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基于AHP-FCE模型的小企业信用风险评价方法

作　者: 楼来来
导　师: 冯懃
学　校: 浙江工业大学
专　业: 技术经济及管理
关键词: 小企业信用风险评价方法 AHP-FCE模型
分类号: F832.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 9次
引　用: 0次
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内容摘要

信用风险是商业银行面临的最主要的风险,而由于小企业的迅猛发展和对社会各方面所发挥的作用,其信贷业务成为商业银行需要重点关注的对象,所以科学、合理的评价小企业的信用风险十分重要,因此建立一个普遍使用的有效的商业银行小企业信用风险评价体系迫在眉睫。本文从相关理论方法的比较分析出发,表明各理论方法的优点和不足。同时结合我国小企业的特点,指出目前学者提出的较为流行的小企业信用风险评价的缺陷,以及我国商业银行对于小企业信用风险评价的低有效性。本文在借鉴现有小企业信用风险评价不足的基础上,提出了基于AHP-FCE模型的小企业信用风险评价体系,创造性的结合了因子分析法和AHP-FCE方法,这种数理统计和主观评价的结合,更加符合小企业的特点要求。该模型把信用评价指标体系分为小企业定量指标和小企业定性指标两大类,而小企业定性指标包含了小企业特征和小企业主特征,更加重视小企业的未来发展和小企业主自身素质的影响,能更科学真实的反映小企业的信用风险。而该模型最后的评价结果是一个综合隶属度向量,且没有给出唯一的确定原则,可以让银行根据自己的风险偏好来选择确定原则并最终决定是否给小企业发放信贷资产,更加灵活。本文最后对给出的模型进行了案例分析,并将分析结果和另外两种方法,即等级分类法和LOGIT模型,进行对比,发现本文提出的AHP-FCE模型对于小企业的信用风险评价更加有效。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-9
1 绪论  9-16
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 研究目的和意义  10-11
  1.3 国内外研究现状  11-13
    1.3.1 国外研究状况  11-12
    1.3.2 国内研究状况  12-13
  1.4 本文框架  13-15
  1.5 研究方法  15
  1.6 本文创新点  15-16
2 相关理论方法的比较分析  16-27
  2.1 传统信用风险分析法  16-18
    2.1.1 专家判断法  16-17
    2.1.2 五级分类法  17-18
  2.2 利用数理技术为主的信用风险分析法  18-21
    2.2.1 多元判别分析法(MDA)  18-19
    2.2.2 Logistic回归分析  19-20
    2.2.3 神经网络分析法  20-21
  2.3 现代信用风险度量方法  21-25
    2.3.1 KMV模型——期权定价模型  21-23
    2.3.2 Credit Risk+模型——信用风险附加模型  23-24
    2.3.3 Credit Metrics模型——信用度量模型  24-25
    2.3.4 Credit Portfolio View模型——信贷组合模型  25
  2.4 我国现有小企业信用风险评价的不足  25-27
3 小企业信用风险评价的模型构建  27-60
  3.1 模型的选择  27-28
  3.2 模型的原理  28-35
    3.2.1 FCE法的原理与步骤  29-31
    3.2.2 AHP法的原理与步骤  31-34
    3.2.3 因子分析法的原理与步骤  34-35
  3.3 模型的构建  35-60
    3.3.1 样本数据来源  35-36
    3.3.2 评价指标体系的选取  36-39
    3.3.3 定量财务指标的精简归类及权重分配——因子分析法  39-47
    3.3.4 AHP法确定指标的权重  47-51
    3.3.5 FCE法进行风险判定  51-60
4 案例分析及方法比较  60-74
  4.1 案例介绍  60-63
  4.2 AHP-FCE模型的案例印证  63-69
  4.3 其他方法对该案例的分析  69-73
    4.3.1 信用等级分类法的案例分析  69-72
    4.3.2 LOGIT模型的案例分析  72-73
  4.4 各方法结果的比较  73-74
5 结论  74-75
参考文献  75-78
附录  78-80
致谢  80-81
攻读学位期间主要科研成果  81

基于AHP-FCE模型的小企业信用风险评价方法

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