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融入软信息的P2P网络借贷违约预测方法 被引量:27
1
作者 蒋翠清 王睿雅 丁勇 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第11期12-21,共10页
在P2P网络借贷中,预测借款的违约概率是用户信用评价的关键,也是借贷平台与投资者关注的重点问题。由于P2P平台所获取的用户财务信息有限,P2P借款信用评价和违约预测面临新的挑战。本文结合P2P平台的信息特点,提出一种融入软信息的网络... 在P2P网络借贷中,预测借款的违约概率是用户信用评价的关键,也是借贷平台与投资者关注的重点问题。由于P2P平台所获取的用户财务信息有限,P2P借款信用评价和违约预测面临新的挑战。本文结合P2P平台的信息特点,提出一种融入软信息的网络借款违约预测方法。首先利用主题模型抽取并量化文本软信息中的相关变量,进而分析不同软信息变量对借款违约的影响关系;其次,设计了一种两阶段的变量选择方法对软硬信息进行组合筛选;最后,引入随机森林算法构建融入软信息的违约预测模型,并结合P2P平台的真实数据进行实证分析。结果表明,在P2P借款的违约预测模型中融入有价值的软信息可以提高预测准确率。 展开更多
关键词 P2P借贷 违约预测 软信息 主题模型 变量选择 随机森林
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个人住房贷款违约预测与利率政策模拟 被引量:19
2
作者 方匡南 吴见彬 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2013年第10期54-60,共7页
本文首次构建了基于非参数随机森林(Random Forest,RF)的住房贷款违约风险评估模型,利用某大型银行个人住房贷款数据,研究了借款人特征、贷款特征、房产特征和经济文化特征等因素对贷款违约的影响。实证研究发现已偿还比例、利率、贷款... 本文首次构建了基于非参数随机森林(Random Forest,RF)的住房贷款违约风险评估模型,利用某大型银行个人住房贷款数据,研究了借款人特征、贷款特征、房产特征和经济文化特征等因素对贷款违约的影响。实证研究发现已偿还比例、利率、贷款收入比、额度等是贷款违约最重要的影响因素,并且RF方法的预测准确率明显高于logistic模型等其他方法。此外,本文还研究了利率调整对贷款违约的影响,发现利率对违约率的影响是负方向的,且呈不对称性和非线性。 展开更多
关键词 个人住房贷款 违约预测 利率政策模拟
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传统信用风险度量模型的实证比较与适用性分析 被引量:7
3
作者 张宗益 朱小宗 +1 位作者 耿华丹 吴俊 《预测》 CSSCI 2005年第2期55-59,共5页
本文首先介绍传统信用风险度量模型的分析方法,然后测算了各模型的预测结果,发现所有的模型预测效果都较差,尤其是犯第二类错误率很高,实证说明它们在分析我国银行贷款违约率方面的适用性并不强。
关键词 传统信用风险度量模型 银行贷款 违约预测 实证分析
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考虑误判损失的Logistic违约预测模型构建 被引量:13
4
作者 马若微 唐春阳 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期33-38,98,共7页
目前企业违约预测模型和现实情况存在一定差距,表现在:1)违约公司与正常公司样本数比例与实际情况严重不符;2)已有的研究极少考虑误判损失;3)鲜少提及信用等级,行业,规模,地区等定性指标对违约预测的影响.针对以上问题,建立了一个考虑... 目前企业违约预测模型和现实情况存在一定差距,表现在:1)违约公司与正常公司样本数比例与实际情况严重不符;2)已有的研究极少考虑误判损失;3)鲜少提及信用等级,行业,规模,地区等定性指标对违约预测的影响.针对以上问题,建立了一个考虑误判损失的违约预测Logistic模型,摒弃以往配对原则,采用全样本分析,将地区、规模、行业作为定性指标和29个财务比率指标代入Logistic逐步回归后,最后得到一个违约判别模型. 展开更多
关键词 误判损失 违约预测 LOGISTIC模型
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基于最优指标组合的企业信用风险预测 被引量:14
5
作者 周颖 苏小婷 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第5期817-838,共22页
