供应链金融背景下基于SMAA--最优分割的中小企业信用评级模型研究

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“融资难”限制了中小企业发展。我国中小企业对促进经济增长、经济结构调整、技术创新、缓解就业压力等方面发挥着不可替代的作用,但由于中小企业信息透明度低等自身固有的特点,导致信用等级低,陷入“融资难”的困境。供应链金融是解决中小企业“融资难”问题的有效渠道,而中小企业的信用评级问题是银行“供应链金融”业务开展的关键。
  供应链金融背景下的中小企业信用评级包括供应链金融背景下的中小企业信用评价指标体系的构建、计算中小企业信用得分和中小企业信用等级划分三部分。本文的主要工作有以下三个方面:
  (1)构建供应链金融背景下的中小企业信用评价指标体系。首先,基于界定供应链金融背景下中小企业的基础上,由“5C评价原则”确定准则层并根据国内外权威评级机构和专家学者研究的信用评级指标源构建全面的指标体系海选集;然后,采用四原则定性分析保留权威高频、同类指标中信息含量优的指标,采用准则层内聚类分析剔除信息重复度高的指标,并采用变异系数分析保留对信用水平鉴别力高的指标;最后,整体分析指标体系的合理性,构建了供应链金融背景下的信用评价指标体系。
  (2)构建了基于SMAA-最优分割的中小企业信用评级模型。首先,针对供应链金融背景下的中小企业信用评价指标信息缺失以及专家偏好不明确的特征,结合随机可接受度分析(SMAA)和最优分割方法改进为SMAA-最优分割方法使用概率分布模拟产生缺失指标信息和权重,并逆向构造权重空间的方法确定最终的指标权重,通过线性加和计算得到中小企业信用得分;然后,采用以离差平方和定义组内差异和组内得分差异最小化为目标函数的最优分割算法确定得分的等级分割点;最后,根据企业得分给出分值区间对应的信用等级。
  (3)供应链金融背景下的中小企业信用评级实证研究。首先,选取制造行业578家中小企业为样本,对指标数据进行标准化;然后,计算供应链金融背景下的中小企业信用得分并确定信用等级;最后与中小企业自身角度的信用评级结果进行对比实证分析,并新增某企业进行信用评级。
  本文研究为供应链金融背景下的中小企业信用评级问题的相关研究奠定了基础,评级模型实证和新增企业评级为银行对中小企业信用评级提供决策支持,为以后不同程度的信息缺失和专家偏好不确定的评级模型提供研究思路和方法。
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