基于层次分析和熵权法的中小微企业信用评级研究——以四川省新三板企业为例

本文以四川省新三板上市的92家制造业企业为研究对象,收集了2022年底的各项财务和非财务数据,通过统计学相关性分析,构建中小微企业的信用评级指标体系,利用层次分析法和熵权法结合的方式,计算各级指标权重,综合计算得到样本企业的信用得分。结果说明影响企业信用评级最主要的因素是偿债能力,删除非财务指标后评级结果总体偏高,说明非财务指标对企业信用评级具有显著影响。本文所得到的信用评级得分和评级结果均服从正态分布,评级结果与启信宝数据库得分趋势基本一致,说明研究结果比较可靠,本文所构建的评级体系和评分标准具有实际意义,权重数据和指标体系可为同行提供参考。

基于层次分析法的企业药品安全信用评价研究

目的:研究药品生产经营企业的药品安全信用相关影响因素及其重要性,为我国药品安全信用分级管理提供决策依据。方法:运用层次分析法(AHP)对企业药品安全信用影响因素进行两两对比,形成判断矩阵,确定各指标权重。结果与结论:初步建立企业药品安全信用评价模型及评分标准,对企业药品安全信用的影响因素进行定性和定量研究,为监管部门在药品安全信用体系建设方面的工作提供一定的决策依据。

基于熵权密切值客户信用评价的电力营销智能化体系

针对电力客户信用水平直接关系到电力企业的收益水平和智能电网建设的可持续发展能力问题,构建了包含客户用电缴费、法律、用电合作、社会交往四个方面的信用风险外部评价指标体系,利用熵权改进的密切值法建立电力客户信用评价模型评定客户信用水平,并针对不同信用水平客户提出了差异化服务策略,算例验证结果表明,该模型合理、适用。

基于遗传神经网络的企业信用评级模型研究

提出了一种基于遗传算法改进的神经网络企业信用评级模型.利用BP神经网络自适应和自学习的特点,通过遗传算法实现对神经网络连接权重和阈值的修正与优化,在一定程度上解决了BP神经网络存在收敛速度较慢和可能落入局部最小点的问题.实验表明,该模型在企业信用评级上有着较高的准确率,具有很好的应用价值.

我国地方政府信用风险评级体系构建:框架与方法

我国地方政府信用风险评级体系构建是防范地方政府债务风险的基础工程,但有说服力的评级体系尚未形成。我们认为地方政府评级不仅要考虑在评级模型中对违约概率直接相关的地方政府财政收入指标、地方政府财政支出指标与地方政府债务指标,同时还要考虑对评级模型中关键要素未来发展趋势产生重要影响的宏观经济政策指标、地方经济发展状况指标、地方政府治理水平、地方政府公共产品投融资模式选择等内容。另外,笔者采用问卷调查法和聚类分析方法,在专家意见和2013年国家统计年鉴数据基础上,确定了指标权重和评级标准。

C5.0算法的改进及应用

C5.0算法是一种直观、效率高的分类方法,但该算法存在信息增益率计算复杂、容易出现过拟合和决策树偏倚的问题。针对这些问题,通过公式的转换简化信息增益率的计算过程,在剪枝过程采用了损失矩阵和置信区间的结合进行剪枝判断,以及对建立的多个模型的权重进行调整,提出了一种新的C5.0改进算法,并将其应用于信贷逾期预测上。使用借款人的历史还款数据进行实验,并与其他算法进行比较,结果表明:C5.0改进算法相比其他算法具有更高的准确率和效率。

“BED”信用评估方法

本文根据中国工业企业的实际情况创新性地给出了新的信用评估体系(简称BED评估体系),该评估体系为10个等级64种评级结果,在定性分析方面与国际上的十等级制度接轨,同时具备在同一等级下的风险特征刻画;在定量分析方面又为企业的信用积分做了定量描述。该评估体系中的指标选择上我们根据中国特色进行了取舍,各个指标的权重采用层次分析法来确定。

企业信用等级模糊综合评判

研究模糊数学在企业信用等级评价中的应用 ,通过建立企业信用等级综合评价的指标体系 ,以定性分析与定量计算相结合的分析方法 ,给出企业信用等级的综合评价方法 ,较好解决了企业信用等级评价问题。

商业银行客户信用综合评估的BP神经网络模型的建立

根据资信评估理论,结合我国商业银行实际情况,设计了商业银行客户信用评估的指标体系,同时,运用BP神经网络构建客户信用综合评估模型,并提出了相应的算法。

基于神经网络的企业信用评估模型

在分析信用评估重要性和信用评估国内外现状的基础上,提出了用于企业信用评估的指标体系,给出了指标体系中离散数据的量化方法和指标数据的归一处理方法。根据这一指标体系建立了基于BP神经网络的企业信用3层神经网络评估模型。该模型通过给定的教师数据训练后,具有了对企业信用的预测功能。实验结果证明,该模型用于企业信用评估,减少了企业信用评估传统的定性方法中权重确定的人为因素,评估正确率达到了92.2%。

