信用评分模型在我国企业贷款评估中的应用研究

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1、天津大学硕士学位论文信用评分模型在我国企业贷款评估中的应用研究姓名：卢志红申请学位级别：硕士专业：数量经济学指导教师：郑丕谔20040601摘要本文以信用风险评价问题为核心，通过采用多元判别分析模型、Probit和Logit模型、概率神经网络模型以及数据包络分析对我国企业的信用风险度进行信用评分模型的建立。在研究方法上，本文采用理论研究和实证分析并重的方式。在问题研究上，着重定量分析的运用，从而得到既有理论依据同时也具有现实可操作性的解决方法。本文首先对现有信用风险评估方法一专家评分法，信用评分模型，现代信用风险度量模型进行了综合论述。接下来讨论了各种方法的优缺点，以及各种方法在中国

2、目前的可行性。然后介绍了信用评分模型建立的主要方法，多元判别分析和二元Probit,Logit模型，并且引入新的方法:概率神经网络和数据包络分析技术，对这两种方法在信用风险评估中应用的可行性进行论述。最后将以上四种方法应用于我国上市公司贷款信用风险度的评估，采用主成分分析法进行指标选取。本文综合了财务管理、计量经济学和信息技术相关内容，运用多种方法建立企业信用风险度和多维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:信用风险评估模型财务指标ABSTRACTThemainpurposeofthisthesisistofindouthowtoqu

3、antifycreditriskwhichappearedinloanappraisal.Multi-Discriminateanalysis,ProbitandLogitmodels,ProbabilisticNeuralNetworksandEnvelopmentAnalysisarealladoptedtodevelopcreditscoringmodels.Tofindthebestandpracticalmethod,aquantifiedanalysisandexperimentalareemphasized..Firstexistingmethodswereintrod

4、uced,namelyspecialist'sscoremethod,creditscoremodel,andmoderncreditriskmodels.ThenadvantagesanddisadvantagesofeachmethodwerediscussedandtheadaptabilityinChinaispresented.Somepopulartechniquesfordevelopingcreditscoringmodelssuchasmultiple-discriminateanalysis,probitandlogitmodelswerealsointroduc

5、ed.Inaddition,probabilisticneuralnetworksanddataenvelopmentanalysistechniquesforcreditscoringarepresented.LastlyfourtechniqueswereappliedtomeasurementofcreditriskforlistedcompaniesinChina,inwhichmainfactormethodwasadoptedtoselectinputvariables.Experimentalresultsshowcreditscoringmodelsdeveloped

6、herehavegoodforecastingabilityKeywords:creditriskevaluationmodelsfinancialvariables独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得止互全鳌乞或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:幸u签字日期:M;年‘月心日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解互建大叠红有关保留、使用

7、学位论文的规定。特授权-云建大堂一可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。〔保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:A,},l导师签名签字日期:玲年夕月IS'}签字日期:为脚年汤月/&f第一章绪论第一章绪论1.1研究背景及意义商业银行是金融和交易的主要金融中介机构，但是随着现代金融市场的日趋复杂化，其所面临的风险越来越