信用评级软件设计方法研究

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2024年软件工程论文参考文献

[4] 基于高通协议的软件自动化测试[D]。西安电子科技大学 2007
[5] 孙菲。数据移植自动化测试的设计与实现[D]。北京邮电大学 2008
[6] 沈亮。一种基于面向对象技术的自动化测试平台的设计与实现[D]。电子科技大学 2009
[7] 黎守秀。基于Robot Framework的自动化测试研究及应用[D]。西南交通大学 2011
[27] 弋荣静。 iOS平台手机阅读客户端的设计与实现[D]。北京邮电大学 2013
软件工程论文参考文献三：
[1] 周煦光。继电保护自动化测试软件的开发与实现[D]。西南交通大学 2010
[2] 代泽勇。基于面向对象的自动化测试的环境的研究与实现[D]。电子科技大学 2010
[3] 李玮。软件自动化测试混合框架的研究与实现[D]。北京交通大学 2007
2024年软件工程论文参考文献
软件工程论文参考文献一：
[1] 王寅田。基于Hadoop的交通物流大数据处理系统设计与实现[D]。上海交通大学 2014
[2] 滕勇。基于WMI的电信营业终端管理系统的设计与实现[D]。上海交通大学 2013
[3] 刘畅。模型驱动的飞机座舱显示控制应用软件开发方法研究与实现[D]。上海交通大学 2014
[8] 袁荣。苹果操作系统软件自动化测试的研究与实现[D]。安徽大学 2011
[9] 艾文。软件自动化测试研究及在网银系统的应用[D]。吉林大学 2012
[10] 彭湖。分布式并行控制自动化测试平台的设计与实现[D]。电子科技大学 2012
[11] 黄磊。 LCD微小瑕疵自动分类[D]。上海交通大学 2014
[4] 杨晴虹，吕东，程志超。我国移动互联网发展现状及行业机会分析[J]。经济界。 2012（03）

随机森林个人信用风险评估研究-最新范文

随机森林个人信用风险评估研究一、文献综述近年来,随着消费金融市场的迅速发展,越来越多的消费金融机构涌入,以蚂蚁花呗、借呗、京东白条为代表的消费金融服务盛行。

从受众群体来看,消费贷款的发放对象是个人,还款来源主要为工资、奖金、投资收益、生产经营性收入等。

这些来源易受多种外部因素影响,包括宏观经济变化、所在企业经营状况、个人健康及意外等。

与此同时,与企业相比个人的流动性和不确定性更高,借款人还款行为易受个体思想观念、态度、行为习惯等主观因素的影响。

因此,个人信用风险成为风控的核心,如何把各借款人纷繁复杂的信息数据映射成其自身详细的信用水平成为这一行业亟待解决的问题。

在个人信用风险评估领域,国内外的研究主要集中在个人信用风险的指标选取和个人信用风险评估方法及模型构建两个方面,后者居多。

信用风险指标的选取,主要基于传统信贷的指标选择和基于消费场景多样性对指标体系的补充优化。

BillFair和Earllsaac（2015）提出的FICO信用分模型是个人信用评估领域最早且在银行使用最广泛的。

FICO模型根据违约风险来计算客户的信誉,它所选用的指标主要有五类：信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型以及新开立的信用账户［1］。

MariolaChrzanowska（2008）以一家在波兰经营的外资银行中的个人客户贷款为例,通过单一和集成的方法,发现“已偿还贷款的份额”是体现个人信用等级最重要的指标［2］。

龙新庭、王晓华（2013）指出德国国际项目咨询IPC公司通过客户的信用历史、贷款申请书信息、个人声誉等方面综合评估其还款意愿［3］。

消费场景的多样性使得实践中基于互联网的个人信用风险指标在构成上与传统的金融机构有所不同,在其基础上更多地获取关于个人生活消费的指标。

国内首个个人信用评分——阿里巴巴芝麻信用分的评分标准主要由五部分组成：信用历史（35%）、行为偏好（25%）、履约能力（20%）、身份特征（15%）和人脉关系（5%）［4］。

慈溪事业单位笔试真题2024

2024年慈溪市事业单位工作人员招聘考试笔试试题（满分100分时间120分钟）第一部分常识判断1.自然资源部、工业和信息化部印发（），进一步规范APP登载使用地图行为。

A.《关于规范移动互联网应用程序中登载使用地图行为的通知》B.《关于规范移动互联网应用程序中登载使用位置行为的通知》C.《关于规范移动APP应用程序中登载使用地图行为的通知》D.《关于严控移动互联网应用程序中登载使用地图行为的通知》【答案】：A2.024年3月19日，中央反腐败协调小组国际追逃追赃和跨境腐败治理工作办公室召开会议，正式启动（）行动。

A.雷霆2024B.打虎2024C.猎狐2024D.天网2024【答案】：D3.2024年3月11日从中国石化获悉，四川盆地千亿方大气田——（）全面建成投产，预计年产天然气达20亿立方米，同时还将产出13万吨硫黄，为我国西南地区以及川气东送沿线提供更多清洁能源支撑。

A.川西气田B.大港气田C.开平气田D.安岳气田【答案】：A4.2024年1月11日，我国在酒泉卫星发射中心使用快舟一号甲运载火箭，成功将（）发射升空，卫星顺利进入预定轨道。

1/ 15A.天宇一号02星B.天行一号01星C.天行一号02星D.天空一号02星【答案】：C5.为期4天的博鳌亚洲论坛2024年年会3月26日举行，在首场新闻发布会上，发布了2份旗舰报告。

报告指出，2024年亚洲经济体的经济规模占全球比重预计为（）,比2023年提高（）百分点，中国将继续成为全球经济增长的主要贡献者。

A.49%、0.5个B.35%、0.4个C.50%、0.5个D.40%、0.4个【答案】：A6.签发人标记要求用于（）。

A.所有公文B.平行文C.上行文D.下行文【答案】：C7.唐代诗歌艺术成就辉煌，有“诗鬼”之称的诗人是（）。

A.王勃B.李商隐C.李贺D.杜牧【答案】：C8.成语“墙头马上”出自唐朝白居易《井底引银瓶》，据此推断元朝的白朴所作《墙头马上》属于（）杂剧。

定稿论文样本(Sample Format)

西南财经大学天府学院2012 届本科毕业论文（设计）论文题目：Credit Metrics模型在我国商业银行信用风险管理中的应用研究学生姓名：所在学院：西南财经大学天府学院专业：金融学学号：40801011指导教师：2012 年3 月西南财经大学天府学院本科毕业论文（设计）原创性及知识产权声明本人郑重声明：所呈交的毕业论文（设计）是本人在导师的指导下取得的成果。

对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

因本毕业论文（设计）引起的法律结果完全由本人承担。

本毕业论文（设计）成果归西南财经大学天府学院所有。

特此声明。

毕业论文（设计）作者签名：作者专业：金融学作者学号：408010112012 年3 月18 日西南财经大学天府学院本科学生毕业论文（设计）开题报告表论文（设计）类型：A—理论研究；B—应用研究；C—软件设计等；摘要08年的信贷危机给商业银行信用风险量化管理敲响了警钟，Credit Metrics作为现代商业银行信贷风险量化分析的重要模型越来越受到商业银行的青睐。

