隨著我國市場經(jīng)濟制度的不斷完善,信用評價已經(jīng)逐漸成為社會經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ),債券市場也成為一國完善金融市場的基石,因此,研究債券的信用問題,構(gòu)建信用評價模型,對我國信貸業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展起到很大的推動作用,也成為市場經(jīng)濟發(fā)展的必然選擇。本文以2017年我國上市債券公司的債券為實證研究對象,通過構(gòu)建隨機森林模型,建立了一套債券信用評價指標(biāo)體系,并基于指標(biāo)重要性程度對信用評價指標(biāo)進行權(quán)重測算,進而構(gòu)建模糊積分信用評價方程并對其信用評估結(jié)果作等級劃分。研究的主要結(jié)論如下:(1)在債券信用評價海選指標(biāo)集的基礎(chǔ)上,構(gòu)建隨機森林模型并優(yōu)化,根據(jù)建模結(jié)果計算指標(biāo)的重要性值,據(jù)此保留對違約狀態(tài)有顯著判別能力的信用評價指標(biāo),最終構(gòu)建了一套包含有13個指標(biāo)的信用評價指標(biāo)體系。同時,將指標(biāo)體系與國際“5C”評價原則進行對比分析,結(jié)果表明該信用評價指標(biāo)體系的構(gòu)建是合理的;進而繪制ROC曲線判定出該指標(biāo)體系對違約狀態(tài)的判定能力較強,其有效性較高。(2)根據(jù)指標(biāo)重要性值確定指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),并得到對應(yīng)準(zhǔn)則層的權(quán)重值,數(shù)據(jù)顯示外部宏觀環(huán)境是影響債券信用程度的主要因素,其次是財務(wù)因素和非財務(wù)因素,三方面的因素密切聯(lián)系,對債券信用評價的影響均是非常重要的。(3)構(gòu)建模糊積分方程測算評價樣本的信用評分,并據(jù)此劃分評價樣本的信用等級。其結(jié)果顯示信用評分越高的債券,其所屬的信用等級越高,信用狀態(tài)越好;較高的信用等級內(nèi)包含的違約樣本數(shù)較少;整體信用等級的劃分大致呈現(xiàn)鐘形分布,絕大多數(shù)債券的信用水平穩(wěn)定在A級、BBB級和BB級之間,符合當(dāng)下債券市場的實際信用水平。研究的創(chuàng)新在于一是通過隨機森林最優(yōu)模型測算指標(biāo)的重要性程度,最終篩選出對信用評價結(jié)果具有重要影響的信用評價指標(biāo)體系,反映了大數(shù)據(jù)非參數(shù)環(huán)境下信用評價指標(biāo)篩選的新思路;二是使用指標(biāo)的重要性程度測算指標(biāo)權(quán)重,反映了對違約狀態(tài)鑒別能力越強,則指標(biāo)權(quán)重越大的權(quán)重測算思路。研究的特色在于一是改善現(xiàn)實信貸數(shù)據(jù)中違約樣本與非違約樣本的非平衡現(xiàn)象,提高違約樣本與非違約樣本的分類精度;二是運用模糊積分的方法建立信用評價方程,克服了傳統(tǒng)經(jīng)典的線性加權(quán)評價模型的弊端。
【學(xué)位單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;F832.51;F203
【部分圖文】：

圖２技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．２?Ｔｈｅ?ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??

圖５參數(shù)與誤判率的關(guān)系??Ｆｉｇ．５?Ｔｈｅ?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ?ｍｔｒｙ?ａｎｄ?ｍｉｓｊｕｄｇｍｅｎｔ?ｒａｔｅ??

圖６參數(shù)與誤判率的關(guān)系??Ｆｉｇ．６?Ｔｈｅ?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ?ｎｔｒｅｅ?ａｎｄ?ｍｉｓｊｕｄｇｍｅｎｔ?ｒａｔｅ??
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 遲國泰;潘明道;程硯秋;;基于綜合判別能力的農(nóng)戶小額貸款信用評價模型[J];管理評論;2015年06期

2 羅勇;陳治亞;;基于模糊綜合法構(gòu)建供應(yīng)鏈金融客戶信用評價指標(biāo)體系[J];財會月刊;2015年14期

3 舒歆;;小微企業(yè)信用評級指標(biāo)體系構(gòu)建研究[J];金融理論與實踐;2015年05期

4 肖進;劉敦虎;顧新;汪壽陽;;銀行客戶信用評估動態(tài)分類器集成選擇模型[J];管理科學(xué)學(xué)報;2015年03期

5 郭昱;馬翻翻;鄭超文;;我國小微企業(yè)信用評價指標(biāo)體系的構(gòu)建[J];金融經(jīng)濟;2015年02期

6 孟斌;遲國泰;龔玲玲;;商戶小額貸款信用評價模型[J];技術(shù)經(jīng)濟;2014年12期

7 遲國泰;潘明道;齊菲;;一個基于小樣本的銀行信用風(fēng)險評級模型的設(shè)計及應(yīng)用[J];數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究;2014年06期

8 楊楠;;科技型小微企業(yè)信用評價模型研究[J];武漢金融;2014年03期

9 馬曉青;劉莉亞;胡乃紅;王靜;;小企業(yè)信用評估的模型構(gòu)建與實證分析[J];財經(jīng)研究;2012年05期

10 李琦;羅煒;谷仕平;;企業(yè)信用評級與盈余管理[J];經(jīng)濟研究;2011年S2期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 潘明道;基于違約風(fēng)險判別的小型工業(yè)企業(yè)信用評級研究[D];大連理工大學(xué);2016年

2 孟斌;基于違約狀態(tài)判別的小型建筑企業(yè)信用評價模型研究[D];大連理工大學(xué);2015年

3 劉振華;基于客戶信用評級的商業(yè)銀行信貸管理研究[D];湖南大學(xué);2015年

4 石寶峰;基于違約金字塔原理的小企業(yè)信用評級模型研究[D];大連理工大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳海峰;信用評級對我國公司債卷發(fā)行市場影響研究[D];浙江大學(xué);2018年

2 宋鑫;隨機森林優(yōu)化算法在農(nóng)戶信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用[D];云南師范大學(xué);2018年

3 王超藝;信用評價及中小企業(yè)融資研究[D];山東大學(xué);2018年

4 蘇杭西子;基于隨機森林模型的個人信用風(fēng)險評估研究[D];湖南大學(xué);2018年

5 汪政元;基于優(yōu)化的隨機森林方法的企業(yè)信用風(fēng)險評價研究[D];暨南大學(xué);2017年

6 鄭杰;基于隨機森林模型的P2P借款人信用評估研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2017年

7 徐婷婷;隨機森林在P2P網(wǎng)貸借款信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用[D];山東大學(xué);2017年

8 王旋;基于結(jié)構(gòu)方程模型的供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險評價研究[D];浙江理工大學(xué);2017年

9 連程;基于支持向量機的互聯(lián)網(wǎng)金融個人信用評估方法研究[D];浙江財經(jīng)大學(xué);2017年

10 鄧國健;基于決策粗糙集模型的多類代價敏感學(xué)習(xí)研究[D];南京理工大學(xué);2017年

本文編號：2874155