基于计算机模拟的信用评级模型构建

该文提出了一个基于层次分析法（AHP）构建信用评分卡的方法并介绍了其在计算机中的实现方法.该种方法易于操作,简洁而实用,更重要的是,该种方法能够充分综合利用企业定量与定性要素信息.经过验证,该方法构建的评分卡具有良好的表现.     

基于KMV模型的上市公司信用评级研究

针对上市公司的特点,对KMV模型中的参数进行了适当的修正,并应用修正名的KMV模型对随机抽取的样本公司进行了实证分析,进而分析上市公司整体的信用等级状况。通过建立回归模型对股权波动率、负债与股权市值比率与违约概率间的相互关系进行了深入研究,进一步验证模型的可行性和有效性。     

贝叶斯判别和Fisher判别在矿井突水水源判别中的应用比较

矿井突水水源的有效识别对于预防矿井突水事故起到至关重要的作用,为了解决传统水源判别方法存在准确率较低、所需数据量大的问题,依据山东盛泉煤矿突水水源的水质资料,选取Na++K+、Ca2+、M g2+、Cl-、SO2-4和HCO3-这6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别的依据,分别构建Fisher线性判别模型和朴素贝叶斯...     

基于AHP模型的武汉市信用评级方法研究

近年来,中国地方政府债务规模过度膨胀的问题逐渐凸显,其风险敞口特征的改变使地方政府信用评级体系亟待完善。通过建构层次分析法（AHP）模型配置了武汉市各评级指标的影响权重,进而使用Stata软件对武汉市各评级指标在中国所有地级市数据中的分位点进行统计,最终结合武汉市的实际发展情况完成评级并提出建议。结合运用AHP模型与数据分析法的方式,进一步降低主观因素对信用评级过程的影响,对目前的评级体系进行优化,使信用评级结果尽量科学化、合理化。     

神经网络技术在信用评级中的应用研究

信用评级是对企业还本付息的能力和可信任程度进行的评估.随着人工智能技术的发展,神经网络技术在模式识别、市场预测等领域得到了广泛的应用.在对神经网络以及企业信用管理进行了深入研究的基础上,针对我国信用管理的实际情况,提出了基于BP神经网络的企业信用评级模型,为金融机构对企业的信用评级提供科学准确的决策信息.它非常适用于企业信用评级,具有很高的应用价值和广泛的应用前景.     

商业银行客户信用评价判别分析模型及其应用

客户信用分析是商业银行风险管理的基础,而风险管理是商业银行取得经营成功的关键.本文用多元统计中的判别分析为方法,探讨了中国社会这个信用相对缺失的大环境下,如何实现对于商业银行客户贷款资信的综合评价.     

信用评级的规制与监管

信用评级属于金融信息服务内容之一,被称为资本市场的＂经济拐杖＂,基本功能是解决信息不对称问题。如果没有信用评级机构的参与,信用评级主体缺位,信息不对称问题将无法得到解决,资本市场也就不会发展壮大。但是信用评级市场的内在缺陷,会加剧或放大资本市场风险,因此,信用评级机构需要规制与监管。     

欧美信用评级公司可信吗

美国《纽约时报》曾说:我们生活在两个超级大国之间,一个是美国,一个是穆迪。美国可以用炸弹摧毁一个国家,穆迪却可用信用评级毁灭一个企业或国家。穆迪是美国一家信用评级公司,主要业务是给一个企业经营发展的好坏打分,以供投资者参考。因此,也有人称其为投资人的天气预报员。目前世界上有70多家信用评级公司,但具有全球影响力的只有三家,分别是美国的穆迪、标准普尔和欧洲的惠誉。在上个世纪,欧美的信用评级公司一度在国际上呼风唤雨,它们的评     

信用评级下调于留美有利

8月初以来,人民币对美元汇率一路小跑,连破6.44、6.43、6.42关口。8月11日人民币对美元汇率中间价首次突破6.4,报6.3991,创下单日最大升幅。与此同时,国际三大评级机构之一的标准普尔日前宣布下调美国主权信用评级,由AAA调降到AA+,史无前例影响深远。此次美国信用评级下调,对于中国学生及家长而言意味着     

贝叶斯网络在用户信用评估中的应用研究

为了弥补传统朴素贝叶斯分类器在实际应用中代价不敏感的缺点,基于最小风险准则构建朴素贝叶斯模型和树增强朴素贝叶斯网模型,通过预先设置损失矩阵,分类器可以区分各种误判情形产生的代价,利用1 000条德国信用卡样本数据进行实验。研究发现,在以损失最小为导向的用户信用评估方面,基于最小风险准则构建分类器产生的总损失更小,综合性能更好;在分类性能上,简单的朴素贝叶斯模型可与复杂的基于爬山算法建立的贝叶斯网络模型相媲美;从整体经济效益看,朴素贝叶斯模型更胜一筹。     

