信用风险是我国商业银行所面临的最主要的风险,对贷款企业的信用状况提供一种科学的评估方法以避免不良资产的再生是我国商业银行亟需解决的问题,商业银行的信用评估工作直接关系着银行经营的成败。 本文在对国内外信用评估方法和技术以及我国商业银行信用评估现状和特殊性的进行分析和研究的基础上,指出我国商业银行现行的信用评估方法存在着量化方法过于简单、主观性强等缺陷。为了解决这些问题,本文试图构建一种合理的客户信用评估方法,为商业银行的贷款决策提供科学的依据。 本文在现有的信用评级法指标体系基础上,运用主成分分析法定量筛选评价指标,克服指标选取的主观性。引入数据包络分析方法,提出了一种基于贷款可接受案例集的DEA型信用评估模型和分类边界为分段线性分离超平面的分类方法。探讨了在只掌握单方面信息(信用好的企业)的情况下,如何对新企业进行信用评估的问题,并给出了评价企业信用状况的具体方法。最后,应用某国有商业银行180家授信企业2002年的横截面数据进行实证研究,实证结果表明所提出的模型和方法是可行的。