我國經(jīng)濟的高速增長導(dǎo)致了能源消耗的急劇上升,環(huán)境污染嚴(yán)重、能源結(jié)構(gòu)失衡等自然環(huán)境問題越來越突出,為了優(yōu)化調(diào)整能源結(jié)構(gòu)、促進綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展、保護生態(tài)環(huán)境,國家不斷強調(diào)生態(tài)文明建設(shè)的重要性,并建立了綠色金融發(fā)展體系。從目前我國綠色金融的發(fā)展情況來看,綠色信貸是我國商業(yè)銀行踐行綠色金融的主要方式。綠色信貸自2007年推出以來,得到了政府、銀行的全面支持,越來越多的企業(yè)開始重視對環(huán)保相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投入。但是,為了實現(xiàn)控制高污染、高能耗產(chǎn)業(yè)發(fā)展的目的,綠色信貸相較于傳統(tǒng)信貸,其所面臨的風(fēng)險更加多樣,而對其進行的風(fēng)險評估也更加復(fù)雜。綠色信貸的特殊性導(dǎo)致常規(guī)的信貸風(fēng)險評估方法難以適用,因此,建立全面客觀的綠色信貸風(fēng)險評估指標(biāo)體系及模型以進行合理有效的風(fēng)險評估十分重要。本文首先對綠色信貸的發(fā)展及其風(fēng)險構(gòu)成進行了定性分析。通過數(shù)據(jù)收集發(fā)現(xiàn)我國綠色信貸規(guī)模持續(xù)增長,環(huán)境效益顯著,但增速波動較大,且整體規(guī)模較小。通過理論分析指出綠色信貸的風(fēng)險主要來源于政策不足、企業(yè)社會責(zé)任感缺失以及銀行產(chǎn)品及人才短缺。為了建立行之有效的風(fēng)險評估模型,本文選擇了971家上市公司作為研究對象,通過查閱文獻資料確定了包含財務(wù)指標(biāo)、技術(shù)指標(biāo)以及環(huán)境指標(biāo)共21個變量的指標(biāo)體系,并利用隨機森林模型對指標(biāo)重要性進行排序,最終得到包含15個變量的指標(biāo)體系。隨后利用支持向量機進行模型的建立,對比評估結(jié)果,確認(rèn)選用高斯核函數(shù)的支持向量機模型表現(xiàn)最優(yōu)。再使用不同集成方法分別對支持向量機模型進行集成,最終確定了基于stacking集成方法的支持向量機模型最適合于銀行對上市公司綠色信貸風(fēng)險的評估。最后,得出結(jié)論并對模型的改進以及我國綠色信貸的風(fēng)險控制提出建議。
【學(xué)位單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832.4
【部分圖文】：

圖 5-1 指標(biāo)重要性得分柱狀圖根據(jù)各指標(biāo)重要性的得分，后向逐個剔除指標(biāo)重新建立隨機森林檢驗，發(fā)現(xiàn)當(dāng)剔除排名靠后的環(huán)境責(zé)任得分（x20）、銷售凈利率（比率（x7）、研發(fā)人員占比（x17）、存貨周轉(zhuǎn)率（x10）和違規(guī)情況（模型的各項檢驗指標(biāo)達到最高，OOB 估計為 0.90，正確率為 0.91

圖6-1支持向量機ROC曲線

邏輯回歸模型ROC曲線
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本文編號：2838396