模型

承包商信用评价是一个多指标群决策问题。本文针对建筑市场承包商信用缺失问题,在对国内外相关文献进行梳理的基础上,构建了承包商信用评价指标体系,即:基本情况、财务能力、管理能力、技术能力、信用记录。同时针对决策者对于承包商信用的评价多采用自然语言定性评价的特点,提出了基于二元语义及其相关算子的承包商信用评价模型,并给出了算法步骤,最后通过算例验证了该模型的有效性。实践证明,此模型能够让评语在集结过程中更完整地保留信息,使评价值更合理、客观。     

区间直觉模糊信息下的监理工程师信用评价

由于外界环境的复杂多变和决策者的主观偏好,若运用传统信用评价方法单从业主或承包商的视角对监理工程师进行信用评价,会导致评价结果出现偏差。针对此本文从利益相关者的层面,运用区间直觉模糊集构建模糊综合评价模型,对监理工程师的信用行为进行评价,此模型通过相似性度量值、精确度函数分别得到利益相关者的权重和信用评价指标的权重,并在此基础上运用IIFHG等算子对区间直觉模糊信息进行集结,可以充分考虑不同利益相关者在评价过程中的话语权,有效规避评价主体因主观偏好所引起的偏差。最后通过算例分析表明该方法的有效性和合理性。     

基于灰色前景关联的民营企业核心竞争力评价研究——以许昌市民营企业为例

针对我国民营企业缺乏核心竞争力的现象,通过分析发现缺乏核心竞争力是其共性,由此提出了一种基于灰色前景关联的民营企业核心竞争力评价模型.该模型是灰色关联分析与前景理论的结合,首先计算各企业与理想企业间的灰色关联系数;考虑决策者风险态度对多指标决策的影响,由灰色关联系数确定了前景价值函数,并构建了方案综合前景值最大化的多指标优化模型求解最优权向量.以许昌市27家民营企业为例,验证了所提出的方法的合理性.     

涉农企业信用评价动态指标隶属度向量判别研究

对涉农企业信用评价中的动态指标的隶属度向量进行判别研究.首先借鉴X-12-A砒MA季节调整法的思想对信用数据进行剥离,构建一种过程连续性的动态信用指标;其次通过时间序列三指数平滑模型对动态信用数据的变化进行预测,得到动态信用指标隶属度向量;再次,结合熵权-AHP法确定的权重,确定动态信用指标的综合隶属度向量;最后实证检验了方法在企业信用评价中应用的有效性.     

“两高”和新能源产业的绿色信贷信用风险研究——基于KMV模型的经验数据检验

绿色信贷限制与支持的产业中许多产业都是产能过剩的,因此绿色信贷虽为国家所倡导但也蕴含着巨大的信用风险.使用KMV模型着重对绿色信贷的特性进行分析,并对使用最小误判法对模型进行修正.通过搜集"两高"产业和新能源产业2011-2013年的上市公司经验数据,对两部分的信用风险状况进行比较,以此来实证检验绿色信贷风险状况.发现在增加股市价值为表现形式的市场预期之后,与设想的结果相反,新能源产业的信用风险并不高于"两高"产业,推进绿色信贷政策可以改善银行的信贷结构,降低信用风险.但新能源产业也表现出一般新兴产业的特点,产业内公司风险差距较大,个别企业仍面临着高风险.同时市场表现受政策影响较大,影响盈利能力不稳定性因素较多.     

TOPSIS-GRA法下的企业动态信用评价方法及其应用

针对传统信用评价方法较少考虑到时间的延续性,且只注重信用基础值而忽视其发展趋势的问题,本文提出了一种具有风险抗性信用奖惩特征的TOPSIS-GRA的动态信用评价方法。首先,利用指标信息量诱导密度算子对静态数据进行综合集成,得到静态综合信用评价值,在此基础上构造动态信用评价加权决策矩阵;其次,在对矩阵进行TOPSIS法验算的过程中嵌入企业风险抗性信用奖惩点,进而得到包含奖惩性质的相对贴近度;再以GRA方法得到各受评企业理想的信用发展趋势关联度,结合两者最终得到融合风险抗性奖惩量、信用基础值和信用发展趋势三项特征的稳定科学的企业动态信用评价结果。最后,给出了一个实证分析,验证了该方法的有效性及合理性。     

电网项目融资租赁信用评价混合模型的新研究

电网建设工程通过项目融资租赁进行快速融资的同时,给租赁公司带来巨大的信用风险.通过事前对承租人进行信用评价,能够有效降低信用风险损失.针对电网企业信用评价的多属性非线性特征,提出了基于独立分量分析技术-支持向量机的信用评价混合模型.首先,采用独立分量分析技术对信用属性数据进行属性重构,实现属性数据的去噪.然后,将重构后的新信用属性数据用于支持向量机的训练建模.最后,通过实例模拟对比分析了独立分量分析技术对支持向量机分类的有效性.结果表明,独立分量分析技术能够改善信用属性数据特征,并且在多属性分类问题中,独立分量分析技术有助于提高支持向量机分类的准确率.     

农村信用社信贷违约识别模型及其应用

构建农村信用社信用风险模型对完善农村金融风险管理体系、提高农村信用社经营管理意义重大.基于还款意愿和还款能力两方面,系统分析了影响农信社贷款债务人违约率的主要因素,在此基础上应用logistic方法建立农信社债务人违约率预测模型,并通过Gini系数对模型区分能力和识别能力进行验证评估.实证结果表明,模型中债务人年龄、所在地区、贷款额所占家庭收入比例、与信用社信贷关系密切程度以及户口状况等因素都表现显著;违约率预测模型在样本内和样本外均有较好的违约识别能力,从而可为农信社放贷前的债务人信用评估、贷款发放和风险管理提供有力参考.     

建设项目动态联盟伙伴信用评价

应用因子分析法对建设项目动态联盟背景下的伙伴信用进行评价。通过网站和问卷调查获取的数据提取出4个公共因子:盈利和成长能力、经营能力、创新能力、履约能力因子;并确定了4个公共因子和16个指标对伙伴信用的影响力度;相关性分析发现,伙伴信用与其绩效密切相关。最后对部分被调研企业中的17个企业的信用水平进行了综合评价,为其采取有效策略提高信用水平提供依据,也为盟主企业选择伙伴提供参考。     

信用利差期权定价模型选择研究

遵循衍生品定价的思路,分别采用均值回复过程、平方根扩散过程、带跳的均值回复过程来刻画信用利差的动态变化,进而构建了三类信用利差期权定价模型.分别选取解析解方法、傅里叶变换法和蒙特卡洛模拟法等方法来进行信用利差期权定价仿真,并对不同模型的定价效果进行实证比较分析.结果表明:不同信用利差期权定价模型之间存在着较大差异,其到...