市場的本質是交換,市場經(jīng)濟環(huán)境中一個最顯著的特征就是交易雙方對彼此承諾的信任,在交易雙方進行博弈的過程中由于牽涉到交易成本、信息不對稱等問題,因此很容易導致具有信息優(yōu)勢的一方通過違約獲得不當?shù)美麖亩l(fā)道德風險,也容易造成處于信息劣勢的一方的逆向選擇行為。如果這種現(xiàn)象比較嚴重,市場秩序將被嚴重擾亂,最終結果是交易無法正常進行,經(jīng)濟發(fā)展更無從談起。 現(xiàn)代市場經(jīng)濟條件下信用是契約履行的保障,市場經(jīng)濟的信用問題主要表現(xiàn)為市場經(jīng)濟的契約執(zhí)行問題。市場信用關系主要是靠契約來維系,而契約的不完全性和不完善的信用約束機制是導致契約執(zhí)行過程中違約風險的充分條件。要解決契約不完全的問題必須從契約關系內部和外部同時著手,一方面通過成本最小化的途徑和方法準確掌握和度量對方的履約意愿和能力,另一方面設計開發(fā)能最大限度約束和控制信用風險的有效技術工具,建立符合市場經(jīng)濟發(fā)展要求的信用監(jiān)督管理體系。 信用本質上表現(xiàn)為一種博弈均衡,信用行為策略的演化就是在內外部條件的沖擊下均衡的打破和重建過程。通過加入懲罰成本、法律規(guī)章制度、發(fā)現(xiàn)監(jiān)督機制等第三方約束條件可以證明通過加大失信主體的違約成本,增進各方利益的一致性,可以促使博弈中的各方最終選擇守信策略。信用評分正是這樣一種對于日常經(jīng)濟交往博弈過程中的第三方非強制性的“軟”約束。 本文擬從契約、信用、博弈理論的演進路線和有機聯(lián)系出發(fā),深入分析三者的關系和作用機理,探尋影響契約履行和博弈策略的內外部因素,研究信用關系的一次性博弈過渡到重復博弈過程中外在約束條件的改變對博弈策略結果的影響,并證明信用評分作為一種第三方約束機制可以有效預測信用行為、加大違約失信成本、監(jiān)督和防范信用風險從而在全社會建立起良好的信用關系。然后闡述信用評分的基本原理、度量因素與應用范圍,并將其應用到政府監(jiān)管領域,將評分對象拓展到個體工商戶我國這一特定的經(jīng)濟活動主體；結合從“湖南省信用信息系統(tǒng)”中獲取的個體工商戶數(shù)據(jù),嘗試運用各種不同的方法建立一種有實際應用價值的“定制化”個體工商戶信用評分模型,同時對不同結果的精確度及優(yōu)缺點進行分析；最終設計制作出個體工商戶信用評分卡,為我國工商行政監(jiān)管部門更精確有效的預測特定個體工商戶的信用風險、提早采取相關監(jiān)管措施加以防范并建立一套完善的守信激勵與失信懲戒機制提供決策參考依據(jù)。最后則對全文內容進行總結歸納,對今后的研究方向和發(fā)展趨勢進行展望。 目前針對信用評分理論及方法尤其是信用評分對契約執(zhí)行和博弈策略的作用機理及開發(fā)針對我國個體工商戶信用評分模型方面的系統(tǒng)、全面的研究還不多見,因此本論文既是一項具有一定創(chuàng)新性的理論研究工作,又是一項現(xiàn)實服務性極強的研究。研究過程中有許多難題需要采取創(chuàng)新性的思維方法才能得以解決。以往的信用評分大多服務于信用交易中的授信方或征信中介機構衡量特定交易對象的資信狀況及還款能力這一目標,側重于個人經(jīng)濟交往中的信用行為特征變量,我國目前的信用評分模型的運用也主要集中在商業(yè)銀行信用產(chǎn)品違約風險預測及征信中介機構接受客戶委托對被征信人的信用狀況進行評分,出于政府監(jiān)管的目的對特定監(jiān)管對象進行的信用評分研究不多,本論文將這方面進行一些有益的嘗試。 在可獲取的相應數(shù)據(jù)的基礎上如何選擇高效適用的評分方法是信用評分的關鍵,也是信用評分是否公正合理的最終評判標準和難點所在。本文嘗試運用“湖南省信用信息系統(tǒng)”中所提供的某地區(qū)個體工商戶注冊登記與日常監(jiān)管信息,在大量數(shù)據(jù)篩選預處理的基礎上分別運用統(tǒng)計學與非統(tǒng)計學方法進行比較,結果發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計學方法當中Logistic回歸的穩(wěn)定性與精確性、適用性等方面都較為理想,非統(tǒng)計學方法中人工智能的前沿方法SVM則更有優(yōu)勢,適合廣泛應用。在確定了精確度最高的個體工商戶信用評分模型后通過對檢驗樣本的分析,其區(qū)分度達到令人滿意的要求,表明模型具有較好的應用價值。最后得到了一個能有效地對個體工商戶的信用狀態(tài)進行區(qū)分的信用評分卡。該評分卡還可用于對個體工商戶的日常監(jiān)管,從而可以克服目前實踐工作中監(jiān)管標準不統(tǒng)一的問題,其研究成果對加強針對我國這一數(shù)量最大的經(jīng)濟活動主體的分類監(jiān)管也有著重要意義。
