信用评级软件设计方法研究
2024年软件工程论文参考文献
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软件工程论文参考文献三：
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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
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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 ].J.Amer S tatist Ass oc ,1978,73(7):699—705[9]E isenbeis R A.Pitfalls in the application of discriminant analysis in business ,finance ,and economics[J ].Journal of Finance ,1977,32:875—900[10]Odom M D ,Sharda R A .Neural netw ork for bankruptcy predition[J ].International Joint C on ference on Neural Netw orks 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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。
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信用评级软件设计方法的比较研究
“如果你想知道一个人有没有骗你，那你看他的眼睛。
”传统上，生意人都会对合作伙伴是否诚实有一个定性的评价，主要依靠的是经验，看眼睛就是其中的一个方法。
现在，经济生活日益复杂，信用涉及的因素很多，没有人能依靠主观判断得出一个企业信用状况的准确评价。
依靠科学的信用评级方法，设计出相关的软件，是进行信用评级的必由之路。
信用评级的方法是指对受评客体信用状况进行分析并判断优劣的技巧，贯穿于分析、综合和评价的全过程。
按照不同的标志，信用评级方法有不同的分类，如定性分析法与定量分析法、主观评级方法与客观评级法、模糊数学评级法与财务比率分析法、要素分析法与综合分析法、静态评级法与动态评级法、预测分析法与违约率模型法等等，上述的分类只是简单的列举，同时还有各行业的评级方法。
这些方法相互交叉，各有特点，并不断演变。
如主观评级方法与客观评级方法中，主观评级更多地依赖于评级人员对受评机构的定性分析和综合判断，客观评级则更多地以客观因素为依据。
随着受评客体的日趋多元化，单纯依靠主观评级或客观评级都不能很好地反映受评企业的信用状况，因此主观评级与客观评级必须相结合，不同的评级机构在评级程序和具体的指标体系方面定会存在差别。
在评级业的发展中，各评级公司不断总结自身经验，评级指标不断细化，有必要对不同的设计方法做一个比较。
要素分析法比较
根据不同的方法，对要素有不同的理解，主要有下述几种方法。
5C要素分析法这种方法主要分析以下五个方面信用要素：借款人品德(Character)、经营能力(Capacity)、资本(Capital)、资产抵押(Collateral)、经济环境(Condiltion)。
5P要素分析法个人因素(Personal Factor)、资金用途因素
(Purpose Factor)、还款财源因素(Payment Factor)、债权保障因素(Protection Factor)、企业前景因素(Perspective Factor)。
5W要素分析法 5W要素分析法即借款人（Who）、借款用途（Why）、还款期限（When）、担保物（What）及如何还款（How）。
4F法要素分析法 4F法要素分析法主要着重分析以下四个方面要素：组织要素（Organization Factor）、经济要素（Economic Factor）、财务要素（Financial Factor）、管理要素（Management Factor）。
CAMPARI法 CAMPARI法即对借款人以下七个方面分析：品德，即偿债记录（Character）、借款人偿债能力（Ability）、企业从借款投资中获得的利润（Margin）、借款的目的（Purpose）、借款金额（Amount）、偿还方式（Repayment）、贷款抵押（Insurance）。
