亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)因素識別研究

        2022-03-19 23:07:33呂爽
        中國市場 2022年6期
        關(guān)鍵詞:隨機(jī)森林小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)

        呂爽

        摘 要:小微企業(yè)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、增加就業(yè)機(jī)會和創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)等方面起到了重要作用。然而,小微企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)較高,給銀行造成貸款違約損失的可能性較大。文章以188家小微企業(yè)為研究對象,通過隨機(jī)森林方法對影響小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素進(jìn)行識別,并確定關(guān)鍵指標(biāo)的影響程度和影響方向。結(jié)果表明:水電費(fèi)發(fā)生異常的次數(shù)、借新還舊次數(shù)、還款計(jì)劃變更次數(shù)和民事訴訟次數(shù)等企業(yè)行為信息是影響小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素,且均對企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)具有正向影響。

        關(guān)鍵詞:小微企業(yè);隨機(jī)森林;信用風(fēng)險(xiǎn)

        中圖分類號:C29文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1005-6432(2022)06-0100-02

        DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2022.06.100

        1 引言

        近年來,隨著我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化調(diào)整,以及經(jīng)濟(jì)向內(nèi)生增長轉(zhuǎn)變,小微企業(yè)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、增加就業(yè)機(jī)會和創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)等方面發(fā)揮了重要的作用。然而,市場經(jīng)營環(huán)境的不斷改變,致使小微企業(yè)逾期貸款不斷增多,商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)面臨的風(fēng)險(xiǎn)加大。因此,識別影響小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素、持續(xù)動(dòng)態(tài)的捕獲貸款企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)信號、提前發(fā)現(xiàn)和判別企業(yè)風(fēng)險(xiǎn),做出預(yù)警提示,減少因小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的貸款違約損失具有重要的意義。

        眾多學(xué)者開展了小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)因素識別的研究,如曹明生(2015)[1]使用Logistic模型研究影響小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的因素,研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)信息對小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響。趙玉龍等(2017)[2]的研究認(rèn)為企業(yè)自身特點(diǎn)、企業(yè)過度擴(kuò)張和企業(yè)負(fù)債等是影響小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的主要因素。滿向昱等(2018)[3]采用Logistic模型進(jìn)行研究,結(jié)果表明流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、銀行負(fù)債資產(chǎn)比等企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)為影響我國中小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。遲國泰等(2019)[4]實(shí)證分析小企業(yè)貸款數(shù)據(jù),結(jié)果表明速動(dòng)比率、總資產(chǎn)增長率等企業(yè)財(cái)務(wù)信息顯著影響小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。孫福兵等(2020)[5]運(yùn)用Probit模型對小型農(nóng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素識別,研究發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債、營業(yè)利潤率等對信用風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響。

        已有文獻(xiàn)的研究中,一方面,多將企業(yè)財(cái)務(wù)信息作為關(guān)注對象,對企業(yè)行為信息關(guān)注較少;另一方面,多使用傳統(tǒng)的回歸分析方法,極少使用流行的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。因此,文章將企業(yè)行為信息引入小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)因素識別研究中,并使用隨機(jī)森林方法這一機(jī)器學(xué)習(xí)方法,以便及早發(fā)現(xiàn)違約的前期預(yù)警信號,在企業(yè)違約前提前做好干預(yù)措施,從而有效管控小微企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)。

        2 數(shù)據(jù)選取與描述

        文章的研究對象是2020年1月至2020年12月在某商業(yè)銀行需要償還貸款的小微企業(yè)。文章選擇的小微企業(yè)為企業(yè)規(guī)模符合國家四部委規(guī)定的小型和微型企業(yè)認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。

        對于因變量,文章將及時(shí)償還貸款的企業(yè)認(rèn)定為“未違約企業(yè)”,記為0;將到期未償還貸款或延期償還貸款的企業(yè)認(rèn)定為“違約企業(yè)”,記為1。文章獲取的小微企業(yè)總樣本數(shù)為188個(gè),未違約的樣本數(shù)為144個(gè),違約的樣本數(shù)為44個(gè),樣本的違約率為23.4%。

