LAPP信用分析模型与因子信用分析模型之比较研究

本文在给出LAPP信用分析模型的基础上,通过设置一套信用评价指标体系,构建了因子信用分析模型,并将该模型信用分析的结果与传统的LAPP信用分析模型作了科学的比较。

信用评级系统的最优信贷模型和决策分析

应对当今的经济形势与经济安全,拥有一套完整的信用评级系统尤为重要。选取实力、供求稳定性、偿还能力、信用度4个指标建立最优信贷模型。利用熵权法和TOPSIS方法量化风险,并运用回归分析法和BP神经网络进行精度检验,得到优化模型,以期能对信用评级系统提出最优信贷决策。

基于主成分分析法的自来水公司信用管理模型构建研究

客户信用管理是企业日常运行中非常重要的内容之一,通过有效的信用管理,企业可以及时了解客户的信用状况,减少坏账损失,降低经营风险。企业应收账款管理严重消耗企业的财力和物力,同时应收账款的管理不善也会导致企业和客户之间关系紧张。因此建立科学合理的信用管理体系显得尤为重要。文章基于对客户信用管理研究现状和本行业自身特点的梳理,结合对S自来水公司历史数据分析,提取对信用评估有重要影响的因素,通过matlab软件进行主成分分析计算,合理运用主成分分析法形成用于客户信用评估的信用管理模型,并基于信用管理模型建立新的信用管理模式。

基于主成分分析的信用评分模型研究

信用评分是确保金融机构安全借贷和减少坏账风险的重要工具,其中主成分分析(PCA)能提高处理贷款数据的精确度和效率,进而提升信用评分模型的预测能力。本文首先介绍了研究背景和意义,探讨了信用评分模型的发展与现状,分析了PCA在信用评分中的应用优势及局限。通过分析上市公司数据构建指标体系和主成分分析,计算因子得分,并利用主成分数据构建决策树模型以验证PCA模型的准确性。最后,文章总结了研究成果并对未来的研究方向进行了展望。

基于SVM模型的农村金融机构农户信用风险评价体系研究——以黑龙江省为例

目前,对农户信贷风险的评估方法很多,但大多采用专家主观判断法、统计判别分析法,主观性强,受样本数量限制。随着引入人工智能技术,出现了遗传算法、神经网络模型、支持向量机、随机森林等方法。在诸方法中,SVM是一种适用于少量样本的学习方法,可用于处理线性和非线性分类问题,尤其适用于农户信贷信息获取少而难的评估。文章运用农户信贷理论,以黑龙江省某农商行为主要研究对象,分析了农户贷款信用风险管理和评价体系现状,运用SVM模型和主成分分析构建了农户信用风险评价指标体系,并运用某农商行的数据进行了实证分析研究。得出结论:SVM模型在所有数据集上表现最好,其提取规则的准确性超越了传统的分类方法,可用作特征选择法的基础来确定违约风险重要的特征。

基于Logistic回归模型的房地产上市公司信用风险研究

伴随着中国城镇化的发展,在过去二十年里,我国的房地产行业迅猛的发展。由于房地产行业的产业关联性极强,已然成为我国民经济的重要“支柱产业”之一。在此背景下,研究房地产的企业信用风险,对构建现代房地产企业管理机制,以及商业银行的风险管理有着重要的现实意义。本文搜集了2020年所有房地产上市公司的财务报表中的14个有关风险管理的财务指标,构建了房地产企业的财务信用评价指标体系。再通过因子分析法生成了对所有指标具有代表意义的4个公因子,并挑选出具有实际意义的两个公因子:即企业的“盈利能力”M1和企业的“偿债能力”M3。之后,选取M1和M3作为自变量,选取Y“企业是否为ST企业”作为因变量,建立Logistic回归模型。结果显示建立的Logistic回归模型能实际计算一个房地产企业信用风险,且一个房地产企业的盈利能力越好,其面临的信用风险就越低。最后根据输出结果提出了一些可行的实际建议,例如要关注与盈利能力相关的指标的变动,要制定相应的防范措施以避免企业出现信用风险等。

基于CPV模型的我国商业银行信用风险度量

随着我国金融市场的快速发展,商业银行作为金融体系的核心组成部分,其信用风险管理的重要性日益凸显。CPV模型作为一种现代信用风险度量工具,因其能够综合考虑宏观经济因素对信用风险的影响,所以受到了广泛关注和应用。本文主要基于CPV模型对我国商业银行信用风险与我国宏观经济关联性方面进行实证研究,并通过回归分析建立了商业银行不良贷款率的度量和预测模型,对模型的构建情况进行了详细分析,最后验证了模型的预测效果。本文旨在为商业银行信用风险的量化管理提供全新的参考。

基于logistic模型当代大学生信用消费影响因素分析——以长沙市为例

随着国内外信用消费的进一步发展,大学生成为新生力量。因此,研究大学生信用消费影响因素对促进大学生理性消费,形成良好的消费观念具有重要意义。文章以长沙市大学生信用消费情况的调研数据为基础,通过构建二分类Logistic回归模型进行实证分析,并对系数进行了Wald检验。研究得出年级、父母工作性质等特征是影响大学生信用消费的重要因素,在此基础上给出合理建议。

KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验

在介绍KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Risk+模型和Credit Portfolio View模型这四种国际流行的信用风险管理方法的基础上,基于定性和定量分析相结合,对这四种信用风险管理方法进行比较分析,认为KMV模型最适合我国目前的国情。以2013年45家ST公司和与之配对的45家非ST公司以及2014年20家ST公司和与之配对的20家非ST公司为样本,对样本的违约距离进行实证检验。实证结果表明KMV模型基本上能够识别上市公司的信用状况,但是也有一些企业的违约距离不符合实际情况,这也说明该模型在我国商业银行信用风险度量中的识别能力有限,究其原因可能与该模型所要求的一些假设条件在我国尚不能得到有效满足等因素有关。因此,我国商业银行在对债务企业进行信用评价时,综合利用KMV模型与债务公司的财务数据会使信用风险的度量结果更加可靠。

传统信用风险度量模型的实证比较与适用性分析

本文首先介绍传统信用风险度量模型的分析方法,然后测算了各模型的预测结果,发现所有的模型预测效果都较差,尤其是犯第二类错误率很高,实证说明它们在分析我国银行贷款违约率方面的适用性并不强。

我国中小企业信用评级质量检验的实证研究——基于因子分析模型和有序Logit模型的分析

通过对我国中小企业的发展能力、盈利能力、运营能力、偿债能力等指标进行统计分析,运用因子分析法提取公因子成分并建立有序回归模型,对我国中小企业的信用评级质量进行检验。结果表明,有序回归模型对于构建中小企业信用评级质量验证机制有着良好的效果。最后,提出提高我国信用评级质量的政策建议。

基于主成分的Logistic模型的上市公司信用风险评价分析

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。

现代信用风险度量模型的实证比较与适用性分析

本文通过实证比较分析发现,现代信用风险度量模型对银行贷款的违约率、贷款损失和损失率的预测结果的差异性较大;但信用监测模型和信用风险附加法所预测的经济资本配置比例不仅符合巴塞尔协议对银行贷款经济资本的要求,也略大于实际应该配置的比例,实证表明了它们对度量我国商业银行贷款组合的信用风险具有较好的适用性。此外,本文也充分验证了借款人信用等级的不同,银行贷款经济资本配置的比例会有显著性的差异。

信用评分模型的设计与决策分析

本文对商业银行信贷业务中的贷款者的信用问题，运用决策分析提出了信用评分的设计原理及临界分值的确定方法，给出了最优贷款策略的期望收益和风险的计算公式。最后。

商业银行信用风险评估的生存分析模型及实证研究

企业发生财务危机,不能归还到期贷款是商业银行信贷资产的主要风险来源,商业银行如何构建恰当的信用风险评估模型来预测企业的财务危机,从而避免这类信用风险的出现就显得尤为重要。本文以我国上市公司为研究对象,结合杜邦分析法建立了基于生存分析的信用风险评估模型,模型对于随机选取的预测样本,其提前1年、2年和3年的预测准确率分别达到86%、72%和68%。通过与Altman模型、Ohlson模型预测结果的比较和鲁棒性检验的结果发现,该模型同时具有可以使用时间序列、无需样本配对、中远期预测能力强和高鲁棒性的特点,这些特点特别对于商业银行中长期信贷风险管理具有较高的应用价值。

商业银行信用风险混合判别模型及实证分析——以山东省24家上市公司为例

随着世界金融一体化趋势和金融市场波动性的加剧,商业银行信用风险管理已成为国内外政府、金融机构乃至企业关注的焦点问题。因此,对商业银行信用风险进行有效监管就显得非常迫切。本文以上海证券交易所上市的山东板块的24家公司作为样本,通过选取相对合理的指标体系,使用主成分分析对指标数据信息进行有效的压缩,进而构建了主成分分析与神经网络技术相结合的混合评估判别模型。实证结果表明,该种混合模型的识别误差很小且效率较高,为商业银行有效地评估和识别信用风险提供了一种可行的方法。

基于Fisher判别分析的企业信用评价模型

本文以100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和Fisher判别分析方法,建立模型,对企业的信用风险进行分析评价,为债权人、投资者和交易方提供决策依据。

基于主成分分析和Logit模型的商业银行信用风险度量研究

为了有效地度量商业银行的信用风险,本文选取了我国156家上市公司为研究样本,并从七大类共33个财务比率指标中筛选出18个具有组间显著性差异的指标,在运用主成分分析提取5个主成分的基础上,构建了一个度量信用风险的Logit模型。经检验,所建模型的总体预测正确率达94.23%,且具有一定的超前预测能力。但该模型具有一定的"顺周期性",可以通过调整临界点来减弱它。

基于主成分分析法的我国上市公司信用风险评价模型

采用理论分析与实证分析相结合的研究方法,建立了适合我国上市公司信用风险评估的模型。该模型采用主成分分析法筛选出我国企业信用风险评价的主要指标变量,并选取我国2002年度22个行业500家上市公司的财务数据样本,对该模型进行验证,得到的判别正确率为88.67%。该模型评价指标体系简单,实用性强,运行成本低,准确率高,为我国上市公司信用风险评价提供了一种新的有效方法。

企业信用状况的定性评价——基于logistic回归模型的分析

以材料和机械制造行业100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和logistic回归模型,对企业的信用风险进行定性评价,简要评定企业的守信状况,影响企业信用的主要是企业的偿债能力,且同资金的流动性和运营效果密切相关,并给出结论与建议,指导债权人、投资者和交易方投资决策。