一、对企业信用评级内容的理论界定（论文文献综述）
杨杰[1]（2021）在《论行政信用评级的属性及其法律控制——基于行政过程论视角的分析》文中研究说明受经典行政行为形式理论诱导,偏重于"单一节点"的研究方法无法管窥行政信用评级之全貌。借助于行政过程论研究范式下的阶段性构造分析,行政信用评级本质上是由信用信息归集行为、信用信息评价行为、信用等级计算行为、信用等级公开行为组成的复合型行政活动。其中,信用信息归集行为的法律性质有四种,分别为不真正多阶段行政程序行为、实质意义上的行政内部行为、行政协议行为、行政事实行为;信用信息评价行为应属于内部行政行为;信用等级计算行为应当定性为自动化具体行政行为,但在评级机构未履行告知义务的情况下,仅成立内部行政行为;信用等级公开行为属于行政事实行为。行政信用评级本质上并无授益或负担属性,但评级结果对信用主体的声誉、资格等产生重大影响。因此,应当从创设依据、适用范围、技术程序与救济机制等四个方面强化对行政信用评级的法律控制。
周彪[2]（2021）在《小微企业互联网融资信用评价研究》文中研究表明我国正处于经济结构、产业结构调整优化的重要阶段,小微企业由于产业类型多样、覆盖范围广、市场反应敏感等特征,对促进我国产业结构的调整和社会经济的持续、平稳运行,发挥着关键的作用。然而,小微企业的融资难题,特别是传统融资的困境限制了小微企业的发展,转向民间信贷融资又使得小微企业面临融资贵的风险,并加剧了市场动荡。信息不对称是小微企业融资困境产生的关键原因,在“互联网+”背景下,加快我国金融供给侧改革、推动互联网金融的发展,既为小微企业融资渠道的拓展提供条件,又为小微企业融资信用水平相关信息的获取提供重要手段。大数据背景下的小微企业互联网融资,成为解决小微企业融资困境的有力方式;基于大数据技术、对小微企业互联网融资信用评价问题展开深入而细致的研究,是该方式发挥作用的关键。本文研究的关键科学问题包括:（1）评价机理分析。研究国外小微企业特征及信贷服务实践的成功经验,分析小微企业互联网融资信用数据来源、剖析小微企业传统渠道与互联网渠道下融资信用评价的异同点等,分析大数据背景下小微企业互联网融资信用评价机理。（2）评价体系构建。加快适用于小微企业互联网融资信用评价体系的针对性研究,强化小微企业互联网融资信用评价的有效性,成为银行等金融机构服务小微企业互联网融资、防控小微企业互联网融资风险的重要举措;（3）数据模型构建。借助互联网技术、大数据技术对海量、多元信息的获取能力,利用数据挖掘及机器学习技术如何改进小微企业融资信用评价模型及模型精确度;（4）评价结果及应用。研究信用评价对金融机构与小微企互联网融资信任关系形成的作用机理,是需要深入分析和研究的重点问题。文章在基本理论模型分析的基础上,通过对四大类问题的研究,产生如下的研究成果:（1）基于大数据的小微企业互联网融资评价机理模型。针对小微企业互联网金融产品、服务及融资流程不明晰、不系统的现状,对小微企业互联网融资途径及大数据信用评价机理展开分析。我国小微企业是国民经济发展的重要力量,从国外小微企业特征及信贷服务实践的分析入手,实现我国小微企业特征的详细统计分析和对比分析,我国小微企地域分布和行业分布等总体情况、金融行为、竞争力、社会关联性以及还款能力和还款意愿上,表现出显着差异性特征。基于案例提出小微企业互联网融资模式共包含传统融资业务的互联网化、基于互联网平台的融资模式、“互联网+”金融的全新模式以及上市融资四种类型。提出信息不对称风险、财务风险、关联关系复杂性风险、脆弱性风险四类小微企业互联网融资信用的风险来源,剖析小微企业传统渠道与互联网渠道下融资信用评价的异同点,界定小微企业互联网融资信用评价的四维概念模型。研讨大数据技术小微企业互联网融资信用评价中的应用机理,提出评价的基本框架。（2）“互联网+”的小微企业互联网融资评价体系模型。充分利用“互联网+”下小微企业融资渠道拓宽所带来的海量信息获取优势,分析影响小微企业互联网融资信用水平的相关因素,构建针对小微企业互联网融资信用评价的专门指标框架,形成具体、细致的评价指标储备。界定反映小微企业互联网融资信用水平的硬信息、软信息,从双重维度提炼81项影响小微企业互联网融资信用水平的具体因素。继而,从经营活动信息、金融行为信息、企业基本信息、企业竞争力信息、企业关联关系信息系和企业融资申请陈述信息等六个维度提炼、储备90个具体评价指标,构建小微企业互联网融资信用评价指标体系的总体框架,明确各评价指标的指标类型、评分方法及数据的标准化方法。