导读:本文包含了评级模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:债信评级,小企业评级,Wilcoxon检验,游程检验
评级模型论文文献综述
李刚,张亚京,王基凡,迟国泰[1]（2019）在《基于Wilcoxon检验的小型工业企业债信评级模型及实证》一文中研究指出债信评级的本质是衡量一笔贷款违约的概率大小,违约概率越大,债信等级越低。由于小型工业企业财务信息不健全等自身特点的限制,国内外金融机构对此缺乏相应研究,导致现有研究中小型工业企业债信评级模型极不完善。而本文通过Wilcoxon检验构建了小型工业企业债信评级模型。本文的特色与创新:一是通过Wilcoxon检验进行指标筛选建立评级指标体系,保证了指标体系可以有效判别企业的违约状态;二是通过游程检验方法检验指标体系的合理性,解决了对债信评级模型的检验问题;叁是通过指标对违约状态判别能力越大权重越大的思路确定指标权重,弥补了现有研究中指标赋权过程权重与违约状态甄别能力不匹配的不足。(本文来源于《管理评论》期刊2019年11期）
林进添,刘建伟,黄芸婧[2]（2019）在《资产评估机构信誉评级模型构建与应用》一文中研究指出构建信誉评级模型并由社会独立第叁方对资产评估机构进行评级监管,是实现行业市场化监管的有力措施。本文构建了以专业胜任能力、内部治理与质量控制、风险管控与预防、成长性与发展能力等4项为一级指标,以及涵盖9项二级指标和22项叁级指标的资产评估机构信誉评级模型。该模型将信誉等级分为A+级、A级、B级、C级、D级等5个等级标准。推广和实现信誉评级模型的市场化应用,是资产评估行业供给侧结构性改革的重要方面,倒逼资产评估机构规范自身执业行为,提高资产评估机构执业和非执业信息的透明化、公开化,进一步健全和完善资产评估行业监管制度及体系。(本文来源于《吉林工商学院学报》期刊2019年05期）
杨洋洋,谢雪梅[3]（2019）在《基于大数据的电商网贷动态信用评级模型研究——来自“拍拍贷”的经验数据》一文中研究指出以"拍拍贷"网贷平台的电商借贷者数据为样本,以违约鉴别能力为准则,采用神经网络判别法和相关分析法对指标进行筛选,构建电商网贷的信用评级指标体系。同时,基于各指标的违约贡献率和AHP方法,采用主观和客观相结合的组合赋权法确定各指标的权重系数。在此基础上,基于时间帧测度电商网贷者的近期信用和长期信用,构建电商网贷动态信用评级模型。该信用评级模型可根据近期信用动态调整长期信用,及时更新用户的信用状况。研究表明,构建的电商网贷信用评级指标体系违约鉴别能力强,历史信息的重要度超过了借款信息、认证信息和个人信息,长期信用将违约样本的信用等级降低,有效降低了信用风险。(本文来源于《征信》期刊2019年09期）
赵文燕,袁磊,罗瑨[4]（2019）在《城乡规划行业信用评级模型探究》一文中研究指出基于城乡规划行业的特点,深入挖掘信用管理需求,以规划项目为主线,创新性地将项目成果质量与信用主体挂钩,遵循"可量化、精细化、可修复"的理念,制定出项目成果质量定档得分的计分规则,从诚信度、合规度和践约度叁个维度入手,构建"分类评价、分数设限、由点及面、滚动计算"的动态信用评级模型。(本文来源于《征信》期刊2019年08期）
杜永强,石宝峰[5]（2019）在《基于平滑扩充原理的商业银行信用风险评级模型及实证》一文中研究指出本文通过银行的资产质量方面、资本充足率方面、管控效能层面、盈利状态层面、流动性层面与社会敏感度层面等构建商业银行信用风险评价体系。根据平滑扩充原理模拟生成大样本数据,对评级得分进行扩充,进而根据扩充后的大样本数据划分银行的信用风险等级。解决了由于样本少、无法对信用等级合理划分的难题。通过实证分析可以了解到,本文得出的银行评级信息和标准普尔提供的评价结论存在共同的序关系状态。因此,可根据本模型对大多数未经过国际权威机构评级的银行进行风险评级。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年06期）
