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摘要:當(dāng)前,金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展日益繁華,但科學(xué)而有序的信用評(píng)定機(jī)制還沒有建立好,這無形中帶給了金融產(chǎn)業(yè)不小的風(fēng)險(xiǎn),建立健全的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定機(jī)制,勢(shì)在必行,本文闡述了基于灰色關(guān)聯(lián)模型的金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究,以及這套風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定模型的具體應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn);灰色系統(tǒng)理論;關(guān)聯(lián)分析
21世紀(jì),隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,走上創(chuàng)業(yè)道路的人越來越多,而真正能夠通過原始資本進(jìn)行創(chuàng)業(yè)的企業(yè)畢竟是少數(shù),大部分企業(yè)需要通過融資、借貸等方式獲得更多的資金,而專門經(jīng)營(yíng)資產(chǎn)的商業(yè)銀行的作用就越來越大,同時(shí),由于金融信用評(píng)級(jí)的混亂,商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險(xiǎn)越來越大。有效的金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定機(jī)制急需被建立。
1金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的意義
對(duì)于銀行來說,建立良好而完備的信用評(píng)價(jià)可以極大地提高工作的效率,通過信息的相互補(bǔ)充可以有效地完善借債人的信息,信息統(tǒng)一化的整理可以減少對(duì)同一個(gè)借債人反復(fù)的審核,這都使得銀行的工作更加有的放矢,手續(xù)的辦理更加快捷高效。
2灰色關(guān)聯(lián)模型介紹
2.1評(píng)價(jià)指數(shù)的選取原則
(一)目的性原則指標(biāo)的選取不僅需要能夠起到客觀評(píng)價(jià)信用風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)特征以及風(fēng)險(xiǎn)組成要素的作用,還要立足于對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的服務(wù)。(二)完備性原則所選取的指標(biāo)不能只單一地針對(duì)一方面的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià),而應(yīng)該全面地考慮到方方面面的風(fēng)險(xiǎn),對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象形成綜合性的認(rèn)識(shí)。(三)預(yù)見性原則信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定的目的是為了對(duì)銀行和借債人的活動(dòng)提供預(yù)見性的建議,所以,指標(biāo)的選取必須把發(fā)展趨勢(shì)等因素考慮進(jìn)去。(四)科學(xué)性原則為保障信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定系統(tǒng)最終可應(yīng)用,選取的指標(biāo)應(yīng)考慮到客觀性,只有指標(biāo)選取的科學(xué)、系統(tǒng),最終體系的構(gòu)建才能更加層次分明。(五)實(shí)用性為保證應(yīng)用的過程流暢、順利,需要盡可能精取指標(biāo),避免不必要的指標(biāo)對(duì)實(shí)際操作造成干擾。
2.2評(píng)價(jià)指標(biāo)
商業(yè)銀行的主要風(fēng)險(xiǎn)來源于債務(wù)人的還款能力,所以,債務(wù)人的財(cái)務(wù)狀況是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)必須考慮的因素,本文結(jié)合選取指標(biāo)的五個(gè)原則,立足信用風(fēng)險(xiǎn),考慮了企業(yè)發(fā)展能力、企業(yè)資產(chǎn)管理能力、盈利能力以及企業(yè)償債能力四個(gè)方面,來構(gòu)建新的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。
2.3模型的具體構(gòu)建步驟
具體步驟如下:(一)明確參考系數(shù)和理想系數(shù)。(二)對(duì)第k個(gè)企業(yè)的第i個(gè)指標(biāo)與理想?yún)?shù)的關(guān)聯(lián)性做出計(jì)算。(三)確定各個(gè)指標(biāo)所占的有效比例。(四)根據(jù)計(jì)算出的關(guān)聯(lián)度按照大小順序進(jìn)行排序.設(shè)相應(yīng)的第k個(gè)企業(yè)第i個(gè)指標(biāo)的變量因素為:,為避免原始數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)或其量綱的不同,需要對(duì)數(shù)據(jù)的變量進(jìn)行無量綱化。,其中處理完之后再對(duì)每一列數(shù)據(jù)取平均值,利用(*)模型得到xn與x0的關(guān)聯(lián)度,其中,ρ為分辨系數(shù),其取值在0-1之間,當(dāng)ρ變小時(shí),參數(shù)之間的差異將變大。
3用灰色模型對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析
為了試驗(yàn)本模型,選取了五家青島公司進(jìn)行試驗(yàn),將五家公司的各項(xiàng)信息輸入到模型中,來測(cè)評(píng)它們2017年1-6月的信用風(fēng)險(xiǎn)。
4結(jié)論
在整個(gè)測(cè)試的多項(xiàng)結(jié)果中,海爾品牌的參數(shù)與理想?yún)?shù)最為接近,是五個(gè)企業(yè)中信用風(fēng)險(xiǎn)最小的,雙星和青島啤酒兩個(gè)品牌在簡(jiǎn)單的平均值計(jì)算以及加權(quán)平均值的計(jì)算中,名次不同,但都穩(wěn)定在二三名,風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在五個(gè)企業(yè)中處于中間位置,而澳柯瑪與海信電器的信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值最大與風(fēng)險(xiǎn)值最小的兩個(gè)企業(yè)的比較,即:海信電器與海爾兩家企業(yè)的模型比較,我們可以驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果。海信除股東權(quán)益一項(xiàng),與理想?yún)?shù)關(guān)聯(lián)度較好,其他的參數(shù)都離理想?yún)?shù)相差較遠(yuǎn),而安全系數(shù)最高的海爾,各個(gè)指標(biāo)都與理想?yún)?shù)相近??梢?,本文的計(jì)算有效。與理想模型參數(shù)相近的,測(cè)出的總體關(guān)聯(lián)度較高,而各項(xiàng)數(shù)據(jù)離理想數(shù)較遠(yuǎn)的,測(cè)出的總體關(guān)聯(lián)度較低。
5結(jié)束語
灰色評(píng)定法可以全面而有效地給出企業(yè)的信用評(píng)定,并且對(duì)于企業(yè)的未來發(fā)展有一定的預(yù)見性,可以有效地幫助金融機(jī)構(gòu)對(duì)借貸企業(yè)進(jìn)行有效評(píng)估,以減小信用風(fēng)險(xiǎn),這套模式有著很大的推廣意義,但不得不指出的是,該系統(tǒng)還是存在著一定的不足,比如:對(duì)于定性指標(biāo)的確定及量化的問題還有待改進(jìn)。
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作者:施麗娟 單位:福州外語外貿(mào)學(xué)院