【摘 要】
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中小企业作为市场经济运行的重要组成部分，为中国的经济发展提供了重要的动力。然而，由于中小企业数量巨大，商业银行难以有效识别其信用风险。造成的结果是一方面中小企业急需发
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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中小企业作为市场经济运行的重要组成部分，为中国的经济发展提供了重要的动力。然而，由于中小企业数量巨大，商业银行难以有效识别其信用风险。造成的结果是一方面中小企业急需发展资金却难以有效融资，另一方面银行希望通过为中小企业贷款增加利润却难以控制信用风险。这一悖论的解决办法之一在于提高银行的风险管理能力。
本文应用理论研究与实证研究相结合的方法，运用统计学、人工智能等工具，通过研究中小企业的实际财务报表与信用数据，从商业银行的角度针对中小企业的信用风险量化评估问题建立多种量化模型进行了深入研究。论文从企业规模的角度提出了中小企业影响信用水平的关键财务指标因素，并与大型企业的关键指标进行了对比研究，结果表明企业规模不同影响其信用能力的关键因素具有显著差异。论文从行业的角度，以制造业、房地产业和批发零售业的中小企业为研究对象分别建立Logistic回归模型，并对影响信用水平的关键财务指标因素进行了对比分析，指出行业因素对中小企业的信用差异产生显著的影响，这对于商业银行建立中小企业的信用评分模型具有重要的意义。论文集成了主成分分析与支持向量机两种方法的优点，针对中小企业信用数据构建了基于PCA-SVM的违约判别模型，模型的结果显示这种混合策略能够很好地继承各自的优点，具有利用少量指标增强违约判别的能力，为商业银行研究定量模型提供了新的思路与实证结果。最后本文综合了对新巴塞尔协议的理解、违约模型的构建以及IT支持系统的建设等方面内容，提出了内部评级系统的实施方案，为商业银行监控中小企业信用风险提供理论框架与实务的借鉴。
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