Resumen

En China, las pequeas empresas desempean un papel directo en el crecimiento econmico, pero tienen dificultades para financiar su desarrollo. Para abordar este problema, este trabajo crea un ndice de evaluacin del crdito a pequeas empresas utilizando un modelo discriminante bayesiano en dos etapas. En la primera etapa, los clientes se distinguen por si estn en situacin de impago, y en la segunda etapa, los clientes con impago continuado se dividen en aquellos con un alto ndice de prdida por impago y aquellos con un bajo ndice de prdida por impago. Hasta la fecha, la bibliografa slo ha identificado un ndice de crdito para la primera etapa; el ndice de evaluacin del crdito que aqu se propone se basa en dos etapas, lo que resulta ms sensible. A continuacin, realizamos un anlisis emprico utilizando datos crediticios de 3.111 pequeas empresas en China con un modelo discriminante bayesiano no paramtrico de dos etapas y un modelo discriminante paramtrico, y despus, probamos los dos sistemas de indicadores con precisin discriminante y una curva ROC; la precisin discriminante del sistema de ndices establecido es del 77,95% y del 70,95%, respectivamente, y su precisin de prediccin es del 0,902 y del 0,866, respectivamente; muestran que el sistema de indicadores construido es robusto y eficaz. Por ltimo, llevamos a cabo un anlisis comparativo de la precisin discriminante en tres modelos, descubriendo que el modelo no paramtrico de dos etapas es ptimo, el modelo de regresin logstica de dos etapas es subptimo y el modelo paramtrico de dos etapas es deficiente.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Empresas; Financiación; índice de evaluación del crédito; Impago; Modelo discriminante; Pequeñas empresas
• Keywords:Enterprises; Financing; Credit evaluation index; Default; Discriminant model; Small enterprises