但我国商业银行的信用风险管理在定量分析方面与国际同领域差距较大。

本文以我国某商业银行的金融资产数据为实例，进行Credit Metrics模型的假定与样本采集，模型参数估计与VaR计算，从而对计算结果进行分析，得出结论。

以期给信用风险管理有待提高，信用风险管理体制不完善的国内商业银行提供一些理论上的建议与参考。

关键词：Credit Metrics模型，信用风险量化，商业银行AbstractThe financial crisis in 2008 had sounded the alarm bell to commercial banks’ management of their credit risk. Now more and more commercial banks attach great importance to credit metrics model, as a modern credit risk model for quantitative analysis of credit risk. Credit metrics model are widely used in banking industry. However, China’s commercial banks are different from their overseas counterparts in credit risk management. This thesis takes some data of financial assets in a commercial bank as an example, to implement the model assumption and sample collection, to execute the model parameter estimation and calculate the VaR. Finally, a conclusion is drawn on the basis of the calculated results. It is hoped to provide some theoretical proposals to domestic commercial banks who have inadequate credit risk management systems or whose credit risk management needs to be improved.Key words: Credit Metrics Model, Credit risk quantification, commercial banksCredit Metrics模型在我国商业银行信用风险管理中的应用研究目录一、绪论 (1)（一）、研究背景 (1)（二）、写作目的 (2)（三）、术语的界定 (3)1、Credit Metrics模型的提出 (3)2、Credit Metrics模型的基本思想 (3)二、Credit Metrics模型的应用现状及存在的问题 (5)（一）、Credit Metrics模型在我国的应用现状 (5)（二）、Credit Metrics模型在我国应用存在的问题 (6)1、Credit Metrics模型的缺陷 (7)2、Credit Metrics模型在我国的应用面临现实性问题 (8)三、建设银行某二级支行贷款数据的案例分析—基于Credit Metrics模型 (9)（一）、单笔贷款数据的案例分析 (9)1、信用等级转移矩阵的设定 (9)2、远期贴现率的设定 (10)3、单笔贷款的现值估计 (11)4、VaR计算 (12)（二）、案例中该模型在我国应用不成熟的主客观原因 (13)1、信用矩阵模型中信用级别变动自相关与模型假设存在矛盾 (13)2、模型忽略了信用等级转换矩阵的关联性 (13)3、模型在数据选取时忽略了金融资产的即时变动 (14)4、国内银行尚未建立有关信用资产的历史数据库 (14)5、我国金融市场里利率市场化进程缓慢 (14)6、信用评级体系尚不成熟 (15)四、Credit Metrics模型在我国成功应用的解决方案 (16)（一）、Credit Metrics模型的修正 (16)1、信用等级转移矩阵的修正 (16)2、远期收益率的修正 (17)（二）、对我国商业银行信用风险管理的建议 (18)1、建立起完善的数据库 (19)2、借鉴发达国家的先进经验，建立健全有关社会信用的体系 (19)3、结合自身特点，“量体裁衣式”地开发新的信用风险度量模型. (19)五、结论 (19)文献综述 (21)参考文献.............................................................................................. 错误！未定义书签。

基于大数据的金融风险评估模型研究与应用

基于大数据的金融风险评估模型研究与应用第1章引言 (3)1.1 研究背景 (4)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 研究内容与结构 (4)第一章：引言。

主要介绍研究背景、研究目的与意义、研究内容与结构。

(4)第二章：文献综述。

对金融风险评估相关理论和大数据技术在金融风险评估领域的应用进行综述。

(4)第三章：金融风险评估方法及大数据技术概述。

介绍金融风险评估的常用方法、大数据技术及其在金融行业的应用。

(5)第四章：基于大数据的金融风险评估模型构建。

构建适用于金融行业的风险评估模型，并进行实证分析。

(5)第五章：模型功能对比与分析。

对比分析不同金融风险评估模型的预测功能，探讨模型在实际应用中的适用性。

(5)第六章：结论与展望。

总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。

(5)第2章金融风险评估理论及方法 (5)2.1 金融风险概述 (5)2.1.1 金融风险类型 (5)2.1.2 金融风险特征 (5)2.1.3 影响因素 (6)2.2 金融风险评估方法 (6)2.2.1 定性评估方法 (6)2.2.2 定量评估方法 (6)2.3 大数据在金融风险评估中的应用 (7)2.3.1 数据来源 (7)2.3.2 大数据应用技术 (7)第3章大数据技术与金融数据挖掘 (8)3.1 大数据技术概述 (8)3.1.1 大数据的定义与特征 (8)3.1.2 大数据技术架构 (8)3.1.3 大数据技术在金融领域的应用 (8)3.2 金融数据挖掘方法 (8)3.2.1 数据挖掘概述 (8)3.2.2 金融数据挖掘的主要方法 (8)3.3 金融数据预处理技术 (9)3.3.1 数据清洗 (9)3.3.2 数据集成 (9)3.3.3 数据转换 (9)3.3.4 特征工程 (9)第4章金融风险因素识别与分析 (9)4.1.1 定性识别方法 (9)4.1.2 定量识别方法 (9)4.2 风险因素分析 (10)4.2.1 风险因素影响程度分析 (10)4.2.2 风险因素方向分析 (10)4.3 基于大数据的风险因素挖掘 (10)4.3.1 数据预处理 (10)4.3.2 特征选择与提取 (11)4.3.3 深度学习 (11)4.3.4 聚类分析 (11)4.3.5 关联规则挖掘 (11)第5章金融风险评估指标体系构建 (11)5.1 指标体系构建原则与方法 (11)5.1.1 原则 (11)5.1.2 方法 (11)5.2 常见金融风险评估指标 (11)5.2.1 市场风险指标 (12)5.2.2 信用风险指标 (12)5.2.3 流动性风险指标 (12)5.2.4 操作风险指标 (12)5.3 基于大数据的金融风险评估指标体系 (12)5.3.1 风险因素识别指标 (12)5.3.2 风险传导指标 (12)5.3.3 风险度量指标 (12)5.3.4 风险控制指标 (12)第6章金融风险评估模型构建 (13)6.1 传统的金融风险评估模型 (13)6.1.1 线性回归模型 (13)6.1.2Logistic回归模型 (13)6.1.3 判别分析模型 (13)6.2 基于机器学习的金融风险评估模型 (13)6.2.1 决策树模型 (13)6.2.2 随机森林模型 (13)6.2.3 支持向量机模型 (13)6.2.4 K近邻模型 (13)6.3 基于深度学习的金融风险评估模型 (13)6.3.1 神经网络模型 (13)6.3.2 卷积神经网络模型 (13)6.3.3 循环神经网络模型 (14)6.3.4 长短期记忆网络模型 (14)6.3.5 聚类分析模型 (14)第7章模型实证分析与应用 (14)7.1 数据来源与处理 (14)7.1.2 数据处理 (14)7.2 模型训练与验证 (15)7.2.1 模型训练 (15)7.2.2 模型验证 (15)7.3 模型应用与效果分析 (15)7.3.1 模型应用 (15)7.3.2 效果分析 (15)第8章金融风险预警系统设计 (16)8.1 风险预警系统概述 (16)8.1.1 预警系统定义 (16)8.1.2 预警系统作用 (16)8.2 预警系统框架设计 (16)8.2.1 数据层 (16)8.2.2 技术层 (16)8.2.3 应用层 (17)8.3 预警系统关键技术 (17)8.3.1 数据挖掘 (17)8.3.2 机器学习 (17)8.3.3 统计分析 (17)8.3.4 云计算与大数据技术 (17)第9章案例分析与研究 (17)9.1 国内金融风险案例分析 (17)9.1.1 案例一：影子银行风险 (17)9.1.2 案例二：地方债务风险 (18)9.1.3 案例三：互联网金融风险 (18)9.2 国外金融风险案例分析 (18)9.2.1 案例一：美国次贷危机 (18)9.2.2 案例二：欧洲债务危机 (18)9.2.3 案例三：日本金融泡沫破裂 (18)9.3 基于大数据的金融风险防范策略 (18)9.3.1 数据采集与处理 (18)9.3.2 风险评估模型构建 (18)9.3.3 风险监测与预警 (18)9.3.4 风险防范策略实施 (18)第10章总结与展望 (19)10.1 研究成果总结 (19)10.2 研究局限与不足 (19)10.3 研究展望与未来发展方向 (19)第1章引言1.1 研究背景我国金融市场的快速发展，金融风险日益增加，对金融机构和金融市场的稳定性带来了严重挑战。

企业信用评级模型

企业信用评级模摘要社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。

当前，社会中商业欺诈，制假售假，非法集资等现象屡禁不止，这些社会信用问题归根到底都是企业信用的问题，因此，科学、合理、公正、权威的企业信用评级技术是当前紧要的任务。

本文通过研究研究国内外企业信用评价方法，构建了一个企业信用评价平台。

该平台提供了信用评价，信用等级，信用反馈等功能，是一个功能非常完备的信用评价平台。

企业信用评级模型是评价企业信用等级的有效工具，随着全世界债券市场的迅猛发展、抵押品价值降低及其波动性增加，该模型将会得到更为广泛的关注，并将为我国各公司企业运用数学模型度量企业信用评级提供了重要参考意义。

