商业银行的中小企业信用评价研究

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商业银行是目前我国社会进行直接融资的最大来源。商业银行为了现代社会做出了巨大的贡献,但社会过渡依赖银行信贷导致中国商业银行放贷压力过大、风险高度集中,很容易引发银行系统性的金融风险。商业银行存在的诸多业务风险中,影响最大的就是信用风险,主要指贷款的客户信用严重缺失,尤其是中小企业的容错性远远比不上大型企业,信用风险问题更为严重。这样一方面给商业银行造成巨额损失,削弱了银行的盈利能力;另一方面,还加重了银行的不良资产负担,阻碍了银行的进一步放贷,甚至会降低银行的信用状况,引发银行的破产。因此商业银行中针对中小企业的信用风险管理也成为银行风险管理中最关键、最具挑战性的工作。而针对中小企业信用风险管理最有效的方法就是对深入了解信贷企业的信用状况,对其进行信用评级,并依据信用级别采取相应的信贷策略。本文首先回顾了中小企业信用评价的研究现状,并根据商业银行对中小企业信用评价的特点,构建一套具有完备性的中小企业信用评价指标体系,以综合反映中小企业的信用状况;接着,采用主成分分析方法对指标数据进行降维处理,以提取几个综合的主成分来代替原始指标体系,实现数据结构的简化并减少数据的相关关系,为后续模型的输入提供数据支持;在此基础上利用LSSVM技术对中小企业信用进行评价,通过此模型来解决指标数据复杂性及非线性问题,以寻找最优的回归函数。通过实证分析表明,基于主成分分析和LSSVM信用评价性能优于BP神经网络。本文运用主成分分析和LSSVM模型相结合的方法对中小企业的信用进行评价,不仅为商业银行建立起科学的商业银行内部中小企业信用评价体系,而且为其更准确的量化和分析中小企业的信用状况提供了理论依据和决策工具。这对商业银行强化信用风险监管,防范和化解信用风险,提高银行的资产质量有着极大的理论意义和实践价值。
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