学生行为管理中信用评级制度的应用研究

信用是在一个较长的时间之内形成的一种信任和诚信度,对于国家的发展来说,个人的信用和社会的信用都相当重要,个人在社会中的发展需要诚信,而一个机构、企业的进步也需要诚信,诚信是社会上一切的立身之本。学生在学校中的行为常常反映了该学生的学习和生活状态,为了更好地完成对学生行为的管理,引入信用评级制度是十分有效的。对于增强学生的责任感,促进学生综合素质的发展有着十分显著的效果。主要论述了在学生行为管理中,信用评级制度的应用情况,希望能够提高在校学生的行为管理成效。     

我国信用评级监管制度的完善

通过梳理美国、欧盟、日本、韩国信用评级监管制度的改革进程,分析国外信用评级监管制度的演变趋势,发现对于信用评级的监管改革主要体现在监管法律体系的完善、监管机制的改革、利益冲突的解决几个方面。     

基于概率神经网络和贝叶斯判别模型对手写字体识别的研究

通过建立概率神经网络和贝叶斯判别模型对手写字体进行了研究,主要对样本二值图像进行分析,运用Matlab工具箱,将样本数据进行训练后对检验图片进行判别,同时对噪声干扰下的判别效果进行了对比。发现机器识别性能比人工识别差距较大,提出可以通过与Logistic回归、支持向量机等模型进行综合评判,同时对样本数据中异常值在识别错误后予以剔除再进行训练,提高模型判别精度。     

主权信用评级寡头垄断市场的成因探析

主权信用评级市场是一个较为典型的寡头垄断市场,目前主宰市场的三家评级机构均为美国公司,它们掌控影响全球信用资源分配的话语权,影响信用资源的流动和走向。目前全球主权信用评级市场因寡头垄断结构存在信用资源分配不公的现象,这种市场结构的成因包括经济性和制度性两方面,对信用评级行业的发展存在一定负面影响。文章建议大力扶持我国本土评级机构发展,争取主权信用评级市场的国际话语权。     

限制信用评级机构利益冲突的法律思考

信用评级机构在次贷危机中的“不光彩”表现受到广泛批评.通常认为,发行人付费的商业模式导致了利益冲突显现,从而影响其评级的公正性.明确金融危机特殊背景下利益冲突的类型和存在的成因,进而为我国在金融危机后对信用评级机构所作出的监管提出法律意见,以保障国家金融安定和健康发展.     

信用评级失误引发次贷危机机理研究

次贷金融危机发生在世界经济最发达的美国,作为监管和风险防范最全面的国家发生如此严重的经济危机,值得深思.信用评级机构作为信息中介发挥着重要作用.一方面,信用评级机构解决了投资者和融资者的信息不对称问题,活跃了市场交易;另一方面,信用评级机构和融资者之间构成了委托一代理关系,其评级结果可信度下降.由于信用评级机构具有"准监管者"的权威,它与监管机构之间构成了实际的委托-代理关系,使得监管机构不能对其进行有效监管.信用评级机构评级失误使得劣质金融产品在金融市场泛滥,最终导致次贷危机.     

分析我国信用评级行业发展的现状

起步较晚的中国信用评级业已取得了不小的进步。而在前进的同时,难免会存在一些问题等待人们去发现、去解决,如监管体制的不健全、法律制度的不完善、收费标准的不科学、人才的匮乏和权威性的缺失等,都会成为后危机时代下我国信用评级行业前进途中的绊脚石。     

金融危机背景下的信用评级机构监管问题分析——以美国信用评级机构监管为视角

在这次美国次贷危机中,信用评级机构的问题完全展现在社会公众面前,人们在对金融业失望之余,对信用评级机构的指责之声也不绝于耳.文章对美国信用评级机构的问题、这些问题对美国乃至全球金融稳定的影响、美国的规制及其漏洞进行深入分析,并在此基础上,提出相应的对策建议:将大型信用评估机构国有化;信用评级重新回归到为投资者提供服务的本来目的上去,而不是仅仅为金融产品发行机构服务;加强信用评估机构的责任监管等.     

将中国的信用评级业推向世界

信用评级是金融市场特别是证券市场发展必不可少的一部分,大力发展信用评级业,制定统一、科学合理、具备国际权威的信用评级体系,培育国际评级机构,对未来中国金融市场走向世界具有重大意义。