        自變量分為兩類:第一類為企業(yè)財(cái)務(wù)變量,包含資產(chǎn)負(fù)債率、利潤增長率、速動(dòng)比率、凈資產(chǎn)收益率和營業(yè)毛利潤率等;第二類為企業(yè)行為變量,包含企業(yè)過去12個(gè)月水電費(fèi)發(fā)生異常的次數(shù)、過去12個(gè)月繳納稅金發(fā)生異常的次數(shù)、借新還舊次數(shù)、還款計(jì)劃變更次數(shù)和民事訴訟的次數(shù)等。

        3 實(shí)證研究

        隨機(jī)森林方法是當(dāng)下流行的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它將若干個(gè)分類樹組合成隨機(jī)森林,顯著提高了預(yù)測精度。文章使用隨機(jī)森林方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,需要說明的是在擬合過程中需要對每次拆分時(shí)隨機(jī)選取變量個(gè)數(shù)以及樹的棵數(shù)等參數(shù)進(jìn)行設(shè)定。文章通過設(shè)定不同的分叉樹和樹的棵數(shù)確定最優(yōu)的隨機(jī)變量個(gè)數(shù)和樹的棵數(shù),最終隨機(jī)變量個(gè)數(shù)為5,樹的棵數(shù)為1000。表2報(bào)告了變量重要性度量結(jié)果。由表2可知,重要性權(quán)重超過10%的指標(biāo)有4個(gè),且全部為企業(yè)行為變量,分別為:過去12個(gè)月水電費(fèi)發(fā)生異常的次數(shù)(22.90%)、借新還舊次數(shù)(11.55%)、還款計(jì)劃變更次數(shù)(17.42%)和民事訴訟的次數(shù)(13.65%),這4個(gè)變量均屬于企業(yè)行為變量,且這4個(gè)指標(biāo)的重要性權(quán)重之和超過了65%。這說明,企業(yè)經(jīng)營行為是否合規(guī)對小微企業(yè)是否違約具有重要影響。

        選取重要性權(quán)重最大的4個(gè)變量:12個(gè)月水電費(fèi)發(fā)生異常的次數(shù)、借新還舊次數(shù)、還款計(jì)劃變更次數(shù)和民事訴訟的次數(shù),構(gòu)建偏相關(guān)圖,考察4個(gè)變量對企業(yè)違約概率的影響方向和大小,如圖1所示。由圖1可知,12個(gè)月水電費(fèi)發(fā)生異常的次數(shù)、借新還舊次數(shù)、還款計(jì)劃變更次數(shù)和民事訴訟的次數(shù)4個(gè)變量的增加都會顯著增加企業(yè)違約概率,這說明12個(gè)月水電費(fèi)發(fā)生異常的次數(shù)、借新還舊次數(shù)、還款計(jì)劃變更次數(shù)和民事訴訟的次數(shù)4個(gè)變量對企業(yè)違約具有顯著的正向影響。

        為了更進(jìn)一步研究企業(yè)行為變量對小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評估的重要性,本文分別構(gòu)建不包含企業(yè)行為變量的數(shù)據(jù)集和包含企業(yè)行為變量的數(shù)據(jù)集,隨機(jī)將數(shù)據(jù)集分成兩部分(80%的數(shù)據(jù)集用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,20%用作測試數(shù)據(jù)集)進(jìn)行100次模擬試驗(yàn),以證明加入企業(yè)行為變量是否能提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。表3報(bào)告了模型預(yù)測的結(jié)果。由表3可知,加入企業(yè)行為變量后,預(yù)測準(zhǔn)確率由0.946提高到0.980,AUC值也由0.752提高到0.926;另外,對于第一類錯(cuò)誤率和第二類錯(cuò)誤率,加入企業(yè)行為變量后的第一類錯(cuò)誤率和第二類錯(cuò)誤率最低。因此,加入企業(yè)行為變量可以大大提高模型的預(yù)測性能。

