DEA模型在ACLEDA银行内部信用评级体系的应用研究

发布时间：2021-08-23 12:47

　　本文主要研究数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）在柬埔寨ACLEDA银行的内部信用评级系统中的应用，以及如何审查基于DEA的信用评级系统，减少或避免ACLEDA银行中现有的信用评级系统的风险。在这项研究中使用的样本包括80家来自不同行业的企业。其中，我们发现所有的样本利用ACLEDA银行目前的信用评级预测的结果均正确无误。虽然现有的模型评级信用有较高的效率，但是，由于现有评级系统中的权重分配问题属于人为分配，会导致其结果从一个信贷人员到另一个信贷人员可能会有所不同。这不符合新巴塞尔协议下的内部为基础的方法。评级结果应在相同的信息，不同的分析师，所获得的结果应该尽可能类似。由于现有评级系统取决于各自信贷人员的主观判断，将会导致威胁到银行的受损。因此，本论文研究的目的是提高信用评分模型中的现有数据包络分析（DEA）的应用，以补充或代替信用评级系统。不同于传统的信用评级的权重分配主观公式，DEA会自动生成分析相应权重。同时，与其它分析法相比（如：多元判别分析、逻辑回归分析、神经网络），这些分析方法需要事前的好/坏分类信息，而本文提出的DEA方法只需要利用... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 Introduction
    1.1 Background and Problem
    1.2 Organization of Thesis
2 Literature Review
    2.1 Commonly Used Credit Rating Models
    2.2 Development of Credit Rating Model by Probit and Logit Function
    2.3 Credit Rating Model Via Data Envelopment Analysis
    2.4 Variable Reduction and Sample Selection Bias
3 Internal Credit Rating System of ACLEDA Bank Plc
    3.1 Brief Overview of ACLEDA
    3.2 Internal Credit Rating System of ACLEDA Bank
    3.3 Testing The Model Predictive Accuracy
4 Applying DEA to Internal Credit Rating System of ACLEDA Bank Plc.
    4.1 The sample Data
    4.2 Selection of Variables
    4.3 Calculating Financial Credibility Scores via DEA
    4.4 Results and Analysis
5 Conclusion
Acknowledgement
References



本文编号：3357897