关于主成分分析的小企业客户贷款信用评价开题报告

1. 研究目的与意义

20世纪90年代以来，随着经济的迅猛发展，中小企业成为我国社会主义市场经济的重要组成部分，对我国经济发展、社会稳定起着至关重要的作用。但由于在上升阶段中，仅仅依靠企业的自有资金远远满足不了企业发展的需要，企业有巨大的信贷需求。

目前，银行给小企业的贷款无论从总体规模还是个体企业贷款的数量上看都是很小的，究其原因，是银行与小企业之间缺乏良好的信用关系。小企业获得银行贷款的份额不到全部银行贷款的四成，另外，目前银行的信用评估体系中，缺乏有效的针对小企业贷款信用的评估体系，小企业的资信评级通常难以到达银行放贷标准而被银行排除在放贷对象之外，这样一定程度上会制约小企业的发展，进而对国民经济的整体发展也会产生一定的影响。

2. 研究内容和预期目标

一、研究内容

本题目将基于小企业资信评估的现状，采用理论研究和实证分析并重的方式，在问题研究上，着重定量分析的运用，尝试构建一套完备的小企业资信评估体系。主要以银行信用风险评价问题为核心，使用主成分分析对我国小企业贷款建立信用评价模型，进行实证研究。

二、拟解决的关键问题

3. 国内外研究现状

一、国内研究水平概述

我国关于小企业客户信用风险分析和评价的研究于20世纪80年代末才刚刚起步，目前仍然是以对经济主体报表中反映出的各种财务比率的分析为主。从总体上看，关于小企业信用风险的研究，国内还没有形成全面管理框架。

国内在信用风险的评价和度量上，杨保安、朱明探讨了神经网络方法与专家系统相结合，在银行贷款风险管理中的运用，构建了银行风险识别、监管、监测预警的风险管理系统，推进银行智能化的管理；毕明强在综合分析国内商业银行现行主要统计指标的基础上，从各指标的内在联系出发，构建了信贷评价预警指标体系，作为定量分析工具，为信贷决策提供支持。施锡铨等人采用典型判别分析对128家上市公司进行了经营失败的预测研究，从而评估企业的信用风险。孙宛青运用ahp法建立商业银行客户信贷风险层次分析模型，计算出指标体系各因素的权重以及信贷风险指数，从而得到客户信贷风险等级及预警状态，并用灰色理论建立了客户信贷风险预警模型。梁琪将主成分判别分析方法运用到银行贷款信用评价领域。

4. 计划与进度安排

通过调研、访谈、阅读文献等途径对国内外中小企业贷款信用水平和评估的现状，收集相关数据，并尝试借鉴国外信用评估体系的可取之处，包括对影响银行给小企业贷款信用评价的因素进行分析，然而分析各种信用评价建模方法的特点，进行比较分析；然后根据对各种信用评价建模方法的分析，建立信用评价模型的指标体系，并对指标体系进行处理，同时，选取主成分分析法作为贷款企业信用评价方法；再通过SPSS软件对数据进行分析处理和实证研究，用因子分析的方法计算综合得分，并进一步研究风险高低企业在各指标上的异同。

最后分析结果，并进行总结。

5. 参考文献

[1]杨保安，朱明.基于神经网络与专家系统结合的银行贷款风险管理[j].系统工程理论方法应用，1988（8）.

[2]毕明强.我国商业银行信贷评价预警体系的构建[j].金融论坛，2001.7.

[3]施锡铨.典型判别分析在企业信用风险评估中的作用[j].财经研究，2001.