构建融合熵值法、CRITIC方法、方差齐性检验的小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权方法,强化指标体系区分小微企业互联网融资信用履约客户和违约客户的能力。（3）基于主题挖掘的小微企业互联网融资数据获取模型。信息量暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征,小微企业互联网融资信用评价研究需围绕硬信息、软信息多元结构的融合展开。基于小微企业互联网融资信用指标框架中的部分软信息变量,构建小微企业互联网融资信用相关软信息LDA主题挖掘模型,获取17个主题变量及各主题对应每条样本的概率分布,实现小微企业互联网融资信用软信息的量化挖掘。（4）基于神经网络的小微企业互联网融资评价模型。针对小微企业互联网融资信用评价的二分类问题,构建基于BP神经网络的小微企业互联网融资信用评价模型。选取同花顺行情中心新三板作为数据来源开展案例分析,分别将硬信息、软信息、硬信息+软信息纳入BP神经网络模型,形成三组对比实验。结果发现硬信息能够更直观地反映小微企业互联网融资的偿债能力、偿债意愿,相对于单独使用软信息进行小微企业互联网融资信用评价而言,单独使用硬信息进行评价的精确度更高;融入软信息的小微企业互联网融资信用评价精确度高于仅使用软信息或硬信息进行评价的精确度,因而将软信息、硬信息同时纳入小微企业互联网融资信用评价模型,是提升银行等金融机构信贷风险评估准确性的重要方式。（5）小微企业互联网融资发展政策建议。以多元数据的合理化运用为脉络,研究大数据背景下信用评价对金融机构与小微企业信任关系形成的作用机理,给出促进小微企业与金融机构互联网融资信任体系良性发展的策略和管理建议。明确了不同阶段银行等金融机构对多元信息的处理范式,分析小微企业多元信息发挥作用的方式。将小微企业的互联网融资行为和银行等金融机构的放贷行为,抽象为小微企业与金融机构之间互联网融资信任关系形成的博弈问题,构建演化博弈模型,分析二者互联网融资信任关系形成过程中的策略选择,逆向推理信用评价中的相关因素对二者策略选择的影响,进而为银行等金融机构提供相应的管理建议。本文产生的创新点可能包括:（1）基于大数据的小微企业互联网融资信用评价体系总体框架。从我国小微企业的概念和范围界定入手,具体考虑我国小微企业特征,提出大数据背景下、针对小微企业互联网融资信用评价的指标体系总体框架,为后续相关研究提供范式参考。小微企业融资过程中存在大量财务管理数据等结构性硬信息获取不足的问题,致使银行等经融机构难以作出准确的风险评估,造成严重的“信息不对称风险”,进而加剧小微企业互联网融资难度。非结构性文本信息等软信息暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征,小微企业互联网融资信用评价研究需围绕硬信息、软信息多元结构的融合展开。针对我国小微企业特征,综合考虑小微企业经营过程中产生硬信息、软信息的双重维度,提炼影响小微企业互联网融资信用水平的多项因素,构建针对小微企业互联网融资信用评价的指标体系总体框架,确定具体评价指标及指标类型、标准化方法。大数据技术能够大大提升不同类型、不同来源数据的可得性,因而该数据集合在大数据技术的辅助下,获取更多数据成为可能,这也为其他相关研究提供借鉴。（2）基于多元信息融合的小微企业互联网融资信用评价模型的构建方法。研究大数据技术下非结构性软信息的获取方式、使用方式。软信息暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征。基于文本挖掘技术,提出大数据背景下小微企业互联网融资信用评价非结构性软信息的量化方法,实现大数据背景下小微企业互联网融资信用评价结构性硬信息和非结构性软信息的量化融合。基于机器学习方法、神经网络模型,构建大数据背景下的小微企业互联网融资信用评价模型。利用网络爬虫技术,研究针对我国小微企业互联网融资信用评价的多元数据获取方法。案例分析设计三重实验,分别采用硬信息数据集、软信息数据集、硬信息+软信息数据集,将三类数据集合分别纳入评价模型中,发现不同数据类型的使用对模型精度具有显着影响。硬信息能够更直观地反映小微企业互联网融资的偿债能力、偿债意愿,相对于单独使用软信息进行小微企业互联网融资信用评价而言,单独使用硬信息进行评价的精确度更高;融入软信息的小微企业互联网融资信用评价精确度高于仅使用软信息或硬信息进行评价的精确度。