第1章 绪论 1
1.1 新创小型企业间接融资的信用风险评价研究背景及意义 1
1.1.1 现实背景 1
1.1.2 理论背景 2
1.1.3 研究问题 3
1.1.4 研究意义 4
1.2 研究对象及概念界定 5
1.2.1 研究对象 5
1.2.2 概念界定 5
1.3 研究方法、思路与内容 12
1.3.1 研究方法 12
1.3.2 研究思路 13
1.3.3 研究内容 15
1.4 创新之处 16
第2章 理论基础与文献综述 18
2.1 企业信用风险评价的理论基础 18
2.1.1 银行风险管理理论 18
2.1.2 信息经济学理论 19
2.1.3 企业成长理论 20
2.1.4 企业生命周期理论 22
2.2 企业信用风险评价方法及比较 24
2.2.1 企业信用风险评价方法的发展 24
2.2.2 企业信用风险评价方法的比较 26
2.3 企业信用风险影响因素研究评述 37
2.3.1 企业信用风险影响因素研究的趋势 38
2.3.2 企业信用风险影响因素的研究现状 39
2.3.3 研究评述 47
2.4 本章小结 48
第3章 新创小型企业信用风险影响因素研究 50
3.1 新创小型企业信用风险特征及形成机理 50
3.1.1 信用风险的一般特征 50
3.1.2 新创小型企业信用风险特征 51
3.1.3 新创小型企业信用风险的形成机理 51
3.2 信用风险影响因素模型和研究假设 52
3.2.1 信用风险影响因素模型 52
3.2.2 研究假设 53
3.3 构建信用风险评价模型的备选变量 58
3.3.1 信用风险评价模型的备选自变量 58
3.3.2 信用风险评价模型因变量的拓展 58
3.3.3 信用风险评价模型备选变量说明 65
3.4 模型变量数据和研究样本的选取 67
3.5 模型自变量的筛选及因子分析 69
3.5.1 模型自变量的检验及筛选 70
3.5.2 二分类模式下模型自变量的因子分析 75
3.5.3 三分类模式下模型自变量的因子分析 79
3.5.4 五分类模式下模型自变量的因子分析 84
3.6 本章小结 88
第4章 二分类模式下新创小型企业信用风险评价模型的构建 90
4.1 基于多元判别分析法的企业信用风险评价模型构建 90
4.1.1 模型自变量的组间描述性统计 90
4.1.2 模型自变量的组间均值差异性检验 91
4.1.3 Fisher判别函数 91
4.1.4 Fisher函数的判别结果 92
4.2 基于Logistic分析法的企业信用风险评价模型构建 93
4.2.1 模型因变量取值说明 93
4.2.2 基于Logistic分析法的回归结果 93
4.2.3 基于Logistic分析法的信用风险评价模型 94
4.2.4 评价模型对训练集和预测集的分类效果 95
4.2.5 研究假设检验与实证结果的讨论 95
4.3 基于Mixed-Logistic方法的企业信用风险评价模型构建 96
4.3.1 模型因变量取值说明 97
4.3.2 基于Mixed-Logistic方法的回归结果 97
4.3.3 基于Mixed-Logistic分析法的信用风险评价模型 98
4.3.4 评价模型对训练集和预测集的分类效果 98
4.3.5 研究假设检验与实证结果讨论 99
4.4 基于多层感知器的企业信用风险评价模型构建 100
4.4.1 MLP模型构建 100
4.4.2 MLP模型分析结果 102
4.4.3 实证结果的讨论 103
4.5 二分类模式下的研究假设检验结果 104
4.6 本章小结 105
4.6.1 新创小型企业信用风险影响因素挖掘方面 105
4.6.2 相关假设检验方面 105
4.6.3 各评价模型的预测效果方面 105
第5章 三分类模式下的新创小型企业信用风险评价模型的构建 106
5.1 基于多元判别分析法的企业信用风险评价模型构建 106
5.1.1 模型自变量的组间描述性统计 106
5.1.2 模型自变量的组间均值差异性检验 107
5.1.3 Fisher判别函数 107
5.1.4 Fisher函数判别结果 109
5.2 基于Logistic分析法的企业信用风险评价模型构建 109
5.2.1 模型因变量取值说明 109
5.2.2 基于Logistic分析法的回归结果 110
5.2.3 基于Logistic分析法的信用风险评价模型 112
5.2.4 评价模型对训练集和预测集的分类效果 113
5.2.5 研究假设检验与实证结果讨论 114
5.3 基于多层感知器的企业信用风险评价模型构建 114
5.3.1 MLP模型构建 114
5.3.2 MLP模型分析结果 115
5.3.3 实证结果的讨论 117
5.4 三分类模式下的研究假设检验结果 118
5.5 本章小结 118
第6章 五分类模式下的新创小型企业信用风险评价模型的构建 120
6.1 基于多元判别分析法的企业信用风险评价模型构建 120
6.1.1 模型自变量的组间描述性统计 120
6.1.2 模型自变量的组间均值差异性检验 121
6.1.3 Fisher判别函数 121
6.1.4 Fisher函数判别结果 122
6.2 基于Logistic分析法的企业信用风险评价模型构建 123
6.2.1 模型因变量取值说明 123
6.2.2 基于Logistic分析法的回归结果 123
6.2.3 基于Logistic分析法的信用风险评价模型 126
6.2.4 评价模型对训练集和预测集的分类效果 126
6.2.5 实证结果讨论与研究假设检验 127
6.3 基于多层感知器的企业信用风险评价模型构建 128
6.3.1 MLP模型构建 128
6.3.2 MLP模型分析结果 129
6.3.3 实证结果的讨论 130
6.4 五分类模式下的研究假设检验结果 131
6.5 本章小结 132
6.5.1 新创小型企业信用风险影响因素方面 132
6.5.2 各评价模型的预测效果方面 133
6.5.3 研究假设检验方面 133
第7章 多分类模式下信用风险评价模型的比较 134
7.1 模型预测准确率比较 134
7.1.1 二分类模式的模型预测准确率比较 134
7.1.2 三分类模式的模型预测准确率比较 135
7.1.3 五分类模式的模型预测准确率比较 136
7.2 模型评价效果稳健性的比较 137
7.3 模型误判成本比较 137
7.4 模型评估性能比较 141
7.5 二分类模型在不同阈值水平下预测准确率的变化 142
7.6 不同情景下评价模型的选择 142
7.6.1 不同情景下二分类评价模型的选择 142
7.6.2 不同情景下三分类评价模型的选择 143
7.7 本章小结 143
7.7.1 二分类模式 144
7.7.2 三分类模式 144
第8章 结论与展望 146
8.1 研究结论 146
8.1.1 研究假设检验结果 146
8.1.2 在新创小型企业信用风险影响因素分析方面 148
8.1.3 在新创小型企业信用风险评价模型研究方面 149
8.2 理论贡献 150
8.3 实践启示 152
8.3.1 对于商业银行的实践启示 152
8.3.2 对于企业方面的实践启示 152
8.3.3 对于政府部门的实践启示 153
8.4 政策建议 153
8.5 研究展望 153
附表1 155
附表2 156
附表3 157
参考文献 158
后记 166