具体描述
内容简介
《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》是关于债信评级与信用评级的理论与模型研究。债信评级与信用评级的本质是违约风险的辨识，是通过结构化数据的挖掘来揭示信用评级指标、指标体系、指标权重、评级方程、信用等级划分等一系列评级体系的要素与违约状态的规律性联系。《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》通过商业银行小企业贷款的数据详尽地描述了债信评级与信用评级体系构建的来龙去脉，在实际应用中可以推广到大中型企业、政府、金融机构等多种评级对象。《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》第一篇包括了单个指标遴选的违约鉴别原理、指标重要程度赋权的原理、综合评价结果的违约鉴别原理、违约金字塔原理、贷款临界点挖掘的逆向递推原理等债信评级与信用评级的基本理论；第二～五篇系统地进行了小企业债信评级和信用评级体系的建立；第六篇探讨了小企业贷款违约临界点的挖掘。《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》可供金融类、尤其是信用管理、金融工程和银行管理类专业及其相近专业，管理科学与工程类专业的高校师生；商业银行的信贷管理部门，金融机构、企业的征信中心或互联网征信平台的研究人员，以及银行监管当局的有关管理人员阅读参考。
作者简介
迟国泰，1955年生于黑龙江省海伦县，大连理工大学管理与经济学部教授，博士生导师，管理科学与工程博士。现任大连理工大学金融风险与系统评价管理研究中心主任，国家社会科学基金学科规划评审组专家。曾获第六届高等学校科学研究优秀成果（人文社会科学）著作类三等奖1项，辽宁省社会科学优秀科研成果二等奖（政府奖）3项，辽宁省科学技术三等奖（原科技进步奖）1项，大连市社会科学进步奖（政府奖）一等奖2项、二等奖3项，辽宁省科学技术论文奖一二等奖多项。主要研究领域为金融数学与金融工程、复杂系统评价。主要研究方向为银行信用风险评价、信用评级、贷款定价、银行资产负债管理优化理论与模型、期货交易风险管理等。主持完成国家自然科学基金项目8项（71471027、71171031、70571010.70471055、70142008、70042002、79942009、79770011）,主持完成国家社会科学基金重大项目1项（06&ZD039;）、国家社会科学基金一般项目1项（04BJY082）、加拿大联邦政府的国际合作项目1项（CCUIPP-1998）;主持完成国家教育部、国家发展和改革委员会、国家民政部、中国期货业协会等省部级项目多项：主持过中国邮政储蓄银行总行、大连银行总行等小企业信用风险评级系统与贷款定价系统、农户小额贷款信用评级系统、商户小额贷款信用评级系统、银行间信用风险评级系统、贷款五级分类评价系统项目多项。在国家自然科学基金委员会管理科学部认定的重要学术期刊发表论文126篇，出版学术著作和教材17部，出版国家十二五规划教材《投资风险管理》1部。在信用评级核心技术和算法领域获得国家授权的国家发明专利2项（专利号：ZL201210201461.6和ZL201210201114.3）。内页插图
目录
第一篇 债信评级与信用评级的基本理论第1章 绪论
1．1 科学问题的性质
1．2 小企业的债信与信用评级特征
1．3 研究背景及意义
1．4 研究现状
1．5 本书的主要工作及框架
1．6 本书的创新
参考文献
第2章 债信评级与信用评级基本理论
2．1 单个指标遴选的违约鉴别原理
2．2 指标重要程度赋权的原理
2．3 综合评价结果的违约鉴别原理
2．4 违约金字塔原理
2．5 最优评级体系遴选标准
2．6 信用评级的行业特征原理