关键词：数学模型企业信用等级企业信用评级模型信用评价AbstractThe social credit system is an important system of market economy system. At present, commercial fraud in the society of counterfeit goods, the phenomenon such as illegal fund-raising, the social credit problems in the final analysis are enterprise credit problems, therefore, scientific, reasonable, fair and authority of enterprise credit rating technology is the current urgent task.Through research the enterprise credit evaluation methods both at home and abroad, this paper builds a enterprise credit evaluation, credit rating, credit feedback, and other function, is a very complete credit evaluation platform. Enterprise credit rating model is an effective tool for evaluation of enterprise credit rating with the rapid development of bond markets around the world the value of collateral reduces and its volatility increases, the model will be more widespread attention, and the mathematical model for the companies in our country enterprise use metric enterprise credit rating provides an important reference significance.Key words: mathematical model Enterprise credit rating Enterprise credit rating model Credit evaluation目录摘要·················……························Abstract··········································第一章绪论 (1)1.1 选题背景和意义 (1)1.2 国内外文献综述 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (5)1.3我国研究现状及存在的问题 (9)第二章信用评级主要方法与模型综述 (10)2.1 专家评估法及其优缺点 (10)2.2 财务比率分析法及其优缺点 (12)2.3 多元判别分析(MDA ) 及其优缺点 (14)2.4 logistic分析及其优缺点 (15)2.5 非参数方法 (17)2.5.1 聚类分析及其优缺点 (17)2.5.2 K近邻判别及其优缺点 (19)2.6 Z模型和Zeta模型及其优缺点 (19)2.7 基于投影寻踪和最优分割及其优缺点 (21)2.8 模糊综合评判法及其优缺点 (26)2.8.1 确定评语集 (27)2.8. 2 确定指标权重集 (28)2.8.3 确定评判矩阵 (28)2.8.4 模糊综合评判 (29)2.8.5 模糊合成算子的选择 (31)2.9 遗传算法优化ＢＰ神经网络及其优缺点 (34)2.10 基于有序分类和支持向量机方法及其优缺点 (39)2.10.1 有序分类问题与内置空间法 (39)2.11 C4.5算法建立决策树模型及其优缺点 (42)2.12 kmv公司的kmv模型及其优缺点 (44)2.13 j.p摩根的credit metrics模型及其优缺点 (45)2.14 麦肯锡公司的credit portfolio view模型及其优缺点 (46)2.15 瑞士信贷银行的credit risk+模型及其优缺点 (46)第三章现代模型在中国应用的缺陷性及改进措施 (47)3.1对于现代模型的运用还处于尝试阶段 (47)3.2 改进措施 (48)第四章对我国企业信用评级工作的建议 (50)参考文献 (52)第一章绪论1.1项目背景及意义社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。

银行信用卡管理系统的设计与实现

银行信用卡管理系统的设计与实现随着社会的不断发展，人们的生活水平也在不断提升，信用卡已经成为了人们日常生活中必不可少的一部分，但是信用卡的管理和使用也带来了一些问题。

为了更好的管理信用卡，银行信用卡管理系统应运而生。

一、系统概述银行信用卡管理系统是一个基于互联网技术的软件系统，主要用于银行信用卡的发行、管理和使用。

系统采用了B/S架构，即浏览器/服务器架构，用户通过浏览器就能够访问服务器端的应用程序。

系统包括以下模块：1.客户管理模块：包括客户注册、客户信息维护、客户信用评分等功能。

2.信用卡管理模块：包括信用卡发卡、挂失、补卡、变更等功能。

3.账户管理模块：包括账户开户、查询、冻结、取消等功能。

4.交易管理模块：包括信用卡交易、还款、垫款、积分兑换等功能。

5.报表管理模块：包括客户信用分析报表、交易流水报表、账户余额报表等。

二、系统功能设计1.客户管理模块：客户注册：用户通过系统注册自己的账户信息，并填写个人基本信息、联系方式、职业情况等内容，注册成功后需要进行身份验证。

客户信息维护：用户可以在系统中修改自己的个人信息，包括联系方式、职业情况等内容。

客户信用评分：系统根据客户的个人信息及交易记录，对客户的信用进行评分，并将评分结果用于信用卡的额度授予和交易风险控制。

2.信用卡管理模块：信用卡发卡：系统根据客户的信用评分，为客户发放信用卡，并设定初始额度和信用评级等信息。

信用卡挂失：用户可以在系统中申请挂失信用卡，系统将会对挂失卡进行冻结。

信用卡补卡：用户可以在系统中申请补卡，并缴纳一定的手续费。

信用卡变更：用户可以在系统中申请变更信用卡的额度和信用评级等信息。

3.账户管理模块：账户开户：用户可以在系统中开立银行账户，并绑定信用卡信息。

账户查询：用户可以在系统中查询自己账户的余额和交易记录等信息。

账户冻结：系统根据客户的信用评分和交易记录，对账户进行风险控制和限制。

账户取消：用户可以在系统中申请取消银行账户，系统将对账户进行封存处理。

第三方支付机构的信用风险评估研究

万方数据万方数据万方数据万方数据以考虑采取如下措施：第三方支付机构要严格区分自有资金以及注册用户的资金，把注册用户交易前后暂存在平台里的资金存储在担保银行的用户注册账户中；对于用户因支付产生的在途资金则存入委托监管的银行的无息监控账户中．由银行进行托管．对该账户“专户专款专用”的情况进行监控．每月出具托管报告。

同时．定期向监管部门上报本企业的资产负债表．使监管部门及时地掌握企业的财务状况（资产．负债和业主权益的状况）。

在评估机构对第三方支付机构进行评估时，要对这些情况有准确的了解，根据其资金管理的实际情况进行评估。

１５）技术手段第三方支付机构的正常运行建立在技术平台的基础之上．因此技术实力的雄厚与否也是对第三方支付机构进行评估的标准之一。

对第三方支付机构而言，要利用技术手段．为用户提供高效．安全．专业的服务体系．首先应该注重控制风险和提高效率之间的权衡，采用消息队列技术提高系统的吞吐量，不断提高系统运行效率．保证系统的稳定性和可靠性；其次要充分发挥第三方支付机构的优势．将重点放在对金融服务渠道层的设计与探索上．注意加强与商业银行之间的合作，为客户提供更加丰富的接入渠道和专业优质的服务；要加强第三方支付机构数据中心安全体系的建设，采用多种技术手段，保障用户信息安全。

（６）人才培养第三方支付是一个新型行业．随着管理办法的出台，我国支付服务市场有着巨大的发展空间．对于第三方支付机构的自身建设而言，人才是关键因素。

支付企业需要依靠具有丰富行业经验的决策者来制定发展方向；需要依靠管理人员建立一套合理规范的内部管理制度．保证支付机构的健康发展；需要具备相关ＩＴ知识的技术人员．保障支付平台的正常运行。

