基于违约区分程度最大权重的信用评级模型

论文摘要

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.

论文目录

• 0 引言
• 1 最优权重的基本原理
•   1.1 信用评级方程中权重的重要性
•   1.2 难点及解决问题的思路
• 2 基于违约状态区分程度最大权重的信用评级模型
•   2.1 指标数据的标准化
•   2.2 基于客户违约状态区分程度最大的最优权重确定
•     2.2.1 违约与非违约客户信用得分区分程度的构建
•     2.2.2 构建基于区分程度最大的权重反推模型
•   2.3 信用评级方程的建立
•   2.4 基于PR曲线的信用评级方程合理性检验
•   2.5 信用等级的划分
•   2.6 有关说明
• 3 实证分析
•   3.1 样本选取
•   3.2 指标体系与原始数据
•   3.3 指标数据标准化
•   3.4 最优权重向量的确定
•   3.5 优化结果的初步分析结论
•   3.6 信用评级方程的建立
•   3.7 信用评级方程的合理性检验
•   3.8 信用评级模型对比分析
•   3.9 信用等级划分
• 4 结束语
•   4.1 主要结论
•   4.2 主要创新

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周颖

关键词: 信用评级,权重向量,最优权重,最优赋权,小企业评级

来源: 管理科学学报 2019年09期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,社会科学Ⅰ辑

专业: 思想政治教育,企业经济

单位: 大连理工大学经济管理学院

基金: 国家自然科学基金重点项目(71731003,71431002),爱德力智能科技(夏门)有限公司智能风险管控模型与算法项目(2019-01)

分类号: D64;F274

页码: 52-66

总页数: 15

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