2．7 贷款临界点挖掘的逆向递推原理
第二篇 小型工业企业债信评级体系研究
第3章 基于违约状态判别的小型工业企业债信评级体系研究
3．1 本章内容提要
3．2 小型工业企业债信评级的原理
3．3 小型工业企业债信评级的方法
3．4 小型工业企业债信评级体系的建立
3．5 本章结论
参考文献
第4章 基于似然比检验的小型工业企业债信评级体系研究
4．1 本章内容提要
4．2 小型工业企业信用风险评级的原理
4．3 信用风险评价的模型
4．4 小型工业企业信用风险评级体系的建立
4．5 本章结论
参考文献
第5章 基于对比分析的小型工业企业债信评级体系的确定
5．1 两套不同的小型工业企业债信评级指标体系的构建方法与特色对比
5．2 两套不同的小型工业企业的债信评级指标体系
5．3 两套不同的小型工业企业的债信等级划分结果
5．4 小型工业企业债信评级系统主方案的确定
参考文献
第三篇 小型非工业企业债信评级体系研究
第6章 基于显著性判别的小型非工业企业债信评级体系研究
6．1 本章内容提要
6．2 小型非工业企业债信评级的原理
6．3 小型非工业企业债信评级的方法
6．4 小型非工业企业债信评级系统的建立
6．5 本章结论
参考文献
第7章 基于秩和检验的小型非工业企业债信评级体系
7．1 本章内容提要
7．2 小型非工业企业债信评级的原理
7．3 小型非工业企业债信评级的方法
7．4 小型非工业企业债信评级体系的建立
7．5 本章结论
参考文献
第8章 基于对比分析的小型非工业企业债信评级体系的确定
8．1 两套不同的小型非工业企业债信评级指标体系的构建方法与特色对比
8．2 两套不同的小型非工业企业的债信评级指标体系
8．3 两套不同的小型非工业企业的债信等级划分结果
8．4 小型非工业企业债信评级系统主方案的确定
参考文献
第四篇 小型工业企业信用评级体系研究
第9章 基于Wilcoxon检验的小型工业企业信用评级体系研究
……
第五篇 小型非工业企业信用评级体系研究
第六篇 小企业贷款违约临界点的挖掘
后记
前言/序言
债信评级是对一笔确定的债务违约损失率的确定，而信用评级则是对一个企业违约风险的辨识。债信评级不但要确定企业信用资质的排序，而且要确定其一笔债务违约损失率的大小，因而它比信用评级更深入，也更困难。
债信评级的应用极为广泛，它是信用风险管理、金融资产定价的基础和关键参数。不论是贷款的定价、债券的定价，还是其他金融产品或金融衍生品的定价，其违约损失率或违约风险溢价（default risk premium）的确定，都是一个最关键的参数。
合理的信用评级结果会带来巨大的社会效益和经济效益，否则就会导致投资者的误判，损失巨大。以2015年年末我国商业银行不良贷款余额为1.3万亿元测算，若降低10%，则商业银行可减少近1300亿元的损失。
本书以小企业为研究对象，但并不失一般性，本书中的债信和信用评级体系构建方法可以推广应用到大中型企业、政府、金融机构等多种评级对象。
众所周知，信用风险（credit risk）的本质就是违约风险（default risk），因此信用评级体系的好坏必然以违约状态判别能力为标准来判断。这一科学问题的内涵极为丰富，至少可以从本书探索的以下几个方面来进行理解。
一是单个的指标是否可以被选为信用评级指标？这要看这个指标是否对客户的违约状态具有显著的鉴别能力，是否通得过显著水平检验。若具备这个特点，则可以。否则，一个指标无论在评级体系的文献中多么流行，无论其出现的频率多么高，都不能作为评级指标。因为流行的指标若脱离了违约鉴别能力这个标准，只能是以讹传讹。这就是单个信用评级指标的遴选问题。
二是两个同时具有违约鉴别能力的指标若其相关系数过大，则只能是造成信息冗余，必须删除其中一个违约鉴别能力较小的一个指标。这就是冗余信息剔除原理。
