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一、灰色關聯分析原理

灰色系統理論的關聯分析是灰色關聯的理論基礎。灰色關聯分析的基本思想根據事物或因素的時間序列曲線的相似程度來判斷其關聯程度的大小，曲線的形狀相似程度越高，那么它們的關聯度就越大，反之，則關聯度越小。灰色系統可以以較少的歷史數據來解決不確定性問題，并充分考慮各因素之間的關系，操作簡便，計算量小，便于廣泛應用。由于鄧氏灰色關聯度算法具有成熟可靠、計算量小等優勢，與其他方法組合應用靈活性高，因此，本文選用了鄧氏灰色關聯度。

二、構建信用風險評價指標體系

（一）構建原則信用風險評價的各個評價指標對于實證模型的最終結果起著十分重要作用。在進行指標選取時，需要遵循以下幾個基本原則：1.目的性原則。該評價指標體系應該針對銀行現有的信用風險評價，進行構成要素的客觀表述，要為信用評價的最終目的服務，并且為評價的最終結果判定提供相應的理論依據。2.完備性原則。指標體系中所選擇的指標需要包含有銀行信用風險評估所涉及到的各個方面。3.預見性原則。中小企業信用風險評估是以深入挖掘中小企業的潛在風險信息為目的的，因此，選擇的各個指標需要體現出中小企業的未來發展趨勢。4.科學性原則。該信用風險評估指標體系應該科學合理，保證各個風險評價指標之間的邏輯關系與鮮明的層次結構。5.實用性原則。選取的信用評價的指標數量要適宜，各個指標的數據要便于收集。

（二）指標構建銀行的信用風險評估主要是針對授信業務進行的，因此，中小企業的基本財務狀況就是評價信用風險大小的一個重要方面。結合指標設計的基本原則,選取了企業償債能力、企業盈利能力、企業資產管理能力和企業發展能力四個方面的12項指標構建指標評價體系。

三、信用風險評估實證分析

本文選取了四川省5家上市公司作為檢驗對象，為了避免對這些公司的影響，本文以A、B、C、D和E指代五家上市公司，對樣本數據進行規范化處理，結果如表2所示：根據表2的數據，計算出被評價企業各項指標的關聯系數，計算結果如表3：通過變異數系對各個指標的權重進行確定，計算結果如表4所示：最后可以計算出各個公司的最終信用風險排序情況。

四、結論

從樣本數據的分析中可以看出，E公司的關聯度最大，這說明其是信用風險最小的一個，與理想的無風險企業最為接近；D公司和C公司分列第二和第三；A公司與B公司是最后兩位。雖然灰色關聯度模型有其他評價方法沒有的優點，但是，這種方法在實際應用中仍然存在著相當的局限。例如，在對于定性指標的確定及量化等問題上還有待于進一步探討和研究。

作者：李亞單位：江蘇省廣電有線信息網絡股份有限公司無錫分公司