【摘 要】
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近年来,我国中小型企业发展迅速,成为国民经济的重要组成部分,但与其重要地位相对应的却是中小型企业融资困难的现状.这主要是因为商业银行缺乏对中小型企业的信用风险的具体
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近年来,我国中小型企业发展迅速,成为国民经济的重要组成部分,但与其重要地位相对应的却是中小型企业融资困难的现状.这主要是因为商业银行缺乏对中小型企业的信用风险的具体测量方法.根据《新巴塞尔协议》,银行要对客户进行信用评级,需要量化贷款客户的信用风险,因此本文通过建立信用风险概率模型来预测客户信用风险情况,进一步加强商业银行信用风险的管理.本文系统介绍了Logistic回归模型,并在此基础上,建立了中小型企业的Logistic回归信用风险模型.实证研究中以甘肃省的120家中小型企业作为研究样本.经过K-S检验、独立样本t检验、Mann-Whitey U检验将选用的20个财务指标剔除掉10个显著性不大的,利用余下的指标进行主成分分析,提取了5个主成分,累积方差贡献率为76.876%,再根据Wald检验筛选出3个主成分构建了二分类Logistic回归信用风险预警模型.接下来建立了针对中小型企业的基于累积Logistic回归的信用评级模型.首先采用主成分分析提取8个主成分,累积方差贡献率为72.424%;再运用反向逐步选择法选取4个主成分构建模型.在模型检验方面,本文对两个模型采用了不同的检验方法,结果表明模型预测能力及拟合效果均较为理想,可以较好地为企业内部进行风险预警,并为银行系统提供企业信用风险状况和信贷决策依据.
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