宋瑞敏 王冠雄 汪亭

【摘 要】 文章在单一数值型指标信用风险计量模型的基础上，引入了区间值型指标和三角模糊数型指标，使得整个信用风险评估体系更具科学性和可操作性。研究发现，混合多属性决策方法不仅可以拓展信用风险指标空间，还能直观地反映出多个待评估对象的信用风险差异化程度，从而为金融机构衡量企业信用风险水平提供有效解决路径。

【关键词】 信用风险评估； 混合多属性决策； 风险指标； TOPSIS方法

中图分类号：F830.5 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2016）06-0048-04

一、引言

作为三大金融风险之一的信用风险贯穿于整个金融交易过程，随着金融业的不断发展，对信用风险的计量与管理也变得更为复杂。目前我国金融市场尚处于高速发展阶段，中小企业融资渠道主要集中于向银行贷款融资，而商业银行在面对鱼龙混杂的中小企业时，企业实际违约数据及相关统计资料的严重缺失加剧了双方的信息不对称程度，使得我国商业银行体系饱受信用风险集中、不良贷款率高等问题的困扰。

20世纪90年代末期金融危机的爆发，大量银行信贷损失惨重，使得金融界普遍关注对信用风险的计量，在此期间涌现出很多信用风险水平计量模型，如KMV模型、J.P.摩根开发的Credit Metrics模型以及瑞士信贷银行基于保险精算的Credit Risk模型和麦肯锡的Credit Portfolio view模型，至此，现代意义上科学的信用风险计量与管理才真正发展起来。2004年颁布、2006年开始正式在各成员国实施的新巴塞尔协议中，在保留原巴塞尔协议核心原则的基础上，更加重视对信用风险的评估与计量，并提出内部评级法（Internal Rating Based）鼓励银行使用自己的内部模型计量信用风险。……