基于违约鉴别能力最大的信用等级划分方法

被引：10

作者：

迟国泰 ^{[1
]}

于善丽 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 大连理工大学经济管理学院

[2] 中国人民银行金融研究所博士后科研流动站

[3] 银行间市场清算所股份有限公司

来源：

管理科学学报 | 2019年 / 11期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

信用等级划分; 损失率; 违约鉴别能力; K-S检验统计量; 信用评级;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.4 [信贷];

学科分类号：

1201 ; 020204 ;

摘要：

信用等级划分旨在区分不同客户的风险水平,然现有大多数信用等级划分研究要么无法严格保证划分的信用等级满足"信用等级越高,损失率越低"标准,要么无法保证尽可能地区分违约可能性不相似的客户,而无论不符合哪种标准,划分的信用等级都不能作为贷款决策的有效依据.基于此,以上述两个标准为目标划分信用等级.创新与特色一是以客户的非违约累计频率与违约累计频率之差的最大绝对值的代数和最大为目标,以后一个信用等级损失率大于前面信用等级损失率为主要约束,确保划分的信用等级满足上述两个标准.二是提出通过设置随机分割点的区间来划分信用等级的新算法,避免随机赋予信用等级分割点时,靠前的信用等级分割点落到靠后的客户中,导致后面的信用等级无论怎样划分均划分不出来的弊端.最后,以中国某商业银行3 045笔小企业贷款样本进行实证,结果表明本模型划分的信用等级满足"信用等级越高,损失率越低"标准,且其区分不同违约可能性客户的能力较强.

引用

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页数：21

共 20 条

[1] 基于违约鉴别能力组合赋权的小企业信用评级——基于小型工业企业样本数据的实证分析 [J].