信用风险预测是指构建企业历史数据与违约状态之间的对应关系,根据现在的数据对企业在未来是否会发生违约做出预判。将近邻成分分析引入信用风险领域进行指标组合遴选,以违约预测精度AUC最大反推最优的指标组合。利用随机欠采样方法,以... 信用风险预测是指构建企业历史数据与违约状态之间的对应关系,根据现在的数据对企业在未来是否会发生违约做出预判。将近邻成分分析引入信用风险领域进行指标组合遴选,以违约预测精度AUC最大反推最优的指标组合。利用随机欠采样方法,以违约预测精度G-mean最大为标准反推违约客户与非违约客户的最佳比例,确定最优训练样本。采用t-m(m=1,2,3,4,5)年的指标数据x_(t-m)和t年的企业违约状态y_(t),利用最优指标组合和最优训练样本建立了基于线性支持向量机的信用风险预测模型,达到了运用t年的指标数据x_(t)预测第t+m年企业违约状态y_(t+m)的效果。实证结果表明,本研究的违约预测精度高于非线性SVM、LR、DT、KNN和LDA等典型的大数据预测模型。研究发现:每股收益EPS-扣除/稀释、货币供应量M_(0)(亿元)和货币供应量M_(1)(亿元)3个指标对企业未来1-3年的短期违约状态具有关键影响;当日总市值/负债总计、每股EBITDA和固定资产周转率3个指标对企业未来4-5年的长期违约状态具有关键影响;经营活动产生的现金流量净额/经营活动净收益和审计意见类型2个指标,不论对于企业未来1-3年的短期、还是未来4-5年的长期违约状态,均有关键影响。 展开更多
关键词 违约预测 最优指标组合 样本比例 近邻成分分析 线性支持向量机
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基于有序logistic模型的互联网金融客户违约风险研究 被引量:12
6
作者 熊正德 刘臻煊 熊一鹏 《系统工程》 CSSCI 北大核心 2017年第8期29-38,共10页
随着互联网金融的兴起,互联网网贷业务在迅猛发展的同时也面临违约风险严重的行业现实。立足网贷平台投资者利益最大化视角,关注客户还款行为的差异,将客户由"违约"与"不违约"两类细分为"提前结清"、&qu... 随着互联网金融的兴起,互联网网贷业务在迅猛发展的同时也面临违约风险严重的行业现实。立足网贷平台投资者利益最大化视角,关注客户还款行为的差异,将客户由"违约"与"不违约"两类细分为"提前结清"、"当前正常"、"可疑"、"损失"四类,构造出信用状态转移方程,反向推测每类客户的潜在违约概率,利用有序多分类logistic模型及ROC检验进行网贷客户违约预测实证研究。结果显示,模型在客户违约预测方面,尤其针对"当前正常"和"可疑"两类客户,具有更高的准确率。 展开更多
关键词 互联网金融 违约预测 有序logistic模型 ROC检验
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基于Fisher判别的企业短期贷款信用违约模型构建 被引量:9
7
作者 马若微 唐春阳 《系统工程》 CSCD 北大核心 2005年第12期16-22,共7页
企业信用违约率的准确测度是巴塞尔II框架下内部评级法中的基本要求。本文针对企业信用违约预测存在的问题,运用SA S统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析,摒弃以往配对模式,采用全样本进行分析,筛选出1... 企业信用违约率的准确测度是巴塞尔II框架下内部评级法中的基本要求。本文针对企业信用违约预测存在的问题,运用SA S统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析,摒弃以往配对模式,采用全样本进行分析,筛选出11个财务比率指标作为企业信用风险评价函数的计量参数。应用F isher判别原理,建立一个简明的违约判别模型,经统计检验模型是有效的,判别结果也是可接受的。 展开更多
关键词 巴塞尔 信用风险 违约预测
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基于大样本数据模型的汽车贷款违约预测研究 被引量:10
8
作者 舒扬 杨秋怡 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2017年第9期59-71,共13页
