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科技型中小企业融资能力评价研究 总被引：14，自引：0，他引：14
科技型中小企业发展中面临较多风险,成长性难以预料,使银行等金融机构较难做出贷款决策,因此,设计一套能正确评价企业融资能力的模型非常必要。运用AHP法和模糊综合评价法,选取代表科技型中小企业融资能力的23项指标,建立融资能力评价指标体系,求得各层指标权重系数后,最终构建了评价融资能力的计量模型。 相似文献
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从评审专家的视角出发,剖析影响同行评议公正性的因素,并从资质能力、行为规范、评审表现三方面构建了评审专家信用评价指标体系。在构建信用评价模型方面,提出一种基于TOPSIS方法的评审专家信用评价模型。首先通过AHP与熵权法确定主、客观指标权重,并运用组合赋权的方法计算综合权重,在此基础上,采用TOPSIS方法对评审专家进行相对贴近度排序,实现对评审专家信用的综合评价。 相似文献
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建设市场主体信用动态综合评价模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
信用建设是社会信用体系建设的重要组成部分,建设市场主体信用是当前正在构建的政府监管模式的核心。针对信用等级评价周期较长且只是对孤立的静态时段进行评价不能充分挖掘历史信用信息、不能反映信用变化趋势的问题,按照“厚今薄古”的思想确定时间权重,通过对各个静态评价时段的信用评价值进行集结,得到信用动态综合评价值。研究结果可以弥补静态信用评价的不足,对政府部门的事中事后监管有一定的参考价值。 相似文献
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熵权-TOPSIS模型在商业银行信用风险评估中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
信用风险评估是商业银行信贷决策的关键环节。基于信息熵的思想,建立了商业银行信用风险评估的熵权-TOPSIS模型,首先采用熵权法求解了多指标决策问题中各指标的客观权重,并且将其与采用层次分析法得出的专家主观权重相结合,得出了各指标的综合权重。其次,采用逼近理想解的排序法（TOPSIS）作为目标函数,根据接近度的大小对申请贷款的企业进行了信用风险评价排序。最后运用某国有银行陕西省分行的实际信贷数据进行了实证分析,说明了该方法的应用价值。 相似文献
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信用风险评估是商业银行信贷决策的关键环节.基于信息熵的思想,建立了商业银行信用风险评估的熵权-TOPSIS模型,首先采用熵权法求解了多指标决策问题中各指标的客观权重,并且将其与采用层次分析法得出的专家主观权重相结合,得出了各指标的综合权重.其次,采用逼近理想解的排序法(TOPSIS)作为目标函数,根据接近度的大小对申请贷款的企业进行了信用风险评价排序.最后运用某国有银行陕西省分行的实际信贷数据进行了实证分析,说明了该方法的应用价值. 相似文献
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针对现代信用评估指标权重系数的确定问题,分析现有的两类主要方法(主观赋权和客观赋权法)的各自优点后提出的一种以层次分析法、专家调查法和模糊评价法相结合的综合评价方法,同时对信用评估的指标体系进行了革新。 相似文献
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针对个人客户的信用关系和商业银行的贷款质量，在全面考察并构建个人信用指标体系的基础上，利用层次分析法对各指标的权重进行测算，并利用模糊综合评价方法，构建个人信用的模糊综合评价模型，便于商业银行更好的开展个人业务。 相似文献
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基于BBC与价值链风险分析的农户信用评价指标体系探析 总被引：1，自引：0，他引：1
主要针对"农民工返乡创业"这一社会现象,金融机构对其提供资金支持时,对农户信用进行评价为研究目的.通过对现有农户信用评价的研究分析,发现在构建农户信用评价指标体系时,所采用的方法主要以"5C"或"4C"分析法为模型,方法比较单一,所以,提出了基于价值链风险分析与平衡积分卡方法的农户信用评价指标体系.以个人平衡积分卡为框架,通过对农产品价值链风险分析,找出影响农户偿还贷款的潜在因素,根据这些因素来选取评价指标,构建农户信用评价指标体系.新的农户信用评价指标体系与传统的评价体系相比,更为全面、合理. 相似文献