可见．这一新型行业对人才的需求是多方面的，培养复合型人才是第三方支付机构发展的必要条件。

因此．是否具有多层面的人才积累．健康的人才培养机制和充足的人才储备，也是一项重要的评估标准。

注：本文为北京市自然科学基金资助课题（Ｎｏ．４１０２０５８）的研究成果。

基于神经网络的企业信用等级评估

研究简报基于神经网络的企业信用等级评估①陈雄华,林成德,叶　武(厦门大学自动化系,厦门361005)摘要:企业信用等级评估是金融领域重要的问题,论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题.按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样,然后,根据企业样本性质的不同,将其分为制造业和非制造业两大类.利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系.此外,还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型,并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较,实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性.关键词:神经网络;信用评级;信用风险评估模型中图分类号:TP389;TP183 文献标识码:A 文章编号:1000-5781(2002)06-0570-06 Credit risk assessment of enterprise basing on neural netw orkCHEN Xiong2hua,LIN Cheng2de,YE Wu(Department of Automation,X iamen University,X iamen361005,China)Abstract:Credit rating of the enterprise is very im portant problem in the financial field.In this article, we researched this problem using artificial neural netw ork m odel.We g ot the sam ples basing on the distri2 bution of credit rating of the all sam ples.And then,we divided the sam ples of the enterprises into tw o sets,one is manu facture and the other is non2manu facture,we als o developed an indicators′system using partial correlation method.Furtherm ore,we introduced many credit assessment m odels in comm on use and com pared the result of our m odel with that of s ome of them.The result from the experiment shows that our m odel is m ore applicable and suitable.K ey w ords:neural netw ork;credit risk assessment;credit risk assessment m odel0　引　言商业银行对客户的信用评价是银行贷款的核心内容,对银行客户的信用评估是否合理、科学、准确关系着银行贷款的成败.银行的风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点[1,2],在西方发达国家,商业银行的信用风险管理技术已经比较成熟,许多定量技术和支持工具、软件已付诸商业应用,继传统的比例分析之后,统计方法得到了广泛的应用,如判别分析和Logistic回归等.自从20世纪90年代末期以来,人工智能技术如神经网络,专家系统、分类树也被应用于商业银行信用的管理中[3,4].从国内看,对处于新兴市场和转轨型经济环境下的我国商业银行而言,加强信用风险的管理尤为重要.这是因为我国的商业银行刚刚建立,其信用风险的管理技术较为落后,特别是客户信用分析与评估技术仍处于传统的比例分析阶段.目第17卷第6期2002年12月系　统　工　程　学　报JOURNA L OF SY STE MS E NGI NEERI NGV ol.17N o.6Dec.,2002①收稿日期:2001-04-16;修订日期:2002-06-24.前我国银行机构对企业的信用等级评定是通过对企业的某些单一财务指标进行加权平均确定的[4].该方法的最大缺陷在于指标和加权值的确定带有很大的主观性,使得评估结果和实际状况有很大的出入.因此需要引入科学方法来确定有效评估指标,并建立准确的定量模型来解决信用等级评估的问题.1　传统的信用评估模型和神经网络国际上,对企业信用的评估,通常将商业银行对企业信用风险的测度转化为对企业财务状况的衡量问题,因为信用风险的形成,主要取决于企业的财务状况.具体的作法是根据历史上每个类别(如信用等级AAA、AA、A、B等)的若干样本,从已知的数据中发现规律,从而总结出分类的规则,建立判别模型,用于新样本的判别.国外在对银行客户信用评价中广泛采用了基于统计判别方法的模型,这些方法都是在Fisher于1936年所作的研究之后提出来的[4].常用的模型还有:多元判别分析法(M DA)、Logit模型、分类树法等.M DA是除美国外其他国家用得最多的统计方法.M DA可以具体分为一般判别分析和逐步判别分析,前者不考虑变量筛选,后者考虑变量筛选.基于M DA建立的判别模型有Chesser判别模型、ZET A判别模型、逐步判别分析模型等.它们的共同特点就是通过对一些财务指标进行加权得到一个输出结果,再对这个输出的结果进行分段判别,从而得到对应的一个信用等级.Logit分析与判别分析的本质差异在于不要求财务指标满足正态分布或等方差,由于一般判别分析方法的局限,Logit分析在预测中得到了相当广泛的应用,1981年以后的研究绝大多数都用Logit分析,在一些国家建立了许多相应的模型[5-9].20世纪80年代末期,有学者提出一种基于机器学习技术发展起来的符号方法,即分类树方法.该方法不像传统方法那样通过判别函数形成决策规则来判别样本所属的类型,而是创立了一个对原始样本进行最佳分类判别的分类树.以上介绍的这些模型已经得到了广泛的应用,但它们仍存在着许多缺陷,实证结果发现:1)企业财务状况的评价可以看作是在基于独立变量基础上的分类问题;2)企业财务状况的好坏与财务指标的关系是非线性的;3)许多财务指标可能是高度相关的;4)许多财务指标不成正态分布.因此,传统的分类方法不能很好地解决这些问题.神经网络技术作为研究复杂性问题的强有力的工具,近年来在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性,特别是它能处理任意类型的数据,这一特点是许多其他方法所无法比拟的.神经网络通过不断学习,能够从特定模式的大量的数据中发现其潜在的规律.神经网络克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数的困难,它是一种自然非线性建模过程.勿须分清是何种非线性关系,给建模与分析带来了极大的方便,该方法用于企业财务状况研究时,一方面利用其映射能力,另一方面利用其泛化能力,即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后,网络可以抽取样本所隐含的特征关系,并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性.它在分类问题中的出现,最早是用于对银行破产的预估[4].神经网络人工智能方法能处理一系列信息输入(如财务比率等的数据),并能产生相应的输出,网络通过学习能够产生一个成功反映所有输入输出变量相应关系的模式.除此之外神经网络不需要变量之间必须线性相关或是相互独立这一假设.变量之间存在的微妙联系,在数据不连续或有噪声的情况下,也可被系统辨识并生成定性估评(如信用等级).简而言之,除部分不明确的结果之外,神经网络能够在相似点和类似点上给出有价值的结论.在美国和欧洲,已有一些实际工作[10,11],尝试将此技术应用到金融服务领域,尤其是信用分析领域.在我国这方面的实际工作还较少,还处于研究探索阶段[12].2　样本取样和变量的筛选211　样本的选取本文所用的数据来源于福建省某银行对中小—175—2002年12月陈雄华等:基于神经网络的企业信用等级评估企业(非上市公司)信用评估时所使用的数据.在样本收集过程中,要考虑的主要问题是样本的代表性、可靠性、和抽样误差.不同行业不同企业的财务特性是存在差异的.由于其经营生产流程、经营周期、经营性质等均有不同,反映其财务状况和生产经营状况必然有所不同.本文将行业分为制造类和非制造类.客户信用等级是反映客户偿还债务能力和价值大小的相对评价标准,目前我国银行一般将客户分为AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级6个信用等级.由于本文中银行提供的数据只有少量BBB级、BB级、B级的客户,故把这3个等级合并为A级以下这一个等级.所使用的样本按银行对企业的信用评估等级AAA级、AA级、A级、A 级以下4个等级的数据分布进行取样.根据以上的分析,借鉴国外研究取样的经验并结合我国的实际,确定以下的取样原则:1)随机取样;2)主要按银行提供的已评估样本的分布来取样,尽量考虑行业、资产规模的样本的分布;3)尽量选取足够多的样本,以保证样本的代表性.这样,把企业分成制造类和非制造类两大类,再依等级AAA、AA、A、A以下4级分类划分,根据4类的分布情况,同时考虑资产规模,进行随机抽样.选取了每个企业的财务数据,每年的数据作为一个样本,由于银行提供的数据中制造类的比例为8∶4∶2∶1,所以按比例进行抽样,结果AAA、AA、A、A以下的样本比例为126∶68∶34∶12,其中150个取为学习样本,而余下的90个作为检验样本;对于非制造类,比例为3∶2∶1∶1,抽样样本数为66∶43∶21∶20,其中90个为学习样本,其余的60个为检验样本.212　财务比率分析与变量筛选企业的信用状况如何,要依据一些标准的财务指标加以规定.现根据实际情况筛选那些对信用等级的评估起重要作用的财务指标.财务指标的选取依据两个原则:一是指标最好能比较直接地反映偿债能力;二是指标的设计应该避开所谓的行业标准,即尽量使这些指标的值在不同行业和不同企业有相同或相似的意义.在参考国家财政统计评价司关于企业信用评级指导思想[13]的基础上并参照银行所提供的数据将信用等级分为G1(营运资本/总资产)、G2(资产负债率)、G3(流动比率)、G4(速动比率)、G5(存货周转率)、G6(应收账款周转率)、G7(销售利润率)、G8(资产报酬率)、G9(息税前收益/总资产)、G10(销售收入/总资产)、G11(负债总额/总资产)、G12(固定资产/总资产)、G13(息税前收益/总负债)、G14(息税前收益/营运资本)、G15(存货/销售收入)、G16(流动负债/净资本)、G17(利润/销售收入)这些财务比率进行偏相关分析.