基于风险监测模型的南京市企业风险的实证分析_邵翠娣.pdf
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1、经济师 2023 年第 05 期3 高超.北京居民金融素养与养老规划调研报告D.首都经济贸易大学,2014.4 中国保险学会、梅山(中国)保险养老社区联盟联合课题组,姚庆海,李钢,冯占军,李连芬.中国保险养老社区发展研究报告J.保险理论与实践,2017(10):5-36.5 王笑.保险业已在全国 34 城市布局医养产业N.金融时报.2022-01-12(011)6 中国保险学会、梅山(中国)保险养老社区联盟联合课题组,姚庆海,李钢,冯占军,李连芬.中国保险养老社区发展研究报告J.保险理论与实践,2017(10):5-36.7 人民网.基本养老保险制度改革进程有望加速 EB/OL(2019123
2、)2021125.https:/ 2021 年 10 月2022 年 3 月区间的海量数据进行监测分析,解剖南京市企业风险现状,并针对性地对南京市下一步产业发展提出建议。关键词:大数据处理风险管理产业发展监测模型中图分类号:F127文献标识码:A文章编号:1004-4914(2023)05-118-03一、引言(一)问题的提出我国市场主体总量不断增加,并向着多元化发展。截至2021 年底,全国市场主体总量已突破 1.54 亿户,对经济高质量发展发挥重要作用。因此,如何对企业进行精准分析,让政府在海量的企业主体里,进行多维度的、及时的、准确的监测,对于政府及时把握企业运行质态,精准施策意义重大。
3、(二)文献综述关于企业风险监测的研究方法。Smith 认为企业风险管理已经同企业战略管理、企业运营管理,共同构成企业现代经济组织的三个核心管理职能之一。关于企业风险管理方法,有学者建立企业风险控制系统模型和企业风险人工神经网络评估模型,来提高企业风险管理水平。也有实证分析风险承担对企业绩效的影响,得出持续优化营商环境能够显著弱化风险承担对企业绩效的抑制效应。另一方面,有实证检验结果表明,适度的补贴提高了企业风险承担水平。二、研究模型与数据(一)模型构建评分卡是运用十分广泛的风险评价方法,其原理是将评价指标以证据权重(Weight of Evidence,WOE)编码方式离散化之后,再运用逻辑回
4、归进行的一种二分类变量的广义线性模型。本文建立的风险指标体系针对南京市信息中心自有的数据设计指标项,建设过程包括数据预处理、好坏样本的选取、训练集测试集的划分、预测时间窗口选择、变量信息价值计算、模型训练、分数映射。1.数据处理。首先,对数据进行预处理,将数据高效利用。其次,数据预处理包括清洗冗余的数据。最后,进行数据匹配,根据企业的名称与工商注册号等信息会变更的实际,建立包含企业所有历史名称的数据表与包含企业所有工商注册号的数据表进行指标项的统计。2.样本的选取及训练集测试集划分。在建模过程中,选取发生过风险事件的企业为负向样本,具体的风险事件包括行政处罚、被列为被执行人、或商业行为出现逾期
5、或违约、宣告破产等。好样本选取为未发生过风险事件的企业。好样本则标注预测变量(是否风险企业)y=0,坏样本则标注预测变量(是否风险企业)y=1。3.时间窗口选择。在企业风险监测模型中,选择的时间窗即为预测的时间段。预测的时间段从 1 个月至 1 年不等。根据项目的实际情况,与获得的数据情况,选择居中的 6 个月时间作为预测时间窗口期进行企业风险的预测。4.计算变量信息价值。在评分卡模型中,变量需要先做分段处理,再转化成为 WOE 值。数据分为类别型变量和数值型变量,类别型变量本身已分好段,数值型变量分为连续性和离散型两类,采用等频方式进行分段。WOE 值进行计算,具体公式如下:WOEi=lnP
6、biPgi()其中:i=1,2,,n,n 为分组数量WOE:转化后的证据权重,bi:本分组中坏样本的数量,gi:本分组中好样本的数量,bi:全体分组中坏样本的数量,gi:全体分组中好样本的数量。有了每个分段的 WOEi 后,某一个变量的信息价值(Information Value,IV)的定义如下,其中,n=某一个变量总共分段个数:IV=i=1nIViIVi=(pbi-pgi)*WOEi。一般地,IV 值在 0.01 以下的变量的预测能力比较差,模型训练时,可以舍弃,本课题选择 IV0.01 的变量进行模型训练。5.逻辑回归算法。评分卡模型运用了逻辑回归算法,其本质是计算风险事件发生的概率,具