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定量分析数字经济与科技金融效率关系,运用SBM模型对2015—2018年中国30个省份科技金融效率进行测算,并建立Tobit模型对科技金融效率的影响因素进行分析。研究结果表明:剔除环境因素后,大多数地区的科技金融效率下降,并且区域间的差距较大;科技拨款占财政支出比重、数字化程度指数、高技术企业利润额、高技术产业新产品开发项目数对科技金融效率具有显著的正向作用,地方金融机构不良贷款率对科技金融效率具有显著的负向作用。依据结论提出在数字经济下加大对科技金融的支持力度、合理配置科技金融资源、创新人才引进模式、优化风险规避方式、推动高技术产业高质量发展等政策建议。 相似文献
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测算银行业的违约风险水平,防范银行业的违约风险对社会公众和监管当局乃至整个金融系统的稳定都至关重要,然而目前我国银行业违约风险的评价方法仍然比较落后。以最新的计量违约风险的模型KMV模型为基础,运用我国16家不同性质上市商业银行的相关数据,计算出了这16家上市商业银行的资产价值和资产价值波动率,并测算了我国16家上市商业银行的违约距离。通过对我国16家上市商业银行违约距离的分析比较,测量出了我国不同性质上市商业银行的违约风险水平,结果表明我国上市商业银行的整体信用状况良好,其中股份制商业银行违约风险最小,传统国有商业银行违约风险相对较大,而地方性商业银行违约风险最大,在此结果之下,文章给出了相应的政策建议。 相似文献
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【目的/意义】个人违约信用风险是网络借贷平台所面临的主要风险之一,引起了金融机构的广泛重视。传
统的P2P网络借贷违约风险预测模型通常使用历史数据建模,而模型的对象主要为历史履约和违约因素,由此带来
的因素选择偏差问题会影响模型的泛化能力和风险预测能力。【方法/过程】本文引入面部特征大数据分析方法,利
用深度学习技术自动抽取人脸面部特征变量,将其作为一个新的维度融入以历史借贷数据为核心的信用风险评价
系统,建构新型信用风险预测模型。【结果/结论】论文基于南京某互联网金融公司提供的数据集进行实验与实证分
析,结果表明本文提出的模型优于传统的违约风险预测模型。【创新/局限】本研究的创新点为一方面基于大数据分
析方法挖掘了真实借款人面部特征在预测互联网信贷背景下的贷款违约中的作用,为互联网信贷的信用风险预测
模型提供了新的数据维度,另一方面为使用深度学习方法自动识别和提取大规模图片数据集中的面部特征提供了
新的思路。 相似文献
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信用评价周期包括指标考核周期和总的信用评价周期。结合长周期工程特点,基于神经网络模型(LVQ)对信用评价指标的时间敏感性分类以及对优化周期组合进行了系统研究,以期获得信用评价成本最小下的周期确定方法。研究结果表明：基于指标的时间敏感性分类,对不同时间敏感性的指标实行不同的指标考核周期。在指标分类周期组合( 1、2、3、6 )时,能够实现每个信用评价成本最小化,最佳的信用评价周期为T=6。 相似文献
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本文以2014-2018年深圳证券交易所中小企业板940个装备制造业样本为研究对象，综合考虑了全链条面临的整体风险，建立了包括申请人资质、交易对手资质、融资项下资产状况和供应链运营情况4个准则层，应收账款特征、履约情况等14个二级指标，信用级别、担保状况等127个三级指标的供应链金融下中小企业信用风险评价海选指标体系。根据剔除冗余信息的思路，运用偏相关-方差分析进行第一次筛选，删除了64个存在信息冗余且对违约状态影响小的指标；根据整体风险因子鉴别最优原理，通过逐步神经网络遴选出违约鉴别能力最强的指标群；最终建立了包含48个指标、显著区分风险因子的供应链金融下中小企业信用风险评价指标体系。实证表明，本文构建的指标体系符合金融界普遍认可的“5C原则”，信用风险因子判别的正确率高达90.53%，判别效果显著。 相似文献
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本文从分省份的中观层面,对国家重要宏观调控手段银根松紧与银行贷款质量的相互关系、各省份银行贷款质量变化的同步性、各省份银行贷款质量对银根松紧程度的敏感度进行了实证分析。实证结果表明:当期银根宽松程度与下一期银行整体不良贷款率负相关、各省份银行不良贷款率的变化在总体上具有同步性、大部分省份的货币供给量与银行不良贷款率负相关、各省份银行不良贷款率对银根松紧程度的敏感度不相同。文章的政策建议是决策层在制定和实施银根松紧政策时,需要兼顾银行贷款质量的稳定性,同时需要考虑银根松紧政策对各省份银行贷款质量影响的不同。 相似文献
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信用风险是我国商业银行中最为主要的风险。在分析我国商业银行信用风险形成原因的基础上。指出经济转轨过程中宏观和微观的有效制度的双重缺失是造成商业银行不良贷款率居高不下的根本原因。 相似文献