论文商业银行客户授信评级是关于对不知道怎么写授信论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文授信与贷款的区别论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
摘 要：商业银行对客户的授信评级可引入多指标综合评价的思想、理论和方法,实现多指标综合评价与商业银行客户授信评级的有效结合.应根据各种评估技术特有的优势,并结合评估环境状况,选择简单易行、符合银行授信评级特点的评价方法；应注重多种综合评价方法的组合使用,互相补充,从而更好地提高我国商业银行授信评级的可靠性.
关键词：商业银行；授信评级；多指标综合评价
中图分类号：F830.5文献标识码：Ａ文章编号：１００６－３５４４（２０12）０2－００17－03
贷款信用风险管理是商业银行内部风险管理的核心, 其中一个重要内容是对借款人进行信用风险评级,即商业银行在发放贷款之前,首先对借款人不能履约的可能性进行评估, 并把这种可能性划分为几个等级, 以此作为标准来区分借款人资信的优劣,进而做出贷款与否的决定.商业银行对客户的信用状况进行评价, 属于多指标综合评价的范畴,因此,引入多指标综合评价的思想、理论和方法,有利于提高授信评级的准确性、科学性.
一、多指标综合评价在授信评级中的应用
(一) 授信评级中的评价模式分析
综合评价模式大致分为三种类型：
1.“直接评价”. 目前我国商业银行大都采用该种模式,尽管有些商业银行的授信评级与该模式的流程有所出入, 但其思想和本质仍符合直接评价模式.直接评价模式简单易懂、可操作性强.
2. “先分类后评价”.该模式属于排序评价,候选方案的取舍不仅取决于自身,而且取决于其他方案的“状态”,商业银行的信贷行为更多的是取决于客户自身条件与既有标准的比较.因此,该模式很少应用于客户授信评级.
3. “先学习后评价”.实现“学习”,必须具备一定量的样本,样本的质量直接关系到“学习”的效果.商业银行要建立各类客户信用的数据库, 如冶金、化工、机械、贸易等,并用这些已“认可”的知识来评估客户信用状况,神经网络就是此类模式的代表.朱顺泉以广泛采用BP神经网络学习算法为例 [1] ,将评价指标个数定为输入结点数.可将信用状况分为两类,即输出结果为两个, 采用如下的形式表示： 良好（1,0）,不良（0,1）；亦可分为五级,中间节点的个数应该小于输入节点数,而大于输出节点数,并通过公式计算确定.同时,确定隐含层、输出层的神经元的传递函数及网络训练的训练次数、精确度、学习速率等参数,将同类企业的已确认的结果作为训练数据,将被评价客户的指标值作为测试数据, 将神经网络优化算法分类程序存放在M文件wl. m中,并在Matlab状态下执行M文件,进而得到评估结果.应用以BP神经网络学习算法为代表的先学习后评价模式, 充分利用已“认可”的数据,结合计算机智能技术, 有效地提高了评级过程的简便性与结果的可靠性.此外,继神经网络之后,又一机器学习领域的方法——支持向量机（SVM）也用于授信评级,Young-Chan Lee [2] Wun-Hwa Chen and Jen-Ying Shih[3] 对此进行了应用研究,Zan Huang等 [4] 则将二者结合起来共同用于授信评级.
对于商业银行而言, 应根据实际条件选择有效的评价模式进行授信评级, 亦可将其他模式作为授信评级的辅助参考, 作为对原有模式的一种补充或验证.
(二)授信评级中的评价要素分析
任何一项综合评价活动的实现都是通过评价要素完成的,评价要素是评价活动的支撑,通常包括评价者、评价指标、指标权重、评价模型、评价对象等 [5-6] .下面围绕前四个要素,探讨其在授信评级中的具体应用.
1. 评价者分析.授信评级从评价内容上看,既含有“硬评价”（如企业基本素质等）成分,也含有“软评价”（如财务结构等）的成分.相对于“硬评价”,“软评价” 则更依赖于评价者的知识和经验对评价对象做出判断.由于参与授信评级的人员在知识结构、经验等方面有所差异,加之银企之间信息不对称等问题, 因此, 有必要建立有效的信息沟通与反馈机制,实施群组评价. 群组的设置及评价方式是评价活动的关键,也是目前研究的重点,可借鉴评价小组对话式评价等方式,充分集结群体专家的知识与经验,提高授信分析、预测的准确性.群组评价主要体现在指标权重与评价指标值的确定上,同时,要根据群组成员的知识、经验及对企业的了解程度,对评价者赋予不同的评分权重,即引入专家权威因子,实现对评价者的集成.
