基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型

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1、第20卷第6期2011年12月运筹与管理OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEV01．20．No．6Dec．201l基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型张日1’2，周宗放1(1．电子科技大学经济与管理学院，四川成都610054；2．贵州财经学院金融学院，贵州贵阳550004)摘要：提出一种基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型。该模型运用投影寻踪对样本企业进行信用综合评分，将信用综合得分由大到小排序，生成有序样品序列；利用最优分割法对有序样品进行聚类，得出明确的聚类结果；将最

2、优分割点对应的信用综合得分作为划分信用等级的阈值，从而实现对样本企业的信用评级。应用实例证明了该模型的可行性和有效性。关键词：金融工程；信用评级；投影寻踪；最优分割；聚类分析；企业信用风险中图分类号：F830．5文章标识码：A文章编号：1007—322l(2011)06一0226·06ACreditRatingModeIforEnterpr．sesBasedonProjeclionPursuit。andOptimalPartitiOnZHANGMul一，ZHOUZong．fang‘(1．＆幻DZ旷讹M酽砌眦口蒯EcD，

3、lDm泌，跏眈糟蚵矿觑础阳njfcsc如n∞口谢％咖加厶9Jgy矿饥fM。蕊e倒“S幻^∞n610054，饥打m；2．&^oof旷nM，观，Gl五知l‘cof妇曾矿n舭n卯n以Ec0加m洳，GⅡ咖，lg550004，C^f，l口)Abstract：Anewcreditratingmodel1．orenterprisesbasedonprojectionpursuitandoptimalpartitionispresentedintllispaper．Usingprojectionpu玛uit，thecomprehens

4、ivecreditscoreofeachsampleisobtained．Aftersortingthecomprehensivecreditscoredescending，theorderedsample8eriesisgenemted．Aclusteringanalysisoftheorderedsamplesisca玎iedoutwiththeop“malpartitionmethod，sotheclusteringresultsareobtaineddefinitely．Andthen，eachop“malpa

5、rtitionpointisregardedasthethresholdtodividethecreditgrades．Finally，thecreditmtiHgfbrenterprisesisachieved．ThI．oughaspecificexample，itisprovedthatthemodelproposedbythispaperisfeasibleande饪bctive．Keywords：financialengineering；creditrating；pDojectionpursuit；optima

6、lpartition；clu8teringanalysi8；enter-prisecreditriskO引言信用评级是指由专门从事信用评级的、独立的社会中介机构，运用科学的指标体系、定量分析和定性分析相结合的方法，通过对企业、债券发行者、金融机构等市场参与主体的信用记录、企业素质、经营水平、外部环境、财务状况、发展前景以及可能出现的各种风险等进行客观、科学、公正的分析研究之后，就其信用能力所做的综合评价，并用特定的等级符号标定其信用等级的一种制度‘¨。信用评级有助于企业防范商业风险，为现代企业制度的建设提供良好条件；信

7、用评级有利于资本市场的公平、公正和诚信；同时，信收稿日期：20lO．04．02基金项目：固家自然科学基金资助项目(7097lOl5)作者简介：张日(1968-)．男，贵州贵阳人．博士研究生．副教授。研完方向为信用风险管理、金融工程、证券投资等；用宗放(1950．)．男。四JIl成都人，博士生导师，教授。研究方向为信用风险管理、金融工程、运筹优化等。第6期张目，等：基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级227用评级也是商业银行确定贷款风险程度的依据和信贷资产风险管理的基础。目前，信用评级最常用的方法是基于分类的方法。在Al

8、tman【21做出开创性工作之后，多元判别分析(MDA)KJl、Logistic回归模型¨1、Probit回归模型”1等统计方法在信用评级中获得了广泛应用。然而，这类统计方法存在着诸多局限，如：MDA要求样本数据服从正态分布和等协方差，而现实中大量数据并不服从这些假定¨1；Logistic回归模型不仅对中间区域的差别敏感性较强，而