基于神经网络的民营科技企业科技信用评价研究

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1、广东工业大学丁学硕十学位论文1．目前我国的国有专业银行正向着商业银行转轨。但近几年新旧体制转换，各种矛盾交织，致使国有商业银行的信贷资产的质量不断恶化，贷款风险加大、经济效益下降。因此，要实现国有专业银行向商业银行的真正转换，就必须以效益性、安全性和流动性为经营原则，切实提高贷款资产质量、降低其风险。而实现这一目标的前提就是首先要对借款企业的信用等级做出全面的准确的评价。2．对金融中介机构而言，如果有较高的信用等级，自身经营业务的范围可大大拓宽。信用等级评估还可以帮助金融中介机构在证券经营中进行风险管理和市场定价。3．金融监管人员也逐渐认识到信用评价广泛的运用范围。许多监管

2、机构也利用独立的信用评价来对其所负责的银行、保险公司和公用事业公司进行监管，以保证其有健康的财务状况。4．对企业而言，等级高的信用是企业进入国际市场的敲门砖、试金石，那它的资金成本就相对较低，信用等级往往直接影响企业在资本市场中的地位。企业的信用评价是对各类企业能否如约履行合同的能力和可信任程度的评估。评价机构通过对企业的考察，评定相应的信用等级，依此等级，其他机构或者个人可以做出相应的投资决策。企业的信用评价有其自身的特点：1．信用的社会性。当今社会信用基础较为薄弱，通过信用评价，使社会逐步重视作为微观经济主体的企业的信用状况，从而带动个人、其他经济主体和政府的信用价值观

3、的确立，进而建立起有效的社会信用管理体制。2．表达性。信用评价以简洁的文字数字组合符号揭示企业的资信状况，是一种对企业进行价值判断的表达工具。3．全面性。信用评价机构全面揭示受评企业的经营管理素质、财务结构、偿债能力、经营能力、经营效益、发展前景等方面的状况，综合评述企业的整体状况。4．可比性。各信用评价机构的评价体系使同行业受评企业处于同样的标准之下，从而揭示受评企业在同行业中的资信地位。1．2．2国外信用评价的发展状况信用评价技术最常研究的一个方面是信用风险的评价，是对公司不能如约完成既定任务或借贷人无力偿还债务的可能性，其发展历经了经验判断时期、数学4第一章绪论模型时

4、期和系统综合时期。1．经验判断时期20世纪50年代以前，专家经验判断为信用评价技术主要特征。信用分析专家通过客户申请材料并结合一些信用要素的分析后作憋信用评价决策，其核心是对客户的资信进行评价，将客户的信用等级分为不同的类别。主要的分析工具有5C分橱法(专家制度)、LAPP法、五级分类法等。其中5C分析法，即品德与声望(character)、资格与能力(capacity)、资金实力(capitalandcash)、担保(collateral)、经营条件和商业周期(cycleandcondition)五个方面分析信用风险的大小；LAPP法则是从客户的流动性、活动性、盈利性和发

5、展潜力四个方面评估信用风险；五级分类法是对现有信贷质量的分类方法，它以还款的可能性为核心依据，综合定性和定量分析方法，判定资产质量，将资产分为正常、关注、次级、可疑和损失五类。第二次世界大战时期，美国许多信用分析专家应征入伍，导致一些银行和邮递公司信用分析人才的严重短缺。于是，这些公司就请信用分析专家们把他们信用分析经验和判断原则写下来，以供非专家作信用判断使用，从而把专家经验判断方法从个性的、零散的感性阶段提高到一般的、系统的理性阶段。这就是后来的信用评价方法之～专家系统的最初雏型。专家制度是一种最古老的信用风险分析方法，这种方法的最大特征就是：银行信贷的决策权是由该机构

6、那些长期训练、具有丰富经验的信贷官所掌握，并由他们做出是否贷款的决定。然而，这种方法的评价结果过于依赖评估人员的经验和能力，主观性较强，结果的客观、公正性难以保证。2．基于统计学模型时期专家经验判断方法表现出主观性。从1960s后，信用评价技术的发展开始转向移植数学方法，特别是统计方法的研究和应用阶段。二战后，统计方法与专家方法被联系在一起，并且统计模型在信贷决策中的应用前景十分广阔。其中一些研究直接针对基于并购目的的公司评价，另一些研究则针对基于投资组合的风险管理，还有一些研究是针对公司组合融资的效率。而Markowitz关于投资组合选择理论则是这一时期研究的主要里程碑。

7、以上几个具有广泛应用前景的金融理论数学模型化研究无疑为信用评价技术的数学模型开辟了道路。这以后，当人们需要对公司的履约行为和信用风险状况作出评价时，5广东工业大学工学硕士学位论文喜于采用该公司的财务信息，经过分析研究后，预测一个公司未来的成败或信用状况的变化趋势。基于统计方法的信用风险分析法，始于为建立财务比率的经验综合判断指标而被引入的判别式分析方法(DiscrimnantAnalysis，DA)。Beaver贝JJ是这方面的先行者，他用单变量分析技术(UnivariateAnalysisTechniques)筛