7、体计算如下:Pr y=1=exp(0+1x1+ixi)1+exp(0+1x1+ixi)由此可得:ln(P1-P)=0+1x1+2x2+nxn其中:Pr:表示风险事件发生的概率;i:指标的权重;xi:指标通过 WOE 转化后的值模型训练得出的模型结果为 0,1,的值,以及预测基于风险监测模型的南京市企业风险的实证分析邵翠娣谢晓慧区域发展118经济师 2023 年第 05 期行政区域风险负指数排名 10月 11月 12 月 1月 2月 3 月 指数范围 雨花台区(1)602 592 592 590 590 590 590610 江北新区(2)598 588 588 587 587 587 5856
8、00 溧水区(3)597 587 588 587 587 586 585600 高淳区(4)584 573 574 572 572 571 570590 江宁区(5)578 569 569 568 567 567 565580 鼓楼区(6)577 568 569 567 566 567 565580 六合区(7)573 563 564 565 565 565 565575 浦口区(8)572 562 563 564 564 563 560575 南京市(9)570 562 563 560 560 560 560570 建邺区(10)573 564 555 554 554 554 550575
9、玄武区(11)561 552 553 552 552 552 550565 栖霞区(12)560 551 552 551 551 551 550560 秦淮区(13)564 555 546 544 544 544 540565 表 2南京市各行政区域风险负指数排名数据来源:根据部门行政数据,基于模型处理某企业发生信用风险事件的概率。6.变量选择规则。除了模型对变量的选择外,通常还会考虑其他因素对变量进行选择,一般有如下几项:变量信息价值 IV0.01 的;变量独立性:评分卡模型属于线性模型,需挑选相互独立的变量进入模型,否则会导致严重的变量共线性,从而使模型估计失真或难以估计准确;变量一致性:
10、即变量训练出来的参数正负性,和变量与目标变量的相关系数正负性必须一致,否则说明变量有偏差,需剔除;变量可解释性:即变量及其变化趋势是可以被业务理解和使用的,而不是完全黑盒,不可解释,或者变量趋势无业务含义。经过上述规则选择,最终计算的变量都是最优的。7.信用风险分数映射。信用风险分数映射的计算过程如下。p 为模型估计的 y=1 的概率,那么模型估计的 y=0 的概率为 1-P,两者相除得到一个好坏比 Odds:Odds=1-PP评分卡设定的分值刻度通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义,如下所示:分值刻度=M+N*ln(odds)其中,M 和 N 是待求解的常数。M 和 N 通过两个已知点
11、带入计算得出。本文有两个已知的设定:大盘发生信用风险事件的比例对应居中的分数,即 400,400 也是企业无任何数据时的初始分;分数上涨 50 分,对应 Odds 增加一倍。由这两个已知点出发,可解出 A 和 B 的值,从而得到概率与分数的映射。本文的企业风险指标体系以 1000 分为满分,其中 400 分为基准分数,600 分为指标加分项。按照信用风险程度,信用风险分在结果上展现范围为 0 至 1000 的整数,风险指数值与风险水平大小成反比,分数越高,未来发生信用风险事件的概率越低,风险也就越小。分类的映射情况见表 1。8.重大风险事件调整。南京市风险监测模型首先通过评分体系对企业展开信用
12、风险评估,得出企业信用风险分值,并按照上述企业风险映射表将企业信用分值转化成风险等级。在此基础上,结合企业特定的风险事件,对满足该风险事件的企业,按照一定规则进行信用风险等级调整,最终确定该公司信用风险等级。(二)数据来源本文收集汇总多个管理部门的共 81 张表,覆盖了市监局、人社、税务、公积金、信用、知识产权保护、科技、法律、金融等多维度的数据,参与到指标体系的构建当中,除此之外还接入了一些外部数据,比如说来自国家版权保护中心的软件著作权数量、来自各级工商行政管理部门信息公示平台的对外投资数量与金额等等。三、指标选择与体系构建(一)指标的选取本次指标选取依据了综合性原则,为了全面的考虑到企业
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