商業(yè)銀行企業(yè)客戶的信用評級模型的研究.pdf

1、隨著近幾年金融風(fēng)險的爆發(fā)以及國內(nèi)企業(yè)的迅速發(fā)展，造成了整個社會對商業(yè)銀行信貸資源的極度依賴。而商業(yè)銀行是經(jīng)營風(fēng)險的特殊企業(yè)，其中信用風(fēng)險對銀行的影響最大(這里主要是指對企業(yè)客戶信用評價的缺失)。一方面由于受到新巴塞爾協(xié)議的制約，高風(fēng)險的企業(yè)信貸消耗了商業(yè)銀行更多的資本，降低了盈利能力；另一方面我國普遍存在企業(yè)缺少規(guī)范的財務(wù)制度，銀企之間的信息不對等，不透明等，影響了商業(yè)銀行對企業(yè)的信用判斷。因此，如何評價企業(yè)客戶的信用情況已經(jīng)成商業(yè)銀行

2、發(fā)展和風(fēng)險管理中最重要的一環(huán)。目前，在國外已經(jīng)將利用信用等級作為評估和防范信用風(fēng)險的主要手段并取得了長足的發(fā)展，如：基于傳統(tǒng)統(tǒng)計的ZETA模型；或者是現(xiàn)代信用模型的KMV模型;又或者是基于人工智能的決策樹模型，K-近鄰分類法等。相比我國在該方面的研究仍處于相對落后的階段，普遍采用主觀分析法或者是專家評價法。但主觀分析法或者是專家評價法存在過于依賴專家經(jīng)驗，在我國普遍存在銀企信息不對等，不透明的情況下，長期使用該方法會有一定的局限性；而基

3、于傳統(tǒng)統(tǒng)計的模型，對于我國企業(yè)尤其是中小企業(yè)財務(wù)信息失真或不全面的情況下，模型使用的真實性也會受到很大的限制；而對于現(xiàn)代信用風(fēng)險評估模型和人工智能模型，又由于受到我國企業(yè)規(guī)模、歷史數(shù)據(jù)積累、信用體系建設(shè)等方面的影響暫不適應(yīng)我國企業(yè)的信用等級評定。在本文中，首先通過建立一個較為詳細的企業(yè)信用評價體系，運用層次分析法對相關(guān)指標(biāo)進行篩選處理，以提取的主成分指標(biāo)代替原指標(biāo),通過層次分析法將財務(wù)與非財務(wù)信息引入指標(biāo)體系，優(yōu)化指標(biāo)結(jié)構(gòu)，為后續(xù)模型的