简介：信用评级是通过对企业偿还债务能力进行评级,引导金融资本投资和决策,其结果直接关系到各类金融产品的定价.本文首先对国内外信用评级的方法做简单的归纳,在此基础上,提出二层结构方程模型对企业主体进行评级.实证分析表明：根据测量方程的参数符号,速动比率、流动比率与虚拟变量信用能力是负相关,其他财务指标与其指定的虚拟变量都是正相关;后验预测结果分析表明,二层机构方程模型分析结果可作为企业信用能力的参考依据.
简介：本文建立相应的BP神经网络模型,根据民生银行信贷信用评级指标体系,选取BP神经网络模型的训练样本和检验样本.将训练样本输入BP神经网络进行训练,BP神经网络模型完成训练后,用检验样本对本文建立的BP神经网络模型进行检验.完成训练的BP神经网络模型将根据企业的信用评级信息计算出企业信用得分的预测值,从而使商业银行规避信贷过程中的信用风险,起到风险预警功能.
简介：在降低信用风险承担水平的同时提高盈利能力是各国商业银行重点关注的内容。2010年中国推出信用风险缓释工具,为商业银行的信用风险管理提供了新思路。基于中国上市银行面板数据,采用回归分析法研究信用衍生产品交易对银行业经营状况的影响。研究表明,银行参与信用衍生产品交易能够在降低不良贷款率的同时提高净资产收益率,从而改善经营状况。
二层结构方程模型在信用评级中的应用研究
基于BP神经网络的民生银行信用风险评价研究
信用衍生产品交易对银行业经营状况的影响——基于中国上市银行面板数据的分析
