摘要：本论文主要探讨数据包络浅析（Data Envelopment Analysis，DEA）在柬埔寨ACLEDA银行的内部信用评级系统中的运用，以及如何审查基于DEA的信用评级系统，减少或避开ACLEDA银行中现有的信用评级系统的风险。在这项探讨中利用的样本包括80家来自不同行业的企业。其中，我们发现所有的样本利用ACLEDA银行目前的信用评级预测的结果均正确无误。虽然现有的模型评级信用有较高的效率，但是，由于现有评级系统中的权重分配不足属于人为分配，会导致其结果以一个信贷人员到另一个信贷人员可能会有所不同。这不符合新巴塞尔协议下的内部为基础的策略。评级结果应在相同的信息，不同的浅析师，所获得的结果应该尽可能类似。由于现有评级系统取决于各自信贷人员的主观判断，将会导致威胁到银行的受损。由此，本论文探讨的目的是提升信用评分模型中的现有数据包络浅析（DEA）的运用，以补充或代替信用评级系统。不同于传统的信用评级的权重分配主观公式，DEA会自动生成浅析相应权重。同时，与其它浅析法相比（如：多元判别浅析、逻辑回归浅析、神经网络），这些浅析策略需要事前的好/坏分类信息，而本论文提出的DEA策略只需要利用事后信息的输入和输出数据的观察利息（客户企业）的对象，计算各自的信用评分。信用评级是以数量和性质上的因素写作的信用评级模型。信用评级评分范围以1到5，其中“1”意味着良好的信用质量，而“5”意味着差的信用质量，并以其作为公司实体的默认值。投资级别企业的信用评级得分范围在0到2.36之间。信贷经理分配给每个企业信用评级，以表示银行对该企业信用质量的观点。本论文的部分数据由各企业提供，如：资产负债表，利润表和财务比率信息。全样本的结果表明，DEA模型更有效并具有利用价值，尤其是其显著的输出潜力。这意味着，效率提升或降低随着输入或输出的减少而均匀下降，但是这并不是评级的主要案例。我们发现，除了4家企业效率不高外，DEA模型对大多数的企业都有效率，获得的效率分数接近1，与ACLEDA银行现有评级系统给大多数企业评为高和良好的品质这一结果相近。综上所述，简单却有效率的信用评级系统在某些元素上有着共同的特点，但DEA是更具有代表性、更有效的信用评级模型的辅助工具，能够快速地满足巴塞尔协议II的条件。关键词：信用评级论文数据包络浅析论文比率浅析论文
摘要4-6
Abstract6-10
1 Introduction10-12
1.1 Background and Problem10-11
1.2 Organization of Thesis11-12
2 Literature Review12-21
2.1 Commonly Used Credit Rating Models12-13
2.2 Development of Credit Rating Model by Probit and Logit Function13-15
2.3 Credit Rating Model Via Data Envelopment Analysis15-19
2.4 Variable Reduction and Sample Selection Bias19-21
3 Internal Credit Rating System of ACLEDA Bank plc21-38
3.1 Brief Overview of ACLEDA21-23
3.2 Internal Credit Rating System of ACLEDA Bank23-34
3.3 Testing The Model Predictive Accuracy34-38
4 Applying DEA to Internal Credit Rating System of ACLEDA Bank Plc.38-49
4.1 The sample Data38-39
4.2 Selection of Variables39-42
4.3 Calculating Financial Credibipty Scores via DEA42-44
4.4 Results and Analysis44-49
5 Conclusion49-51
Acknowledgement51-52
References52-53
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