简介:摘要据统计,当前我国中小微企业约有4000万家,占我国企业总数的99%,占我国GDP总量的60%。但是,一方面,由于小微企业能否按照合同要求归还贷款主要依赖于其经营状况,且小微企业的风险抵抗能力较弱,导致商业银行信贷风险增加;另一方面,随着我国金融市场的逐步完善以及“互联网+商业银行”时代的来临,利率市场化进程也在不断推进,商业银行所面临市场环境的不确定性增加,增加了商业银行潜在的信贷风险。因此,本文主要针对小微企业信用贷款风险控制问题展开论述。
简介:虚假信息的发布导致企业信用风险出现失真现象,如何还原企业信用违约真实水平、寻找信用风险失真校准方法是国内外理论与实务界研究的热点。本文在综合考虑虚假信息的多维性与时序特征的前提下,以Hodrick—Prescott(HP)滤波为基础设计了信息数据降维方法,兼顾企业自身和同行业双重因素对企业信用风险失真的影响,建立了多样本多维指标时间序列的神经网络模型对企业信用风险失真进行判定,实证分析结果进一步验证了该模型的有效性。