基于文旅类融资平台的信用评级模型构建与应用研究——以提升信用等级为核心

本文旨在针对文旅类融资平台的信用评级问题进行深入研究,以提升信用等级为核心策略,综合探讨政府支持机制、企业运营优化以及多元化收入结构等多个维度的影响因素及其作用机制。研究设计并构建了一个适用于文旅类融资平台的信用评级模型,通过对政府资源整合、企业盈利能力增强及财务稳健性改进等方面的分析,提出了一系列具有实践指导意义的策略。本研究期望通过科学的评级模型应用,推动文旅企业有效提升信用等级,增强在资本市场的吸引力,提高融资效率,降低成本,并最终满足文旅产业日益增长的资金需求。

基于商业银行的信用评级模型研究

在对国内外商业银行信用评级现状及存在问题进行分析的基础上,借鉴国内外信用评级方法,利用主成分分析、层次分析、时间序列分析等方法构建了基于银行的内部信用评级模型,并对模型的有效性进行了实证分析。

农民专业合作社融资的多准则信用评级模型研究

农民专业合作社融资面临着诸多障碍,存在着信用风险。本文基于农民专业合作社融资渠道的分析,提出农民专业合作社信用评价的定性与定量指标体系;基于ELECTRE III方法,提出多准则的农民专业合作社信用评级模型,目的是将农民专业合作社按照信用级别进行分类。并通过实际案例分析,展示多准则信用评级模型的应用。

基于AHP方法的P2P信用评级模型研究

在对我国P2P网络借贷平台运作情况的研究中发现,其存在着很高的信用风险,除了经济主体追求经济利益的内在因素外,主要是缺少第三方信用评级监督机制,在综合国内专家研究成果、国内外P2P网络借贷平台信用风险防范实践的基础上,运用AHP层次分析法、专家评分法、模糊评价隶属度原理,建立了基于AHP的P2P网络借贷信用评级模型,试图降低信用风险,推动P2P网络借贷服务健康发展。

中小企业信用评级模型研究及应用——基于江苏制造企业数据

本文针对制造型中小企业的特点,与专家评判法结合,建立了一个信用评级指标体系。该体系改变了传统的AHP指标权重的确定方法,采用拉开档次法来确定定量指标权重。应用该模型与传统模型分别对江苏制造企业进行实证对比分析,结果显示本文模型优于传统模型。

贵州电力交易市场主体信用评级模型研究

贵州电力交易中心对贵州省电力交易市场主体信用评级模型建设现状进行调研和分析,以售电企业和电力大用户为例,详细描述采用德尔菲法和层次分析法相结合的方式构建电力市场主体信用评级模型的具体方法、实施过程,分析其建设结果并提出相关建议等。

信用评级模型构建的统计学解读

不断累积的征信信息为判断借款人信用表现提供了数据支持,计算机技术的飞速发展为批量处理贷款申请提供了技术保障。金融机构利用统计方法建立信用评级模型,能够尽可能准确地挖掘违约借款人的信用特征,对借款人信用表现进行精准预判。从信用评级模型的概念入手,揭示信用评级模型的统计学本质,通过对比信用评级建模的输入端和输出端,即征信数据和信用评分卡,从统计学的视角解读建模过程中需要解决的数据离散化、特征选择、数据缺失、拒绝推断和数据不平衡五类技术难题。

基于因子分析与聚类分析的我国传媒类上市公司信用评级模型

上市公司信用评级模型的建立是防范金融风险特别是信用风险的重要手段。本文以沪、深两家交易所A股传媒行业26家上市公司2012年年度财务数据为样本,运用SPSS统计分析软件采用因子分析和聚类分析相结合的方法建立企业信用风险评级模型。经检验分别基于因子得分和综合得分所建立的四级和五级信用风险模型对上市公司进行信用风险评估具备较强的指导作用。

基于数据挖掘的中小企业客户信用评级模型的设计与实现

中小企业在生产经营过程中,大部分采用传统的主观判断做决策,一旦出现客户信用问题,无法及时完成货款的支付,将会引发不可估量的严重后果。本文从客户信用评级的角度出发,结合Logistic回归分析法和决策树C5.0构建了信用评级模型,通过比对最终为企业提出最优的模型。

企业债务风险管理中的信用评级模型研究

当前,信用评级模型存在局限性,如单一指标评估、样本不充分,需要开展基于多指标融合的信用评级模型研究。基于此,在现有信用评级模型的评价基础上,建立了一种综合考虑多个指标的信用评级模型,并使用实证数据进行了验证和分析。

基于半参数方法进行拒绝推断的信用评级模型

拒绝推断可视为因变量非随机缺失问题的特例,它处理信用评级建模中由于被拒客户的信用表现未知,样本偏差导致的参数估计有偏问题。本文基于Kim和Yu 2011年提出的非随机缺失下均值泛函的半参数估计模型,提出处理拒绝推断的迭代半参数法。运用此方法在5类缺失情形下进行模拟研究,并对Australian数据和中国某银行的征信数据进行实证研究。结果表明,与常用方法相比,迭代半参数法可以有效地识别被拒绝申请者中的"坏"客户,降低金融机构的违约风险,是一种相对保守的方法。

信用评级模型的数据离散化研究

连续变量离散化属于信用评级建模的初始阶段,科学的离散化操作能够提升模型的分类效果和参数的稳定性,便于评级模型的产品呈现.考虑信用评级的误判成本差异,对类别-属性一致性最大化准则进行类别权重调整,提出ACACM准则,并提出基于ACACM准则的数据离散化算法.ACACM算法调整原算法中不同类别个体的权重,更加倾向于刻画误判成本较高的违约客户,使离散化后的变量能够提升评级模型的风险控制能力,更适合信用评级建模.

