● 摘要
市场经济是建立在法律基础上的信用经济。我国的市场经济是由计划经济脱胎而来，信用基础十分薄弱，当前经济活动中信用秩序混乱，信用缺失现象严重。因此，对信用理论、信用风险评估方法及信用风险治理等进行全面、系统地研究，对治理信用缺失现象和推动我国信用体系建设等方面具有积极的理论价值和现实意义。 论文以信用风险为研究对象，从信用的起源与演进出发，对信用的本质特征——信用风险进行了分析，探讨了其生成的根源和影响因素，指出了征信是信用风险的重要规制手段，并从理论角度阐述了评价企业和个人信用风险的基本方法。论文重点研究了企业和个人的信用风险度量方法。在企业方面，论文中收集了120家国内上市公司的连续六年财务数据，并结合我国国情和前人研究，提出了信用风险评估指标评估；在此基础上，建立了基于神经网络（Neural Network）、Logistic回归和时间序列累积求和（CUSUM）的信用风险度量模型，并从动态角度分析了企业信用风险积聚到爆发的动态时间行为特征；实证研究表明，三个模型对检验样本（最近一年）的判别效率均比较高，其总体判断正确率分别为90.5%、98.8%和98.6%，三个模型中Logistic回归和CUSUM方法的判别能力较好，神经网络模型的判别能力较差。在个人方面，文中基于Fisher线性判别，用核Fisher判别建立了非线性信用风险评估模型，对所收集的个人汽车贷款数据实证分析表明，核Fisher判别的正确判断率比Fisher判别提高了11个百分点，总体正判率达到88.3%。最后，论文基于当前我国征信市场的特征和问题，提出建设我国征信体系的策略。论文的主要结论和创新点包括： 1、风险性是信用关系的本质属性，文中用信息不对称理论剖析了信用风险产生的主要根源并分析了影响信用风险的因素，得出：正常的征信活动由于具有较为完备和客观的信息以及公开透明的信息传递渠道，能对信用风险起到很好的规制作用。 2、基于信用风险评估财务指标，分别用神经网络（Neural Network）、Logistic回归、时间序列累积求和（CUSUM）建立了评估企业信用风险的三种模型。由于ST和非ST样本不同的信用风险时间行为特征，三种模型对非ST样本的判别随时间较为稳定，并保持了较高的准确性，而对ST样本只有后两种模型能在披露为ST前二年保持较高的准确性。 3、企业出现信用危机是一个渐进过程，并不是瞬态行为。不存在信用风险的企业，其财务指标围绕着其均值作随机波动，偏离是短暂的；对于存在信用风险的企业，财务指标呈一定的趋势性变化，偏离正常企业的财务均值越来越远，且不可回复。文中用多维时间序列矢量自回归过程（VAR）对企业财务指标的这种时间行为特性进行了描述和分析。 4、根据个信用评估的一般理论，结合某商业银行汽车贷款的实例，确定了个人汽车贷款评分指标。考虑到风险判别中的非线性特征，论文基于线性Fisher方法，引入核函数，运用核Fisher判别构建了非线性信用评估模型。实证研究中，核Fisher判别模型的总体正判率达到88.3%，能有效识别存在信用风险的客户。 5、根据我国当前社会信用体系，特别是征信体系的特征和存在的问题，对我国征信体系的发展方式进行了探讨，提出发展我国征信业的策略。