小微企业信贷风险评估实证研究.pdf

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1、2013~14g~]sci⋯⋯dTe嚣麓。mentRes。眦hdoi：10．3969／j．issn．1000—7695．2013．14．050小微企业信贷风险评估实证研究钱慧，梅强，文学舟(江苏大学管理学院，江苏镇江212013)摘要：由于小微企业信息不完善以及真实度的缺失，传统评估模型不能较好地对其信贷风险进行预测，所以引入主成分分析一BP神经网络法并通过实证来探索该方法对小微企业信贷风险评估的适用性。首先提取主成分对原始模型进行简化，然后将新的样本输入BPNN。当训练样本将模型调试到最佳状态后，输入检测样本预测其风险等级。通过对预测结果的分析，该方法确实提高了小微企业信贷

2、风险评估的准确度，实际拟合度也较好，具有一定的实用价值。关键词：企业融资；风险评估；BPNN；小微企业中图分类号：F830．56；F272．35；F275．6文献标识码：A文章编号：1000—7695(2013)14—0220—04ResearchofSmallandMicroEnterprises’CreditRiskEvaluationQIANHui，MEIQiang，WENXuezhou(SchoolofBusinessAdministration，JiangsuUniversity，Zhenjiang212013，China)Abstract：Duetoimperfe

3、ctandlackoffidelityoftheinformationprovidedbysmallandmicroenterprises，traditionaleval—uationmodelscan’tworkefectivelyinthecreditriskforecastforthem．Therefore，theprincipalcomponentanalysisandBPneurMnetworkwereintroducedintothecreditriskevaluationmodelandempiricalresearchwasdonetoverifyitseff

4、ee—tiveness．Tobeginwith，theprincipalcomponentswereextractedtosimplifytheoriginalmodel，andthenthenewsamplesgainedthroughprincipalcomponentanalyzingweretakenastheinputofBPNN．Finally，afterthemodelwasdebuggedtothebeststate，testsampleswereinputtopredicttheirrisklevels．Thepredictionresultsshowedt

5、hattheproposedmethodhadbetterfittingdegreeandcouldimprovetheaccuracyofthecreditriskevaluationforsmallandmicroenterprises，SOithadcertainpracticalvalue．Keywords：enterprisefinancing；riskevaluation；neuralnetwork；smallandmicroenterprises在我国，小微企业占据了中小企业全部数量的用有效的模型来区分客户的“好”与“坏”，进而99％以上。近些年来，随着国家政策

6、的逐渐出台以完善贷款流程。及信贷结构的不断调整，商业银行中小微企业信贷1评价相关研究综述客户的数量越来越多。银行开展对小微企业信贷业务面临的最主要问题就是信用风险，所以如何准确判别分析法、Logistic回归模型、线性规划法、评估小微企业客户的信用风险至关重要。目前我国整数规划法等传统方法早在上个世纪六七十年代已学术界对消费者个人和已上市的大中型企业的信贷被国外学者大量的运用到个人及公司信贷风险评估风险评估方法研究较多，专门针对小微企业的信用研究中¨。其中Wiginton(1980)是最早将Logistic风险评估方法的探究尚少。且我国大部分银行对小回归模型运用到企业信用评估

7、，虽预估效果不错，但是该方法更适合解释变量是定性指标的问题J。微企业放贷时，更多仍是依赖信贷人员的主观判断，缺乏科学的定量和定性的分析，因而导致小微企业判别分析法的应用也比较多，但其假设条件过于苛刻，与现实情况不太符合。九十年代之后，西方学信贷业务上大量的潜在信用风险，再加上贷前调查不细，贷后检查不到位，金融内部环境也因此受到者逐渐用神经网络等人工智能方法代替了上述传统的统计学或是运筹学的评估方法。我国学者李萌破坏。所以本文将专门构建针对小微企业信贷风险(2007)、张成虎(2008)、任红梅(2009