LAPP法 LAPP法分析以下要素：流动性（Liquidity）、活动性（Activity）、盈利性（Profitability）和潜力（Potentialities）。
骆驼评估体系骆驼评估体系包括五个部分：资本充足率
（Capital adequacy）、资产质量（Asset Quality）、管理水平（Management）、收益状况（Earnings）、流动性（Liquidity），其英文第一个字母组合在一起为“CAMEL”，因正好与“骆驼”的英文名字相同而得名。
上述评级方法在容上都小异，是根据信用的形成要素进行定性分析，必要时配合定量计算。
他们的共同之处都是将道德品质、还款能力、资本实力、担保和经营环境条件或者借款人、借款用途、还款期限、担保物及如何还款等要素逐一进行评分，但必须把企业信用影响因素的各个方面都包括进去，不能遗漏，否则信用分析就不能达到全面反映的要求。
传统的信用评级要素分析法均是金融机构对客户作信用风险分析时所采用的专家分析法，在该指标体系中，重点放在定性指标上，通过他们与客户的经常性接触而积累的经验来判断客户的信用水平。
另外，美国几家信用评级公司都认为信用分析基本上属于定性分析，虽然也重视一些定量的财务指标，但最终结论还要依靠信用分析人员的主观判断，最后由评级委员会投票决定。
综合分析方法的比较
综合分析评级方法就是依据受评客体的实际统计数据计算综合评级得分(或称指数)的数学模型。
目前企业信用综合评级方法很多，但实际计算中普遍采用的方法主要有四种。
为让读者更清晰理解“多变量信用风险二维判断分析法”，有必要考察这几种评级方法的优劣。
加权评分法
这是目前信用评级中应用最多的一种方法。
一般做法是根据各具体指标在评级总目标中的不同地位，给出或设定其标准权数，同时确定各具体指标的标准值，然后比较指标的实际数值与标准值得到级别指标分值，最后汇总指标分值求得加
权评估总分。
加权评分法的最大优点是简便易算，但也存在三个明显的缺点。
第一，未能区分指标的不同性质，会导致计算出的综合指数不尽科学。
信用评级中往往会有一些指标属于状态指标，如资产负债率并不是越大越好，也不是越小越好，而是越接近标准水平越好。
对于状态指标，加权评分法很容易得出错误的结果。
第二，不能动态地反映企业发展的变动状况。
企业信用是连续不断的，加权评分法只考察一年，反映企业的时点状态，很难判断信用风险状况和趋势。
第三，忽视了权数作用的区间规定性。
严格意义上讲，权数作用的完整区间，应该是指标最高值与最低值之间，不是平均值，也不是最高值。
加权评分法计算综合指数时，是用指标数值实际值与标准值进行对比后，再乘上权数。
这就忽视了权数的作用区间，会造成评估结果的误差。
如此，加权评分法难以满足信用评级的基本要求。
隶属函数评估法
这种方法是根据模糊数学的原理，利用隶属函数进行综合评估。
一般步骤为：首先利用隶属函数给定各项指标在闭区间［0，1］相应的数值，称为“单因素隶属度”，对各指标作出单项评估。
然后对各单因素隶属度进行加权算术平均，计算综合隶属度，得出综合评估的向指标值。
其结果越接近0越差，越接近1越好。
隶属函数评级方法较之加权评分法具有更大的合理性，但该方法对状态指标缺乏有效的处理办法，会直接影响评级结果的准确性。
同时，该方法未能充分考虑企业近几年各项指标的动态变化，评级结果很难全面反映企业生产经营发展的真实情况。
因此，隶属函数评估方法仍不适用于科学的信用评级。
功效系数法
功效系数法是根据多目标规划原理，对每一个评估指标分别确定满意值和不允许值。
然后以不允许值为下限，计算其指标实现满意值的程度，并转化为相应的评估分数，最后加权计算综合指数。
由于各项指标的满意值与不允许值一般均取自行业的最优值与最差值，因此，功效系数法的优点是能反映企业在同行业中的地位。
但是，功效系数法同样既没能区别对待不同性质的指标，也没有充分反映企业自身的经济发展动态，使得评级结论不尽合理，不能完全实现信用评级所要实现的评级目的。
多变量信用风险二维判断分析评级法
对信用状况的分析、关注、集成和判断是一个不可分割的有机整体，这也是多变量信用风险二维判断分析法的评级过程。
多变量特征是以财务比率为解释变量，运用数量统计方法推导而建立起的标准模型。
运用此模型预测某种性质事件发生的可能性，使评级人员能及早发现信用危机信号。
经安博尔-中诚信的长期实践，这类模型的应用是最有效的。
多变量分析就是要从若干表明观测对象特征的变量值（财务比率）中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。
根据判别分值，确定的临界值对研究对象进行信用风险的定位。
二维判断就是从两方面同时考察信用风险的变动状况：一是空间，即正确反映受评客体在本行业(或全产业)时点状态所处的地位；二是时间，尽可能考察一段时期受评客体发生信用风险的可能性。