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[期刊] 统计与决策
[作者]
运迪 周建辉
文章选取22个行业中的上市公司为样本,利用SPSS软件,通过主成分分析和判别分析,得出了适合分析适合国内企业的信用风险量化分析模型,得出风险的Z值;所构建的信用风险量化分析模型为企业的管理者提供了一种新的思路,使他们对信用风险的认识提升到了一个更高的水平。从实践上来说,该模型为我国外贸企业如何管理在国际贸易中出现的信用风险提供了一种新的解决方法。
关键词：
信用风险 财务数据 主成分分析 判别分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙焱林 叶俊显 吴裕晴
在诸多信用风险评价理论研究和实际应用中,研究者采用了Logistic模型或其他多元回归模型设计企业信用风险评价模型,模型估计所用数据均来自银行历史客户资料库中的企业数据,是非随机数据或受约束数据,用该数据进行估计可能导致评价模型的有偏估计。文章采用蒙特卡罗模拟方法,以Logistic回归模型为例,对无约束数据回归模型和受约束数据回归模型进行了对比分析,证实了这种有偏性确实存在,并且可能会对信用风险评价的结果产生影响。
关键词：
信用风险评价模型 有偏性 蒙特卡罗模拟
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 经济经纬
[作者]
李关政 彭建刚
笔者针对传统Logistic模型在信用风险评估时忽略系统性风险的不足,根据我国国情,从经济周期和经济转型两个方面引入系统性风险因子,结合财务因子,构建了新的Logistic模型。笔者采用上市公司的数据对新的Logistic模型进行分行业检验,发现模型具有较好的拟合效果,经济周期和经济转型因子均对企业信用风险有重要影响。新的Logistic模型比传统的Logistic模型具有更高的准确度,能有效提高对企业信用风险的判别能力。
[期刊] 征信
[作者]
卿固 王维维
通过对信用风险评估模型研究,认为KMV模型最能有效量化我国中小企业信用风险,其中上市公司可直接采用KMV模型进行信用风险评估,而非上市公司则应采用改进的KMV模型进行评估。将KMV模型应用于大连中小上市公司进行实证分析,结论显示:样本企业的违约距离均低于1.5,违约概率均低于50%,这表明大连中小上市公司整体信用风险并不大;在上市的10家中小企业中,大冷股份、大连圣亚、易世达、时代万恒、大连热电信用风险违约概率相对较高,须引起足够重视。
关键词：
中小企业 信用风险评估 KMV模型 大连
[期刊] 财会通讯
[作者]
李佳佳 李田
通过分析公司治理对企业信用风险的影响机理,并结合现有研究,构建基于公司治理视角下的上市公司信用风险评估指标体系。以沪深两市20102015年ST公司以及与之配对的非ST公司作为研究对象,利用BP-Adaboost模型对企业的信用风险进行评估。研究发现,在T-2年对企业的信用风险评估时,构建的BP-Adaboost信用风险评估模型的准确率高于BP神经网络模型;加入公司治理等相关的非财务指标,能显著提高模型评估的精度,说明BP-Adaboost模型对企业信用风险评估的适用性以及加入公司治理等非财务指标的合理性
[期刊] 征信
[作者]
夏晗
小微企业信用风险评估体系的不完善导致小微企业融资难和贷款违约率高等问题。设计包括企业特质、企业财务指标、企业主特质和贷款方式在内的小微企业信用风险评价指标体系,利用具有小样本学习优势的模糊积分支持向量机回归集成方法,构建小微企业信用风险度评估模型,并将此模型与支持向量机、神经网络等模型对比。实证结果表明该模型具有较高的精度和效率,证实了模型的可行性和优越性,为小微企业信用风险评估系统的构建提供了依据。
[期刊] 征信
[作者]
段翀
通过将PFM模型与倾向匹配得分法结合,利用中小企业财务数据与同行业上市企业信息,测算中小企业的资产市场价值,进而构建中小企业信用风险评估模型。该模型的优势在于,其不仅反映了中小企业的静态财务信息,而且还体现了股票市场的动态信息。通过对某城市商业银行的中小企业数据进行实证研究,结果表明,相对于Logistic回归模型,基于PFM模型与倾向匹配得分法的中小企业信用风险评估模型具有更高的违约判别精度,能更准确地识别非上市中小企业的信用风险。
[期刊] 征信
[作者]
段翀 刘忻梅
准确评估上市企业信用风险有利于银行控制贷款风险,通过遴选建立信用风险评价指标体系;采用CCSD模型确定权重,消除指标间的相关性对评价结果的影响,建立信用风险评价模型;以100家上市企业为例,对其信用风险进行实证研究。研究表明:影响100家上市企业信用风险的主要有资产负债率、流动比率、净资产报酬率、总资产报酬率和应收账款周转率等5个指标;100家上市企业中信用水平较好的10家企业是广宇发展、靖远煤电、张家界、江铃汽车、合肥百货、深桑达A、云南白药、泰复实业、宝石A和中联重科。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
刘璇 张蕾 刘钟 陈彦洁
将数据挖掘技术有效地运用在企业信用风险评估过程中，能够对企业的历史经营数据展开深入研究，分析企业是否会出现欺诈或信用风险，并预测未来的信用水平，进而采取科学合理的监督手段和措施在发生信用风险之前展开相应的管控，促进我国整体市场经济的稳定健康发展。
关键词：
数据挖掘技术 企业信用 信用风险评估
[期刊] 浙江金融
[作者]
杨俊 夏晨琦
信用风险是导致银行破产的主要原因之一。传统上基于专家规则的信用风险评分模型虽然具有较好的业务解释性,但对建模人员的业务经验和理论水平有较高要求,也无法挖掘变量之间复杂的相关关系从而实现完全的数据驱动建模。本文使用Gradient Boosting算法对我行小企业信贷客户数据建模,并和逻辑回归以及专家规则模型进行横向比较和分析。实验结果表明,以违约样本召回率和ROC为模型评估指标,Gradient Boosting算法的模型精度和模型稳定性显著优于另外两种模型,另外,Gradient Boosting和逻辑回归两种基于机器学习的模型表现要明显好于专家规则模型。
[期刊] 浙江金融
[作者]
杨俊 夏晨琦
信用风险是导致银行破产的主要原因之一。传统上基于专家规则的信用风险评分模型虽然具有较好的业务解释性,但对建模人员的业务经验和理论水平有较高要求,也无法挖掘变量之间复杂的相关关系从而实现完全的数据驱动建模。本文使用Gradient Boosting算法对我行小企业信贷客户数据建模,并和逻辑回归以及专家规则模型进行横向比较和分析。实验结果表明,以违约样本召回率和ROC为模型评估指标,Gradient Boosting算法的模型精度和模型稳定性显著优于另外两种模型,另外,Gradient Boosting和逻辑
[期刊] 运筹与管理
[作者]
胡贤德 曹蓉 李敬明 阮素梅 方贤
针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风
[期刊] 运筹与管理
[作者]
胡贤德 曹蓉 李敬明 阮素梅 方贤
针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明,该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GABP模型及连续GSO-BP模型有较明显优势。因此,IDGSO-BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确性。
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