大数据背景下小微企业信贷风险评估与管控研究

鉴于小微企业面临的融资难题,以及信贷风险评估中难以获取全面、及时、真实的企业经营信息,传统信贷评估模式已显不足。为此引入大数据技术,依托海量信息资源及先进数据分析手段,构建立体化、动态化的信贷风险评估模型有着十分重要的意义。文章研究了小微企业的信贷风险,提出了依据大数据进行有效管控的有效策略,旨在为相关人员工作提供参考。

大数据环境下中小微企业信贷风险评估与管控研究

随着我国社会发展水平逐步提升,中小微企业数量日益增加,企业竞争压力不断加大,一部分中小微企业需要通过借贷的方式来维持良好的资金运转,而信贷风险评估结果对企业资金运转产生的影响较大。文章从大数据的角度出发,分析大数据在中小微企业信贷风险评估中的具体应用价值,依托大数据建立中小微企业信贷风险评估模型,全面提升信贷可行性和安全性,以期对维持经济稳定发展有一定促进作用。

数据金融在农村信贷风险评估中的应用研究

为探讨数据金融在农村信贷风险评估中的应用,对农村信贷风险评估的背景和挑战以及传统方法存在的局限性进行分析,并研究数据金融在风险评估中的作用。研究认为,应从农村信贷相关数据获取渠道、数据清洗和预处理技术、基本农村信贷特征识别、潜在特征的挖掘和选择、常见的数据金融建模技术、农村信贷风险评估模型构建和训练等方面加强数字金融在农村信贷风险评估中的应用,以促进农村金融市场的发展和农村经济的繁荣。

基于GBDT与Logistic回归融合的个人信贷风险评估模型及实证分析

随着个人信贷业务的快速发展,如何评估个人信贷风险是一个重要的问题,通过GBDT模型从原始数据中提取组合特征,再使用Logistic回归构建个人信贷风险评估模型,最后对个人的信贷数据进行实证分析,可知GBDT与Logistic回归融合模型在与其他模型相比具有更高的信贷风险预测准确性,"信贷情况良好"的预测准确率达到了87.6%,"信贷情况不良"的预测准确率达到了81.3%。

基于供应链的企业信贷风险评估研究

提出了基于供应链的企业信贷风险评估指标体系,全面地评估贷款申请企业的偿贷能力,克服了当前企业信贷风险评估中存在的只对申贷企业孤立评判的不足。应用BP神经网络,基于新提出的企业信贷风险评估指标体系,开发了风险评估的数学模型。算例研究的结果表明,该模型具有良好的可操作性,能对企业贷款申请进行有效、精确地评估。

商业银行信贷风险评估及预警体系的构建

随着金融全球化趋势及金融市场的波动性加剧,各国金融机构受到了前所未有的信用风险挑战。信贷风险成为金融机构和监管部门风险防范与控制的主要对象。如何有效地防范银行的信贷风险,已成为世界金融行业和学术界探讨的一个重要课题。本文在对我国商业银行信贷业务进行调查研究的基础上,分析商业银行信贷业务的现状,指出其存在的问题,并在全面深入分析其成因的基础上,借鉴国外先进的信贷风险管理经验,提出构建我国商业银行信贷风险评估和预警体系的思路。

现金流量分析 在信贷风险评估中的运用

目前,四大国有独资商业银行信贷风险评估主要运用财务分析方法,对借款人财务报表 (主要是资产负债表和损益表)中的有关数据进行确认、比较和分析,藉此掌握借款人的偿债能力盈得能力、劳动能力和资本结构预测借款人的未来发展趋势,并以引作为信贷决策的依据.

基于XGBoost和SHAP方法的中小微企业信贷风险评估研究

面对银行与中小微企业之间的信贷关系复杂程度加深,优化其信贷风险评估技术已成为构建银企绿色信贷环境的必要条件。针对现有大多数评估技术存在评估指标繁多且重要性不明、评估成本高以及评估方法的准确稳健性与可解释性不能兼顾等问题。在考虑中小微企业自身特点的前提下,设计了一种基于企业实时交易票据指标的XGBoostSHAP信贷风险评估模型。实证表明:该模型能够在保证评估结果高精准率和稳健性的同时实现具有一致性的宏微观评估结果解释,并证实了现金流量和供求稳定度对中小微企业信用风险评估起重要作用。最后,在分析实证结果的同时,也为实现减少银行信贷风险和损失,化解中小微企业融资困境等目标提供了相关建议。

基于粗糙集理论的信贷风险评估模型研究

信贷风险是现代商业银行所需面对的首要风险,特别是我国商业银行由于缺乏基础数据,无法采用国外银行的先进信贷风险评估模型,长期以来一直使用传统方法进行信贷风险评估,因此急需探索一个适用于我国国情的信贷风险评估模型。为此,首先建立一套包含财务指标与非财务指标的信贷风险评估指标体系,然后根据粗糙集理论能够处理不可区分关系的特点,结合我国具体国情,提出了基于粗糙集理论的信贷风险评估模型,并给出数据预处理、属性简化、决策规则集的生成、对象分类及规则预测精度验证的实现方法。最后以多家公司的信贷情况为测试实例,采用基于粗糙集理论的信贷风险评估模型进行测试,测试结果表明,信贷正常公司的预测准确率达到83.33%,非正常公司的预测准确率达到100%,能够为银行的信贷决策提供有效的参考。