三是由多个指标组成的指标体系是否合理？这需要根据指标体系对客户违约风险的鉴别能力的标准进行判断。若鉴别能力小且不能通过显著水平检验，则再好的单个指标组成的指标体系也是不好的。这就是指标体系遴选原理。
四是相同的指标但指标的权重不同，其评级结果会大相径庭。只有把违约鉴别能力大的指标赋予较大的权重，整个评级体系才会更好地具有违约鉴别能力。这又是指标赋权的原理和标准。
五是无论信用评级方程表面上看起来多么完美，但若评级结果造成信用得分高的客户、违约损失率反而不低的现象，则这个评级体系也是大谬不然。因此信用等级的划分必须满足本书“信用等级越高、违约损失率越低”的“违约金字塔标准”。
债信评级和信用评级是通过数据解析的方法挖掘小企业贷款的违约特征和规律，对不同等级的客户的违约损失率进行测定，其本质是对违约风险的识别。
本书旨在为小企业债信评级与信用评级体系的建立提供一系列的数据解析方法、技术和应用实例，系统地向读者展示小企业债信评级和信用评级体系构建的原理、模型和过程。
用户评价
初读本书的书名，就如同看到了一幅宏大的金融画卷在我眼前徐徐展开。它不仅仅是关于评级，更是关于“债信”与“信用”这两个核心概念的深度挖掘。我很好奇，在作者的笔下，“债信”与“信用”这两个看似相似但实则存在微妙差异的概念，是如何被区分和界定的？它们在小企业贷款的评估体系中，各自扮演着怎样的角色？更吸引我的是“理论、模型与应用”这一完整链条的设计，它暗示着这本书将带领读者从宏观的理论框架，逐步深入到微观的模型构建，最终落脚于商业银行实际业务中的应用。我期待书中能详细阐述各种经典的信用评级理论，比如基于财务比率分析、行业分析、管理层分析等，以及这些理论在小企业贷款场景下的适应性和局限性。同时，关于“模型”，我猜测书中会涉及多元统计模型、机器学习模型等，但关键在于，这些模型是如何被“定制”以适应小企业贷款的特殊性？例如，小企业可能缺乏长期、稳定的财务报表，那么模型又该如何利用替代性数据或者非结构化数据来弥补这一不足？“实证研究”的加持，更是让我对其价值充满信心。我期待书中能够提供具体的案例分析，展示模型是如何被应用于识别、度量和管理小企业贷款风险的，以及这些应用带来了怎样的效果。这本书，无疑是对金融风险管理领域一个重要课题的深入探索，其研究成果将对提升商业银行小企业信贷决策的科学性和有效性具有重要的参考价值。
评分每当一本好书出现在眼前，总会激起我深入探索某个未知领域的渴望。 《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》，这本书的题目就如同一张详尽的藏宝图，指引着我前往金融风险管理的核心地带。 我首先关注到的是“债信评级”与“信用评级”的并列，这让我好奇作者是如何区分和界定这两个在金融评估中至关重要的概念，它们在小企业贷款的风险评估中，各自扮演着怎样的角色？ 更令我着迷的是“理论、模型与应用”这一完整的链条，它暗示着本书将带领读者从抽象的理论框架，一步步深入到具体的模型构建，最终落脚于商业银行实际业务中的应用。 我非常期待书中能够详细阐述各种经典的信用评级理论，以及它们是如何被巧妙地应用于小企业贷款的评估体系中的。 同时，关于“模型”的设计，我猜测书中会涉及统计学、计量经济学甚至更前沿的机器学习方法，而如何设计出能够有效处理小企业信息不完整、数据不规范等特有难题的模型，则是本书的核心价值所在。 而“基于商业银行小企业贷款的实证研究”，则让我对其研究的严谨性和实用性充满信心。 我期待书中能够通过详实的案例分析和数据支撑，展示这些理论和模型是如何在实际信贷业务中发挥作用的，以及它们如何帮助商业银行更精准地识别、度量和管理小企业信贷风险。 这本书，无疑是对金融风险管理领域一个重要课题的深入探索，它将为商业银行在服务小微企业方面提供重要的理论指导和实践启示，我迫不及待地想从中学到更多。