本文运用国内某知名汽车金融公司2014年12月的47138条客户数据,首先运用ROC曲线检验逐步回归功效,再分别建立二值选择模型和计数模型对贷款客户违约状况进行预测,并运用遗传算法对不平衡样本进行一对一匹配,最终得到预测结果。结果表明... 本文运用国内某知名汽车金融公司2014年12月的47138条客户数据,首先运用ROC曲线检验逐步回归功效,再分别建立二值选择模型和计数模型对贷款客户违约状况进行预测,并运用遗传算法对不平衡样本进行一对一匹配,最终得到预测结果。结果表明现存违约评估体系不够有效,客户基本信息、区位、贷款信息、车型、信用状况、房产、贷款期间冲击事件等均会对违约状况产生相应影响。另外,我们得出匹配后的平衡样本预测准确率仍然很高,Logistic模型最适用于客户是否违约的预测,而负二项模型在违约时长的预测中效果更佳的结论。 展开更多
关键词 汽车贷款 违约预测 逐步回归 ROC曲线 二值选择模型 计数模型 遗传算法匹配
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基于支持向量机的中小企业技术信贷违约预测 被引量:9
9
作者 张杰 赵峰 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第20期66-69,共4页
文章提出了一种支持向量机模型,通过构建不同的输入变量评价指标体系来构建中小企业技术信贷违约预测模型,在对数据集进行训练测试后发现,支持向量机模型对预测中小企业技术信贷违约率有很好的效果。
关键词 支持向量机(SVM) 中小企业 技术信贷 违约预测
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基于大数据变量最优组合的违约预测模型——以中国小企业为例
10
作者 沈隆 周颖 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期912-931,共20页
以提升商业银行企业客户信用风险识别和管理水平为目的,本文提出了一种系统的违约预测方法.一是在高维大数据变量集的构建上,通过基尼指数最小,反推出指标区间划分的最优切分点,确保决策树群中的每一个路径能最大限度地区分客户违约与否... 以提升商业银行企业客户信用风险识别和管理水平为目的,本文提出了一种系统的违约预测方法.一是在高维大数据变量集的构建上,通过基尼指数最小,反推出指标区间划分的最优切分点,确保决策树群中的每一个路径能最大限度地区分客户违约与否,并把每一个路径作为一个虚拟变量,即客户属于这个路径则变量数值取1,否则为0.二是在虚拟变量的降维上,通过Lasso回归的违约预测误差最小,反推一组最优的虚拟变量组合.三是以客户判对率之和最高反推逻辑回归模型的最优违约预测临界点,提高了违约企业预测的准确率.实证研究表明,1)决策树路径变量的违约鉴别能力要强于原始信用指标,信息含量更丰富.2)净利润现金含量,城市居民人均可支配收入和企业法律纠纷情况指标对中国小企业的违约预测具有重要影响,这3个指标的个数占比是3.704%,精度贡献占比却达到了41.639%.3)该方法在准确性和稳健性方面优于对比模型,可以揭示影响企业信用风险的关键因素和关键阈值,为商业银行授信审批和贷前审查工作提供依据.且该方法可以拓展到个人以及大、中型企业违约预测模型的构建. 展开更多
关键词 违约预测 大数据 决策树路径变量 Lasso 违约预测临界点
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管理层讨论与分析能预示企业违约吗?——基于中国股市的实证分析 被引量:1
11
作者 沈隆 周颖 《系统管理学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期441-459,共19页
采用文本挖掘技术,对上市公司年报中的管理层讨论与分析(MD&A)内容进行文本分析,从文本相似度、文本可读性、文本语调以及管理层预期的角度构建了MD&A评价体系。通过构建代价敏感GBDT(csGBDT)模型,考察多维管理层讨论与分析指... 采用文本挖掘技术,对上市公司年报中的管理层讨论与分析(MD&A)内容进行文本分析,从文本相似度、文本可读性、文本语调以及管理层预期的角度构建了MD&A评价体系。通过构建代价敏感GBDT(csGBDT)模型,考察多维管理层讨论与分析指标对企业违约预测的影响,并进一步分析了对企业违约状态有重要影响的MD&A指标及其对违约状态作用的边际效应。研究表明:MD&A指标可以作为替代性数据源准确预测上市公司违约状态;MD&A指标相比传统违约预测变量的预测效果较差;MD&A指标在传统违约判别指标基础上提供了额外的信息含量;csGBDT模型显著提高了对企业(尤其是对违约企业)的判别能力,在违约预测的大数据方法中具有明显优势。在众多管理层讨论与分析指标中,对企业违约有重要影响的MD&A指标依次为:与前一年相比文本相似度、词汇总量、情感语调2、词汇总量/句子数量、情感语调1和管理层是否发出业绩预测。本文将企业违约预测的研究边界从结构化数据拓展到非结构化文本数据,有助于抑制信息不对称导致的企业违约风险。 展开更多
