中小企業(yè)信用評價研究【開題報告】

1、開題報告開題報告中小企業(yè)信用評價研究中小企業(yè)信用評價研究一、立論依據(jù)1.研究意義、預(yù)期目標(biāo)研究意義：長期以來，信用問題尤其是中小企業(yè)的信用問題一直是我國社會經(jīng)濟(jì)生活中一個十分突出的矛盾和問題。不守合同司空見慣，假冒偽劣商品充斥市場、坑蒙拐騙隨處可見，企業(yè)間相互拖欠習(xí)以為常，逃避銀行債務(wù)和偷稅漏稅行為橫行，走私騸匯猖獗，證券市場假賬、“基金黑幕”等違規(guī)事件層出不窮，圖書影像市場盜版迭出，如此等等。“信用貧困”、“信用危機(jī)”已經(jīng)成為嚴(yán)重困擾

2、我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個制約因素，許多企業(yè)和消費者都深受其害。因此，建立科學(xué)有效的信用風(fēng)險管理體系已成為當(dāng)前緊迫的任務(wù)，而其核心是對企業(yè)和個人的信用評價。本文通過定量和定性分析，建立了一種綜合評價中小企業(yè)信用的方法，可以幫助銀行和擔(dān)保機(jī)構(gòu)對中小企業(yè)做出正確的評價和選擇，從而確定信貸資產(chǎn)損失的不確定程度，最大限度地防范信貸風(fēng)險。對中小企業(yè)自身而言，進(jìn)行信用評價可以時時提醒企業(yè)注意自身的經(jīng)營狀況，提高經(jīng)營管理水平。信用等級高的企業(yè)，在經(jīng)濟(jì)交往中可

3、以獲得更多的信用政策優(yōu)惠，在融資成本較低的基礎(chǔ)上更容易獲得金融機(jī)構(gòu)的資金支持。此外，信用評價還可以為其他用戶提供參照，幫助企業(yè)選擇可靠的交易伙伴，防范商業(yè)風(fēng)險。預(yù)期目標(biāo)：本文以中小企業(yè)信用評價為研究對象，探討對中小企業(yè)進(jìn)行信用評價的合理模式和方法，進(jìn)而為解決中小企業(yè)信用缺失問題提供科學(xué)的理論依據(jù)。首先，介紹了中小企業(yè)的相關(guān)知識并回顧了企業(yè)信用評價方面的理論；其次，在充分借鑒國內(nèi)外的評價指標(biāo)體系的情況下，構(gòu)建了適合我國中小企業(yè)的信用評價指

4、標(biāo)體系，使之能夠全面的、有效地、真實的反應(yīng)中小企業(yè)的信用狀況；然后，選取層次分析法作為最適合于中小企業(yè)的信用評價方法，并結(jié)合具體企業(yè)，利用該方法對現(xiàn)實中的中小企業(yè)進(jìn)行信用評價和使用說明，對新模型的信用評價得分作了分析，并給出信用評價結(jié)果。2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得到研究者和實踐者的廣泛關(guān)注。Odom用A1tman制訂的財務(wù)指標(biāo)作為ANN的輸入，這些財務(wù)指標(biāo)為：現(xiàn)金流量／總負(fù)債、保留盈余／總資產(chǎn)、總負(fù)債／總資產(chǎn)、現(xiàn)金流量／銷售收入。他們收集了128

5、個樣本，破產(chǎn)和非破產(chǎn)的企業(yè)各占一半。研究結(jié)果為：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于這些企業(yè)的第一類預(yù)測準(zhǔn)確率在77.8％—81.5％之間，對于第二類預(yù)測的準(zhǔn)確率在78.6％—85.7％之間。結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的準(zhǔn)確率。Tam和Kiang(1992)利用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練預(yù)測模型，根據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)的樣本訓(xùn)練出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一套權(quán)值，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后，可以將任何新輸入公司劃分為破產(chǎn)或非破產(chǎn)。（2）我國信用評價發(fā)展?fàn)顩r我國的信用評價發(fā)展相對于世界其他國家發(fā)展較晚

6、，開始于20世紀(jì)80年代末。信用評價方法從最直接的多元回歸模型，到線性判別模型、線性概率模型、累積概率模型，再到突破傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、現(xiàn)代金融理論為基礎(chǔ)的信用評價模型的出現(xiàn)，企業(yè)信用評價方法在不斷演進(jìn)中得到了發(fā)展和完善。陳忠陽(2000)分析了信用風(fēng)險度量模型的發(fā)展趨勢，分析了CreditMetrics模型與KMV模型的基本思想和求解過程，對CreditMetrics模型與KMV模型進(jìn)行了比較，并指出了這兩種信用風(fēng)險模型在量

7、化過程中應(yīng)注意的主要問題。龐素琳、王燕鳴等(2003)分別利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法和多層感知器建立了企業(yè)信用風(fēng)險評價模型。之后，又利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對我國106家上市公司進(jìn)行了信用評價準(zhǔn)確率達(dá)到87.74%。錢水土、黃震宇(2004)研究了信用評估模型在中小企業(yè)中的應(yīng)用問題。他們首先介紹了信用評分模型的類型，比較了信用評分模型的優(yōu)劣，最后提出了在我國中小企業(yè)中應(yīng)用這些模型的改進(jìn)和建議。楊映忠(2004)研究了中小企業(yè)客戶信用等級評估及應(yīng)用

8、。他采用靜態(tài)和動態(tài)的方法選擇了指標(biāo)體系對客戶信用進(jìn)行等級評估，確定了指標(biāo)的權(quán)重，并采用建立的模型進(jìn)行了應(yīng)用研究。歐陽越秀(2005)針對現(xiàn)代制造業(yè)和制造型中小企業(yè)的特點分析其信息的綜合利用闡述制造型中小企業(yè)信用評價的重要意義。并引入可持續(xù)發(fā)展能力指標(biāo)建立信用評價指標(biāo)體系建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊綜合評判模型進(jìn)行自適應(yīng)訓(xùn)練和誤差分析證明了信用評價模型的可行性。梁曉娟(2005)通過分析我國中小企業(yè)現(xiàn)狀，給出了評價中小企業(yè)信用的指標(biāo)體系，并在此