周战超

[摘 要] 本文通過对小企业的贷款数据进行实证分析，建立基于K-均值聚类的工业小企业信用风险评价模型，通过信用等级越高、违约损失率越低的标准划分信用等级。本文的特色是建立基于K-均值聚类的信用风险评价模型，以聚类分析拟合信用风险指标的实际分布。通过K-均值聚类分析信用风险评价指标体系，根据需要划分的等级个数直接进行等级划分，确定各等级聚类中心，依据样本与各聚类中心聚类远近确定其所属信用风险等级。

[关键词] 工业小企业；信用风险；信用等级；K-均值聚类

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 13. 012

[中图分类号] F276.3 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2018）13- 0026- 02

1 前 言

信用风险评价的本质是对企业违约风险评价，衡量客户或一笔贷款违约的可能性。信用风险评价基于信用等级越高、违约损失率越低的标准。近年来，我国小企业迅速发展，已经成为社会主义市场经济的重要组成部分。目前，制约小企业发展的主要因素是融资难，即缺乏行之有效的信用风险评价模型。

国内外对信用风险评价模型的研究已取得一定进展，大致可分为三大类。

1.1 基于统计方法的信用风险评价模型

张玲等（2004）建立基于Z值的多元判别模型对我国上市公司进行信用评级，并研究发现我国上市公司资信品质的一些特点[1]。Malik等（2010）使用马尔科夫转移矩阵建立信用评价模型[2]。Cipollini等（2012）基于面板Probit回归方法建立信用风险评价模型[3]。

1.2 基于神经网络的信用评价模型。

Abdou（2012）使用神经网络方法对信用风险进行测算。……