关键词 文本挖掘 管理层讨论与分析 违约预测 代价敏感GBDT 信息不对称
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珠联璧合:基于机器学习的网络借贷信用评分卡模型研究 被引量:7
12
作者 陈战勇 《武汉金融》 北大核心 2020年第3期42-50,共9页
近年来,P2P网络平台"爆雷"事件频发,除平台恶意"携款跑路"外,绝大多数平台倒闭的原因在于部分借款人违约而导致平台现金流不足,进而出现提现困难、严重挤兑。本文借助人人贷网络借贷平台的数据,利用广义交叉验证、... 近年来,P2P网络平台"爆雷"事件频发,除平台恶意"携款跑路"外,绝大多数平台倒闭的原因在于部分借款人违约而导致平台现金流不足,进而出现提现困难、严重挤兑。本文借助人人贷网络借贷平台的数据,利用广义交叉验证、随机森林等机器学习算法对借贷客户特征变量进行筛选,并建立融入证据权重的Logistic信用评分卡模型,根据客户贷前所提交的个人信息对客户进行信用评分,进而预测客户借款到期时的违约情况。实证结果表明,该模型的预测准确率明显高于样本期间的平台评级,且模型通过了稳定性检验。这一研究结论对P2P网络借贷行业的健康发展与个人信用体系的构建具有重要意义,同时对第三方评级机构的个人信用评估也有一定的参考价值。 展开更多
关键词 P2P网络借贷 机器学习 信用评分卡模型 变量选择 违约预测
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基于XGBoost的中国上市公司违约风险预测模型 被引量:1
13
作者 迟国泰 王珊珊 《系统管理学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期735-754,共20页
准确预测上市公司的违约风险,是企业信用风险评价的关键,也是金融机构信贷决策的重要依据。通过线性回归模型的信息量AIC遴选违约判别能力最大的指标组合,采用粒子群优化算法构建基于XGBoost的违约预测模型。选取中国A股3425家上市公司... 准确预测上市公司的违约风险,是企业信用风险评价的关键,也是金融机构信贷决策的重要依据。通过线性回归模型的信息量AIC遴选违约判别能力最大的指标组合,采用粒子群优化算法构建基于XGBoost的违约预测模型。选取中国A股3425家上市公司不同时间窗口的数据为样本进行违约预测,将所构建的PSO-XGBoost模型与逻辑回归、支持向量机等13种预测模型对比,验证所建模型的有效性。通过UCI数据库中的3个公开信用数据集,利用Friedman检验,验证所建模型的稳健性。研究表明:使用上市公司数据与13种模型对比,PSO-XGBoost模型提高了预测精度G-mean;使用3个公开信用数据集,在多个评价指标上,PSO-XGBoost模型的平均预测性能显著优于对比模型;通过指标对预测结果的贡献获得指标重要性得分,增强了预测模型的可解释性。研究发现:“资产负债率”“流动比率”“长期资本负债率”等财务指标对违约预测的影响最大,“行业景气指数”“社会消费品零售总额增长率”“流通中现金(M0)供应量同比增长率”等指标是影响违约预测的重要指标。本研究可以为提高违约风险预测的准确性提供有效的方法和实证证据,有助于加强上市公司违约风险的预警和防范,降低违约风险监管成本,为企业管理者、债权人及投资者提供良好的决策支持。 展开更多
关键词 违约预测 指标组合遴选 决策树参数
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基于平均准确度和贝叶斯准则指标遴选的企业违约预测研究——以中国上市小企业为例
14
作者 董冰洁 周颖 +1 位作者 李继哲 王珊珊 《管理评论》 北大核心 2024年第5期12-24,共13页
研究上市小企业违约风险对缓解小企业融资难、融资贵难题以及促进经济平稳发展具有重要意义。本研究基于大数据视角从上市小企业财务指标、非财务指标和宏观经济指标等300多个指标中遴选出一组最优指标组合,并用这个最优指标组合建立中... 研究上市小企业违约风险对缓解小企业融资难、融资贵难题以及促进经济平稳发展具有重要意义。本研究基于大数据视角从上市小企业财务指标、非财务指标和宏观经济指标等300多个指标中遴选出一组最优指标组合,并用这个最优指标组合建立中国上市小企业违约预测模型。本文的创新和特色:以指标Xi的基尼系数最小作为划分违约上市小企业和非违约上市小企业的节点。以一个指标组合构造一棵决策树,从m个指标中采用随机抽样的方法得到多个指标组合,并用这多个指标组合构建多棵决策树。计算任意打乱指标Xi的取值前后多棵决策树的违约预测误差值的差值均值,作为指标的重要性值Ⅵ(Xi),并保留重要性较大的指标。以保留的指标和上市小企业违约状态构造贝叶斯准则值,以每次增加一个指标和减少一个指标的方法,遴选贝叶斯准则值最小时的指标组合作为最优指标组合。研究表明:(1)本研究遴选的指标能预测上市小企业违约状态。(2)多数据集对比分析、多指标遴选对比分析和多模型对比分析结果表明,本文指标遴选方法优于蓝本文献和其他3种典型的指标遴选方法。(3)不同地理区域的上市小企业信用资质最高的是东部地区。不同上市途径的上市小企业信用资质最高的是非借壳上市小企业。 展开更多