2. 评价指标分析. 授信评级指标分析包含指标体系的建立、 内部结构的设置及评价指标一致化与无量纲化处理等内容,是授信评级研究的重点.指标体系是对银行客户资信状况的全面反映, 具有综合性的特点. 信用评级指标体系要遵循综合评价指标体系的构建原则,并呈递阶结构列示,其一级指标可用状态向量x等于［x1,x2,等,xm］表征.目前,我国部分商业银行已建立各自的授信评级体系, 如中国工商银行的信用评级内容包括领导者素质、经济实力、资金结构、经营效益、信誉状况和发展前景等6个方面； 交通银行的信用评级包括偿债能力、盈利能力、资产管理能力、企业发展潜力、行业状况、管理状况、经营状况和信用状况等8个方面的内容.同时,国内也有研究者针对指标体系做了较为全面的探讨. 如张燕卿[7] 指出现行的评级指标体系存在的问题,即过度偏好规模而忽略其他综合因素, 大多只反映企业过去而忽视未来的偿债能力, 并分析了设计思路及28个二级指标.朱子云 [8] 指出商业银行客户信用等级评判应当综合考虑客户守信程度、 客户财务风险程度和客户经营风险程度三个层次的因素, 应当从信贷资源回报率、 经营成果依存度两个方面进行综合分析和评判, 并提出了客户授信等级评判系统.覃发艳 [9] 汇总了工、农、中、建、交等商业银行的财务评价指标, 建立了商业银行小企业客户评级指标体系,并以湖北省宜昌市为例做了实证研究.关于评价指标, 商业银行应在遵守中国人民银行及银监会相关法规的基础上,从自身的实际出发,建立符合自身特点的授信评级指标,同时应针对不同行业、不同企业规模设置不同的指标体系, 并根据评估环境的变化,适时地进行调整,体现合规性、动态性和及时性.关于指标值（尤其是定性指标）,可充分集结评价者知识与经验；在指标值形式上,可尝试采用模糊数等形式,并与其他形式得出的结果进行对比分析,提高授信评级的可靠性.
3. 指标权重分析.目前,部分商业银行进行授信评级时,存在着指标权重“粒度”过大,方法过于简单的现象.由于授信评级多属于“整体”评价,而非排序评价,因此,指标赋权更多地采用主观赋权法.已有研究者采用层次分析法等方法为信贷决策者提供定量的赋权分析技术, 具有较好的科学性和可操作性. [10] 关于权重,鉴于其重要性,笔者认为应引入群体知识与经验, 将指标权重与评价者要素结合起来,如可采用群体AHP、群体序关系分析法等方法,同时亦可结合某些智能技术如粗糙集（Rough set）算法,将多个客户样本信息利用Rosetta软件进行约简,提取“知识”,找出影响企业信用状况的核心因素,完成对指标权重的优化.
4. 评价模型分析.通过模型y等于f（w,x）将各指标合成一个值,以反映银行客户信用的综合状况,其中w称为权重向量,x称为状态向量. 对客户的信用状况做出全面、客观的评估,选择合适的评价模型尤为关键. 目前, 有关商业银行信用量化评级模型的研究,主要有综合打分法、模糊综合评价法和多元统计分析方法,而在商业银行信用评级实践中,部分银行仅采用综合打分法来评定企业的信用等级, 综合评价的方法尚未得到完全开发与应用.理论界的研究成果主要有：王小明 [11] 对目前我国商业银行在信用评级研究中涉及的各种信用测度模型进行了系统的回顾与总结, 对现有各种评级方法的优缺点及适用场合等做了必要的比较研究, 并给出了建立信用风险评级模型的基本设想；尹宗成等 [12] 在对风险、信用风险概念分析的基础上,对国内外主要的信用风险评估方法进行述评； Liang-Hsuan Chen and Tai-Wei Chiou [13] 则将模糊积分（Fuzzy integral）引入到商业贷款信用评级中来, 模糊积分放松了对指标相互独立的苛刻要求,只要求指标满足单调性即可,而授信评级指标具有较强的相关性,因此,采用模糊积分模型可使评价结果更接近客观实际状况.
总结:本论文主要论述了授信论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
1、 商业银行亟需加强大客户信用风险管控 在当前宏观经济环境下，基于开放市场环境下信用风险的传导效应、经济波动和调控政策对行业的系统性影响、以及扩张期大规模投资等隐性风险的显性化，大客户。
2、 大数据下商业银行客户整合和产品自助营销 摘要：大数据是当前互联网科技研究与应用最前沿的领域之一，通过数据挖掘、数据整合、数据分析可以探究数据背后的经济行为，为客户行为分析及营销服务提供。
3、 商业银行小微授信早期逾期管理策略 一、前言小微企业在我国国民经济体系中占有重要地位，特别是在服务业、小件商品供应、与大企业配套方面更是不可或缺，它在我国经济实体中扮演着越来越重。
4、 我国商业银行客户服务和管理IT支持体系 摘要：文章先界定了当前我国商业银行构建客户服务与管理创新的IT支持体系的原则与重点，得出当前我国商业银行IT支持体系处于单项应用到跨部门整合的阶。
5、 关于商业银行客户服务相关 【摘要】商业银行是经营风险的服务型企业。在新的金融环境下，银行面临着日益激烈的竞争，商业银行经营发展越来越注重客户服务质量，其目的是通过提高服务。
6、 商业银行客户价值评价改进突变级数法 摘 要：为了更好地对银行客户价值进行分析，本文以授信类企业为例，构建了客户价值评价指标体系，采用改进的突变级数法对10家样本企业的客户价值进行了。