科技型企业信用融资违约风险评价体系研究——以科创板企业为例

本文构建了以偿债能力、研发能力等七个维度的科技型企业信用融资违约风险评价指标体系,并利用熵值法测算指标权重,结合权重的赋值和改进的功效指数,形成对信用融资违约风险等级划分标准。研究发现,该评价体系可以反映企业的信用融资违约风险,尤其是研发能力和偿债能力指标是评价科技型企业违约风险的关键指标。该研究结果对推广科技型企业以知识产权、研发能力及创新管理能力为基础进行信用融资,推动普惠性金融政策、解决融资难问题具有实际的应用价值。

一种融入拒绝推断的P2P网络借贷违约风险评价方法

传统的P2P网络借贷违约风险评价通常仅使用接受样本建模,而模型的应用对象是包括接受和拒绝的全部样本,由此带来的样本选择偏差问题会影响模型的泛化能力,需要拒绝推断校正样本选择偏差。利用半监督方法构建违约风险模型,可以将拒绝推断过程嵌入到违约风险评价过程中,在训练违约风险评价模型的同时通过对添加到建模样本中的拒绝样本进行筛选以控制噪音。本文提出基于样本和特征双重差异的协同训练模型TRICMV进行P2P网络借贷违约风险评价。该模型采用了一种基于“噪音学习理论”的自适应的模型迭代机制,可以确定融入模型的拒绝样本的最佳数量。最后,基于人人贷平台标的样本进行实证分析,结果验证了TRICMV模型优于传统的违约风险评价模型以及其它使用半监督学习进行拒绝推断的违约风险评价模型。

固定收益证券违约风险评价模型构建及扩展

固定收益证券是各类金融机构资产的重要组成部分,固定收益证券的风险在于收益和本金能否按照约定收回,即证券发行人发生违约的风险。鉴于近几年国内债券市场违约事件频发,选取2014～2016年21家实质违约债券发行主体作为样本,构建债券发行主体违约风险评价模型,并基于非财务指标对模型进行扩展。研究结果显示:违约公司在资产规模、长期偿债能力、盈利能力方面与未违约公司存在显著差异;基于财务指标的Logit违约风险评价模型总体预测误差率为20%;基于行业、产权属性扩展的债券违约风险评价模型的有效性有所提高。