本文關(guān)鍵詞： 信用評(píng)級(jí) 信用風(fēng)險(xiǎn) PROMETHEE-II 商戶 小額貸款　出處：《運(yùn)籌與管理》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：截至2014年底,中國(guó)注冊(cè)個(gè)體工商戶為4984.06萬(wàn)戶,個(gè)體私營(yíng)經(jīng)濟(jì)吸納社會(huì)從業(yè)人員已達(dá)2.5億人,加上中國(guó)商戶小額貸款對(duì)象的分散性、財(cái)務(wù)信息不健全等特點(diǎn)和難點(diǎn),商戶小額貸款信用評(píng)級(jí)體系極不完善,甚至絕大多數(shù)銀行都沒(méi)有建立這個(gè)體系。本文通過(guò)相關(guān)分析剔除反映信息重復(fù)的指標(biāo),通過(guò)顯著性判別遴選對(duì)商戶違約狀態(tài)影響顯著的指標(biāo),建立了能顯著區(qū)分商戶違約狀態(tài)的小額貸款信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合PROMETHEE-II(偏好順序結(jié)構(gòu))和聚類分析方法,構(gòu)建了商戶小額貸款信用評(píng)級(jí)模型,并對(duì)中國(guó)某國(guó)有商業(yè)銀行2157個(gè)商戶小額貸款樣本進(jìn)行了實(shí)證。本文創(chuàng)新與特色:一是通過(guò)將偏好順序結(jié)構(gòu)評(píng)估法(PROMETHEE-II)引入商戶小額貸款信用評(píng)級(jí),構(gòu)建了基于PROMETHEE-II的小額貸款信用評(píng)分模型,求解商戶的凈流量信用得分Φ(a),揭示了商戶a與其余商戶、評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相互作用對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,避免了現(xiàn)有研究由于評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相互替代性、嚴(yán)重影響評(píng)價(jià)結(jié)果可靠性的不足。二是借鑒模糊聚類"數(shù)據(jù)越集中、越應(yīng)該被分為一類"的思想,采用R聚類對(duì)商戶信用得分進(jìn)行分類;進(jìn)而采用K-W檢驗(yàn),對(duì)分類數(shù)目l進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn),確定商戶的信用等級(jí)。既保證了不同等級(jí)商戶在信用得分?jǐn)?shù)值上存在顯著差異,也確保了不同等級(jí)商戶能反映不同的信用特征;同時(shí),也避免了現(xiàn)有利用信用得分區(qū)間、違約概率閾值或客戶數(shù)分布方法劃分信用等級(jí)時(shí),得分區(qū)間、違約概率閾值或客戶數(shù)分布分位點(diǎn)人為主觀確定的不足。三是實(shí)證研究表明,影響商戶小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的重要性排序依次為:X_3償債能力X_1基本情況X_6宏觀環(huán)境X_5營(yíng)運(yùn)能力X_2保證聯(lián)保X_4盈利能力。
[Abstract]:As of end of 2014, there were forty-nine million eight hundred and forty thousand and six hundred registered individual industrial and commercial households in China, and 250 million people were employed in the private and individual sectors of the economy. In addition, there are many characteristics and difficulties, such as the dispersal of the small loan objects of Chinese merchants, the imperfection of financial information, and so on. The credit rating system of small loans for merchants is extremely imperfect, and even most banks have not established such a system. A credit rating index system for small loans is established by using significant discriminant selection indexes which have a significant impact on the default status of merchants. On this basis, the index system is combined with PROMETHEE-II (preference sequence structure) and clustering analysis. The credit rating model of small loans is constructed. An empirical study has been made on 2157 samples of small loans by a state-owned commercial bank in China. This paper has some innovations and features: firstly, the credit rating of small loans of commercial households is introduced by introducing the method of preference sequence structure evaluation (PROMETHEE-II). In this paper, a small loan credit scoring model based on PROMETHEE-II is constructed, and the net flow credit score of merchants is solved, which reveals the influence of the interaction between merchant a and other merchants on the evaluation results. It avoids the deficiency of the reliability of evaluation results which is seriously affected by the substitution of evaluation indexes in existing research. Second, the more centralized the data is, the more should it be divided into one category by using fuzzy clustering as a reference. Using R clustering to classify the credit score of merchant, then using K-W test, carrying on nonparametric test to the number of classification l, determining the credit grade of merchant, which ensures that there are significant differences in the value of credit score between different grades of merchants. It also ensures that different grades of merchants can reflect different credit characteristics. At the same time, it also avoids the existing use of credit score interval, when the default probability threshold or customer number distribution method is used to divide credit rating, Default probability threshold or customer number distribution sub-locus is not determined subjectively. Third, empirical research shows that, The order of importance of influencing the credit risk of small loans is: XX3 debt repayment ability X1 basic situation X6 macro environment X5 operation ability X2 guarantee the profitability of UNPROFOR X4.
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;東北財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院;大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(71731003);國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71503199,71502026);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71471027,71373207,71672019) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M572608,2016T90957) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)人文社科專項(xiàng)(2015RWYB09) 西北農(nóng)林科技大學(xué)“青年英才培育計(jì)劃”(Z109021717) 陜西省博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(K3380216032) 中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行總行小額貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與貸款定價(jià)資助項(xiàng)目(2009V07)
【分類號(hào)】：F275;F832.4

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本文編號(hào)：1499616