包头市企业环境行为信用评价指标体系研究

企业环境行为信用评价是一种符合国情的先进的环境管理手段,是对当前环境管理制度的重要补充和完善。为了强化政府对污染源的监管,提升环保部门的环境监管力度和水平,督促企业持续改进环境行为,文章对不同尺度的指标体系进行了分析对比,结合包头市实际情况,构建了包含污染防治、环境管理、社会影响和组织管理四部分共二十五项指标的包头市企业环境行为信用评价指标体系,以期对环境管理起到检查和促进作用、前瞻和导向功能。

基于改进的TOPSIS法的B2C企业信用评价

引入基于改进的TOPSIS法的评价方法,结合B2C企业特点构建14项评价指标,并用拉格朗日模型对指标权重进行客观求解,进行实践检验并与层次分析法进行比较,证明该方法在评价企业信用时的科学性、有效性。

商业银行信用风险评价指标的熵权选择方法

基于信息熵思想,按照熵权的大小筛选信用风险评价指标,定义了评价指标的效率指数,用评价结果的区分度反映评价指标的有效性。算例表明,在初始指标组中,将熵权极小的指标剔除后,简化了计算,提高了评价指标的有效性。

高技术风险投资资信评估指标体系研究

本文首先分析了风险投资资信评估的程序 ,然后分析了高技术风险投资资信评估指标体系设立的五大原则 ,并根据针对性原则提出了资信评估体系 ,接着阐述了指标体系建立的依据 ,最后根据资信评估内容设立了高技术风险投资资信评估指标体系。

后危机时代中国金融条件指数的构建

本文梳理了金融条件指数的构建方法,分析了关于构建中国金融条件指数的研究现状。由于2008年金融危机后我国金融机制变异,传统构建方法存在局限性,本文强调时变权重和引入非金融变量两条改进思路。实证部分首先构建固定权重金融条件指数作为对照,再利用TVP-VAR模型构建2008年金融危机后的金融条件指数,检验了时变权重金融条件指数对通货膨胀率的解释和预测能力。结果表明:时变权重金融条件指数优于固定权重情形,能够较好地反映我国的金融状况;信贷可得性的引入优化了金融条件指数;本文构建的金融条件指数先行于通货膨胀约11个月,对通货膨胀率的解释和预测能力很强。构建合理的金融条件指数对于提高危机后货币政策的有效性和预见性、实现经济金融双重稳定具有重要现实意义。

交叉关联视角下建筑企业信用评价权重计算

文章针对建筑企业信用评价指标存在交叉关联的实际特点,提出基于原因度赋权和群决策网络层次分析法赋权的综合权重计算模型。该模型利用灰色关联分析确定指标的原因度权重,采用群决策网络层次分析法确定专家权重,并构建综合权重计算函数进行组合赋权。最后,通过实例分析说明了该方法的科学性和可行性。

基于组合赋权的银行信用评价模型研究

信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价,反映了客户违约风险的大小。通过对评价指标的海选和筛选构建了信用综合评价指标体系,用客观赋权的离差最大化法和主观赋权的组合确定指标最优权重,建立了基于组合赋权方法的银行信用评价模型。通过组合赋权,既保留了客观赋权对实际情况的真实反映,又反映了主观赋权体现了专家的知识与经验。

我国商业银行信用评级指标的优化

从商业银行的信用评级现状入手,揭示目前银行信用评级系统的特点与不足之处。针对信用评级系统存在的问题,引入财务预警Z值模型,将参评企业的财务指标与非财务指标相结合,对目前评级指标体系进行优化,使信用评价更加科学化、合理化。

神经网络的企业信用风险评估应用研究

研究企业信用风险评估准确性问题,企业存在产品质量、不良贷款等信用风险问题,企业信用风险是多种因素的综合结果,存在着不确定、非线性、随机性等特点,无法建立确定数学评估模型。只能根据专家评估指标为依据。为了提高企业信用风险评估准确率,提出一种BP神经网络的企业信用风险评估方法。先采用层次分析法构建风险评估指标体系,再用专家系统对评估指标进行量化打分,最后采用BP神经网络对企业信用风险指标进行非线性学习,并对企业信用风险等级进行评估。实验结果表明,BP神经网络的企业信用风险评估模模型能显著提高评估准确率,并能够反映企业信用风险的随机性变化特点,使评估结果更加符合实际情况,为企业信用风险评估提供了参考。

基于平滑扩充原理的商业银行信用风险评级模型及实证

本文通过银行的资产质量方面、资本充足率方面、管控效能层面、盈利状态层面、流动性层面与社会敏感度层面等构建商业银行信用风险评价体系。根据平滑扩充原理模拟生成大样本数据,对评级得分进行扩充,进而根据扩充后的大样本数据划分银行的信用风险等级。解决了由于样本少、无法对信用等级合理划分的难题。通过实证分析可以了解到,本文得出的银行评级信息和标准普尔提供的评价结论存在共同的序关系状态。因此,可根据本模型对大多数未经过国际权威机构评级的银行进行风险评级。