小微企业信用评级模型及比较研究

作者：肖斌卿; 杨旸; 余哲; 沈才胜

来源：系统工程学报, 2016, (06): 798-807+830.

DOI：10.13383/j.cnki.jse.2016.06.008

• 信用评级
• 小微企业
• 模型比较
• 学习算法 credit rating
• small and micro enterprises
• model comparison
• learning algorithm

在调查和文献基础上,进行信用风险来源识别、评级指标分类和评级方法选择,构建商业银行内部信用评级模型,以期在授信审批环节提高信用风险管理水平.基于某商业银行2008—2013年小微企业实际信贷数据,运用线性判别分析、二项逻辑回归和十种基于不同学习算法的BP神经网络模型构建内部信用评级模型,并在评级指标体系中加入宏观经济变量,使度量风险的稳健性进一步得到提升.最后通过四种方法对不同模型的结果和评级有效性进行了对比分析,认为基于Levenbery-Marquardt学习算法的NN10模型具有最优的评级有效性.

• 单位
  郑州商品交易所