将随机选取的制造类240条样本和非制造类150条样本用SPSS统计软件进行偏相关分析.得到的结果见表1.表1　制造类样本偏相关分析项目G1G2G3G4G5G6G7G8G9 S0.69460.89320.66530.67100.0336-0.02680.69840.89780.8996 P0.0000.0000.0000.0000.4120.5130.0000.0000.000项目G10G11G12G13G14G15G16G17S0.81700.8932-0.10480.7779-0.0758-0.03720.75150.0630P0.0780.0000.0000.0000.0640.3640.0000.123 表1是制造类各财务比率与信用等级分S的零阶相关,这里对应的数据表示相关系数,P表示对于相关系数为0的假设成立的概率,参与相关系数计算的观测量数都是240.非制造类与制造类进行同样的处理,各财务比率与信用等级的零阶相关见表2.—275—系　统　工　程　学　报第17卷　第6期表2　非制造类样本偏相关分析项目G1G2G3G4G5G6G7G8G9 S0.72760.78820.78820.7093-0.01290.05810.69990.62020.6037 P0.0050.0000.0000.0100.8750.4800.0000.0000.000项目G10G11G12G13G14G15G16G17S0.6255-0.2685-0.06270.49800.07460.2507-0.3531-0.0533P0.0570.0000.0020.0000.3640.0020.0000.000 注:表2变量S和P的意义同表1,参与相关系数计算的观测量数都是150. 从各变量间的零阶相关系数可以看出信用等级分与财务比率的相关系数,以及显著性检验结果的不相关概率.可以知道信用等级分与以下财务比率有较明显线性关系:对制造类:G1、G2、G3、G4、G7、G8、G9、G10、G11、G13、G16.对非制造类:G1、G2、G3、G4、G7、G8、G9、G10.由于各财务比率间的相互影响,再根据信用等级分与各财务比率单独的偏相关进行分析得出结果见表3,4.表3　制造类各财务比率和信用等级分独立的偏相关分析项目G1G2G3G4G7G8 S0.68190.63800.79400.80790.61260.6500 P0.0000.0590.0230.0090.0000.000项目G9G10G11G13G16S0.84540.61580.4361-0.35540.3710P0.0000.0030.8940.7030.614表4　非制造类各财务比率和信用等级分独立的偏相关分析项目G1G2G3G4G7G8G9G10 S0.59890.77270.71420.70780.62320.55900.67920.7848 P0.0240.0390.0030.0000.0000.0020.0320.027 表3和表4对应数据表示该变量在排除其它变量的影响后,与信用等级分S的相关系数,P表示不相关的概率.由表3可得出结论:对制造类的信用等级分与G11(负债总额/总资产)的相关系数为0.4361,不相关的概率为0.894,可不考虑;对G13(息税前收益/总负债)的相关系数为-0.3554,不相关的概率为0.703,也可不考虑;对G16(流动负债/净资本)的相关系数为0.3710,不相关的概率为0.614,也可不考虑.而对非制造类,信用等级分与各财务比率的偏相关性都比较强,对这8个比率应给予考虑.综上所述,对制造类或非制造类,在下面的信用等级判别模型中采用的财务比率变量统一为: G1、G2、G3、G4、G7、G8、G9和G10这8个量.3　实际应用3.1　网络构建根据文[14,15]提到的建模方法,建立了一个3层BP神经网络信用等级评判模型:其输入层为8个神经元,输出为1个神经元,而隐含层神经元的个数,用文[15]提供的方法:即逐步增加结点,每增加1个结点后,通过学习训练,如果引起判断准确性的下降,则采用未增加前的结点数,本文对模型进行试验后发现,当结点增加到18的时候,评判的准确率最高,在以后就有下降的趋势,故模型的隐结点数定为18.将AAA、AA、A、A以下4级的期望输出分别设为0.9,0.7,0.5,0.3.网络模型确定后,公司该年的8个财务比率—375—2002年12月陈雄华等:基于神经网络的企业信用等级评估作为一个矢量输入,在各个比率输入之前将数据先进行归一化处理x′=x-min(・)m x(・)-min(・)归一化后,x′∈[0,1].3.2　网络的训练采用动量法和学习率自适应调整的改进型BP算法来训练网络[16],将输入信号和期望输出一同输给网络,网络在学习过程中将不断地调整网络的权值和阈值,当输出值和期望的输出间的平均误差e小于目标误差ε时,学习过程结束,在本实验中,经过了多次实验,发现目标误差设为0.006时,评判的准确性最高,特别应指出,这里的误差精度不宜取得过高,因为样本集的输入输出夹杂有噪音信号,学习开始时,网络权值的调整主要只针对实际信号进行,但随着学习的继续,网络权值的结构也反应了噪音的某些特征,因此学习过度将会引入噪音信号.3.3　模型评估应用当网络学习完成后,就可以利用这一模型对样本进行预测,即对银行客户进行信用等级的评估,建立的评判规则如表5所示.表5　评判规则级别AAA AA A A以下模型的输出уу≥0.80.6≤у<0.80.4≤у<0.6у<0.4现将制造类和非制造类的学习样本和检验样本均输入到网络中进行评估,并和一般回归模型和逐步判别模型作比较得出表6的结果.表6　各种模型评判结果类别模型不同类别判断准确性(判断正确/总个数)AAA AA A A以下学习样本/%检验样本/%制造类一般回归56/7926/4128/3919/2917/2210/125/104/870.67(106/150)65.56(59/90)逐步判别59/7930/4127/3920/2918/229/125/103/872.67(109/150)68.89(62/90)神经网络69/7932/4131/3921/2917/228/1210/106/884.67(127/150)73.33(66/90)非制造类一般回归31/4217/2419/2614/1710/126/93/104/1076.67(69/90)68.33(41/60)逐步判别34/4217/2419/2616/1710/126/93/104/1078.89(71/90)68.33(43/60)神经网络38/4219/2424/2613/1710/127/99/107/1090(81/90)76.67(46/60) 注:表中AAA、AA、A、A以下4栏中的每一单元格均有两组数据,第1组数据为对应信用等级学习样本评判正确的样本数/该信用等级学习样本总数,第2组数据为对应信用等级检验样本评判正确的样本数/该信用等级检验样本总数,学习样本和检验样本栏中给出了评判准确率和对应的评判正确的样本数/对应样本总数. 从表6可以看出基于BP神经网络的信用评价模型,在判别的准确性方面优于其他常用的模型,虽然得到的结果没有像国外同等实验那么显著,但对那些不是经过专家筛选出来的,且在可靠性、准确性方面也存在着疑问的学习样本,有这样的结果已经说明BP神经网络提供了更好的银行客户信用等级评判模型.4　展望和思索在以上研究基础上,对工作中存在的不足和欠缺作以下归纳,并对完善工作提出了几点思考.因为样本量还不够大,因此在实用性和普及性上尚待进一步研究和探索.其次因为样本数量的限制,不可能对不同行业进行具体的模型构建,只能以一种统一的眼光来构造一个通用的模型,而在经济领域,行业间的差异较大,如果强制地把它们划归到统一的模型中去研究,必定使模型出现失真,所以在样本数据量足够的情况下,应该对一些特殊的行业进行特别的处理.因为神经网络的输入和输出是一种映射的关系,这种映射关系不能处理一些特殊的情况,如在—475—系　统　工　程　学　报第17卷　第6期信用评估中,当某个指标满足不了要求,则不管信用分多高都不能评为AAA.这样的硬性规则在信用评估中是很多的,如果能够总结出所有的硬性规则,并用这些规则对神经网络的输出作二次修正,则应该可以提高模型评判的准确性.万事万物都有其矛盾的统一性和特殊性,对于我国的企业,则存在行业性质、企业规模、政策倾向、经济地域等诸多方面的差异,如何解决这些差异对建模的影响,应该由人工智能和经济领域的专家们共同探讨,共同研究.建议由经济领域的专家根据企业的各种属性和特点划分出有较强可比性的经济客体的集合,再由人工智能领域的专家针对各个不同的客体集合进行人工神经网络的建模.由于在每个集合内部有较强的可比性,它们存在的规则也较明显,而神经网络通过学习就可以捕捉到这种潜在的规则.5　结束语将BP 神经网络技术应用于商业银行客户信用等级评价中,结果表明,神经网络模型具有广泛的应用前景.当然,基于神经网络的银行信用等级评估还有一些尚待解决的问题,比如对判别结果的解释能力,一般情况下神经网络都被认为没有解释能力,这是神经网络作为一种技术方法的主要缺陷,人们无法根据神经网络的权值得到输入变量的相关重要性.近年来,国外一些专家学者提出在构造网络结构的同时使用遗传算法,还有一些学者使用启发式的方法来解释输入变量的相关重要性,有人则把模糊逻辑与神经网络的解释能力联系起来,在这个研究方向上已取得了不少的进展.参考文献:[1]Freeman A.A survey of international banking[J ].The Economist ,1993,(6):1—37[2]曾国坚,何五星.银行风险论[M].北京:中国计划出版社,1995[3]高业培.企业失败理论与实证研究[D].厦门:厦门大学,1999[4]王春峰,万海晖,张　维.基于神经网络技术的商业银行信用风险评估[J ].系统工程理论与实践,1999,9:24—32[5]Fisher R A.The use of multiple measurements in tax onomic problems[J ].Ann.Eugenics ,1936,(7):179—188[6]Altman E I.Financial ratios ,discriminant analysis ,and the predication of corporate bankrupcy[J ].Journal of Finance ,1968,23(9):589—609[7]E lam E.The effect of lease data on the predictive ability of financial ration analysis for small business failure prediction[J ].Journal ofFinancial and Quantitative Analysis ,1972,(3):65—76[8]Press SJ ,Wils on S.Choosing between Logistic regression and discriminant analysis[J 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].厦门大学学报(自然科学版),2001,40(5):1017—1021作者简介:陈雄华(1976—),男,福建政和人,硕士.研究方向:计算机技术在经济领域的应用.林成德(1948—),男,浙江定海人,博士,教授.研究方向:随机系统的估计和应用,控制在经济领域的应用.叶　武(1975—),男,福建莆田人,硕士.研究方向:计算机技术在经济领域的应用.—575—2002年12月陈雄华等:基于神经网络的企业信用等级评估。

