【摘要】：信用評價本質(zhì)上應(yīng)該是幫助投資者消除或者減少不對稱信息的機制,從而為其提供具有投資價值和風(fēng)險預(yù)警價值的參考信息。但是從近些年來的金融危機和歐洲債務(wù)危機來看,信用風(fēng)險評估已極大地引起人們重視,人們越來越質(zhì)疑信用評級機構(gòu)所提供的信用信息的前瞻性與參考價值。信用評價不僅應(yīng)如實反映受評對象信用狀況,還應(yīng)方便市場參與者進行區(qū)分各個受評對象,為其提供有效的參考信息,幫助其做出正確的投資決策,這就要求信用評價具有一定的區(qū)分性。如何實現(xiàn)有效區(qū)分將是本文主要的研究問題。本文是在深入剖析現(xiàn)有信用評價體系基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)了兩類區(qū)分度問題,因此本文的主要研究內(nèi)容如下： 首先,當(dāng)區(qū)分多個信用受評對象時,尤其是對信用水平近似的多個受評對象進行排序或者抉擇時,評價過程中存在的指標對于區(qū)分受評對象評價結(jié)果時可能被認為是不起作用的,或者說是其不具有一定的區(qū)分性。為了很好的區(qū)分受評對象,我們將對該缺乏區(qū)分性的指標進行篩選,從而起到準確區(qū)分受評對象的作用。如何實現(xiàn)有效篩選過程,將是本文研究的主要問題之一。文章運用了熵理論的指標篩選方法,并引入指標區(qū)分度的概念,從定量分析的角度對指標體系進行了優(yōu)化,從而起到了區(qū)分受評對象的作用。文中通過高新技術(shù)企業(yè)信用評價為例,對高新技術(shù)企業(yè)指標體系進行了優(yōu)化與篩選,從而為區(qū)分所選高新技術(shù)企業(yè)信用水平起到了一定的優(yōu)化作用。 其次,由于評級機構(gòu)通常采用線性方法處理原始指標數(shù)據(jù),這常常會導(dǎo)致指標得分區(qū)分度不足的問題,受評對象具有區(qū)分性的指標得分能在很大程度上影響最終評級結(jié)果的區(qū)分性。對此本文提出運用S形曲線模型處理的方法,并通過實證與常用的線性方法進行比較分析,S形曲線法比傳統(tǒng)線性處理方法能更好體現(xiàn)各受評對象在指標值上的區(qū)分度,同時,擴大了最終評價結(jié)果的差異度,使各等級的受評對象得到合理的信用得分。另外,S形曲線處理指標的方法也是對現(xiàn)有處理指標得分方法的一個重要補充。
[Abstract]:Credit evaluation should essentially be a mechanism to help investors eliminate or reduce asymmetric information, so as to provide reference information with investment value and risk early warning value. Credit evaluation should not only reflect the credit status of the assessed objects truthfully, but also facilitate market participants to distinguish the assessed objects, provide effective reference information for them, and help them make correct investment decisions, which requires credit evaluation to have a certain distinction. How to achieve effective distinction will be the main research issue in this paper. This paper is based on an in-depth analysis of the existing credit evaluation system, found two types of discrimination problems, so the main research contents of this paper are as follows:
Firstly, when differentiating multiple credit evaluation objects, especially when sorting or choosing multiple evaluation objects with similar credit level, the existing indicators in the evaluation process may be considered ineffective or indistinguishable for distinguishing the evaluation results of the evaluated objects. As an example, we will screen the indices which lack distinction, so as to distinguish the evaluated objects accurately. How to realize the effective screening process will be one of the main problems in this paper. In this paper, the index system of high-tech enterprises is optimized and screened by taking credit evaluation of high-tech enterprises as an example, so as to play a certain role in optimizing the credit level of selected high-tech enterprises.
Secondly, because the rating agencies usually use linear method to deal with the original index data, this often leads to the problem of insufficient score differentiation. The score of the target with distinction can greatly affect the distinction of the final rating results. Compared with the traditional linear method, the S-curve method can better reflect the distinction of the target value of each evaluation object. At the same time, it enlarges the difference of the final evaluation result, and makes the evaluation object of each grade get a reasonable credit score. An important supplement to the method of scoring indicators.
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F830.59

【參考文獻】

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本文編號：2230568