        4 結(jié)論與啟示

        文章采用隨機(jī)森林方法實(shí)證研究了影響小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素,實(shí)證結(jié)果表明:12個(gè)月水電費(fèi)發(fā)生異常的次數(shù)、借新還舊次數(shù)、還款計(jì)劃變更次數(shù)和民事訴訟的次數(shù)等企業(yè)行為變量是影響小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)最關(guān)鍵的4個(gè)變量,且這4個(gè)變量均對企業(yè)違約具有正向影響。同時(shí),進(jìn)一步驗(yàn)證了企業(yè)行為變量能夠顯著提高小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評估的預(yù)測精度。這為商業(yè)銀行對小微企業(yè)信用狀況的準(zhǔn)確判斷提供了一定的借鑒與參考。

        參考文獻(xiàn):

        [1]曹明生.基于Logistic模型的小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J].時(shí)代金融, 2015(8):203-204.

        [2]趙玉龍, 鄧大松, 王林. 我國商業(yè)銀行小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)成因分析[J].海南金融, 2017(6):68-73,82.

        [3]滿向昱, 張?zhí)煲悖?汪川, 等. 我國中小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)因素識別及測度研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào), 2018(9):46-58.

        [4]遲國泰, 于善麗. 基于違約鑒別能力最大的信用等級劃分方法[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào), 2019, 22(11):106-126.

        [5]孫福兵,宋福根. 新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體信貸風(fēng)險(xiǎn)的識別與防范研究[J].經(jīng)濟(jì)縱橫, 2020(8):116-125.

        2480501705394

        猜你喜歡
        隨機(jī)森林小微企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)
        淺析我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理
        隨機(jī)森林在棉蚜蟲害等級預(yù)測中的應(yīng)用
        基于二次隨機(jī)森林的不平衡數(shù)據(jù)分類算法
        軟件(2016年7期)2017-02-07 15:54:01
        拱壩變形監(jiān)測預(yù)報(bào)的隨機(jī)森林模型及應(yīng)用
        基于隨機(jī)森林算法的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法的研究
        溫州小微企業(yè)融資環(huán)境及能力分析
        電子銀行解決小微企業(yè)融資難的問題研究
        “營改增”對小微企業(yè)的影響分析
        小微企業(yè)中員工激勵(lì)制度及流失管理
        京東商城電子商務(wù)信用風(fēng)險(xiǎn)防范策略
        国产日产高清一区二区三区| 无码人妻品一区二区三区精99 | 五月中文字幕| 亚洲美女性生活一级片| 最新69国产精品视频| 欧美老肥婆牲交videos| 好屌草这里只有精品| 白浆出来无码视频在线| 久久久亚洲精品蜜臀av| 亚洲av毛片在线免费观看 | 国产亚洲91精品色在线| 无码字幕av一区二区三区 | 欧美精品久久久久久三级| 亚洲情久久久精品黄色| 少妇高潮精品在线观看| 日韩精品真人荷官无码| 狠狠色噜噜狠狠狠狠888奇禾| 国产传媒在线视频| 国产激情一区二区三区成人| 亚洲欧美日韩另类精品一区| 米奇影音777第四色| 日日摸日日碰人妻无码老牲| 日韩美女人妻一区二区三区| av在线不卡一区二区| 先锋中文字幕在线资源| 国产成人无码一二三区视频| 特黄三级一区二区三区| 精品一区二区在线观看免费视频| 国产一区二区女内射| 亚洲最大成av人网站| 国产黄色一级到三级视频| 日韩人妻中文无码一区二区| 狠狠色综合网站久久久久久久| 在线视频青青草猎艳自拍69| 日本三区在线观看视频| 国产在线一区二区三区乱码| 日韩亚洲欧美中文在线| 妇女性内射冈站hdwwwooo | 国语自产精品视频在线看| 亚洲依依成人亚洲社区| 久久久久欧洲AV成人无码国产 |