银行信贷业务模拟实验总结

银行信贷业务模拟实验总结
1. 实验目的和背景，首先，我们需要说明进行该实验的目的和
背景。

例如，该实验的目的可能是为了让学生了解银行信贷业务的
运作原理，学习如何评估借款人的信用风险，以及了解信贷决策对
银行利润和风险承受能力的影响。

2. 实验设计和方法，接下来，我们可以介绍实验的设计和方法。

例如，该实验可能采用模拟银行信贷业务的软件平台，让学生扮演
银行职员的角色，通过模拟借贷决策、风险评估和利润计算等环节，来模拟真实的信贷业务流程。

3. 实验结果和分析，在这一部分，我们可以详细描述实验的结
果和分析。

例如，可以分析不同借款人的信用风险评级、贷款利率、还款能力等因素对银行利润和风险的影响。

同时，可以比较不同信
贷策略和决策规则对银行业务的影响，例如，提高贷款利率是否能
够降低风险，但可能会减少借款人数量。

4. 实验结论和启示，最后，我们可以总结实验的结论和给出一
些启示。

例如，可以得出结论说，银行信贷业务需要综合考虑借款
人的信用风险、还款能力和市场需求等因素，才能够平衡风险和利
润。

同时，还可以提出一些启示，例如，银行在制定信贷政策和决
策规则时应该注重风险管理和合规性，同时也要考虑到市场竞争和
客户需求。

综上所述，银行信贷业务模拟实验总结可以从实验目的和背景、实验设计和方法、实验结果和分析，以及实验结论和启示等多个角
度进行全面回答。

信用等级评定

信用等级评定引言：在商业和金融交易中，信用等级评定是一种重要的工具，用于评估个人或企业的信用状况和可靠程度。

信用等级评定涉及一系列评估指标和评估方法，以确定借款人或投资人在资金借贷或投资交易中的风险水平。

本文将介绍信用等级评定的背景、重要性以及常用的评估方法。

一、背景信用等级评定是一个由金融机构和评级机构开发的系统，旨在衡量个人或企业的信用状况。

它起源于20世纪初期，在金融危机和债务违约事件的背景下，为了提高金融系统的透明度和稳定性，金融机构开始寻找一种可靠的方法来评估借款人或投资人的信用风险。

二、重要性信用等级评定对金融机构、投资者和借款人都有重要意义。

对金融机构来说，通过评估借款人的信用风险，可以制定合理的贷款条件和利率，从而降低违约风险。

对投资者来说，信用等级评定可以提供有关投资项目风险的信息，帮助他们做出明智的投资决策。

而对借款人来说，信用等级评定能够为其提供访问更低利率的贷款机会，从而降低债务成本。

三、评估方法信用等级评定通常通过收集和分析一系列与借款人或投资人相关的信息来进行。

以下是一些常用的评估方法：1.信用历史评估：这一方法基于个人或企业的过去信用记录来评估其未来的信用状况。

评估者会考虑借款人的还款记录、信用卡使用情况以及历史违约情况等。

2.收入和财务状况评估：评估者会分析个人或企业的收入来源和财务报表，以确定其债务承受能力和还款能力。

3.行业和市场评估：这一方法应用于企业评级中，评估者会研究行业和市场情况，以判断企业的竞争能力和未来发展前景。

4.外部评级机构评估：一些专门的评级机构会根据自己的评估方法对个人和企业进行评级，这些评级往往具有较高的可信度和公正性。

五、应用领域信用等级评定广泛应用于金融机构和投资行业，被用于评估个人和企业的信用状况。

以下是一些具体的应用领域：1.贷款申请：银行和其他金融机构在处理贷款申请时，通常通过信用等级评定来确定借款人的信用风险，并决定是否批准贷款。

信用评级原理

信用评级原理信用评级是指对借款人或债务人的信用状况进行评定，以确定其偿债能力和信用风险的一种方法。

信用评级的原理主要包括评级标准、评级方法和评级结果三个方面。

评级标准是指评级机构根据借款人的信用状况和偿债能力所制定的一套标准，用以评定借款人的信用等级。

评级标准通常包括借款人的财务状况、经营状况、行业风险、市场环境等多个方面的指标。

这些指标可以客观地反映借款人的信用状况，评级机构根据这些指标来对借款人进行评级。

评级方法是指评级机构根据评级标准对借款人进行评级的具体方法和步骤。

评级方法通常包括定性分析和定量分析两种方法。

定性分析是指评级机构根据借款人的经营状况、行业风险等因素进行主观判断，对借款人进行评级。

定量分析是指评级机构根据借款人的财务数据、财务比率等客观指标进行量化分析，对借款人进行评级。

评级方法的选择取决于评级机构的具体情况和评级对象的特点。

评级结果是指评级机构根据评级标准和评级方法对借款人进行评级后得出的结论。

评级结果通常以信用等级的形式呈现，如AAA、AA、A、BBB等级。

评级结果直接反映了借款人的信用状况和信用风险，对借款人的融资成本和融资条件有着重要的影响。

信用评级原理的核心在于客观、全面地评定借款人的信用状况和信用风险，为投资者和债权人提供可靠的参考依据。

评级标准是评级的基础，评级方法是评级的手段，评级结果是评级的目的。

评级机构应当严格按照评级原理进行评级工作，确保评级结果的客观性、公正性和准确性。

信用评级在金融市场中具有重要的作用，它可以帮助投资者和债权人更好地了解借款人的信用状况和信用风险，从而做出更加明智的投资和融资决策。

同时，信用评级也可以促进金融市场的健康发展，提高金融市场的透明度和效率，降低金融风险，促进金融机构的稳健经营。

总之，信用评级原理是评级工作的基础和核心，评级机构应当严格按照评级原理进行评级工作，确保评级结果的客观、公正和准确，从而为金融市场的稳健发展和投资者的合法权益提供保障。

基于大数据的供应链金融信用风险评估实证研究——以整车制造行业为例

收稿日期：2022-01-09修回日期：2022-02-10基于大数据的供应链金融信用风险评估实证研究——以整车制造行业为例周雷1、3邱勋2朱奕1毛晓飞3（1.苏州市职业大学商学院，江苏苏州215104；2.浙江金融职业学院金融管理学院，浙江杭州310018；3.东南大学经济管理学院，江苏南京211189）摘要：通过将前沿大数据征信技术与评分卡方法相结合，以整车制造行业供应链为场景，对供应链金融信用风险进行测度。

借助Python 软件，从“企查查”API 数据接口和万得数据库获取相关数据，对27家核心企业122条供应链多维指标进行数据挖掘、WOE 编码和变量筛选，构建指标体系。

