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信用评估论文参考文献：
摘 要：本文基于大数据信息设计评价指标体系,在专家的讨论意见和案例研究的基础上,采用层次分析法和模糊数学评价模型确定贷款企业信用等级.实证研究表明,利用大数据指标能够显著提高网络贷款企业信用评级的效率和可靠性.
关键词：大数据；信用评级；网络贷款；AHP；模糊综合评价法
中图分类号：F830.56 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2016）02-0037-06
一、研究综述
信用评级就是信用评估机构根据科学的指标体系,对各类经济组织和金融工具的资信状况进行客观公正的评估,并确定它的资信等级的一种评价活动.商业银行传统的信用评级主要采用5C或5P要素分析法.5C指借款人品德、经营能力、资本、资产抵押和经济环境；5P指个人因素、资金用途因素、还款财源因素、债权保障因素和企业前景因素.这些评价模型主要以历史财务数据为基础,信用评级滞后、片面.
随着21世纪互联网金融的发展,社交网络、电子商务、第三方支付、搜索引擎的广泛使用积累了海量数据.这些数据种类繁多、结构复杂、数据量庞大、发展迅速、价值密度低,对这些海量数据进行存储、过滤、筛选,通过数据挖掘技术,大数据能带来巨大的经济效益.
大数据对信用评级产生了很大的影响,利用大数据进行信用评级不仅可以丰富评价指标体系,还可以降低评级成本,提高评级效率.实践上,2011年,IBM公司利用大数据开发出超级计算机“沃森”（Watson）,帮助银行进行信用评级分析,收集和处理客户资料,得出客户信用风险等级.在国内,阿里巴巴和 也通过各自的电商和社交网络积累了大量的数据.理论研究上,泽克豪泽（Zeckhauser,2004）通过实证的方法对eBay的定量数据进行分析,对网上信用评价系统的有效性给予肯定的证明.孙中东（2013）提出应用大数据技术,银行的信用评级体系可以进一步完善、创新.丁振辉（2014）认为对大数据进行有效利用,将对商业银行的业务模式和经营管理产生巨大的正能量,特别是在小微企业信用评级领域能发挥巨大的作用.本文的创新之处在于利用大数据的特点设计评价指标,结合评价模型,对贷款企业进行信用评级研究.
二、利用大数据进行信用评级的优势分析
大数据的出现为信用评级提供了更精确的风险评估依据.电商平台、互联网公司、银行纷纷利用自身积累的数据提供融资贷款及信用评级服务.
(一)丰富评级指标体系
大数据提供了更丰富的客户信息,传统的信息以纸质和电子文档为基础,大数据形式不仅包括文档文件,还包括视频、后台数据库、网页等,能够更加全面地反映客户状况.
(二)提高评级结果的深度和广度
通过数据筛选和数据挖掘技术,提炼出有效信息,增加评级结果的客观性.同时,互联网融资平台和监管机构合作,能够建立广泛的信用评级体系.
(三)克服传统信用评级的时滞性
大数据的特点就是具有时效性,通过互联网对企业进行实时监测,能及时发现企业数据的变化情况,评级机构可以及时获取到最新的数据,降低信息不对称风险.
(四)提高评级效率,降低评级成本
传统的信用评级需要进行人工贷款资格审查等一系列手续,效率低下,成本高昂.互联网大数据出现后,搜集获取企业信息简单方便,成本相对较低,而且数据真实性高.
(五)降低了中小企业贷款难的问题
传统的信用评级主要针对大型企业,中小企业数据不完整,针对小企业的评级不完善.利用大数据,评级机构可以获取中小企业相对零散的信息,经过加工,挖掘出有价值的评级资料,为中小企业贷款提供更有力的保障.
三、网络贷款信用评级的指标选择
(一)运用大数据筛选评价指标的方法和原则
大数据包含的信息种类多、类型复杂,甚至包括一些不良信息和无价值信息,要想分析海量数据的价值,数据过滤和筛选必不可少.数据筛选的目的就是为最终数据挖掘做准备,从中分析出有价值的信息.数据筛选一般经过数据抽取、数据清理、数据加载三个部分.数据抽取的主要任务就是把不同数据源中的数据按照数据仓库中的数据格式转入到数据仓库中,主要任务是统一数据格式.数据清理是数据的预处理阶段,主要任务是格式标准化,异常数据清除,错误纠正以及重复数据清除,从而为数据挖掘做准备.数据加载就是将已处理完的数据加载到数据库中,以便查询使用.
在目前通用的企业信用评估指标体系的基础上,引入大数据思维模式,结合网络企业自身特点,进一步完善网络贷款企业信用评级体系.
1. 定性分析和定量分析相结合,适当提高定性分析比重.定量分析以具体数据为主,较为客观,定性分析主观性稍强,但是针对性更强,二者相辅相成.
2. 动态评级指标和静态评级指标相结合.本文选取了财务状况等动态指标,还引入静态信用评级指标,如企业工商注册信息、产品证书等反映企业已经积累的信用等级.
3. 根据网络企业自身的特点设计评价指标.网络企业大都是中小微企业,融资难一直是中小微企业存在的问题.本文选取的客户状况、信用水平能为评级机构提供贷款参考标准,解决以往中小企业评级数据不充分的问题.
4. 大数据的多样性和可获取性.大数据包含丰富的信息,不仅包含传统信用评级所需的“硬信息”,也包含丰富的“软信息”. 本文选择了传统评级如财务状况、企业素质等“硬信息”,还选择了客户状况、信用水平等“软信息”,从而更全面地反映企业信用等级.这些数据都可以从文件、互联网、电商网站的后台数据库中获取.
(二)评级指标的选择
在充分考虑大数据信息的基础上,筛选出财务状况、企业素质、客户状况、技术创新、信用水平作为一级评级指标.
1. 财务指标：通过企业财务报表的分析,了解借款企业的财务状况、盈利能力和 流量情况,从而衡量企业的信用状况.
结论：关于信用评估方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关个人信用评估系统论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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