《信用評(píng)級(jí)優(yōu)化研究國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述【3100字】》

信用評(píng)級(jí)優(yōu)化研究國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1國(guó)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，信用評(píng)級(jí)要素分析法早期被大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)采用，比如5C、5W、5P要素分析法等。即在給予信用因素相應(yīng)權(quán)重的情況下，由經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士對(duì)每一個(gè)信用要素進(jìn)行評(píng)分并將其量化，最后根據(jù)綜合得分確定其信用評(píng)級(jí)。隨著時(shí)間的推移，相關(guān)信用評(píng)級(jí)的理論研究日趨成熟。從企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)角度進(jìn)行信用評(píng)級(jí)研究分析：Beaver（1966）運(yùn)用單變量分析法挑選一些可以較好地反映企業(yè)信用狀況的指標(biāo)并給予分值。Beaver（1968）開創(chuàng)性研究股票收益率與企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，股票收益率在一定時(shí)間內(nèi)與企業(yè)信用狀況是正相關(guān)的。即股票收益率能夠部分反映企業(yè)的信用水平。EdwardI.Altman（1968）參考單變量分析法理論，開創(chuàng)性研究多個(gè)變量之間的關(guān)系并創(chuàng)立了多變量分析法。EdwardI.Altman（1977）通過多元判別分析法對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立了能夠預(yù)警企業(yè)破產(chǎn)的Z-score模型。因該模型自身的局限性，在Z-score模型的基礎(chǔ)上，又建立了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的Zeta模型并分析了破產(chǎn)分類模型的發(fā)展。運(yùn)用Zeta模型分析1969-1975年期間破產(chǎn)公司財(cái)務(wù)狀況，發(fā)現(xiàn)該模型在信用評(píng)估方面有廣闊的前景。綜合財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法或者風(fēng)險(xiǎn)管理理論等進(jìn)行信用評(píng)級(jí)研究：Fantazzini（2009）在RSF的基礎(chǔ)上創(chuàng)立了非參數(shù)方法，通過比較標(biāo)準(zhǔn)的logit模型與非參數(shù)方法，并進(jìn)行實(shí)證研究，從而得出非參數(shù)方法比傳統(tǒng)的logit模型的效果好得多。Huang等（2006）綜合運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)分類不平衡對(duì)象進(jìn)行信用評(píng)估。Márquez（2008）相較于大型企業(yè)，提出了針對(duì)中小企業(yè)的信用評(píng)分卡模型。該模型選擇一些能夠評(píng)價(jià)信用狀況的指標(biāo)并賦予權(quán)重，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算最終得分。該分?jǐn)?shù)在一定程度是企業(yè)的信用外在體現(xiàn)。MustafaYurdakul和YusufTansel（2004）提出將層次分析法（AHP）應(yīng)用于銀行對(duì)制造業(yè)企業(yè)的信用評(píng)級(jí)，采用定性分析與定量分析相結(jié)合的方式，按信用評(píng)級(jí)總目標(biāo)和各層次影響因素構(gòu)建一個(gè)逐層遞進(jìn)的層次結(jié)構(gòu)，從而計(jì)算制造企業(yè)的信用評(píng)級(jí)結(jié)果。Yang等（2016）分析了社會(huì)媒體傳播的觀點(diǎn)能否準(zhǔn)確預(yù)測(cè)企業(yè)未來的信用風(fēng)險(xiǎn)。通過比較發(fā)現(xiàn)，從帖子和評(píng)論中提取的意見在信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面超過了運(yùn)用logit和概率方法，以企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表為基礎(chǔ)的評(píng)價(jià)結(jié)果。Zhang等（2016）提出了一種基于動(dòng)態(tài)激勵(lì)的信用風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)方法。根據(jù)企業(yè)當(dāng)期的財(cái)務(wù)狀況，建立了“顯性激勵(lì)”模型，根據(jù)企業(yè)過去的業(yè)績(jī)趨勢(shì)，建立了“隱性激勵(lì)”模型。再運(yùn)用幾何程序來整合這兩個(gè)模型，更好地將“激勵(lì)與引導(dǎo)”的信用風(fēng)險(xiǎn)管理理念貫穿其中，得出綜合評(píng)價(jià)模型優(yōu)于傳統(tǒng)模型。