关键词 平均准确度 企业违约 违约预测 指标遴选
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基于过采样Logistic回归模型的互联网贷款违约预测研究
15
作者 孙玮 周嘉莉 《华北理工大学学报(社会科学版)》 2024年第1期54-61,共8页
在持续增长的居民贷款消费需求刺激下,互联网贷款业务的规模呈现出持续快速扩张的发展态势,发挥机器学习模型在个贷违约预测的作用,控制和防范互联网贷款违约风险,具有十分重要的意义。通过对不同数据集的样本特征进行详细分析,构建个... 在持续增长的居民贷款消费需求刺激下,互联网贷款业务的规模呈现出持续快速扩张的发展态势,发挥机器学习模型在个贷违约预测的作用,控制和防范互联网贷款违约风险,具有十分重要的意义。通过对不同数据集的样本特征进行详细分析,构建个人信用风险评估指标体系,利用具有普适性特征和可解释性特征的Logistic回归模型对个贷违约进行预测。针对原始数据集存在不平衡样本的问题,分别采用过采样和欠采样的重抽样方法获得平衡样本集,调整正则化惩罚力度,选择最优结果的参数来进行建模,得到模型预测结果。最后对如何防范互联网贷款违约风险提出了相关建议。 展开更多
关键词 过采样 LOGISTIC回归模型 互联网贷款 违约预测
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基于LSTM和多头注意力机制的企业违约预测模型
16
作者 柏凤山 迟国泰 温武军 《管理工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期213-226,共14页
违约预测是指用企业过去时刻的数据和违约状态预测企业未来的违约概率。违约预测对股票投资、债券投资和银行贷款等具有极为重要的意义。本研究涉及两个科学问题:一是如何使用连续多年的企业数据预测企业违约概率;二是研究输入模型的每... 违约预测是指用企业过去时刻的数据和违约状态预测企业未来的违约概率。违约预测对股票投资、债券投资和银行贷款等具有极为重要的意义。本研究涉及两个科学问题:一是如何使用连续多年的企业数据预测企业违约概率;二是研究输入模型的每个时间窗口对违约预测状态的影响程度。用LSTM网络建立违约预测模型,用连续多年的企业数据预测违约概率,改变了违约预测建模时只用一个时间窗口预测违约概率的现状,并首次将多头注意力机制应用于违约预测模型,探索每个时间窗口对违约预测值的影响程度,避免了现有模型只做预测不揭示时间窗口对违约预测影响程度的弊端。研究表明:一是在违约预测建模时考虑企业数据的时序性更合理且会提升模型预测精度;二是违约预测的最佳时间窗口个数可以是5到10之间的数,总体上时间窗口越多违约预测精度越高;三是本文搭建的违约预测模型框架有效减少了违约预测结果的第2类错误,降低了坏客户被预测为好客户的风险。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 多头注意力机制 违约预测
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基于余弦相似度的企业违约预测模型及实证 被引量:5
17
作者 沈隆 周颖 赵轩铎 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2022年第7期1826-1842,共17页
企业违约预测,是通过挖掘指标数据与违约状态之间的函数关系,来预测企业未来的财务风险,其对银行贷款、股票投资、公司债券投资等具有重要的参考意义.本研究的贡献主要有三个方面:一是通过将企业的夹角余弦值而非欧氏距离作为违约状态... 企业违约预测,是通过挖掘指标数据与违约状态之间的函数关系,来预测企业未来的财务风险,其对银行贷款、股票投资、公司债券投资等具有重要的参考意义.本研究的贡献主要有三个方面:一是通过将企业的夹角余弦值而非欧氏距离作为违约状态相似性的度量,构建企业违约预测的Cos-k-means模型,避免了通过欧氏距离聚类时,忽略企业和聚类中心的角度关系以及对噪声样本和极端值敏感的弊端.二是通过构建兼顾模型违约鉴别力最大和指标组合冗余最小的目标函数,采用二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)遴选指标组合,保证了构建的信用评价指标体系简洁、合理.三是通过采用企业t-d(d=1,2,3,4,5)期的指标数据和第t期的违约状态构建违约预测模型,实现了使用企业第t期的指标数据预测t+d期违约状态的目的. 展开更多
