烟草零售企业信用评价体系优化研究

发布时间：2020-11-21 03:25

　　 烟草零售企业作为烟草行业的销售终端,是烟草公司盈利的直接源泉,其建设、管理情况直接关系到客户利益、烟草企业的核心竞争力乃至在国际市场的份额。面对烟草零售企业日益迫切的融资需求,烟草公司自2016起正式以信用贷款方式向烟草零售企业提供融资支持。目前相关产品在缓解烟草零售企业的资金压力,加速订烟峰谷时期的资金流通等方面已取得了一定的成绩,但实务过程发现,既有烟草零售企业信用评价体系中仍存在诸多内容不合理、不完善,致使信贷资金投放的质量和效率受到了影响。本文综合运用文献分析法、层次分析法、K-means聚类算法和实证分析法,对既有烟草零售企业信用评价体系进行了完善,并通过B市实际业务数据对信用评价体系完善后的效果进行了验证。通过研究,本文的主要结论为:(1)综合考虑烟草零售企业“所有者个人情况”“经营情况”“经营环境”“潜在价值”和“历史信用情况”等因素,可以使信用评价指标选取更全面;(2)层次分析法的运用,可以使信用评价体系中各指标权重的确定更加客观、准确;(3)运用统计学相关知识及工具,可以使信用评价分级策略更加科学。本文的创新之处在于:第一,使烟草零售企业信用评价体系指标选取更加合理。优化后的评价体系从个人情况、经营情况、经营环境、发展潜力和历史信用情况共5个方面选取了24个能充分表征烟草零售企业信用情况的评价指标,指标选取更加系统和全面,解决了既有信用评价体系评价指标过少且覆盖面不全的问题;第二,对于烟草零售企业信用评价体系的整体设计进行了优化,优化主要体现在两个方面:一方面,采用层次分析法,使获得的信用评价指标权重更加客观,解决了既有评价体系中指标权重完全由专家打分导致评价结果过于主观的问题。另一方面,优化了对于评价结果的设计。参考标准普尔中对评价结果等级的设定规则,将信用评价体系中的评价分级设定得更加精细;使用K-means聚类算法使最终得到的评级划分标准更科学,减少了此前分级完全依靠人为判断而产生的偏差。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F721
【部分图文】：

烟草零售企业信用评价体系的实证应用??３）输出运算结果，并根据结果确定零售企业信用评价分级结果。详细输出结??果如图５－２、图５－３和图５－４所示。??图５－２最终聚类中心情况??最繼中心??Ｈ??￣１?￣￣２￣￣３￣￣４￣￣５￣￣Ｉ￣￣￣￣８￣￣５￣￣１０￣??翻评＿?１．８３２Ｓ６１６５０?１３

北京交通大学硕士专业学位论文?烟草零售企业信用评价体系的实证应用??３）输出运算结果，并根据结果确定零售企业信用评价分级结果。详细输出结??果如图５－２、图５－３和图５－４所示。??图５－２最终聚类中心情况??最繼中心??Ｈ??￣１?￣￣２￣￣３￣￣４￣￣５￣￣Ｉ￣￣￣￣８￣￣５￣￣１０￣??翻评＿?１．８３２Ｓ６１６５０?１３５８８５Ｓ４１０?３．５０８４／５１３?３．３５８４６３８Ｊ６?３．ｅ８５ｉ？Ｈ７／?３．６３００６２１１８?２．１０８１？９＜２６?（１３＾Ｓ０３８ｉ?２Ｊ０３Ｓ３６０６３?ｍｍｉｉ??图５－３最终聚类中心之间的距离情况图??與脉终菘粢中心之問旳距離??

对于Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类结果，通过图４－５可以直观的发现，分类结果类似于正态??分布，呈现出信用评价得分值较高或较低的零售企业户相对较少，评分处于中段??的零售企业数量较大，这与实际情况相符；此外，处于前三个等级的零售企业数??量约为５６１个，占样本总数的１０．９８％，这与烟草行业“控大户”的行业调控情况??保持一致，与实际情况相符？，处于后两个等级的零售企业数量相对仍处于较高水??平，一方面是受“扶小户”的行业调控政策影响，另一方面，由于样本数据来源??于“已授信贷款”零售企业这一总体数据，评分更低的零售企业显然没有进入这??一数据集。综合上述分析，认为通过Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类方法得到的聚类结果能够反映??实际情况，分级结果较为准确。??根据聚类中心和聚类中心之间距离信息，我们最终得到了信用评价分级如表??５－９所示。??表５－９烟草＾售企业信用评价等级划分表???等级?对应信用评价得分匕间?信用评价???ＡＡＡ?［４．０２２０，?５．００００］?信用极好，几乎无风险???．．，
【参考文献】

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本文编号：2892450