基于聚类分析的中国房地产企业信用评级实证研究

发布时间：2017-03-22 13:09

  本文关键词：基于聚类分析的中国房地产企业信用评级实证研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：后次贷危机时代,银行信贷业务面临巨大的挑战,为信用评级行业的发展提供了充分的需求和良好的契机。在信用风险管理方面,西方发达国家具备测评技术和成熟体系方面的优势,并不断通过实践对现有体系和技术做出修正。与之相比,当今国内不论是国有制银行,还是股份制银行,在企业信用风险管理层面的发展存在很多不足的地方,体系尚不完善,信用测评技术上落后于发达国家。房地产公司的信贷行为作为信贷业务的重要组成部分,银行对于房地产公司信用风险的评定显得愈发关键。当前国内信用评级市场,不乏权威、经典的信用评级模型和实证方法,然而在具体行业板块的公司信用评定中,往往难以根据各行业的具体情况做出准确的信用评定。研究房地产行业企业信用评级模型,对于整个行业的信用风险管理有着重大的意义。为科学构建信用评级模型的财务、非财务指标体系,本文选取了13个传统的财务指标及11个非财务指标作为公司信用测评指标。采用因子分析法对原始评级指标加以筛选,求出样本综合因子得分。在得出聚类结果后,模型引入行业修正指标,即国房景气调整系数对综合因子得分做出相应修正,取得最终的调整因子得分并代入初始聚类结果。根据调整因子得分匹配出相应的信用评级结果,模型中国房景气指数的引入能够反映行业景气程度,从宏观层面强化了模型实证结论和经济解释能力,有力诠释了信用评级模型的实用性和可操作性。最后,通过查阅房地产板块公司的财务年报搜集国内外权威信用评级公司所提供的企业主体信用评级,与模型信用评级结果做匹配和对比,测算出本文模型评级结果的历史解释能力和未来预测度,从而实现模型结论在实际信用评级研究工作中的应用与推广。
【关键词】：房地产行业 信用风险 聚类分析 信用评级
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.233.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及研究意义9-11
• 1.2 研究方法及要解决的问题11-12
• 1.3 研究内容与论文结构安排12-14
• 第2章 文献综述14-21
• 2.1 信用评级方法研究综述14-16
• 2.2 国外相关研究综述16-18
• 2.3 国内相关研究综述18-21
• 第3章 研究假设与理论模型21-31
• 3.1 信用评价指标体系的研究假设21-26
• 3.2 研究的理论模型26-31
• 第4章 实证分析31-50
• 4.1 评级指标的因子分析31-40
• 4.2 基于聚类分析的信用评级模型40-45
• 4.3 信用评级模型的检验45-50
• 第5章 结论50-52
• 5.1 结论50-51
• 5.2 本文的研究不足及后续研究方向51-52
• 参考文献52-55
• 致谢55

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4 赛从瑞;袖珍机辅助排序聚类分析的程序设计与应用[J];成组生产系统;1987年04期

5 何湘藩;庄真;;模糊分级聚类分析方法[J];数量经济技术经济研究;1991年12期

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7 王国定,邱秀荣;对山西省上市公司的聚类分析[J];山西财经大学学报;2002年03期

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6 陈国华;廖小莲;夏君;;证券投资分析的聚类分析方法[A];中国企业运筹学[2011（1）][C];2011年

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9 詹原瑞;彭书杰;李如一;;基于聚类分析的企业信用等级评价方法[A];西部开发与系统工程——中国系统工程学会第12届年会论文集[C];2002年

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本文编号：261573