小微企业信用评级模型及比较研究

发布时间：2017-06-26 21:16

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【摘要】：在调查和文献基础上,进行信用风险来源识别、评级指标分类和评级方法选择,构建商业银行内部信用评级模型,以期在授信审批环节提高信用风险管理水平.基于某商业银行2008—2013年小微企业实际信贷数据,运用线性判别分析、二项逻辑回归和十种基于不同学习算法的BP神经网络模型构建内部信用评级模型,并在评级指标体系中加入宏观经济变量,使度量风险的稳健性进一步得到提升.最后通过四种方法对不同模型的结果和评级有效性进行了对比分析,认为基于Levenbery-Marquardt学习算法的NN10模型具有最优的评级有效性.
【作者单位】： 南京大学工程管理学院;南京大学商学院;郑州商品交易所;紫金农商银行;
【关键词】： 信用评级 小微企业 模型比较 学习算法
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(70932003);国家自然科学基金资助项目(71271109;71201074;70901037;71271-110;71501131) 教育部科技创新工程重大项目培育资金资助项目(708044);教育部人文社会科学研究青年资助项目(13YJC790174)
【分类号】：F276.3;F832.4
【正文快照】： 1引言我国当前正处在经济发展“提质换挡”的“新常态”发展阶段,经济结构和产业结构正在进行深度调整和优化.在“新常态”的经济氛围下,新兴科技、新兴产业和新兴市场的发展和壮大,为小微企业的发展和壮大提供了难得的历史机遇.也正是在这一阶段,经济内生增长要求更多的人力

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 肖进;刘敦虎;顾新;汪寿阳;;银行客户信用评估动态分类器集成选择模型[J];管理科学学报;2015年03期

2 庞素琳;巩吉璋;;C5.0分类算法及在银行个人信用评级中的应用[J];系统工程理论与实践;2009年12期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 肖斌卿;杨e

本文编号：487638