基于平滑擴充原理的商業銀行信用風險評級模型及實證

杜永強, 石寶峰

(1.天津商業大學 理學院，天津 300134; 2.西北農林科技大學 經濟管理學院，陜西 楊凌 712100)

0 引言

目前，國內外、外權威機構已經針對商業銀行建立了信用風險評級體系。國際評級機構標準普爾、穆迪與國內知名評級機構大公國際以及中誠信國際等機構選擇資產質量指標、資本充足性指標以及流動性指標等對商業銀行展開評級操作[1～4]。這類評級體系所涉及的評級方法并未披露，只給出了某些銀行的評級結果。近年來，與商業銀行信用風險評級相關的研究，國內外學者開展了很多工作。例如，柯孔林等[5]把可擴展的數據包絡判別模型用于商業銀行信用風險評估活動范疇，通過兩階段分類過程對信用狀況進行判別。薛鋒等[6]選擇混合整數規劃法創建企業信用風險考評運行體系。這類方法均是基于運籌優化思路建立的銀行信用風險評價模型，無需樣本數據滿足正態分布假設和等協方差條件，提高了模型的判別能力。但是由于此類分析模式存在復雜性因素與權威性低等問題，并非是如同統計分析模式的評級結論能夠產生廣泛的公信力。王建新等[7]闡釋基于“信用風險度”作為輸出結果，由此創建基于補償模糊神經網絡架構體系的信用風險評估預測模型。Tsai等[8]選擇神經網絡給(多元)復合分類器在商業銀行信用風險等級的評估活動展開實證探討。Lin等[9]分類樹和支持向量機等模式對商業銀行績效展開績效考評操作，選擇臺灣商業銀行數據資源展開實證探討?！?br>