然后，运用大数据和人工智能建模思路，建立涵盖14个特征解释变量的Logistic 回归模型，并运用多种工具训练和改进模型形成可用于实务的Logistic 评分卡。

经实证检验，最终确定的信用评估模型区分能力强，风险预测准确率能达到96.77%。

基于大数据的Logistic 评分卡将供应链信用等级数字化，相较于传统的信用评级更具有实用性，因此，大数据技术的运用对提升供应链金融信用风险评估和管理水平具有重要价值。

关键词：供应链金融；信用风险；Logistic 评分卡；人工智能中图分类号：F832文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2022）05-0064-07DOI ：10.19647/ki.37-1462/f.2022.05.009作者简介：周雷，男，江苏苏州人，苏州市职业大学讲师、研究员，东南大学SRTP 项目指导教师，研究方向为金融科技；邱勋，男，江西于都人，浙江金融职业学院副教授，研究方向为金融科技；朱奕，女，江苏苏州人，苏州市职业大学商学院，研究方向为金融科技；毛晓飞，女，江苏镇江人，东南大学经济管理学院，研究方向为供应链金融。

基金项目：江苏高校哲学社会科学研究基金项目“数字经济时代金融科技服务实体经济高质量发展研究”(2022SJA1415)；浙江省高校科研资助项目“金融本质视角下的区块链金融风险监管研究”(Y201941951)。

银行信贷管理系统的分析与设计说明书

第三章需求分析3.2系统开发原则321 设计原则商业银行信贷管理系统作为商业银行业务管理和信息管理体系的组成部分，在设计时应充分考虑标准化原则，即一方面应根据有关的国际、国内和工业标准进行系统的设计，另一方面应充分考虑商业银行在长期的业务管理和信息管理系统建设中形成的本行业和本系统内的有关规范，使得该系统能够达到与其它业务管理和信息管理系统高效、便利地互联的目标。

3.2.2实施原则在商业银行信贷管理系统的技术实现过程中，开发工具、实现方法、支撑环境的选择设计多种不同的产品和方法。

在进行具体的产品和方法选择时, 一方面应坚持先进性原则，先进性原则首先要求技术领先，因为目前的信息技术正在快速发展，各种新技术和新概念不断引入，在技术上相对滞后的产品和技术将会逐渐退出市场，给未来的系统维护升级造成困难，同时先进性原则也要求相应的产品和技术在市场和服务等方面领先，以达到保护投资和利于系统长期维护、升级的目标。

另一方面，在系统的实施过程中又必须遵循实用性原则，这是由于系统的顺利推广不仅需要与实际需求和具体的使用环境相符合，同时还应考虑到实施的成本（包括资金成本和时间成本）等因素，这就要求在制定系统实现方案时必须从商业银行目前的实际技术环境、使用环境（包括人员、设施及有关的技术资源等）和外部环境（如与人民银行“银行信贷登记咨询系统”的连接）出发，做到先进性和实用性的相结合。

3.2.3运行管理原则系统在投入使用后最重要的是日常的管理维护，在系统设计和实现阶段应当充分考虑到系统的日常维护工作，提高系统的可维护性。

一方面，信贷管理系统所涉及的是商业银行及其客户的信贷业务信息和主要经济财务指标等敏感性信息，因此信息的安全可靠性是系统设计中应当着重考虑的。

这要求系统设计和实现时充分考虑诸如信息的保密性、访问的可控性、数据的完整性、系统的冗余性等安全可靠性因素。

另一方面，正因为系统的运行管理融合于日常的业务运作过程之中，这又要求系统所提供的相应的保证安全可靠的手段使用灵活、便于管理，并能随着安全策略的改变而有一定的弹性，做到在保证系统安全可靠性的基础上尽可能提供相应的灵活性。

CDO评级方法及其衍生问题探讨

上述实例还显示，对 CDO 分券的评级不仅与相关性假定有关，而且与采用的特定模型也相关联。如果不同的模型和假定所评出的结果也不相同，投资者就面临所谓的“模型风险”，即选用何种模型以及相关性假定得到的评级结果更为准确。近年来，对大量的高收益 CDO 分券进行降级的部分原因是模型中违约相关系数和回收率偏低，就表现出模型风险的存在。另外，评级依据上的差异也给投资者带来了额外的“困惑”。由于穆迪的评级是基于预期损失（EL），而标准普尔和惠誉的评级则基于违约概率（PD）。相应地，机构对给定分券的评级结果是基于历史的 EL 或 PD 数据。因此，PD 和 EL 评级给投资者提供了不同的信息，而且对一些多级别产品来说，结果可能会有所不同。
评级依据计算方法
主要参数
预期损失（EL）其中：
z
DS：多样性分值； Pj：第 j 个场景的违约概率； Lj：第 j 个场景的 z 违约损失。
；
PD表示单个同质资产的违约概率，由加权平均级别因子（weighted average rating factor ，WARF）和加权平均期限（weighted average life，WAL）共同决定； Lj=（发行 CDO 还本付息需要的现金流-j 种资产违约下的现金流）/发行 CDO 还本付息需要的现金流。
应用BET方法之前，关键是计算多样性分值（diversity score or DS），其计算思路如下：
旧版（diversity score or DS）
新版（an “alternative” diversity score or ADS）
1、分配。将ODCs背后资产的债务人或
发行人按穆迪的行业类别（33个类别）
BET 模型参数
z 违约概率 z 回收率 z 多样性分值

信用评级相关情况汇总

信用评级相关情况汇总一、经国际信用评级机构评定的企业信用等级比较著名的世界三大评级公司1.美国标准普尔公司，偏重于企业评级方面。

2.穆迪投资效劳公司，偏重于机构融资方面。

3.惠誉国际信誉评级，更偏重于金融机构的评级二、由经国家备案的第三方信用服务机构评定的企业信用等级。

企业信用等级在中国，不同的管理机构根据自身业务特性及目的，采取了不同的信用等级划分标准。

较为流行的是三等九级信用等级标准，被大多银行和评级机构所认可，软件企业信用评价等级划分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C 三等九级。

国际通行的“四等十级制”评级等级，具体等级分为：AAA，AA，A，BBB，BB，B，CCC，CC，C，D。

从“AA”到“CCC”等级间的每一级别可以用“+”或“-”号来修正已表示在主要等级内的相对高低。

信用评级机构分为央行备案和地方备案两种。

地方备案的第三方信用评价机构出具的信用等级证书和信用报告含金量较低，应用范围受到一定的限制。

经中国人民银行备案的征信机构出具的证书和信用报告基本可以满足招投标领域所有的信用要求。

越来越多的招投标项目中会明确要求企业提供的AAA信用等级证书必须是由经中国人民银行备案的第三方机构出具。

至2022年在中国人民银行备案的信用评级机构共55家，由他们出具的等级评价证书最为权威。

知名的评级机构用于企业直接融资时作为资信证明，等级越高融资越容易，融资成本（利率）也低一些。

还有一些银行内部也有信用等级评级，一般为内评。

三、由各级市场监督管理部门评定的“守合同重信用企业”信用等级一般分为三个等级，由政府各级市场监督管理部门负责评价公布，评价最为权威，条件要求较高。

（一）市级“守合同重信用”企业申请公布守合同重信用状况良好企业,应具备以下基本条件:1.依法登记注册并在本市连续正常生产经营满3个会计年度;2.在经营异常名录或严重违法失信名单中;（二）省级“守合同重信用”企业申报省级“守合同重信用”企业，除具备本申报市级规定的条件外，还应具备以下条件：1.企业设立时间一般在五年以上，注册资本300万元以上（咨询服务型企业、高新技术企业可酌情降低），年销售额500万元以上，建筑施工、装修、设计等实行资质管理的企业，应具备中等以上资质；2.企业是连续两年以上的市级“守合同重信用”企业；（三）国家级“守合同重信用”企业企业是连续五年以上省级“守合同重信用”企业，在企业经营、信用和合同管理方面取得优异成绩的，可以申报国家级“守合同重信用”企业，特别优秀、信誉度高的企业或者知名品牌企业可适当放宽年限。

