基于組合賦權的銀行信用評價模型研究

摘要:信用評級是商業銀行對客戶償債能力和償債意愿的計量和評價，反映了客戶違約風險的大小。通過對評價指標的海選和篩選構建了信用綜合評價指標體系，用客觀賦權的離差最大化法和主觀賦權的組合確定指標最優權重，建立了基于組合賦權方法的銀行信用評價模型。通過組合賦權，既保留了客觀賦權對實際情況的真實反映，又反映了主觀賦權體現了專家的知識與經驗。

關鍵詞:信用評價;組合賦權;信用評級

中圖分類號:F830.45 文獻標識碼:A

Evaluation Model of Bank Credit Based on Combination Weights

ZHANG Xue-li，YANG Zhong-yuan

(Institute of Finance and Banking，Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 100732，China)

Abstract:The credit rating is the measurement and appraisal to customer′s credit capacity and debt redemption wish that commercial bank adopts， which reflects the customer′s violation risk′s size. Through electing evaluation indicator，it constructs credit quality synthetic evaluation indicator system. And then ，it establishes evaluation model of bank credit based on the spatial structure by determining the superior weight of indictor with the objective weights deviation biggest reduction and the subjective combination weights. Combination weights not only retains the objective weights′ real reflection to the actual situation， but also reflects the subjective weight has manifested expert′s knowledge and experience.

Key words:credit evaluation;combination weights;credit rating

信用評價是商業銀行根據“公正、客觀、科學”原則，對貸款客戶的經營水平、財務狀況、盈利能力、管理水平和發展前景等方面進行綜合分析和評價，為銀行的貸款決策提供依據。例如中國建設銀行小企業客戶的指標體系[1]，中國農業銀行企業的指標體系[2]。國外的權威機構也在有相應的信用評價指標體系，如標準普爾(Standard Poor’s)設計的指標體系[3]，穆迪(Moody’s)設計的指標體系[4]。總體而言，信用評價指標體系的研究相對比較成熟，本文在指標體系建立方面不做深入研究。

20世紀60年代以來，企業信用評價一直是國際學術界和金融界引人注目的重要研究課題，并在信用的評價方法和實際應用方面取得了長足的進展。根據賦權的方法不同，信用評價模型大體可以分為兩類，一是基于主觀評價模型，謝愛榮等(2007)依據對中小企業信用評價的基本要求，給出了信用評價指標體系，并采用層次分析法(AHP)確定各層評價指標的權重[5]。二是客觀評價模型。Chen和Huang(2003)應用神經網絡和遺傳算法這兩種技術解決信用評價問題[6]。Ong等人(2005)應用遺傳規劃方法建立信用評級模型，通過實證發現遺傳規劃方法優于其他方法[7]。Lau(1987)對Logistic模型和線性判別分析進行比較研究，結果顯示Logistic模型的實際判別能力并未顯著高于線性判別分析[8]。但是這兩類評價方法或者偏重于主觀經驗，或者偏重于依靠客觀數據，缺乏主、客觀評價的綜合考慮。

一、指標的標準化及賦權

(一)指標的標準化

正向指標是指標數值越大表明信用狀況越好的指標，例如速動比率、存貨周轉率等指標。

將表2中前四列單一賦權方法得到的權重代入上式，可以得到基于Theil不等系數的信用評價指標的組合權重，如表2所示。進而通過公式(13)計算不同企業的評級得分。評級得分與評級指標進行對比，可以得出不同企業對應的信用等級，為企業貸款定價提供決策支持。

四、結論

信用評級是商業銀行確定貸款風險程度的依據，同時也是信貸資產風險管理的基礎，所以信用評級對銀行具有重要的意義。信用評級指標與指標權重的合理確定同等重要，如果僅有科學合理的指標群，而沒有準確的權重，是不可能得到準確的評價結果的。本文綜合考慮專家的知識經驗和指標數據反映客觀問題，利用Theil不等系數法對的主、客觀單一賦權方法得到的權重進行組合，使得指標組合權重的確定更加合理和科學。

參考文獻:

[1] 中國建設銀行.中國建設銀行小企業客戶評價辦法[R].中國建設銀行，2007:1-8.

[2] 中國農業銀行.中國農業銀行企業信用等級評價[R].中國農業銀行，2005:3-8.

[3] 李信宏，邵立強，莊建華等.信用評級[M].北京:中國人民大學出版社，2006.

[4] 馬玉超，黎繼梓.發達國家信用評級制度借鑒[J].商業研究， 2006 (22):142-145.

[5] 謝愛榮，田盈，袁壹.多層次灰色評價法在中小企業信用評價中的應用[J].成都大學學報(自然科學版)， 2007(2).

[6] Chen M C. Huang S. H. Credit scoring and rejected instances reassigning through evolutionary computation techniques[J].Expert Systems with Applications， 2003，24(4):433-441.

[7] Ong C S， Huang J J， Tzeng G H. Building credit scoring models using genetic programming[J].Expert Systems with Applications， 2005，29(1):41-47.

[8] Lau A H L. A five-state financial distress prediction model[J].Journal of Accounting Research， 1987，25 (1):127-138.

[9] 郭亞軍.綜合評價理論、方法及應用[M].北京:科學出版社， 2007.

[10]范柏乃，朱文斌. 中小企業信用評價指標的理論遴選與實證分析[J].科研管理， 2003， 24(6):83-88.

(責任編輯:李江)