浅谈企业信用评级方法

本文在阐述信用评级作用的基础上,基于对信用评级的科学性、准确性考虑,对企业信用评级方法进行评价,总结各方法的优缺点,并得出自己的观点。     

采用分割频带法构造宽间隔跳频序列

为增强对偶频带法的保密性,提出了融入随机特性的宽间隔处理新方法——分割频带法。首先对给定的频带进行均匀划分,分割后各区间频带频点相互对应,然后按照随机跳变优先原则或平均间隔优先原则构造区间频带表,以控制跳变规律,实现各频带间的随机转换。分割频带法继承了对偶频带法的核心思想,不改变原始序列的周期长度。理论分析和Matlab仿真结果表明,分割频带法构造的宽间隔序列性能优越,在不恶化序列汉明相关性的前提下,提升了序列保密性和平衡性,可作为宽间隔处理的有效方法。     

Sovereign Credit Risk,Banks' Government Support,and Bank Stock Returns around the World

We explore the joint effect of expected government support to banks and changes in sovereign credit ratings on bank stock returns using data for banks in 37 countries between 1995 and 2011. We find that sovereign credit rating downgrades have a large negative effect on bank stock returns for those banks that are expected to receive stronger support from their governments. This result is stronger for banks in advanced economies where governments are better positioned to provide that support. Our results suggest that stock market investors perceive sovereigns and domestic banks as markedly interconnected, partly through government guarantees.     

大数据背景下的小微企业信用评级研究

小微企业发展面临着严峻的融资难问题,如何对小微企业进行信用评级是解决这一问题的关键。大数据有助于实现企业层面的信用评级,防范企业财务数据造假,推动评级结果动态演进,降低评级成本,提高评级效率,可以帮助商业银行有效解决小微企业信用评级中遇到的问题。因此,商业银行需要加强基于Hadoop系统的信用评级研究,提高信用评级标准模板的大数据适用性,强化对非结构化数据的甄别和刻画能力,促进小微企业信用评级的开展。     

中小企业信用评级指标体系及模型研究

科学合理的信用评级有助于中小企业的发展,有助于金融机构和信用评级机构准确判断其信用状况。分析现行中小企业信用评级指标体系存在的问题,在充分考虑中小企业风险及创新能力等因素上,构建了中小企业信用评级指标体系,运用定量分析和定性分析相结合的方法建立中小企业信用评级模型,并对中小企业信用评级体系的建设提出建议。     

美国依赖评级的监管规则对评级风险的影响综述

1933年启用依赖评级的监管规则（RDRs）以来,学者研究了RDRs监管对评级风险的影响,结果表明,RDRs监管明显地助长了评级风险。今后,监管当局应弱化金融监管对评级的依赖,通过取消NRSRO或类似指定、允许适度的评级竞争,有限使用发行人付费模型,并限制发行人付费模型下发行人对评级机构的选择权,强化评级机构法律和社会责任等方式,减轻RDRs监管的负面影响。     

三角形灰云模型及其在银行信用评价中的应用

三角形灰云模型技术是现代银行信用评价所普遍使用的评价技术。采用三角形灰云模型信用评价方法,对浙商银行某支行2013年9月信用卡产生的相关业务进行实证分析,将客户信用划分为“优”“良”“中”“差”四个灰类级别,级别越高表明客户信用越好,级别越低表明客户的信用越差,从而为商业银行信贷决策提供依据。     

地方公共联合征信系统建设研究

在当前经济社会诚信缺失的背景下,面对地方各类信用信息孤岛和信用信息征集不全等问题,建设地方公共联合征信系统十分必要。从总体上设计地方公共联合征信系统架构,从信用数据库建设、信用信息采集和整合、信用信息发布和查询、信用评价等方面探讨公共联合征信系统的主要内容,提出联合征信系统实施的建议,从而为地方联合征信系统的建设提供较为完整的思路。     

大数据征信前沿研究综述与展望

在梳理大数据征信的前沿文献、研究基础、法律规制、算法框架等基础上,分析大数据技术在个人征信和小微企业征信中的应用研究.重点探讨大数据技术在个人征信信息保护、征信赋能金融服务模式创新、小微企业信用评级等大数据征信研究的热点难点问题,并从完善法律法规、健全标准体系、推进技术融合、加强社会信用体系建设等方面提出完善大数据征信...     

Effective restaurant rating scale development and a mystery shopper evaluation approach

Dining is a major attraction for tourists visiting Taiwan. In 2008, the Taipei City Government commissioned a project to produce a list of recommended restaurants in Taipei for tourists. To facilitate the selection process, we developed a restaurant rating scale using a mystery shopper approach. This study entailed 20 questions that covered all elements of the consumers’ dining experience in a table-service restaurant setting, as well as a comprehensive mystery shopper training program to ensure consistency of quality in the evaluation process. This research involved the top 500 restaurants in Taipei. The findings revealed that our rating scale achieves internal consistency, validity and model fit. This study provided an important tool for further industrial applications and research opportunities. Further, this study proposes future research directions.