内容简介
本书的创新主要有以下三点：
（1） 通过违约金字塔标准和信用分数聚类标准，建立客户等级划分
的非线性规划模型，使信用等级划分结果在相同等级不同客户的信用状
况大致相近的情况下，满足“信用等级与违约损失率间呈反向关系”，
避免出现信用等级不低、违约损失率反而很高的荒谬现象。
（2） 在1个关键指标对应不同特征的情况下，以不同特征内部客户
违约损失率的组内方差为标准，通过最小显著差异LSD 检验，确定违约
风险最大的小企业关键特征，抓住信用风险管理的关键，开拓信用风险
评级理论的新思路，从根本上改变现有研究仅立足于客户排序，忽略信
用风险管理中关键特征深度挖掘和探索的弊端。
（3） 根据信用风险评级结果的违约鉴别能力越强，也就是“非违约
客户的信用得分越高、违约客户的信用得分越低”、相应的赋权方法越
好的思路，在不同赋权方法中确定一种最优的，不仅能避免现有评级结
果不能有效区分违约与非违约客户，使得二者存在大量重叠的不足；而
且能避免现有研究随机主观选择赋权方法，没有与评价目的相联系的
不足。
章节目录
1 导论／1
1.1 科学问题的性质／1
1.2 研究背景及意义／3
1.3 研究框架／6
1.4 创新之处／9
2 信用风险评级的研究进展／11
2.1 信用风险评价指标体系的研究进展／11
2.2 信用风险评价模型的相关研究／16
2.3 信用等级划分方法的相关研究／21
2.4 信用风险管理中关键指标挖掘的相关研究／24
3 信用风险评级研究的基本理论／28
3.1 基本概念／28
3.2 信用风险评价指标体系构建的理论基础／31
3.3 信用风险评价指标权重确定的理论基础／34
3.4 信用等级划分的理论基础／36
3.5 关键指标及关键特征挖掘的理论基础／38
3.6 本章结论／40
4 基于显著区分违约状态的小企业信用风险评价指标体系的构建／41
4.1 内容提要／41
4.2 小企业信用风险评价指标体系构建原理／42
4.3 信用风险评价指标体系的构建方法／44
4.4 小企业信用风险评价指标体系的建立／52
4.5 本章结论／66
5 基于违约状态判别的信用风险评价模型的构建／68
5.1 内容提要／68
5.2 信用风险评价模型的构建原理／69
5.3 基于信息含量的客观赋权方法／72
5.4 基于违约鉴别能力的客观赋权方法／73
5.5 基于违约鉴别能力最强的最优赋权方法／77
5.6 小企业信用风险评价模型的建立／80
5.7 本章结论／90
6 基于违约金字塔和信用分数聚类的信用等级划分模型／92
6.1 内容提要／92
6.2 基于违约金字塔和信用分数聚类的信用等级划分原理／93
6.3 基于违约金字塔和信用分数聚类的信用等级划分模型／98
6.4 模型的求解／101
6.5 小企业信用等级的划分／107
6.6 本章结论／112
7 影响小企业贷款违约损失率的关键特征的挖掘／114
7.1 内容提要／114
7.2 影响小企业贷款违约损失率的关键特征挖掘原理／116
7.3 影响小企业贷款违约损失率的关键特征挖掘原理／118
7.4 影响小企业贷款违约损失率的关键指标和关键特征挖掘／122
7.5 关键特征的理性分析／131
7.6 本章结论／133
8 研究结论与展望／136
8.1 研究结论／136
8.2 研究展望／139
主要参考文献／141
索引／154
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