基于动态权重的信用评级

发布时间：2021-07-29 19:18

　　以已评级企业为依据,利用偏相关系数和Wald统计量遴选出一套最能代表企业信息的指标体系作为解释变量,以外部评级作为被解释变量,找出企业信息与其外部评级之间的动态权重映射关系;再将这种关系应用到未评级企业,从而评估未评级企业的信用等级。实证结果表明,动态权重模型在样本内外的评级准确度和可靠性均显著优于传统静态权重的OLS和有序Probit模型,新模型在样本外的平均误差仅为0.11,各评级档次犯第1类错误的概率比传统模型低20%。基于动态权重模型获得的新企业评级与原企业的外部评级具有可比性,可作为外部机构评级的合理补充,为市场提供更全面、及时的评级信息。 

【文章来源】：系统管理学报. 2019,28(02)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 传统信用评级模型概述
    1.1 OLS回归
    1.2 有序Probit回归
2 基于遗传算法的动态权重最优化模型
    2.1 构建指标体系
    2.2 构建指标体系
        (1) 将筛选的每个财务指标映射到标准正态分布进行规范化处理
        (2) 将规范化的财务指标映射到对应隐含评级 (分段线性插值) :
        (3) 定义权重函数:
        (4) 定义每个财务指标对应的最终权重:
        (5) 加入行业、企业性质等哑变量:
        (6) 定义目标函数。
        (7) 实施遗传算法求解最优化问题。
3 模型实证
    3.1 数据说明
    3.2 指标体系的构建
    3.3 样本内表现
    3.4 样本外表现
4 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Probit回归的小企业债信评级模型及实证[J]. 迟国泰,张亚京,石宝峰.  管理科学学报. 2016(06)
[2]回归公信:评级的角色定位与机制建设[J]. 李振宇.  金融市场研究. 2016(04)
[3]中国债券市场发展中热点问题及其认识[J]. 徐忠.  金融研究. 2015(02)
[4]信用评级机构可以提供增量信息吗——基于短期融资券的实证检验[J]. 沈红波,廖冠民.  财贸经济. 2014(08)
[5]一个基于小样本的银行信用风险评级模型的设计及应用[J]. 迟国泰,潘明道,齐菲.  数量经济技术经济研究. 2014(06)
[6]评级高估与低估:论国际信用评级机构“顺周期”行为[J]. 夏凡,姚志勇.  金融研究. 2013(02)
[7]基于Bayes判别模型和Logistic回归模型的银行监管评级研究[J]. 周小君.  金融监管研究. 2012(08)
[8]国内外企业信用评级指标体系研究的新关注[J]. 侯昊鹏.  经济学家. 2012(05)
[9]信用评级在中国债券市场的影响力[J]. 何平,金梦.  金融研究. 2010(04)
[10]基于五级分类支持向量机集成的商业银行信用风险评估模型研究[J]. 吴冲,夏晗.  预测. 2009(04)



本文编号：3309902