信用评级-

2年(%) 4.17 4.22 4.32 4.67 6.02 7.02 15.02
3年(%) 4.73 4.78 4.93 5.25 6.78 8.03 14.03
4年(%) 5.12 5.17 5.32 5.63 7.27 8.52 13.52
48
例子
? 假设BBB级优先无担保债券(5年期)的面值100元，票面利率为6％。
30
? 由于违约损失率的大小不仅受到负债企业因素影响，而且还同债务项目的具体设计密切相关。
31
影响违约损失率的决定因素主要包括： ? 债项因素 ? 宏观因素与经济周期 ? 行业因素 ? 企业因素
32
六、Credit Metrics模型
35
Credit Metrics模型
? Creditmetrics是由J.P 摩根公司联合多家金融机构于1997年推出的信用风险度量模型。
企业股权价值波动性 σ E与企业资产价值波动性间存在理论
上的关系：
σE ? g(σA )
（2）
在公式（ 1）和（ 2）中，已知变量有： E，可在股票市场上
观察到；σ E，利用历史数据估算； D，违约实施点或触发点； τ ，一般设为1年；r，可观察到。
在公式（ 1）和（ 2）中余下两个未知数：资产价值 A及其波
? 模型不仅考虑违约事件引发的价值变动，而且同时考虑信用等级升降的影响。
? Creditmetrics试图回答的问题：
? “如果下一年是个坏年份，那么，债务会损失掉多少？”
36
? Credit Metrics模型用来测定信用资产组合价值和风险。
? 估算由于信用资产质量变化(包括违约) 而导致的组合价值的波动以及价值的分布状况，并最终计算出信用资产组合的在险价值量(VaR)。

征信报告制作的软件

征信报告制作的软件征信报告是一个记录个人信用状况的重要文件，对于个人贷款、租房、信用卡申请等各种金融交易都有着重要的影响。

因此，开发一款能够自动生成征信报告的软件将会大大提高工作效率并减少人工错误。

本文将从头到尾，逐步思考并介绍如何开发一款征信报告制作的软件。

步骤一：需求分析在开发一款软件之前，首先需要进行需求分析。

我们需要明确软件的功能和特点以满足用户的需求。

征信报告通常包括个人基本信息、信用评级、贷款记录、还款记录等内容。

因此，软件需要能够收集和整理用户的个人信息，并能够根据这些信息生成标准格式的征信报告。

步骤二：数据收集和整理开发一款征信报告制作的软件需要能够收集用户的个人信息，并将其整理为报告所需的格式。

这一步骤可以通过用户填写表单或者连接数据库来实现。

用户需要提供个人基本信息，如姓名、身份证号码、联系方式等，以及贷款记录、还款记录等信用信息。

软件需要对这些数据进行验证和清理，以确保数据的准确性和完整性。

步骤三：信用评级算法征信报告中的信用评级是根据个人信用状况而定的，因此开发一款征信报告制作的软件需要能够根据用户的信用信息自动计算信用评级。

信用评级可以根据用户的贷款记录、还款记录、逾期情况等因素来确定。

在开发软件时，可以采用一些常见的信用评级模型，比如FICO信用评分模型等。

步骤四：报告生成在收集和整理用户的数据以及计算信用评级之后，软件需要能够将这些信息生成标准格式的征信报告。

报告的格式可以根据不同的机构和需求进行调整，但通常包括个人基本信息、信用评级、贷款记录、还款记录等内容。

开发人员需要定义报告的模板，并将用户的数据填充到相应的位置上。

生成的报告可以保存为PDF或其他常见的文档格式，以便用户进行存档或打印。

步骤五：用户界面设计为了方便用户使用，征信报告制作的软件需要具有友好的用户界面。

用户界面应该清晰简洁，并能够引导用户按照步骤提交所需的信息。

在界面设计中，需要考虑到用户的使用习惯和操作便利性，以提高用户体验。

信用评级转移矩阵

基于迁移矩阵的信贷风险分析时间:2008-06-07 17:39来源:互联网信用风险，或称为违约风险，是指借款人不愿或者不能按期还本付息，而导致银行遭受损失的可能性。

随着金融研究的不断深入计算机技术的不断进步，全球对信用风险的量化计量也越来越精细，因此各种信用风险分析工具技术系统的不断创新，开创了信用风险度量管理的全新格局，其中信用迁移矩阵作为信用风险计量的基础性内容，其重要性越来越显著。

信用迁移矩阵，通过将客户的期初信用等级状况与期末信用等级状况进行比较计算，度量某个客户群在特定的时间内从目前的信用等级迁移到其他信用等级的概率。

该矩阵，评估了企业客户信用质量变化的路径或者信用发展历史，以向风险管理人员提供信用等级未来预期路径和风险管理的量化资料。

通过迁移矩阵，不仅可以实现对企业客户信用质量变化的微观度量，而且可以实现对企业客户整体信用风险变迁的有效监控。

目前，国外对迁移矩阵的研究已经非常深入。

标准普尔、穆迪跨国银行咨询机构等纷纷开发了基于信用迁移矩阵的信用风险管理工具和系统，包括Credit MetricsCredit ProCredit Portfolio View等信用产品。

国内对于迁移矩阵的研究，目前还停留在比较初步的阶段。

主要原因是，我国商业银行开展规范的信用评级时间不是很长，缺乏相关数据的积累；对于信用迁移的认识还没有上升到风险管理的高度，因此尚未开展多层次的深入研究；缺乏相应的数据，导致对信用迁移矩阵的研究还停留在理论分析层次上。

本文通过对某商业银行最近几年一部分的企业信用评级数据进行统计分析，生成多年度多地区多行业的信用迁移矩阵，并对其相关特性进行比较分析，在此基础上，提出了不断改进信用评级方法，加强和完善信贷管理的建议和意见。

一、技术原理迁移矩阵，其基本原理来自马尔科夫链的基本原理。

通常不失一般性地假定状态空间为正整数(1，2，3，…)，对于离散随机序列{Xn}，Xn 1的值处于状态j的概率，当且仅当与前一状态Xn有关，这称之为马尔科夫链，并记一步转移概率为:定义表明，转移概率不仅与初始状态及最终状态有关，并且与时间序列n有关。

金融学类专业教学质量国家标准

金融学类专业教学质量国家标准（提交审议稿）教育部高等学校金融学类专业教学指导委员会2014年7月1日目录1、前言 (2)1.1 学科意义 (2)1.2 专业概述 (2)1.3 人才培养特色 (2)2、学科代码与适用专业范围 (3)2.1学科代码 (3)2.2适用专业范围 (3)3、培养目标 (3)4、培养规格 (4)4.1学制与学位 (4)4.2知识要求 (4)4.3素质要求 (5)4.4能力要求 (5)5、课程体系 (6)5.1课程体系总体框架 (6)5.2课程设置 (7)6、教学规范 (11)6.1教学过程规范 (11)6.2 教师行为规范 (12)7、师资队伍 (12)7.1师资队伍结构 (13)7.2 教师背景与水平要求 (13)8、教学条件 (14)8.1为学生和教师提供充足的信息资源 (14)8.2为教学提供足够数量和功能的教学设施 (14)8.3保证充足的教学经费投入 (14)9、教学效果 (15)9.1教学成果 (15)9.2课堂教学效果 (15)10、教学质量保障体系 (15)10.1质量保障目标 (15)10.2质量保障规范与监控 (15)11、名词释义 (16)附表1 (17)附表2 (18)为全面落实《国家中长期教育改革与发展规划纲要（2010－2020年）》，促使金融学类专业高等教育适应社会主义现代化建设对人才培养的要求，教育部高等学校金融学类专业教学指导委员会制定并推行《金融学类专业教学质量国家标准》。

该标准是金融学类本科专业人才培养的基本要求，将在全国范围内作为设置本科专业、指导专业建设、规范专业发展、评价教学质量的重要依据。

在满足国家标准的基本要求之外，各高校应根据自身定位和办学特色，积极推进教育改革与创新，不断提高我国金融学科建设与发展的整体水平。

1、前言1.1 学科意义金融是现代经济运行的重要组成部分。

金融在资源配置中起关键作用，货币金融政策是国家调节宏微观经济的重要杠杆，金融运行状况关系到一国经济运行的稳定和效率，影响国家经济安全。