基于动态权重的信用评级

摘要：

以已评级企业为依据,利用偏相关系数和Wald统计量遴选出一套最能代表企业信息的指标体系作为解释变量,以外部评级作为被解释变量,找出企业信息与其外部评级之间的动态权重映射关系;再将这种关系应用到未评级企业,从而评估未评级企业的信用等级.实证结果表明,动态权重模型在样本内外的评级准确度和可靠性均显著优于传统静态权重的OLS和有序Probit模型,新模型在样本外的平均误差仅为0.11,各评级档次犯第1类错误的概率比传统模型低20％.基于动态权重模型获得的新企业评级与原企业的外部评级具有可比性,可作为外部机构评级的合理补充,为市场提供更全面、及时的评级信息.

关键词：信用评级、线性回归、指标体系、遗传算法、最优化

所属期刊栏目：28

分类号：F832.5(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71273169

在线出版日期：2019-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：285-293