评分当我翻开这本书，扑面而来的是一种严谨而又富有启发性的学术气息。它并非简单地罗列概念，而是试图构建一个完整的知识体系。从“债信评级”与“信用评级”的辨析开始，我就知道这本书的深度远超一般的科普读物。我特别感兴趣的是，作者是如何将抽象的“理论”与具体的“模型”联系起来的。理论是否为模型的建立提供了基础框架？模型又是否是对理论的量化和具体化？在这个过程中，是否会遇到理论与现实脱节的困境，又是如何克服的？书中所提及的“模型”，我猜测一定涵盖了统计学、计量经济学甚至机器学习等多种方法，它们是如何被设计和验证的，以确保其在评估小企业信用风险时的有效性和稳定性？我尤其关注的是，对于小企业贷款这样一个信息不对称性强、财务数据相对不完善的领域，作者是如何解决数据难题，如何设计出能够捕捉其特有风险特征的模型。这本书的价值，或许就在于它能够将前沿的金融理论、先进的模型技术，与商业银行日常的信贷审批流程有机地结合起来，提供一套切实可行的操作指南。我非常期待书中能够详细阐述模型构建的每一个步骤，从数据收集、特征选择，到模型训练、效果评估，让读者能够真正理解模型背后的逻辑，并掌握如何运用这些模型来做出更明智的信贷决策。一本好的实证研究，不仅能解答“是什么”，更能揭示“为什么”和“怎么做”，我坚信这本书能做到这一点。
评分我一直对金融机构如何评估风险，尤其是如何为那些信用记录相对较少的小微企业提供信贷服务充满好奇。 《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》这本书，正是直击我内心疑问的核心。书名中的“债信评级”和“信用评级”这两个词，让我猜测作者会对这两个概念进行深入的剖析，理解它们在小企业评估中的差异和联系，这将是理解风险评估的基础。而“理论、模型与应用”的组合，则表明本书并非浅尝辄止，而是要构建一个完整的知识体系。我非常期待书中能够详细阐述各种信用评级理论，以及它们是如何演变和发展的，特别是那些适用于小微企业的理论。更重要的是，“模型”部分，我希望书中能够介绍各种构建信用评级模型的具体方法，比如如何选择合适的变量，如何处理非结构化数据，以及如何利用新兴的机器学习技术来提高模型的预测精度。当然，最让我感到兴奋的是“基于商业银行小企业贷款的实证研究”这一部分。这意味着书中所讨论的理论和模型，都经过了实际业务的检验。我非常期待能够看到具体的案例分析，了解这些模型在实际的信贷审批、风险管理过程中是如何发挥作用的，以及它们带来了哪些切实的效益。这本书，在我看来，是对小企业金融服务领域一个关键课题的深入研究，它的成果将对商业银行提升信贷风险管理能力，更好地服务实体经济具有重要的指导意义。
评分《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》这本书，单看书名就让我感觉到一股严谨的研究精神和强大的应用潜力。“债信评级”与“信用评级”并列，让我好奇作者如何区分和界定这两个概念，以及它们在评估小企业信用风险时各自所扮演的角色。更吸引我的是“理论、模型与应用”这条线索，它预示着本书将是一个从宏观理论构建到微观模型设计，再到实际业务落地的完整过程。我期待作者能够深入浅出地阐述各种信用评级理论，并在此基础上，构建出适用于小企业贷款这一特殊场景的模型。尤其令我关注的是，小企业往往存在信息不对称、财务数据不规范等问题，作者是如何巧妙地设计模型来克服这些困难，从而实现对小企业信贷风险的有效预测和评估？而“基于商业银行小企业贷款的实证研究”这一部分，更是为本书增添了强大的实践价值。我期待书中能够提供具体的案例分析，展示这些模型在实际信贷审批、风险定价以及贷后管理等方面的应用效果，并从中提炼出可供推广的经验和方法。这本书，在我看来，是对金融风险管理领域一个极具挑战性和重要性课题的深度研究，它将为商业银行在服务小微企业时提供重要的理论指导和实践参考，帮助其在风险可控的前提下，更好地支持实体经济发展。
