基于Fisher判别的小型工业企业债信评级模型及实证
本文以中国某商业银行1814个小型工业企业贷款客户数据为样本,根据指标对违约状态鉴别精度的影响程度进行第一次筛选,保证遴选出的指标对违约状态鉴别能力都有显著影响;根据准则内相关分析进行第二次筛选,避免遴选出的指标反映信息重复,构建了一套能显著区分小型工业企业违约状态的评级体系.本文的创新与特色:一是根据有、无特定指标两种状态下、Fisher判别对违约状态鉴别精度的提高或降低,反映特定指标对违约状态的影响程度,剔除对违约状态的判别精度没有影响或有降低影响的指标,保留可以显著提高违约状态判别精度的指标,完善了现有研究遴选指标的标准与违约状态无关的不足.二是在相关系数大于0.7的两个指标中,根据对Fisher判别精度影响程度越大、这个指标区分违约状态能力越强的思路剔除对Fisher判别精度影响程度较小的指标,避免了现有研究在剔除冗余指标时、对违约状态影响大的指标可能被误删的不足.
工业企业、小型企业、债信评级、Fisher判别
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国家社科基金项目16BTJ017;辽宁经济社会发展重点课题2015lslktzdian-05;教育部科学技术研究项目2011-10;中国银监会银行业信息科技风险管理项目2012-4-005;中国邮政储蓄银行总行小额贷款信用风险评价与贷款定价资助项目2009-07;大连银行小企业信用风险评级系统与贷款定价项目2012-01
2018-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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