引入拒絕推論的小企業(yè)信用評分模型研究.pdf

1、作為一項發(fā)展?jié)摿薮蟮慕鹑趧?chuàng)新技術(shù),小企業(yè)信用評分在國外銀行小企業(yè)貸款中應(yīng)用較廣,它有助于提高小企業(yè)的信貸可獲得性,對解決小企業(yè)融資難困境有很大幫助。但在我國卻一直未受到應(yīng)有的關(guān)注。
　　 與傳統(tǒng)的貸款管理技術(shù)相比,信用評分法在很大程度上可實現(xiàn)小企業(yè)貸款處理的自動化,提高貸款審批和處理的效率,有助于銀行更精確地為貸款定價。然而拒絕樣本的數(shù)據(jù)缺失是信用評分建模中不可避免的問題,引入拒絕推論的方法構(gòu)建小企業(yè)信用評分模型非常必要。

2、r>　　 本文對小企業(yè)、信用評分和拒絕推論三個概念進行了界定,在比較傳統(tǒng)信用評估方法和信用評分法的基礎(chǔ)上,對信用評分法應(yīng)用于評估小企業(yè)信用風險的適用性進行了深入分析。實證分析所采用的樣本數(shù)據(jù)來源于按照國家統(tǒng)計標準從wind數(shù)據(jù)庫中篩選出的小企業(yè),將其分為兩個子樣本,并構(gòu)建了基于企業(yè)主個人變量、企業(yè)特征變量和企業(yè)財務(wù)變量的小企業(yè)信用評分指標體系。利用第一個子樣本,對其財務(wù)指標應(yīng)用了主成分分析,建立了基于logistic回歸的小企業(yè)信用評

3、分模型。將該模型應(yīng)用于第二個子樣本進行模擬信貸篩選,從而產(chǎn)生了帶有缺失樣本的模擬信貸數(shù)據(jù),利用典型的拒絕推論方法——Heckman二階段模型預測新的信用評分模型,將其結(jié)果與忽略缺失數(shù)據(jù)的審查模型和擁有完全信息的標準模型進行比較,結(jié)果顯示Heckman二階段模型的表現(xiàn)優(yōu)于直接忽略缺失樣本數(shù)據(jù)的審查模型,更接近標準模型的結(jié)果。
　　 研究表明,拒絕推論能夠有效解決信用評分建模中由于缺失數(shù)據(jù)引起的樣本選擇偏差問題,提高信用評分模型的有