灰色關聯(lián)模型的金融信用風險評價

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摘要：當前，金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展日益繁華，但科學而有序的信用評定機制還沒有建立好，這無形中帶給了金融產(chǎn)業(yè)不小的風險，建立健全的信用風險評定機制，勢在必行，本文闡述了基于灰色關聯(lián)模型的金融信用風險評價研究，以及這套風險評定模型的具體應用。

關鍵詞：信用風險；灰色系統(tǒng)理論；關聯(lián)分析

21世紀，隨著經(jīng)濟的飛速發(fā)展，走上創(chuàng)業(yè)道路的人越來越多，而真正能夠通過原始資本進行創(chuàng)業(yè)的企業(yè)畢竟是少數(shù)，大部分企業(yè)需要通過融資、借貸等方式獲得更多的資金，而專門經(jīng)營資產(chǎn)的商業(yè)銀行的作用就越來越大，同時，由于金融信用評級的混亂，商業(yè)銀行所面臨的風險越來越大。有效的金融風險評定機制急需被建立。

1金融信用風險評價的意義

對于銀行來說，建立良好而完備的信用評價可以極大地提高工作的效率，通過信息的相互補充可以有效地完善借債人的信息，信息統(tǒng)一化的整理可以減少對同一個借債人反復的審核，這都使得銀行的工作更加有的放矢，手續(xù)的辦理更加快捷高效。

2灰色關聯(lián)模型介紹

2.1評價指數(shù)的選取原則

（一）目的性原則指標的選取不僅需要能夠起到客觀評價信用風險的本質特征以及風險組成要素的作用，還要立足于對評價結果的服務。（二）完備性原則所選取的指標不能只單一地針對一方面的風險進行評價，而應該全面地考慮到方方面面的風險，對評價對象形成綜合性的認識。（三）預見性原則信用風險評定的目的是為了對銀行和借債人的活動提供預見性的建議，所以，指標的選取必須把發(fā)展趨勢等因素考慮進去。（四）科學性原則為保障信用風險評定系統(tǒng)最終可應用，選取的指標應考慮到客觀性，只有指標選取的科學、系統(tǒng)，最終體系的構建才能更加層次分明。（五）實用性為保證應用的過程流暢、順利，需要盡可能精取指標，避免不必要的指標對實際操作造成干擾。

2.2評價指標

商業(yè)銀行的主要風險來源于債務人的還款能力，所以，債務人的財務狀況是風險評價必須考慮的因素，本文結合選取指標的五個原則，立足信用風險，考慮了企業(yè)發(fā)展能力、企業(yè)資產(chǎn)管理能力、盈利能力以及企業(yè)償債能力四個方面，來構建新的信用風險評價體系。

2.3模型的具體構建步驟

具體步驟如下：（一）明確參考系數(shù)和理想系數(shù)。（二）對第k個企業(yè)的第i個指標與理想?yún)?shù)的關聯(lián)性做出計算。（三）確定各個指標所占的有效比例。（四）根據(jù)計算出的關聯(lián)度按照大小順序進行排序.設相應的第k個企業(yè)第i個指標的變量因素為：，為避免原始數(shù)據(jù)的數(shù)量級或其量綱的不同，需要對數(shù)據(jù)的變量進行無量綱化。，其中處理完之后再對每一列數(shù)據(jù)取平均值，利用（*）模型得到xn與x0的關聯(lián)度，其中，ρ為分辨系數(shù)，其取值在0-1之間，當ρ變小時，參數(shù)之間的差異將變大。

3用灰色模型對獲得的數(shù)據(jù)進行分析

為了試驗本模型，選取了五家青島公司進行試驗，將五家公司的各項信息輸入到模型中，來測評它們2017年1-6月的信用風險。

4結論

在整個測試的多項結果中，海爾品牌的參數(shù)與理想?yún)?shù)最為接近，是五個企業(yè)中信用風險最小的，雙星和青島啤酒兩個品牌在簡單的平均值計算以及加權平均值的計算中，名次不同，但都穩(wěn)定在二三名，風險指數(shù)在五個企業(yè)中處于中間位置，而澳柯瑪與海信電器的信用風險相對較高。通過對風險值最大與風險值最小的兩個企業(yè)的比較，即：海信電器與海爾兩家企業(yè)的模型比較，我們可以驗證試驗結果。海信除股東權益一項，與理想?yún)?shù)關聯(lián)度較好，其他的參數(shù)都離理想?yún)?shù)相差較遠，而安全系數(shù)最高的海爾，各個指標都與理想?yún)?shù)相近。可見，本文的計算有效。與理想模型參數(shù)相近的，測出的總體關聯(lián)度較高，而各項數(shù)據(jù)離理想數(shù)較遠的，測出的總體關聯(lián)度較低。

5結束語

灰色評定法可以全面而有效地給出企業(yè)的信用評定，并且對于企業(yè)的未來發(fā)展有一定的預見性，可以有效地幫助金融機構對借貸企業(yè)進行有效評估，以減小信用風險，這套模式有著很大的推廣意義，但不得不指出的是，該系統(tǒng)還是存在著一定的不足，比如：對于定性指標的確定及量化的問題還有待改進。

參考文獻：

［1］余步雷.基于灰色綜合關聯(lián)分析的企業(yè)集團信用風險研究［D］.電子科技大學，2015.

［2］秦立公，袁媛，蔣俊美，劉忠萍.第三方物流企業(yè)灰色關聯(lián)度風險評估研究——基于供應鏈金融的視角［J］..會計之友，2013，（03），32-37.

［3］汪雅倩.基于灰色理論的安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融影響因素研究［J］.環(huán)球市場，2017，（10）:13-13.

［4］竇錦.基于灰色關聯(lián)度模型的甘肅物流需求影響因素分析研究——在一帶一路背景下［J］.物流工程與管理，2017，39（2）:47-50.

［5］廉銀萍.新疆科技金融支持科技創(chuàng)新作用的實證分析——基于灰色關聯(lián)分析方法［J］.經(jīng)濟論壇，2017，（3）:39-41.

［6］王惠.新疆物流產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展研究——基于灰色關聯(lián)模型［J］.北方經(jīng)貿，2017，（3）:46-48.

作者:施麗娟 單位:福州外語外貿學院