信用评级制度相关论文

《信用评级制度相关论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、信用评级制度相关论文　　篇一：个人信用评级体系存在的问题及对策研究　　个人信用评级体系存在的问题及对策研究　　一、选题的背景、意义个人信用评级体系是一国信用制度体系的重要组成部分，是商业银行等金融机构开展个人信贷业务的基础。在西方发达国家，个人信用制度已有160多年的发展历史，这些国家的个人信用评级体系已相当发达与完善，在国民经济增长与社会生活的各个方面，尤其是为商业银行开展个人消费信贷业务发挥了重要作用。　　在现阶段，个人信用评级体系的建设不仅能够提供良好的市场运行秩序，而且对我国扩大内需、刺激经济增长等都有着重大的意义。　　完善的个人信用评级

2、体系不仅能进一步提高市场资源配置效率，而且可以促进个人信贷消费，拉动市场消费状况，从而改变目前主要由投资拉动的经济增长方式。对个人信用体系的完善还有利于改善社会信用状况，加快整个社会从传统经济结构向市场经济转型的步伐，同时促进社会主义法治建设此外，建设个人信用体系是商业银行提高市场竞争能力，拓展个人贷款业务；提高商业银行个人贷款管理水平；控制贷款风险，提高贷款质量和效益的关键因素之一。　　在我国，个人信用评级体系的建设有了很大的发展，但是尚处在起步阶段。我国尚未形成符合市场经济要求的个人信用评级体系，社会普遍存在的失信现象已经成为我国市场经济进一

3、步发展的重大障碍。完善个人信用体系刻不容缓。　　近年来国内有关个人信用评级的论述越来越多，取得了一定的成果，但是依然存在着一些问题。从理论研究的角度上来看，我国个人信用评估的研究与欧美没有很大差距，但从现实角度来看，由于我国信用评级体系起步晚，严重缺失个人信用指标数据及相关法律建设，现实中商业银行体系在对个人发放信贷的过程中的信用评估和管理都有很大的困难。二、相关研究的最新成果及动态（一）国外学者关于个人信用评级体系的研究现代信用行业是在市场经济的发展过程中逐步发展起来的。国外的研究文献很少把个人信用体系作为一个单独的问题来研究。最早认识到信贷市

4、场信息不对称问题的经济学家是阿克罗夫1970，在其1970年发表的《柠檬市场：产品质量的不确定性与市场机制》提出了信息不对称的问题，但对制度因素对信贷市场信息不对称造成的影响研究很少。玛格里特米勒XX在《征信体系和国际经济》一书中深入分析了部分国家信用业的制度安排，采用理论与实证相结合的方法，研究了征信在金融体系中的重要作用和政策对征信的影响，但缺乏对信用评分和信用报告等具体操作系统的研究。　　国际上的个人信用评估的指标选择，着重从品格、能力、资本三大信用要素分析．合称为3C，WilliamPost1910认为应该再加入抵押品，EdwardF．G

5、ee1943进一步主张将周期形势考虑进去，从而形成现今信用的5C原则。5C原则是在3C的基础上发展起来的，它代表债务者信用5个重要的方面，是用来评价公司信用常用的一种模型。主要从品格、（Character)　　能力、（Capacity)　　资本、（Capital）担保品（Collateral）和环境（Condition）这几个方面分析和评价公司的。　　在个人信用评估统计方法研究上，外国学者已经达到很高的水平。DavidDurand1941最早将判别分析法其用到信用评估系统。这一方法在学术界及实业界都得到了广泛的讨论与应用。WilliamFair和

6、EarlIsaacs1958利用判别分析法建立了一个个人信用评分模型。判别分析法具体又可分为线性判别分析法和二次判别分析法。Altman1968发表了他的著名“Z．Score”判别分析模型，用来预测公司破产的风险。Desai1996、Bardos1998等人也都陆续运用该法构建　　过个人信用评分模型，利用消费者零售信用申请表中的数据对信用风险进行了预测。Orgler1971利用线性回归分析设计了一个评价未偿还贷款的评分卡，而不是用于对申请者的信用风险进行评估。另外一篇经典文章是Myers和Forgy1963，他们采用判别分析和回归分析方法，利用消

7、费者零售信用申请表中的数据对信用风险进行了预测。之后，Wiginton1980首次描述了在信用评分模型中使用Logistic回归方法的结果，而从后来应用的效果来看，这一方法与线性回归法差别不大。Makowski1985第一次提出了分类树方法，分类树把消费者进行不断的分类，尽量使每一类的申请者都具有相似的违约风险，并且与其他类别申请人的违约风险明显不同。　　在非统计方法上，国外学者也有了相对充分的研究。如：　　inFix和Hodges1952提出的K-近邻分析方法、Mangasarian1965提出的线性方法、Odom1990提出的神经网络方法、V

8、apnik1995提出的支持向量机SupportVectorMachines，简称SVM以及美国Michigan大学Holland教授于