商业银行对中小微企业信贷风险评估研究--基于主成分分析法对交易票据的分析

自新冠疫情于2020年1月下旬爆发后,国家为稳定经济发展,先后出台了以扶持中小微企业发展为目标的优惠贷款政策,鼓励银行对中小微企业实施精准信贷。在实际贷款操作中,由于中小微企业经营规模相对较小,且缺少抵押资产,因此,银行通常依据中小微企业的交易票据(主要指销项发票、进项发票)信息,对中小微企业的还贷能力进行评估,对还贷能力较高的中小微企业给予优先贷款和一定的利率优惠。以某地方银行所提供的302家中小微企业的交易票据信息为基础,就银行如何评估中小微企业还贷能力、如何对不同类别中小微企业进行差别化贷款决策展开相关研究。

BP神经网络在城市信用社信贷风险评估中的应用

为加强城市信用社对中小企业信贷风险管理的科学性和有效性,本文从城市信用社利益角度出发,建立了中小企业类客户信用评价体系,并建立了基于BP神经网络的信贷风险评估模型。实证研究证明了该模型的合理性。此模型能够为城市信用社管理层的信贷工作提供决策支持。

基于粗糙集理论的个人信贷风险评估

个人信贷风险评估是银行业研究的重要课题,本文将粗糙集理论应用到个人客户信贷风险评估中,结合新乡银行实际问题,应用变精度粗糙集理论中的条件属性与决策属性的依赖度构建评估模型,以新乡银行历史数据为依托,挖掘出评估客户信用的关键指标属性,从而萃取出规则知识集,辅助新乡银行进行个人信贷风险评估工作,力图提高个人信用评分机制的准确度。

基于层次分析法对福建省高速公路信贷风险评估及防控的研究

本文基于福建省高速公路投融资现状,对福建省高速公路信贷风险及其成因进行识别和深入分析。通过构建递阶层次结构,采用层次分析法对福建省高速公路信贷风险进行了综合评估和分析,最后针对高速公路行业和金融机构分别提出防控信贷风险的有效措施。

企业价值成长视角下战略性新兴企业信贷风险评估研究

引导更多资金投向先进制造业和战略性新兴企业是当前的重要任务。本研究以2021-2022年432支战略性新兴企业样本股的财务数据为基础,采用相关分析和Lasso回归进行两步指标筛选。为了补充战略性新兴企业信贷风险评估指标体系,使用KMV模型来测算违约距离DD,并将其作为变量加入CatBoost模型评估战略性新兴企业的信贷风险水平,剖析信贷违约产生的根源。研究发现:CatBoost算法能够准确评估战略性新兴企业的信贷风险水平,相较于逻辑回归和随机森林,在预测性能和精度上都有明显的提升。此外,除了企业利润收益财务效率指标外,科技创新和外部宏观环境对信贷风险也有显著影响,基于企业价值成长视角为商业银行在支持战略性新兴企业的融资实践中提供了经验借鉴和研判指导。

赴法国、德国信贷风险评估业务考察报告(摘要)

法国兴业银行的风险管理部门主要负责对国家风险、操作风险和市场风险进行控制．按照业务不同进一步划分为资本市场信用分析．公司业务信用分析．

宏微观分析相结合的信贷风险预测模型研究

我国现有的信贷风险评估方法存在宏微观分析结合不紧密以及风险评估不全面的问题。本文在基于财务分析的企业风险评估模型基础上,构建了宏微观分析相结合的信贷风险预测模型。建模的主要工作包括:选择反映行业信贷风险的指标与反映宏观经济变化的指标;确定反映宏观经济变化的指标与反映行业信贷风险指标之间的函数关系;依据以上的关联函数和宏观经济指标预测值,计算行业信贷风险调整系数;据此对属于该行业的企业即期信贷风险指标进行调整,对企业的信贷风险进行前瞻性预测。作者还利用证券市场数据检验了上述模型的准确性,结果表明模型可以有效预测企业未来的信贷风险。

融资计划体系分析在国际贸易融资风险管理中的意义——以德国商业银行的信贷评估经验为鉴

融资计划体系包含的内容涉及融资企业内部经营的真实信息,通过银行、融资企业、咨询机构等合作编制的融资计划体系适合用于企业融资和贷款的信用评估,这样着眼于企业发展未来的分析是德国商业银行对国际贸易融资风险评估的主要方法之一。通过对融资企业的一系列融资计划表进行分析,可以切实地了解企业未来的经营成果和潜在风险,从而对其融资期满后的债务偿还能力进行有效的评估。

商业银行信贷风险预警体系建设的相关问题探讨

本文在全面深入分析商业银行信贷风险成因的基础上,借鉴前人先进的信贷风险管理经验,提出构建我国商业银行信贷风险预警体系的思路。

基于AHP层次分析法的汽车经销商信贷风险评价

AHP层次分析法是美国运筹学家萨迪提出的一种将待解决问题的各种因素进行合理分层(目标层、准则层、指标层)、量化、并推算出其影响权重的分析方法。文章基于AHP层次分析法构建了汽车经销商信贷风险评估模型,其中准则层包括盈利能力维度、信息透明维度、业务支撑维度、资产实力维度、或有损失维度5个层面,指标层包括还原后净利润、消费贷款系统、存货构成、对外担保、对外投资等指标,并实际运用该模型对51户汽车经销商进行了信贷风险评估,取得了良好的评估效果,证实了该模型的可操作性和实用性。