文档介绍：不确定理论模型在企业信用评级中的应用研究哈尔滨理工大学管理学硕士学位论文赵贵东
不确定理论模型在企业信用评级中的应用研究摘要篁查堡矍三查兰璧耋兰堡圭兰兰鎏圣性识别理论模型和模糊综合评价模型进行了对比。为了在不完全信息下较为针对影响企业信用状况的众多财务比率难以定权这一问题,采用因子分析技术,把影响企业信用状况的众多财务比率浓缩成五个因子,简化了企业信用评级的指标体系,有助于提高企业信用评级的效率和准确性。在企业信用评级定性指标体系中加入公司治理指标体系,并研究了定性指标的量化方法。在采用模糊综合评价方法对企业进行信用评级时,指出了现行文献用信息熵法确定权数的不足之处,并进行了改进,然后在研究变权系数基本原理的基础上,推导出确定变权系数的三个公式,使权数随指标值大小变化而变化。为了克服模糊综合评价模型用于企业信用评级时,出现的分级不清和分级不合理问题,把属性识别理论模型引入企业信用评级中来,阐述了企业信用等级属性测度函数的建立方法,并建立了单指标属性测度函数,给出了两种确定权数的方法,并采用置信度准则对企业信用等级作出评价,最后对属准确地确定企业的信用等级,我们依据最少信息原理建立了灰理论识别模型。在灰理论识别模型的建立中,给出了用闽值和灰关联系数确定权数的方法,其中用灰关联系数确定权数是一个新的尝试,并收到了较好的效果。针对企业信用评级多方案评价中,一个企业在不同的评价方案中可能处于不同信用等级这一问题,引入差异度和兼容度这两个衡量评价方案优劣的指标,并采用灰决策理论对评价方案进行了优选。关键词信用评级;模糊综合评价;属性识别;灰决策
堕堑鎏矍三奎兰篁矍兰堡圭兰堡篁:兰..,..Ⅱ.
篁查堡矍三尘兰篁堡兰堡圭兰堡兰兰;;.
第滦髀课题背景被无效成本吞噬“R虼似笠地叫杓忧啃庞霉芾硪钥刂菩庞梅缦眨岣咂笠档信用评级是信用管理的重要手段,要给企业~个客观公正的信用等级,探P汀P秃蚅模型,从模糊数学的角度提出了采用模糊性、系统性的层次,极可能得到偏颇甚至错误的结论。因此继续完善和探讨适合我国实际情况的信用评级方法是十分有意义的。此外,对信用评级方法的研随着我国经济的飞速发展,目前已步入信用经济的边缘,同时随着经济全球化趋势及我国加入刮夜帽匦肴谌氲绞澜缰髁骶弥腥ァO对于快速变化的市场环境,我国信用体系建设的滞后和企业信用管理手段的匮乏已显得极不适应,由此产生了巨大的信用风险,企业内部大量债务拖欠和坏账严重影响了企业的竞争能力。据专家测算分析和保守判断,近两年,中均利润率一般是ィ扌С杀救锤叽ィ笠涤τ械睦蟠蟛糠侄生存和竞争能力。国内外成功的实践经验证明,信用管理是现代企业管理的核心内容之一,建立信用管理体系,增强风险防御能力,是当前我国企业走出信用困境的根本出路。索效果良好的信用评级方法十分关键。国内外对信用评级方法的研究十分重视,从不同的角度提出了不同的方法。比如:人们从数理统计的角度提出了综合评价模型,从人工智能的角度提出采用神经网络模型。但遗憾的是型、模型和P陀捎谀P鸵G蟮母髦智疤崽跫苣崖悖们正在逐渐退出历史舞台。人工神经网络模型也由于理论的不成熟不为人们普遍采用,其它方法也往往存在着片面性,不系统等弊端。然而在当今世界,全世界的经济与金融体关系已愈来愈密切,分析与思考架构若不能提升到全面究不能只停留在理论上,国内许多文献中介绍的方法都缺乏实用性。这一点在指标选取上体现得最明显。指标的选取对评级结果的正确与否起着至关重要的作用,但现在的许多相关文献为了能够应用某个数学模型只是重视定量指标,忽视甚至忽略定性指标,而定性指标往往是至关重要的,这样的评级结果缺乏可信度。在传统的信用评级方法正在逐渐退出历史的舞台,人工神经网络模型尚未哈尔滨理工大学管理学硕士学位论文
、对定性指标处理的灵活性,使得它们在信用评级中有广阔被人们普遍接受的今天,模糊数学理论、属性数学理论、灰理论由于在应用中的应用前景。而数理统计理论中的因子分析技术在简化信用等级的影响因素上也有很大的优势。站在理论与实践结合角度,完善和探讨数理统计理论、模糊数学理论、属性数学理论和灰理论吵撇蝗范ɡ砺在企业信用评级中的应用,并注重方法的实用性以期促进不确定理论在企业信用评级中的早日应用与尽快成熟,这正是笔者撰写本文的目的。.信用与资信、诚信、信誉的区别在经济学领域,信用概念有广义和狭义之分。狭义上,信用作为商品经济条件下价值运动的特殊形式,是不同所有者之间商品和货币资金的借贷以及赊销预付等行为,反映了货币或商品的持有者,以还本付息为条件,把货币或商品暂时转让给需要者使用的债权债务关系”’。本文中的信用是指狭义信用挛募虺菩庞。信用与资信、诚信、信誉是存在区别的: