發(fā)布時間：2018-02-10 04:05

  本文關鍵詞： 信用評級 信用風險 PROMETHEE-II 商戶 小額貸款　出處：《運籌與管理》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：截至2014年底,中國注冊個體工商戶為4984.06萬戶,個體私營經(jīng)濟吸納社會從業(yè)人員已達2.5億人,加上中國商戶小額貸款對象的分散性、財務信息不健全等特點和難點,商戶小額貸款信用評級體系極不完善,甚至絕大多數(shù)銀行都沒有建立這個體系。本文通過相關分析剔除反映信息重復的指標,通過顯著性判別遴選對商戶違約狀態(tài)影響顯著的指標,建立了能顯著區(qū)分商戶違約狀態(tài)的小額貸款信用評級指標體系。在此基礎上,結合PROMETHEE-II(偏好順序結構)和聚類分析方法,構建了商戶小額貸款信用評級模型,并對中國某國有商業(yè)銀行2157個商戶小額貸款樣本進行了實證。本文創(chuàng)新與特色:一是通過將偏好順序結構評估法(PROMETHEE-II)引入商戶小額貸款信用評級,構建了基于PROMETHEE-II的小額貸款信用評分模型,求解商戶的凈流量信用得分Φ(a),揭示了商戶a與其余商戶、評價指標間的相互作用對評價結果的影響,避免了現(xiàn)有研究由于評價指標之間的相互替代性、嚴重影響評價結果可靠性的不足。二是借鑒模糊聚類"數(shù)據(jù)越集中、越應該被分為一類"的思想,采用R聚類對商戶信用得分進行分類;進而采用K-W檢驗,對分類數(shù)目l進行非參數(shù)檢驗,確定商戶的信用等級。既保證了不同等級商戶在信用得分數(shù)值上存在顯著差異,也確保了不同等級商戶能反映不同的信用特征;同時,也避免了現(xiàn)有利用信用得分區(qū)間、違約概率閾值或客戶數(shù)分布方法劃分信用等級時,得分區(qū)間、違約概率閾值或客戶數(shù)分布分位點人為主觀確定的不足。三是實證研究表明,影響商戶小額貸款信用風險的重要性排序依次為:X_3償債能力X_1基本情況X_6宏觀環(huán)境X_5營運能力X_2保證聯(lián)保X_4盈利能力。
[Abstract]:As of end of 2014, there were forty-nine million eight hundred and forty thousand and six hundred registered individual industrial and commercial households in China, and 250 million people were employed in the private and individual sectors of the economy. In addition, there are many characteristics and difficulties, such as the dispersal of the small loan objects of Chinese merchants, the imperfection of financial information, and so on. The credit rating system of small loans for merchants is extremely imperfect, and even most banks have not established such a system. A credit rating index system for small loans is established by using significant discriminant selection indexes which have a significant impact on the default status of merchants. On this basis, the index system is combined with PROMETHEE-II (preference sequence structure) and clustering analysis. The credit rating model of small loans is constructed. An empirical study has been made on 2157 samples of small loans by a state-owned commercial bank in China. This paper has some innovations and features: firstly, the credit rating of small loans of commercial households is introduced by introducing the method of preference sequence structure evaluation (PROMETHEE-II). In this paper, a small loan credit scoring model based on PROMETHEE-II is constructed, and the net flow credit score of merchants is solved, which reveals the influence of the interaction between merchant a and other merchants on the evaluation results. It avoids the deficiency of the reliability of evaluation results which is seriously affected by the substitution of evaluation indexes in existing research. Second, the more centralized the data is, the more should it be divided into one category by using fuzzy clustering as a reference. Using R clustering to classify the credit score of merchant, then using K-W test, carrying on nonparametric test to the number of classification l, determining the credit grade of merchant, which ensures that there are significant differences in the value of credit score between different grades of merchants. It also ensures that different grades of merchants can reflect different credit characteristics. At the same time, it also avoids the existing use of credit score interval, when the default probability threshold or customer number distribution method is used to divide credit rating, Default probability threshold or customer number distribution sub-locus is not determined subjectively. Third, empirical research shows that, The order of importance of influencing the credit risk of small loans is: XX3 debt repayment ability X1 basic situation X6 macro environment X5 operation ability X2 guarantee the profitability of UNPROFOR X4.
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學經(jīng)濟管理學院;東北財經(jīng)大學管理科學與工程學院;大連理工大學管理與經(jīng)濟學部;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(71731003);國家自然科學基金青年項目(71503199,71502026);國家自然科學基金面上項目(71471027,71373207,71672019) 中國博士后科學基金資助項目(2015M572608,2016T90957) 中央高校基本科研業(yè)務費人文社科專項(2015RWYB09) 西北農(nóng)林科技大學“青年英才培育計劃”(Z109021717) 陜西省博士后科學基金資助項目(K3380216032) 中國郵政儲蓄銀行總行小額貸款信用風險評價與貸款定價資助項目(2009V07)
【分類號】：F275;F832.4

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8 張s，

本文編號：1499616