【摘 要】
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中小企业在我国国民经济和社会发展中处于重要的战略地位,但中小企业长期以来一直面临着融资困境,制约了其健康发展。形成融资难的原因是多方面的,如果能建立一套适用中小企
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中小企业在我国国民经济和社会发展中处于重要的战略地位,但中小企业长期以来一直面临着融资困境,制约了其健康发展。形成融资难的原因是多方面的,如果能建立一套适用中小企业特点的信用评级方法,将在很大程度上解决银企之间的信息不对称问题,从而缓解其融资困境。但是,我国目前中小企业信用评级基本沿用大型企业的评级方法,致使其评级结果并不能准确反映真实的信用水平,难以真实反映中小企业信用风险。近年来,中小企业信用评级研究方兴未艾,取得了一系列的研究成果,也积累了很多成功经验,但仍然缺乏一套能充分反映中小企业自身特点的专用信用评级系统,因此需要对已有的中小企业信用评价指标体系和技术路线予以优化,为中小企业健康发展提供金融支持服务。本研究致力于中小企业信用评级指标体系的选取和技术路线的优化。文章首先对信用评级的相关理论和问题进行了详细的分析和研究,然后通过对目前商业银行指标体系缺陷性的研究情况下,结合中小企业自身特点以及信用状况水平进行系统分析后,建立了一套针对中小企业自身的信用评级指标体系。为了克服现有基于传统统计模型评级方法的局限性,本研究力图将信用评级转换为模式识别和聚类分析,通过选用一种小样本学习理论支持向量机(SVM)方法对中小企业信用状况进行评估,形成较为先进的中小企业信用评级方法。文章对该方法进行了详细的介绍,最后通过实证分析并与BP神经网络进行比较最终证明了该方法的有效性,并对未来的深入研究进行了展望。
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