基于信用评分模型的民营企业信用评级研究

• 作 者: 徐伟
• 发表日期: 2010年01期
• 关键词: 信用评分模型 民营企业 混合2阶段模型 Logistic BP RBF

在整个国民经济中,民营企业数量众多,对我国社会和经济发展、在就业、税收、国民财富以及丰富人们物质与精神生活方面做出了巨大的贡献。但是民营企业在其自身发展过程中也遇到很多的困难,其中最棘手的问题就是融资问题。民营企业要发展壮大,必须要有强大的资本做后盾,而民营企业与国有企业相比,其规模较小、管理不规范、技术水平低等而被信贷机构认为其信用等级差。而贷不到款,因而严重制约了民营企业的发展,而实务中却发现许多民营企业的违约率甚至低于国有企业。因此,构建适合我国国情的民营企业信用评分模型具有重要意义。本文的研究目的是在借鉴个人信用评分模型的研究成果上,通过改造将信用评分模型应用于我国民营企业的信用评级。所采取的方法是在定性分析的基础上进行定量分析,按照数据挖掘的CRISP-DM数据挖掘过程模型建模。具体通过Clementine数据挖掘分析软件建立Logistic模型、BP神经网络模型和RBF神经网络模型这3个单一阶段信用评分模型;以及由Logistic模型分别与BP神经网络、RBF神经网络相结合的方式所建立的混合2阶段信用评分模型,并比较分析所建立的5个模型的预测效果。通过比较分析得到的最终结果表明:Logistic-RBF混合2阶段模型从模型的预测准确度、模型的稳健性以及拓扑结构角度上综合考虑是最优的。