2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀相比國(guó)外信用評(píng)級(jí)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)關(guān)于信用評(píng)級(jí)的理論研究起步較晚，學(xué)者們主要從以下兩個(gè)方面進(jìn)行研究。注重信用評(píng)級(jí)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)、中小企業(yè)融資影響的研究：劉攀，吳冬梅（2003）稱，信用評(píng)級(jí)是在一定的法律法規(guī)基礎(chǔ)上，運(yùn)用合理的程序和方法對(duì)反映企業(yè)履行承諾的能力及其可信度的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，用簡(jiǎn)單明了的符號(hào)表示信用評(píng)級(jí)結(jié)果。故信用評(píng)級(jí)的結(jié)果表示企業(yè)未來違約概率、信用風(fēng)險(xiǎn)的大小。陳亮（2019）稱，積極促進(jìn)資信調(diào)查和信用評(píng)級(jí)等中介機(jī)構(gòu)的發(fā)展，制定規(guī)范合理的中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)制度是解決中小企業(yè)融資問題的渠道之一。余愿（2019）指出中小企業(yè)是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量，為了不斷地發(fā)展壯大，中小企業(yè)通常會(huì)采取不同融資方式來獲得所需資金，但是對(duì)于中小企業(yè)而言，信用問題是影響其正常融資的關(guān)鍵。同時(shí)指出中小企業(yè)融資信用當(dāng)前存在的問題，在進(jìn)行總結(jié)這些問題的基礎(chǔ)上，分析問題的原因，并且提出針對(duì)性的對(duì)策。張修普（2019）指出隨著中小企業(yè)的迅速發(fā)展，中小企業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，對(duì)推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)力的進(jìn)一步發(fā)展有著積極的作用。但目前我國(guó)中小企業(yè)內(nèi)部信用管理水平與外部信用服務(wù)的市場(chǎng)化程度較低，導(dǎo)致信用缺失。同時(shí)尚未建立針對(duì)中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)信用評(píng)級(jí)體系有待優(yōu)化，從而導(dǎo)致中小企業(yè)信用等級(jí)在一定程度上被低估，導(dǎo)致出現(xiàn)融資難的問題，進(jìn)而不利于中小企業(yè)的發(fā)展壯大。故需通過建立健全的中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系來解決中小企業(yè)的信貸等問題。注重運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和風(fēng)險(xiǎn)管理等模型進(jìn)行信用評(píng)級(jí)研究：如鄧華麗等（2007）認(rèn)為可以運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在指標(biāo)選取和預(yù)測(cè)精度方面的優(yōu)勢(shì)，對(duì)中小企業(yè)開展信用評(píng)級(jí)?；艉?012）選擇定性分析和定量分析相結(jié)合來構(gòu)建企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系。王凱等（2008）運(yùn)用Logit回歸模型構(gòu)建我國(guó)農(nóng)業(yè)中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系。張新紅（2011）從資本市場(chǎng)的角度出發(fā)，股利代表企業(yè)的還款能力，故選取再投資比率、利息保障倍數(shù)、每股現(xiàn)金凈流量等用來評(píng)價(jià)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。林成德等（2007）采用隨機(jī)森林法來研究選擇信用評(píng)級(jí)指標(biāo)。左銳和劉哲（2015）提出從中小企業(yè)基本狀況出發(fā)，對(duì)中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系進(jìn)行遴選分析，并以層次分析法為基礎(chǔ)對(duì)權(quán)重加以設(shè)置構(gòu)建中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系，以促進(jìn)中小企業(yè)的發(fā)展。李鴻禧（2020）綜述并加以對(duì)比國(guó)際上權(quán)威評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)（穆迪、標(biāo)普、惠譽(yù)、MSCI、德勤等）的信用評(píng)級(jí)思路方法，包涵了傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)、市場(chǎng)隱含評(píng)級(jí)和大數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)。通過對(duì)評(píng)級(jí)框架、評(píng)級(jí)要素、評(píng)級(jí)方法、難點(diǎn)等進(jìn)行研究，同時(shí)對(duì)比分析三種類型的信用評(píng)級(jí)及展望了信用評(píng)級(jí)研究的未來。