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时间:2019-03-03
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1、基于随机森林的企业信用风险评估模型研究赵亚李田苑泽明天津财经大学商学院摘要:随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。关键词:随机森林;信用风险评估;非财务指标;基金:国家社科基金重点项目“创新型企
2、业知识产权质押贷款风险与预警研究”(项目编号:14AJY004)ResearchonEnterpriseCreditRiskAssessmentModelbasedonStochasticForestZhaoYaLiTianYuanZemingBusinessSchool,TianjinUniversityofFinanceandEconomics;Abstract:Withtheexpansionofcreditscale,enterprisecreditriskassessmenthasbecomeamajorconcernofban
3、ks.Basedontheliteraturereviewofenterprisecreditriskassessment,thispaperintroducesnon-financialindicatorstoimprovetheexistingindexsystem;onthisbasis,teikingthelistedcompanicsastheresearchobjeeusesrandomforestmethodtoestablishenterprisecreditriskassessmentmodel;evaluatesthe
4、modelfromtwoanglesofindextypeandevaluationmethod.Theresultshowsthattheprofitability,solvencyandmanagementincentivehavegreatinfluenceonthecreditriskoftheenterprise;theimprovedindexsystemcansignificantlyimprovetheforccastaccuracyofthemodel;theprcdictionperformanceoftherando
5、mforestissuperiortotheCARTdecisiontree.Keyword:Creditriskassessment;Non-financialindicators;Randomforest;一、引言由于宏观经济增速放缓,实体经济发展困难导致金融行业风险增大,银行资产质量逐年下降,信贷扩张已成为中国经济当前最大风险隐患。到2016年6月底,非金融类企业的负债规模己达114万亿,信贷规模的不断扩大造成了严重的银行系统风险。《2016年中国金融不良资产市场调查报告》认为,为了提高业绩和满足监管要求,银行会低估其真实风险,而且
6、不良贷款风险的暴露存在滞后性。因此,信用风险评估模型的构建与完善对于银行风险管理具有重要意义。二、文献综述(一)企业信用风险评估指标体系构建企业信用风险的分析与评估以美国的标普、穆迪和邓白氏三大评级机构较为权威。除机构评级外,不少学者对企业的信用风险评估指标体系的构建与完善进行了大量研究。最初只从偿债能力、盈利能力、营运能力和成长能力等财务指标方面构建企业信用风险评估指标体系,如Altman(1968)利用息税前利润率、总资产周转率等财务比率构建指标体系。除此之外,张新红(2011)认为现金流量指标相对于业绩指标能更准确得反映企业的盈利质
7、量,能迅速的提示企业信用风险;邓晶(2013)认为企业盈余管理也会影响企业的信用风险,因而引入盈余管理指标。虽然财务指标能在一定程度上反映企业的信用风险,但JensGrunert(2005)发现综合考虑财务指标与非财务指标比单独考虑财务指标的准确率高,因而后期很多学者从财务指标和非财务指标两个角度来构建指标体系。李小燕(2005)将非财务指标称为“企业的信贷生态环境”。很多学者认为信用风险评价不仅要考虑借款人的还款能力,还要考虑其还款意愿。王新红(2009)认为偿债意愿指标包括银行信用、商业信誉、不良公共记录、管理者个人信誉;程砚秋(20
8、15)认为应包括法人代表贷款违约记录、企业间合同违约次数。(-)信用风险评估模型的发展演进第一个阶段以专家经验判断为主,如5C分析方法,即专家根据自身经验以及中贷企业的品质、能力、资本等特征对
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