评分一本能够深刻触动读者思维的书，总是在其标题中就蕴含着巨大的信息量。《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》这本书，无疑具备这样的特质。首先，“债信评级”与“信用评级”的并列，立即引起了我的思考：这两者有何区别？在小企业贷款的场景下，侧重点又在哪里？它们是否是评估主体偿债能力和信用意愿的两个不同维度？更深层次的吸引力在于“理论、模型与应用”的框架。这表明本书并非仅停留在概念介绍，而是要构建一个从宏观的理论基础，到具体的模型构建，再到实际操作的应用全过程。我迫切想知道，作者是如何在纷繁复杂的理论中，提炼出适用于小企业贷款的关键要素，又是如何将这些理论转化为具有实际预测能力的“模型”的。对于小企业而言，数据往往不完备，信息存在不对称，模型的构建难度可想而知，本书是如何应对这一挑战的？而“基于商业银行小企业贷款的实证研究”这一句，更是让我对其价值倍增。这意味着书中所有的论断，都有现实数据的支撑，都经过了商业银行实际业务的检验。我期待书中能够展示详尽的实证分析过程，通过具体案例，揭示这些理论和模型在提升小企业贷款审批效率、降低信贷风险方面的实际成效。这本书，无疑是对金融风险管理领域一个极具挑战性和现实意义课题的深入挖掘，它将为商业银行在服务小微企业这一关键领域，提供宝贵的理论指导和实践经验，我希望能从中获得关于如何更科学、更有效地评估和管理小企业信贷风险的深刻见解。
评分在我看来，一本真正有价值的学术著作，往往能够将抽象的理论与鲜活的实践紧密地结合起来，而《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》这本书，正是这样一本令人充满期待的著作。书名中“债信评级”和“信用评级”的并列，预示着本书将对这两个概念进行深入的辨析和界定，理解它们之间的异同，对于我们把握小企业信贷风险的本质至关重要。我特别好奇的是，作者是如何构建一套完整的“理论”体系来支撑“模型”的建立的。这些理论是否涵盖了传统的信贷风险管理理论，同时也融入了针对小企业特性的创新性思考？而“模型”的设计，更是这本书的核心亮点之一。我期待书中能够详细阐述各种信用评级模型的原理、构建方法以及在小企业贷款场景下的适用性。特别是，如何利用有限的、可能不规范的小企业财务数据，构建出具有良好预测能力的评级模型，这无疑是巨大的挑战，也正是本书的价值所在。而“基于商业银行小企业贷款的实证研究”这一后缀，更是让本书充满了现实的温度和实践的意义。我期待书中能够通过丰富的案例和详实的统计数据，展示这些理论和模型是如何在实际的信贷业务中得到应用的，以及它们在提升信贷决策的准确性、降低信贷风险方面发挥了怎样的作用。这本书，不仅是对学术界的一个贡献，更是对金融实务界，特别是商业银行在服务小微企业领域，提供了宝贵的经验和方法论，我迫不及待地想从中学到更多。
评分一本令人印象深刻的书，往往能够点燃我们内心深处对特定知识领域的探索欲。 《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》这本书，光是书名就充满了厚重感和实践意义。我首先关注到的是“债信评级”与“信用评级”的并列，这让我好奇作者是如何区分和界定这两者的，它们在评估小企业信用风险时，各自的侧重点和作用是什么？更让我着迷的是“理论、模型与应用”这个完整的框架，它意味着本书不仅仅停留在概念层面，而是要构建一个从理论到实践的完整体系。我迫切想知道，作者是如何从深厚的理论基础出发，构建出适用于小企业贷款的信用评级模型。这些模型是基于传统的统计学方法，还是采用了更前沿的机器学习技术？它们是如何处理小企业信息不对称、数据不完整等普遍存在的问题的？而“基于商业银行小企业贷款的实证研究”，则是我最看重的部分。这说明书中的论述并非纸上谈兵，而是有真实的数据支撑和业务场景的检验。我非常期待书中能够通过详实的案例分析，展示这些理论和模型是如何在实际的信贷审批、风险管理中发挥作用的，以及它们带来了怎样的实际效果。这本书，在我看来，是对金融风险管理领域一个具有现实意义的课题的深度剖析，它将为商业银行在服务小微企业方面提供重要的理论指导和实践参考，我渴望从中学习到如何更科学、更有效地评估和管理小企业信贷风险，从而更好地支持实体经济的发展。