基于重抽样法处理不平衡问题的信用评级模型

由于履约客户的数量远远大于违约客户,征信数据具备严重的不平衡特征,常用的处理方法较少同时考虑金融机构所关注的违约损失和市场份额因素。本文基于违约损失因素提出迭代重抽样集成模型(IRIM),利用迭代欠抽样方法提升模型对"坏"客户的关注,采用集成方法将弱分类模型转变为强分类模型;基于市场份额因素改进常用的F-value指标,引入评价分类效果的RS指标。在6类不平衡关系下进行模拟研究,并对SSBF数据和中国某银行征信数据进行实证研究。结果表明,与常用的方法和指标相比,迭代重抽样集成模型能够在确保市场份额不过度减少的情况下降低金融机构的违约风险,RS指标能够恰当地权衡市场份额和违约风险的关系。

信用评级模型的特征选择方法研究

特征选择是信用评级建模的重要环节,合理的特征选择能够简化模型结构和提升分类效果.借鉴w-L1SVM模型的加权思想,借助Logistic-Group-Lasso模型筛选组变量的优势,提出处理信用评级特征选择问题的加权Logistic-GroupLasso(w-LGL)模型,该模型在选择变量时更加关注误判成本较高的违约客户,且能够实现分类变量的整组处理.与常规特征选择方法相比,w-LGL模型在数值模拟与实证研究中的分类效果更好.

处理不平衡征信数据的零膨胀信用评级模型

征信数据中的客户往往呈现'好多坏少'的不平衡结构,这种结构使得一般的分类模型在预测客户信用表现时失效。本文基于零膨胀计数模型的建模思想,分别提出处理因变量为二分类变量、多分类变量、计数变量的零膨胀信用评级模型(ZICSM),将客户结构拆分为稳定好客户、不稳定好客户和坏客户三个部分,利用模型自身优势形成严谨和宽松的两套贷款审批机制。ZICSM模型对目标函数进行权数调整,使模型更加关注'坏'客户,在目标函数中加入惩罚项,使模型具备组变量选择功能。此外,本文提出兼顾风险把控和市场份额的RS得分指标,借以评价信用评级模型的分类效果。模拟研究和实证研究的结果表明,ZICSM模型能够提升金融机构的贷款收益,增加其审批机制的灵活性,适用于处理征信数据的不平衡问题。

对我国绿色债券信用评级模型的思考

绿色债券起源于国外,国际上关于绿色债券主流的定义来源于绿色债券原则执行委员会和国际资本市场协会于2014年共同推出的《绿色债券原则》。其中,明确了绿色债券是绿色基础设施融资或再融资的主要工具,所得资金专门用于环境保护、可持续发展或减缓和适应气候变化等绿色项目,包括可持续交通、水利、生物发电、城镇垃圾及污水处理、能源效率改进等绿色项目,以及其他城市绿色基础设施建设。

新兴际华集团基于业绩诱因失信构建企业会计信用评级模型及探索应用

新兴际华集团有限公司基于业绩诱因失信构建了企业会计信用评级模型,探索信用缺失横向联动考罚工作机制,持续推进会计诚信建设,重点治理会计信息问题,为经营考核等提供财务数据真实性信用情况,防范因会计信息失真引发的相关风险。

C2C信用评级制度的有效性及改进

为了降低电子商务市场的信息不对称性、反映交易者的诚信水平、提高消费者的信心,大部分电子商务网站都建立了信用评级体系。本文通过建模分析及演绎分析,认为随着市场规模的扩大,现行评级制度已不再适应电子商务市场的发展,等级高低并不能反映市场中店铺的诚信状态,而更多地反映偶然性因素和经营历史的长短,反而造成了新老卖家之间的不公平竞争,并鼓励卖家采取信用炒作等不诚信行为。最后提出了基于好评率和信用积分相结合的动态信用评价模型。

信用评级方法研究综述和展望

信用评级模型经历了主观判断法、参数统计计量模型、非参数模型三个大的发展阶段,已经越来越侧重于基于真实数据的风险计量,而逐渐减弱了主观判断的因素。文章对各主要方法进行了详细的比较,指出现有方法的共有缺陷。最后指出,由于面板数据模型的独特优点,基于面板数据的离散响应模型将会是信用风险计量一个好的发展方向。

结合XGBoost算法和Logistic回归的信用评级方法

信用评级模型是金融机构科学评估客户违约风险的重要工具。以提升信用评级模型分类准确性和确保可解释性为目标,提出将XGBoost算法与Logistic Group Lasso模型相结合的信用评级方法,利用XGBoost算法进行特征选择来简化模型结构,构建Logistic Group Lasso模型来确保模型中重要变量的可解释性。基于某商业银行小微企业信贷业务数据的实证研究表明,新方法对贷款客户的分类效果显著优于常规方法,能够有效防控客户的违约风险,为金融机构带来更多收益。