PDF《肖斌卿》

需求型信贷配给是缘于需求方自身原因的交易成本配给、风险配给以及社会资本配给等.构 建小微企业信用评估模型有助于增加商业银行对企业信用状况的了解把握,从而提升管理小微信贷风险能力,应对供给型信贷配给问题,在一定程度上化解小微企业融资难的困境.・201・肖斌卿,等:基于LSSVM 的小微企业信用评估研究本文基于小微企业特征并结合理论与实践概括了影响小微企业信用情况的因素,架构了小微企业信用评估指标体系,利用某国有商业银行省分行小微企业信贷业务数据,构建了最小二乘支持向量机模型,提高了小微企业评估模型的预测精确度和稳定性.接 下来,本文分别将包括现金流信息指标和不包括现金流信息指标的小微企业信用评估指标作为模型输入变量,进行对比分析,以验证现金流信息指标在小微企业信用评估中的重要作用.

二、文 献回顾与评述信用评分在消费者贷款和住房抵押贷款领域有着广泛和历史悠久的应用,但是直到20 世纪中期才被引入小企业贷款.学 者们认为其中一个原因是小微企业贷款的多样化,另一个原因是小微企业提供的财务报表标准度不够且报表虚假的可能性较高.随 后有研究发现,小微企业业主的个人信用行为与企业的信用表现有很强的相关性,这反映了小微企业与企业主休戚与共的关系.这 些研究极大地激发了学术界和业界研究小微企业信用评估的热情[4]. 国外学者们主要从小微企业信用评价指标完善以及构建评价模型两个视角展开研究.在 评价指标体系完善上,学者们探索如何引入更加有效的评价指标.例 如Minnis 探讨了税收等指标在预测小微企业违约情况的有效性[5].学者研究认为,通过数据挖掘的方法来进行信用评估能得到较为稳健的结果.在 数据挖掘的方法中,就企业信用评级而言,支持向量机方法与其他方法相比,具有明显的优势[6].国内学者对小微企业评价研究还主要以定性为主.学 者普遍认为,目前小微企业融资难问题最重要的原因是银企之间的信息不对称,解决该问题的有效途径在于,以国外商业银行的实践经验为基础,结合本土实际,改进针对小微企业的信用评估方法.国内学者对信用评分方法的研究主要通过两个途径展开,其一是针对某类特定的信用评分模型进行改进[78].国内学者改进特定信用评分模型进行实证研究的目的或是追求提升模型的预测力、稳定性等性能,或是追求满足新的监管要求或现实操作性要求.同 时,学者们往往通过将其改进的模型与原始模型或其他模型进行对比检验的方式,证明改进模型的先进性.其 二,改进信用评分模型的基础,如引入拒绝推论[9].从数据缺失机制角度来看,过往信用评分实证研究中所用的样本数据绝大部分都是商业银行通过的企业贷款申请数据,这导致建模过程中存在样本选择偏差问题,可能使得模型参数估计有偏,进而影响模型的精确度.目 前国内学者尝试通过拒绝推论解决这个问题,但这方面研究还较少,且未引起广泛关注.现有对小微企业信用评估方法的研究主要不足在于没有真正结合小微企业特点.目 前的实证研究大都肯定了从小微企业特点出发构建小微企业信用评估模型的重要性,但是,其信用评估指标体系的构建往往是采取传统的、以大中型公司为范本的相关指标,其优化的信用评估模型只是以小微企业客户信息为数据样本,在构建过程中均未与小微企业特点相结合以突出特点.只 有解答了 什 么样的信用评估方法才是适合小微企业的 这 一问题,才能使得这项研究具有现实意义.本 文致力于从小微企业特点出发,构建针对小微企业的且具有实用价值的信用评估指标体系和模型,并借鉴机器学习最新发展技术来解决这一问题.