论文答辩模板--清华大学.ppt

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1、信用评分模型在我国企业贷款评估中的应用研究姓名：班级：学号：导师：1.研究背景2.研究目的3.研究方法信用评分模型及方法1.基于行为的评分方法2.基于规则的评分方法3.神经网络评分方法信用评分模型原理信用评分的方法信用评分模型是将反应借款人经济状况的若干指标赋予一定的权重，通过统计方法得到能够反映贷款人信用状况的信用综合分值或者违约的概率，并将其与基准值相比来决定是否给予贷款或贷款定价。商业银行信用风险评分模型概述2.42.32.22.1信用评分系统在银行不同业务领域的应用商业银行信用风险评分的模型的建立信用评分模型的优势及其局限信用评分模型在我国银行业中的应用信用评分模

2、型的建立3.1基于主成分分析法的指标变量的选择3.2多元线性回归模型的建立3.3实例应用主成分分析法原理主成分分析法是对原始的数据指标变量进行研究分析，将多指标转化为几个综合的能反映企业财务状况的指标的多元统计分析法，这几个综合指标可以变为原来的指标变量的线性组合，则保证了原始指标变量反应企业财务的主要的信息。这些综合指标的选取是不相关的，从而保证了信息的全面性。主成分列表表3-2主成分列表主成分F1F2F3F4F5营运资本比率0.35-0.810.150.880.025流动资本比率-0.0510.0690.0120.96-0.083债务与有形净值比率-0.820.38-0.22

3、0.095-0.11存货周转率0.063-0.170.015-0.330.85财务杠杆-0.450.51-0.44-0.093-0.87资产负债率-0.880.28-0.270.61-0.77长期负债比率-0.230.56-0.75-0.0310.018流动比率0.77-0.034-0.0510.54-0.061速度比率0.82-0.0330.0170.480.049资产报酬率0.180.420.76-0.29-0.26权益盈利率-0.280.870.140.0740.17销售利润率-0.0390.47-0.0630.260.76每股收益-0.140.920.032-0.0516

4、-0.098经营活动现金流量与债务总额比率0.470.310.790.02-0.033经营活动现金流净额与销售收入比率0.39-0.0630.52-0.03110.58还款意愿和指标0.0610.0540.0610.0230.019根据以上财务数据，运用SPSS软件进行主成分分析，得到5个主成分：F1：债务与有形净值比率×（-0.82）+财务杠杆×（-0.59）+资产负债率×（-0.88）+流动比率×0.77+速动比率×0.82，F1反映了企业偿还债务的能力。F2：权益盈利比率×0.87+每股收益×0.92，F2反映了企业的盈利能力。F3：资产报酬率×0.75+经营活动现金流量与

5、债务总额比率×0.79+长期负债比率×（-0.75）+和指标×（-0.59），F4反映了企业的还款意愿。F4：流动资本比率×0.96+营运资本比率×0.88，反映了企业资本结构方面的信息。F5：存货周转率×0.85+销售利润率×0.76+经营活动现金流净额与销售收入比率×0.59，反映了企业的营运能力。确定主成分后，选取了山东省10家不同行业具有代表性的企业，建立多元线性回归模型。最终得到的线性回归模型模型为y=0.532F1-0.469F2-0.007F3+0.477F4+0.234F5+0.021样本企业综合财务指标财务指标公司名称F1F2F3F4F5鲁信创投3.34108.

6、561.980.6713.34浪潮信息-2.890.580.02360.37621.98南山实业0.6713.76-0,0111.8757.63华泰股份5.55-0.340.0340.25620.44青岛双星2.220.0340.0871.986.78东港股份6.0216.560.0456.3414.75济南钢铁3.76-3.380.07930.65720.51九阳股份5.42156.233.7542.6442.87烟台万华0.435.750.5541.76518.45三联商社-3.542.75-0.0340.5364.66SPSS运行结果系数a模型非标准化系数标准系数tSig.

7、B标准误差试用版1(常量)2.015.3960.0215.092.015主成分1-.091.047.532-1.912.152主成分2-.006.007-.469-.939.417主成分3-.003.268-.007-.011.992主成分4.127.070.4771.807.169主成分5-.011.023.234.485.661a.因变量:概率根据t检验结果，模型参数除了常数项以外，主成分的系数在0.05显著水平下均显著不为0（t0.059(10)=2.23）,表明各项主成分