夏利宇,何琬[6]（2019）在《信用评级模型构建的统计学解读》一文中研究指出不断累积的征信信息为判断借款人信用表现提供了数据支持,计算机技术的飞速发展为批量处理贷款申请提供了技术保障。金融机构利用统计方法建立信用评级模型,能够尽可能准确地挖掘违约借款人的信用特征,对借款人信用表现进行精准预判。从信用评级模型的概念入手,揭示信用评级模型的统计学本质,通过对比信用评级建模的输入端和输出端,即征信数据和信用评分卡,从统计学的视角解读建模过程中需要解决的数据离散化、特征选择、数据缺失、拒绝推断和数据不平衡五类技术难题。(本文来源于《征信》期刊2019年06期）
迟国泰,李鸿禧[7]（2019）在《基于逐步判别分析的小企业债信评级模型及实证》一文中研究指出债信评级就是衡量债务违约风险的大小,以便于投资者掌握债务回收的可能性。本文通过逐步判别分析和共线性检验的方法构建债信评级模型,并以中国某区域性商业银行1231个小企业贷款客户为实证样本进行债信评级体系构建。本文的创新与特色一是通过逐步判别分析将所有客户的第j个指标数据分为违约和非违约两组样本,根据违约、非违约样本组内的数据差异越小、而违约与非违约样本组间的数据差异越大,则第j个指标越能区分违约和非违约两种状态的思路,筛选出F检验值显着、即对违约与否鉴别能力显着的指标,改变了现有研究遴选指标的标准不能反映指标违约鉴别能力的弊端。二是通过共线性检验方法,以一个指标为因变量、其余指标为自变量建立线性回归方程,根据线性回归方程的方差膨胀因子VIFj越大、这个指标越可以被其它指标线性表示的思路删除因变量这个冗余指标,避免了现有研究的债信评级指标用于评价小企业时存在冗余的弊端。叁是根据违约样本和非违约样本的组内差异越小、组间差异越大、这个指标对违约状态的鉴别能力越强、权重越大的思路对指标进行赋权,改变了现有研究对评级指标进行赋权不能反映指标违约判别能力的弊端。实证结果表明:小企业非财务因素比财务因素更能判别小企业贷款的违约风险,并且外部宏观环境、企业法人代表基本情况对小企业的还款能力的影响更为重要。(本文来源于《管理工程学报》期刊2019年04期）
崔明悦[8]（2019）在《建筑工程绿色债券信用评级模型优化研究》一文中研究指出随着社会经济的不断发展,资源短缺危机与环境污染问题已经成为全球讨论的焦点,各行各业对绿色生态环保领域都格外重视,其中根据数据统计建筑业每年的能源消耗量几乎占据能源总量的1/3,因此建筑业向绿色生态方向发展势在必行。世界各国都在推行建筑工程绿色发展战略,并积极鼓励发行绿色债券为建筑工程项目融资。但是绿色债券市场呈现爆发状态且评价结果均偏高,投资者无法依据评价结果理智选择。因此,需要推出一套更标准的关于建筑工程绿色债券信用等级评价的模型。本文将参考总结前文已有的绿色债券信用等级评价的资料,再结合建筑业现阶段的发展水平,归纳出建筑业目前可使用的环保技术,在已有评价标准的基础上,站在社会责任角度,对绿色债券融资支持的建筑工程项目,核算绿色债券融资使用的环保技术对比一般建筑工程产生的环境增量成本、环境增量效益,再结合AHP-熵权法确定影响建筑工程绿色债券信用评级因素的组合权重,构建全新的建筑工程绿色债券信用评级模型。最后以陕西省A建筑工程绿色债券项目为例,指出影响该建筑工程绿色债券信用评级的各项因素,计算建筑工程绿色债券产生的增量成本和增量经济效益,运用已建立的评价模型给出最后评价结果,结合市场调查数据显示的现阶段信用评级情况,证明该评价方法得出的结果合理。完善建筑工程绿色债券信用评级模型的关键指标,具体有组织环境10%、募集资金用途55%、财务分析15%、持续的报告和披露10%、资金用途披露10%这五部分,同时优化建筑工程绿色债券信用评级方法,为后续的信用评级工作打下基础,为市场参与者合理地选择建筑工程绿色债券提供了参考依据,对我国建筑工程绿色债券的发展起到积极的促进意义。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-04）