评分拿到《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》这本书，我首先感受到的是它极强的针对性和实践导向。书名中“债信评级”和“信用评级”的组合，让我联想到在复杂的金融环境中，如何精准地评估一个实体的偿债能力和信用意愿，尤其是在小企业贷款这个风险相对较高的领域。我对作者是如何将晦涩的“理论”转化为可操作的“模型”的过程充满好奇。这些模型是基于经典的统计学原理，还是融入了新兴的机器学习技术？它们是如何克服小企业数据稀疏、信息不完整等普遍存在的难题，从而做到有效评估的？而“基于商业银行小企业贷款的实证研究”这一点，则是我最为期待的。这意味着书中内容绝非空谈，而是拥有坚实的现实基础和数据支撑。我希望书中能够提供详尽的案例分析，展示这些理论和模型是如何被商业银行实际应用于小企业信贷审批、风险监控和定价等环节的，以及它们在实践中带来了哪些具体的成效和挑战。这本书，在我看来，是一次对小微企业金融服务领域核心问题的深入探索，它所提供的理论框架和实践经验，对于提升商业银行服务小微企业的能力，促进普惠金融发展，具有重要的参考价值，我渴望通过阅读本书，能够更深入地理解小企业信贷风险的评估逻辑，掌握更科学、更有效的风险管理工具。
评分一本好书，总能引发我内心深处关于某个领域知识的渴望与探索。拿到《债信评级与信用评级理论、模型与应用：基于商业银行小企业贷款的实证研究》这本书，我首先被它严谨的标题所吸引。这不仅仅是一本关于“评级”的书，它聚焦于“债信评级”和“信用评级”，并且深入到“理论、模型与应用”的层面，更令人兴奋的是，它将这一切落脚于“商业银行小企业贷款”这一极具现实意义的实证研究。我脑海中立刻浮现出无数与此相关的场景：银行信贷员如何在有限的信息下评估一个从未有过太多信用记录的小微企业？传统的评级方法是否适用于这个群体？模型背后的逻辑是什么？如何将理论模型转化为实际操作中的决策依据？这本书，仿佛为我搭建了一个通往这些答案的桥梁。我迫不及待地想了解，作者是如何梳理如此庞杂的评级体系，又是如何从中提炼出适用于小企业贷款的关键要素。那些关于理论的构建，模型的精妙设计，以及最终应用中的挑战与突破，都像是一场智力探险的邀请函，让我跃跃欲试。尤其关注“实证研究”部分，这说明书中的论断并非空中楼阁，而是有坚实的现实数据支撑，这对于我这样一个渴望将理论知识与实际工作相结合的读者来说，无疑是最大的福音。我期待书中能展现出作者对金融风险管理深刻的洞察，以及对小微企业融资困境的细腻体察，相信这本书能够极大地拓展我在金融风险评估，特别是小企业信贷风险控制方面的认知深度和广度，为我今后的工作提供宝贵的理论指导和实践启示。
评分很合算还会来质量很好的
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评分应该是正品 点个赞 东西不错
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评分第一次在京东上购物，昨天早上下的单今天就到货了真速度，书的包装还不错。
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评分应该是正品 点个赞 东西不错
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