关键词 违约预测 指标选择 Cos-k-means 余弦相似度
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违约预测:市场模型还是会计模型 被引量:6
18
作者 孔德营 李晓峰 《投资研究》 北大核心 2012年第9期127-140,共14页
本文选取沪深A股1463家上市公司,分别运用基于市场信息的Merton模型和基于会计信息的Logistic模型,测算公司的违约风险。相关性分析的研究结果表明,两种模型在违约测度方面的一致性较差,进一步基于ROC曲线以及准确性比率的分析结果显示,... 本文选取沪深A股1463家上市公司,分别运用基于市场信息的Merton模型和基于会计信息的Logistic模型,测算公司的违约风险。相关性分析的研究结果表明,两种模型在违约测度方面的一致性较差,进一步基于ROC曲线以及准确性比率的分析结果显示,Logistic模型的违约预测效果明显优于Merton模型。 展开更多
关键词 违约预测 MERTON模型 LOGISTIC模型 ROC曲线
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基于最优指标组合的代价敏感违约预测模型——以A股中小企业为例 被引量:2
19
作者 沈隆 周颖 《系统管理学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期560-579,共20页
企业违约预测是在当下时刻推断企业未来时刻发生违约事件的概率,与经济和社会息息相关。本研究的贡献在于:一是构造了兼顾指标组合违约预测精度和指标个数的多目标函数,通过sigmoid函数将蜉蝣算法转化为二进制蜉蝣算法,将其引入金融风... 企业违约预测是在当下时刻推断企业未来时刻发生违约事件的概率,与经济和社会息息相关。本研究的贡献在于:一是构造了兼顾指标组合违约预测精度和指标个数的多目标函数,通过sigmoid函数将蜉蝣算法转化为二进制蜉蝣算法,将其引入金融风险领域进行最优指标组合的遴选。二是在逻辑回归模型的对数似然函数中,给违约企业添加一个惩罚系数,以违约预测精度F-measure最大,反推最优的惩罚系数值,在保证总体判别精度的前提下,提高模型对违约企业的识别精度;同时使得逻辑回归求解的目标函数更贴合实际情况,确保了估计的权重向量更准确地反映指标数据与其违约状态间的函数关系。中小企业的实证研究表明:“高管年薪披露方式”“前十大股东是否存在关联”和“监事会持股比例”等企业内部非财务因素,以及“人均地区生产总值”“中长期贷款基准利率”和“货币和准货币供应量同比增长率”等宏观经济因素对中小企业违约预测的影响不容忽视。该方法可以提升对企业信用风险的识别能力,降低商业银行的不良贷款率。 展开更多
关键词 违约预测 指标组合遴选 对数似然函数 惩罚系数 中小企业
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企业短期贷款违约预测Bayes模型构建 被引量:5
20
作者 唐春阳 冯宗宪 《当代经济科学》 CSSCI 北大核心 2006年第1期41-44,共4页
目前,企业违约预测模型距离实际应用还具有一定差异,表现在:(1)模型所使用的样本基本都是配对模式,与现实情况不符;(2)模型没有考虑到误判成本的非对称性。针对以上问题,本文运用SAS统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业... 目前,企业违约预测模型距离实际应用还具有一定差异,表现在:(1)模型所使用的样本基本都是配对模式,与现实情况不符;(2)模型没有考虑到误判成本的非对称性。针对以上问题,本文运用SAS统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析,摒弃以往配对模式,采用全样本进行分析,筛选出11个财务比率指标作为企业信用风险评价函数的计量参数。应用Bayes判别原理,引入误判成本和先验概率,构建了一个简明的违约判别模型,经检验模型是统计有效的,判别结果也是较好的。 展开更多
关键词 Bayes模型 违约预测 短期贷款
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