王图南,何阁,邹怡宁,黄运竹,谭瑞[9]（2019）在《基于大数据的个人征信评级模型》一文中研究指出一个发展完备的个人征信系统含有广泛而精确的消费者信息,可以为P2P消费信贷行业等有个人贷款业务的机构提供贷款建议与利率依据。优质的信用分析产品可以帮助消费信贷机构以最有效、经济的方式接触到自己的目标客户,因而具有极高的市场价值。大数据时代,海量的信息可以被用于个人信用的评级,如何筛选出合适的原始信息并进行加工、处理,以构建出一个合理的信用评级模型来实现对个人信用的评分成为个人征信系统中重要的一环。(本文来源于《商场现代化》期刊2019年10期）
卢海崴[10]（2019）在《基于树的优化模型预测企业债券主体信用评级变动情况》一文中研究指出受中美贸易战,央行“资管新规”政策等外部因素和市场竞争激烈,融资成本上升等内部因素的影响,我国债券市场信用风险事件在2018年密集爆发。债券信用评级是债券信用风险的重要指标,如何对信用评级变动进行准确的预测已经成为极具现实意义的问题。文章采用分类树、袋装法、随机森林叁种基于树的模型,应用r语言对企业债券信用评级进行预测研究,并针对数据不均衡情况进行四种优化采样,以平衡数据集,提升预测效果。主要讨论问题包括:债券信用风险影响因素、模型的构建、参数选择、模型的准确性检验以及分类效果检验以及指标重要性评估。研究发现,随机森林和袋装法相对于单棵分类树有着更准确的预测结果,而欠采样的优化方法对于投资者最为关注的债券评级下降的预测有着最好的效果,综合来看,在欠采样样本下的随机森林模型最优。在指标重要性评估中,发债企业的盈利能力以及偿债能力是衡量其债券信用风险的重要指标类。结合研究结论,文章认为,从监管角度应提高其发债企业的信息披露程度和市场透明度,从评级机构角度应优化信用风险评估技术,提升时效性。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-16）
评级模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
构建信誉评级模型并由社会独立第叁方对资产评估机构进行评级监管,是实现行业市场化监管的有力措施。本文构建了以专业胜任能力、内部治理与质量控制、风险管控与预防、成长性与发展能力等4项为一级指标,以及涵盖9项二级指标和22项叁级指标的资产评估机构信誉评级模型。该模型将信誉等级分为A+级、A级、B级、C级、D级等5个等级标准。推广和实现信誉评级模型的市场化应用,是资产评估行业供给侧结构性改革的重要方面,倒逼资产评估机构规范自身执业行为,提高资产评估机构执业和非执业信息的透明化、公开化,进一步健全和完善资产评估行业监管制度及体系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
评级模型论文参考文献
[1].李刚,张亚京,王基凡,迟国泰.基于Wilcoxon检验的小型工业企业债信评级模型及实证[J].管理评论.2019
[2].林进添,刘建伟,黄芸婧.资产评估机构信誉评级模型构建与应用[J].吉林工商学院学报.2019
[3].杨洋洋,谢雪梅.基于大数据的电商网贷动态信用评级模型研究——来自“拍拍贷”的经验数据[J].征信.2019
[4].赵文燕,袁磊,罗瑨.城乡规划行业信用评级模型探究[J].征信.2019
[5].杜永强,石宝峰.基于平滑扩充原理的商业银行信用风险评级模型及实证[J].运筹与管理.2019
[6].夏利宇,何琬.信用评级模型构建的统计学解读[J].征信.2019
[7].迟国泰,李鸿禧.基于逐步判别分析的小企业债信评级模型及实证[J].管理工程学报.2019
[8].崔明悦.建筑工程绿色债券信用评级模型优化研究[D].北京交通大学.2019
[9].王图南,何阁,邹怡宁,黄运竹,谭瑞.基于大数据的个人征信评级模型[J].商场现代化.2019
[10].卢海崴.基于树的优化模型预测企业债券主体信用评级变动情况[D].南京大学.2019
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