債信評(píng)級(jí)是通過挖掘評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)與違約風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,評(píng)價(jià)一筆債務(wù)回收的可能性及不同等級(jí)違約損失率的大小�；贐rown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)建立小企業(yè)債信評(píng)級(jí)體系。創(chuàng)新與特色:①根據(jù)某個(gè)指標(biāo)的非違約樣本中位數(shù)顯著大于違約樣本的中位數(shù),則該指標(biāo)越能將非違約與違約樣本區(qū)分開的思路構(gòu)造Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值,遴選通過檢驗(yàn)、即違約鑒別力顯著的指標(biāo)。改變了絕大多數(shù)現(xiàn)有研究未以違約鑒別力顯著為指標(biāo)遴選標(biāo)準(zhǔn)的不足。②在相關(guān)系數(shù)大的一對(duì)指標(biāo)中,刪除Brown-Mood中位數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值小的指標(biāo),在避免了指標(biāo)反映信息冗余的同時(shí),也避免了指標(biāo)的誤刪。③根據(jù)指標(biāo)的違約鑒別力越強(qiáng)、指標(biāo)權(quán)重就應(yīng)越大的思路對(duì)指標(biāo)賦權(quán),確保了違約鑒別力越大的指標(biāo),權(quán)重也越大。④根據(jù)非違約樣本的債信得分中位數(shù)顯著大于違約樣本的債信得分中位數(shù),則債信得分越能顯著區(qū)分違約狀態(tài)、債信評(píng)分體系越合理的思路,檢驗(yàn)債信評(píng)分體系的合理性,開拓了債信評(píng)分體系檢驗(yàn)的新思路。實(shí)證表明:包括資產(chǎn)負(fù)債率、恩格爾系數(shù)等24個(gè)指標(biāo)的小企業(yè)債信評(píng)級(jí)體系具有顯著的違約鑒別力,在債信評(píng)級(jí)時(shí),應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注恩格爾系數(shù)、行業(yè)景氣指數(shù)等企業(yè)外部宏觀環(huán)境因素以及法人代表汽...

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【部分圖文】：

圖1小企業(yè)債信評(píng)級(jí)原理

小企業(yè)債信評(píng)級(jí)模型構(gòu)建原理如圖1所示。采用圖1的原因是確保無論在指標(biāo)體系構(gòu)建、指標(biāo)賦權(quán)，還是評(píng)級(jí)模型建立等債信評(píng)級(jí)體系構(gòu)建的各個(gè)環(huán)節(jié)均具有顯著的違約鑒別能力。各環(huán)節(jié)具體原理：

圖2小企業(yè)債信等級(jí)分布

(1）評(píng)分體系整體能顯著鑒別違約狀態(tài)。由3.7節(jié)知，本文債信評(píng)分模型計(jì)算的債信得分的統(tǒng)計(jì)量Z=5.654，遠(yuǎn)大于臨界值Z0.05=1.645，說明債信得分在違約與非違約兩類樣本中存在明顯差異，該債信評(píng)分體系能顯著鑒別違約狀態(tài)。對(duì)小型非工業(yè)企業(yè)債信評(píng)級(jí)而言，債信得分能顯著鑒別違約狀....

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