【學位單位】：湖南大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2010
【中圖分類】：F830;F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
插圖索引
附表索引
第1章 緒論
    1.1 選題背景和意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 選題意義
        1.1.3 選題來源
    1.2 研究思路、技術路線及研究方法
        1.2.1 研究思路及技術路線
        1.2.2 研究方法
    1.3 研究內容和創(chuàng)新點
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 創(chuàng)新點
第2章 信用評分的契約經(jīng)濟學分析
    2.1 契約與信用
        2.1.1 契約的一般分析
        2.1.2 信用的一般分析
        2.1.3 契約執(zhí)行與信用控制
    2.2 不完全契約理論與信用問題的產(chǎn)生
    2.3 信用評分與契約執(zhí)行
第3章 信用評分的博弈原理
    3.1 博弈論視角下的信用觀
    3.2 一次性博弈中的信用關系
        3.2.1 原始情況
        3.2.2 懲罰成本的引入
        3.2.3 法律規(guī)章制度的作用
        3.2.4 發(fā)現(xiàn)監(jiān)督問題
    3.3 重復博弈中的信用關系
        3.3.1 聲譽模型
        3.3.2 無名氏定理
    3.4 第三方約束：信用評分對博弈策略結果的影響
第4章 信用評分原理與應用
    4.1 信用評分的歷史和哲學基礎
        4.1.1 信用評分的歷史
        4.1.2 信用評分的哲學基礎
    4.2 信用的特性及信用度量的要素分析
        4.2.1 信用特性的分析
        4.2.2 信用度量的要素分析
    4.3 信用評分的基本原理
    4.4 信用評分的應用范圍拓展與比較
第5章 信用評分模型與方法比較
    5.1 信用評分建模流程
    5.2 信用評分模型分類
    5.3 信用評分建模原則
    5.4 信用評分建模方法
    5.5 信用評分方法比較
第6章 信用評分的統(tǒng)計學方法應用研究
    6.1 數(shù)據(jù)處理與變量選擇
        6.1.1 數(shù)據(jù)來源與分組
        6.1.2 數(shù)據(jù)的預處理
    6.2 Fisher判別分析的應用
        6.2.1 Fisher判別分析介紹
        6.2.2 Fisher判別函數(shù)參數(shù)估計
        6.2.3 統(tǒng)計顯著性檢驗
        6.2.4 對客戶樣本的預測檢驗
    6.3 Logistic回歸模型的應用
        6.3.1 Logistic回歸模型介紹
        6.3.2 變量預處理
        6.3.3 待估參數(shù)估計結果
        6.3.4 模型擬合優(yōu)度
        6.3.5 對客戶樣本的預測檢驗
        6.3.6 模型參數(shù)的解釋
        6.3.7 對保留樣本的檢驗
    6.4 分類樹模型
        6.4.1 Exhaust CHAID法的基本原理
        6.4.2 分類樹的建立及評價
        6.4.3 結論
第7章 信用評分的非統(tǒng)計學方法應用研究
    7.1 多層感知器模型
    7.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡模型
    7.3 自組織協(xié)調映射網(wǎng)絡
    7.4 支持向量機神經(jīng)網(wǎng)絡
    7.5 檢驗結果分析與比較
        7.5.1 模型的分類精確度
        7.5.2 模型的穩(wěn)定性
        7.5.3 模型的適用性
第8章 不同模型結果比較與信用評分卡的設計
    8.1 不同模型結果比較
        8.1.1 三種統(tǒng)計學模型的比較
        8.1.2 四種非統(tǒng)計學模型的比較
    8.2 信用評分卡的設計
        8.2.1 信用評分卡的制作
        8.2.2 信用評分卡的檢驗
        8.2.3 信用評分卡的運用
    8.3 政策建議
結論
參考文獻
附錄A
致謝

【參考文獻】

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本文編號：2859975