[发明专利]一种负盈利状态信用主体的PADD信用度量方法、介质及系统

权利要求书

1.一种负盈利状态信用主体的PADD信用度量方法，其特征在于，包括以下步骤：

季度违约距离计算步骤：计算机采用现行国际通用的KMV模型对全样本所有公司的季度违约距离进行计算；

质态划分及指标处理步骤：计算机将全样本信用主体按PE正负分为PE正质态和负质态样本，引入CFP指标取代PCF指标，CF为每股(经营性)现金流量，P为每股价格，CFP表示现金/价格比，PCF表示价格/现金比；

PE⁺、PE^-质态样本前景值计算步骤：计算机采用TOPSIS多属性决策算法分别计算PE⁺、PE^-质态样本各评级对象i的前景值；

PE⁺质态样本确定基准模型的步骤：计算机根据双参照点前景理论假设，拟合生成具有三段分段函数的基准模型M，依次描述风险规避型、前景上升型、前景抑制型前景与信用风险关系；

PE负质态前景与信用风险的调整步骤：计算机以风险规避参照点为控制点，将PE^-质态样本的前景值与违约距离采用风险规避调整计算公式调整至风险规避区间；

全样本当季PADD计算步骤：计算机的计算对象为合并调整后的PE^-质态样本与PE⁺质态样本，当季信用评价值PADD即在标准化转换后的违约距离值加上相应的季节前景调整数；

nTPADD计算步骤：计算机采用等权重TOPSIS，即对T期内信用主体的PADD值赋予相同权重，计算多期的信用水平距正负理想点间相对距离度量nTPADD信用评价值；

PADD/nTPADD信用评级步骤：计算机基于PADD值的信用刻度划分采用k-means聚类方法，基于全样本PADD值划分为CCC，B-，B，B+，BB-，BB，BB+，BBB-，BBB，BBB+，A-，A，A+，AA-，AA，AA+，AAA共17个信用级别。

2.根据权利要求1所述的一种负盈利状态信用主体的PADD信用度量方法，其特征在于，所述质态划分及指标处理步骤中，计算机将全样本信用主体按PE 正负分为PE正质态和负质态样本，引入CFP指标取代PCF指标，具体公式为：

其中，CF为每股(经营性)现金流量，P为每股价格，CFP指标无论正负，其数值为越大越优；对所有样本公司的市盈率PE指标数值的处理为，按其数值正负对所有样本进行质态划分，分为PE⁺、PE^-两种质态，PE⁺质态样本包含当季所有市盈率为正的公司，即PE^-质态样本包含当季所有市盈率为负的公司，即设当季总体样本为Θ(PE≠0)，

Θ＝{PE⁺|PE＞0；PE^-|PE＜0} (2)

使得两种质态下市盈率指标数值的优化或偏好方向皆为最小化，但是具有异质性，即理想点各异。

3.根据权利要求2所述的一种负盈利状态信用主体的PADD信用度量方法，其特征在于，所述PE⁺、PE^-质态样本前景值计算步骤具体包括：考虑到两种不同质态样本具有异质性，分别对PE正、负质态样本的前景值进行独立的计算；采用指标为：净利润增长率、一致预测每股收益、净资产收益率、市盈率、CFP现金/价格比、市净率、三个月动量；指标权重采用各自质态下多季度熵权权重的中位数；

前景值计算方法皆为分质态定权重TOPSIS方法，即在两种质态下，分别采用各自质态下的指标权重和正、负理想点，对样本内公司按下式进行前景值计算，公式为：

其中分别表示各评级对象i(i＝1,2,…n)在前景计算指标j(j＝1,2…m)上与正、负理想点之间的加权欧式距离，，表示指标j为样本最优值的正理想点，表示指标j为最劣值的负理想点。