资源描述:
《信用评分模型在我国商业银行的应用的研究——基于数据包络和财务比率的分析论文》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要信用风险是金融市场上的主要风险之一信用风险的度量和管理历来是商业银行面临的重大课题如何提高信用风险管理水平是我国商业银行亟须解决的重要问题与西方发达国家的银行相比我国商业银行在信用风险量化管理的外部环境内部控制体系数据基础技术和方法等方面都存在较大的差距本文在对现有信用评估方法以及我国商业银行信用评估现状进行分析和研究的基础上指出我国商业银行现行的信用评估方法存在着量化方法不科学指标选取不合理等缺陷为了解决这些问题本文试图构建一种适合我国实际的信用评估模型提高我国商业银行的信用风险管理水平本文提出的信用评估方法中首先运用统计学中的主成分析法定量筛选信用风险评估中使用
2、的评价指标相对客观地构建评价指标体系随后通过引入数据包络分析方法对筛选出的评价指标进行综合评价给出一个综合评价得分即信用分数从而判断银行客户的信用风险状况最后应用上市公司数据进行实证研究证明该方法的可行性本文综合了财务指标分析统计分析和效率分析等方法建立企业信用风险度和财务指标之间的量化关系通过实证结果表明建立的信用评分模型具有较好的预测效果关键词信用风险信用评分数据包络分析商业银行IABSTRACTAsoneofthemainrisksinfinancialmarket,themeasurementandmanagementofcreditriskistheessentia
3、lproblemfacingallthecommercialbanks.TheimprovementofcreditriskmanagementabilityhasbecomemoreimportantforChina'sbanks.Comparedwithdevelopedcountries,theexteriorcircumstance,interiorcontrollingsystem,datasystem,techniqueandmethodshavemanydefaultsanddeficiencies.Accordingtoanalysisandstudyoncred
4、itevaluationmethodsandtechniquesandthepracticalcircumstancesofcommercialbanksinChina,thispaperindicatesthedeficiencyofthemethodofclassifyingcreditinChina'scommercialbanksatpresent:thequantitativemethodisnotscientific,Theindexselectionisabsurdity,etc.Aimingatresolvingtheseproblems,thispaperco
5、nstructsacreditevaluationmodel,hopingtoraisethecreditriskmanagementlevelofourcountry’scommercialbanks.Forthecreditevaluationapproachproposedbythispaper,firstly,weusetheprincipalcomponentanalysistosievetheindexforthecreditevaluation,setuptheindexsystemobjectively.lateron,usetheDEAtoevaluatethe
6、selectedindexsynthetically,givingacomprehensiveevaluationscore,namely“creditscore”.Wecanjudgethecreditriskdegreeofbank’scustomersaccordingtothis“creditscore”.lastly,applylistedcompaniesdatacarriesontheempiricalresearch,provingthepossibilityofthatmethod.Thispapersynthesizefinancialindicatorana
7、lysisstatisticanalysisandefficiencyanalysis,buildingupthequantitativerelationshipofcompany’screditriskdegreeandfinancialindicators.Empiricalresultsshowthatthecreditevaluationapproachproposedarefeasible.KEYWORDS:creditrisk;Creditscoring;DataE