馮潔（2020）運(yùn)用貝葉斯判別定義損失函數(shù)并構(gòu)建了信用評(píng)級(jí)模型，提供了精準(zhǔn)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的方法，保障了電子商務(wù)項(xiàng)目管理。龍貞杰等（2016）首先在CAMEL評(píng)級(jí)體系基礎(chǔ)上構(gòu)建信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；其次通過DEMATEL與ANP相結(jié)合的方法求出指標(biāo)的混合權(quán)重；最后利用模糊綜合評(píng)價(jià)公式計(jì)算出總得分。研究結(jié)果表明：該模型評(píng)價(jià)結(jié)果切實(shí)可靠，可為今后的中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)提供一定指導(dǎo)和借鑒。譚慶美等（2009）運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型在指標(biāo)選取和預(yù)測(cè)精度方面的優(yōu)勢(shì)對(duì)我國(guó)小微企業(yè)開展信用評(píng)級(jí)。田時(shí)（2019）利用支持向量機(jī)算法構(gòu)建信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作比較，發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)算法在評(píng)價(jià)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的信用狀況方面有更優(yōu)秀準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。劉暢等（2018）運(yùn)用SEM結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)施工企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)，該案例的實(shí)證分析表明SEM結(jié)構(gòu)方程模型在信用評(píng)價(jià)方面具有一定的實(shí)用性和有效性。溫小霓和韓鑫蕊（2017）對(duì)于科技型中小企業(yè)，創(chuàng)建了一個(gè)多層次的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并通過ｔ檢驗(yàn)和因子分析對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行簡(jiǎn)化和降維，再在此基礎(chǔ)上建立基于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的科技型中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。侯麗娜（2018）在確定影響商貿(mào)企業(yè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)因子的前提下，通過引入模糊數(shù)學(xué)理論和AHP，創(chuàng)建商貿(mào)企業(yè)客戶信用模糊層次（FAHP）綜合評(píng)價(jià)模型，驗(yàn)證FAHP評(píng)價(jià)模型在商貿(mào)企業(yè)客戶信用管理中的有效性和適用性。王超藝（2018）借鑒以往學(xué)者的理論成果，運(yùn)用模糊層次分析法對(duì)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)賦予權(quán)重并構(gòu)建適用于中國(guó)中小企業(yè)的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系。通過隨機(jī)抽取24家中小企業(yè)中進(jìn)行驗(yàn)證其效果。申攀（2019）對(duì)河南省科技型中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化研究,借鑒第三方評(píng)級(jí)經(jīng)驗(yàn)確定非財(cái)務(wù)指標(biāo)，使得創(chuàng)新能力、供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)和現(xiàn)金流得到重視,非財(cái)務(wù)指標(biāo)的權(quán)重得到提高；充分運(yùn)用系統(tǒng)聚類的方法篩選高鑒別能力的定量指標(biāo)；根據(jù)層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重，邀請(qǐng)行業(yè)專家打分；最后對(duì)案例進(jìn)行對(duì)比分析。王威（2018）將定量與定性分析相結(jié)合并使用AHP方法構(gòu)建評(píng)級(jí)指標(biāo)體系，利用構(gòu)建的中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系對(duì)中小企業(yè)的資信狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。3研究述評(píng)綜上，國(guó)外信用評(píng)價(jià)體系研究主要注重理論研究，從最初的僅考慮一個(gè)指標(biāo)、到考慮多個(gè)指標(biāo)，再到綜合考慮企業(yè)的定量指標(biāo)和定性指標(biāo)，巧妙運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方