（3）基于演化博弈的金融机构与小微企业互联网融资信任的关系模型。针对我国小微企业与银行等金融机构之间相互信任不足的特征,构建金融机构与小微企业互联网融资信任关系的演化博弈模型,分析如何通过大数据技术下互联网融资信用评价不同策略选择,实现信用评价的改进、促进小微企业与金融机构互联网融资互利互信共赢的最终目标。围绕多元数据的合理化运用脉络,将小微企业的互联网融资行为和金融机构的放贷行为,抽象为小微企业与金融机构之间互联网融资信任关系形成的博弈问题,构建演化博弈模型。通过演化博弈均衡的分析及影响因素分析,模拟二者互联网融资信任关系形成过程中的策略选择,发现金融机构在小微企业互联网融资中的潜在损益、体现小微企业信用水平的结构性软信息潜在损益以及对软信息硬化边界、机器评价与人际沟通关系的掌握,是影响二者策略选择和良好信任关系形成的重要因素。基于此,为银行等金融机构提供相应的管理建议,以期在大数据背景下实现小微企业互联网融资信用评价效果的提升。图58幅,表27个,参考文献204篇。
高鹤菲[3]（2021）在《公司年报信用信息披露质量对债务资本成本的影响研究》文中认为
乔雅[4]（2021）在《企业信用评级影响因素研究》文中提出
李鹏海[5]（2021）在《融入社会资本的地方政府债务信用评级体系研究》文中认为伴随着新《预算法》的发布及进一步实施,中央政府也逐渐认识到地方政府债务风险的潜在隐患,因此,中央对于地方政府债务信用风险更加重视,不断完善对风险的监控方式。这也进而促进地方政府融资方式发生变化,开始转向以债券为主的方式。然而,不论是从国际还是从国内对地方政府债务风险处理的方法来看,针对地方政府债务信用的评级制度始终是一个重要的参考标准对于债券发行过程以及市场投资者进行合理决策分析时的考虑。此外,评级制度能极大的提高债券发行的效率以及能够很好的识别信用风险。然而在诸多因素的共同制约下,国内评级机构给予的地方政府债务信用等级在某种程度上相对较不合理,评级制度无法真实、合理的反映地方政府债务中存在的信用风险,因此,难以起到披露信用风险的效果。此外,进入新常态之后,中国新经济新动能保持快速发展,各地区经济状况也面临着更多新的挑战,这也在一定程度上使得各地区的信用风险更加难以把控。基于此,建立有效、合理的地方政府债务信用评级体系,能够对地方政府债务中潜在的信用风险起到很好的揭示和防范作用。本文拟从社会资本的角度出发,在现有的评级体系基础之上,将社会资本作为影响因素来分析地方政府信用评级问题,以丰富和完善信用评级的理论,也为具体的评级体系提供具有可操作性的实践方法。通过上述,本文着力构建一套融入社会资本影响因素并且契合中国国情的地方政府债务信用评级体系,具体从以下几个方面展开研究工作:首先,在明确社会资本、地方政府债务以及信用评级的具体定义基础上,从多个方面系统的总结当前我国地方政府债务发展、社会资本以及信用评级的现状。通过综合分析国内外文献的基础上,深入探讨国内外社会资本、信用评级具体指标以及测量方法的变化。此外,对国内外评级机构的评级体系进行阐述。从国际经验来看,国际三大机构标准普尔、惠誉以及穆迪在地方政府债务信用的评级方法上,相对来说比较成熟。而国内评级机构在很大程度上直接借鉴了国际机构评级方法和指标体系做法,但也在一定程度上考虑了国内存在的地区各自的独特性及差异状况。而后,本文综合考虑国外地方政府债务信用评级体系的参考价值以及国内现行评级体系适用性。其次,针对社会资本的具体指标选取以及测量方法进行文献梳理,并且明确本文对地方政府社会资本的概念内涵界定,同时,对比分析其与个体社会资本、企业社会资本之间的差异性,体现地方政府社会资本的特殊性,并在此基础上,根据个体、企业以及宏观社会资本的指标划分方法,通过类比法,将政府社会资本划分为地方政府外部社会资本、地方政府内部社会资本以及地区社会资本三个维度进行分析,明确具体指标及测量方法,并分析政府社会资本三个维度对信用评级的具体影响。然后,综合在现有的评级体系基础上,确定现行的评级体系影响要素,构建现行地方政府债务信用评级体系,并将社会资本因素融入,进行定量指标、定性指标的考虑,确定本文的评级体系。最后,引入AHP-熵值法作为体系权重计算方法,通过层次分析法（AHP）计算出评级体系的定性初始权重,而后根据地区差异选取七个代表省份具体数据进行熵值法计算,从而得出熵值法下相对客观的初始权重。而后进行综合赋权,将层次分析法（AHP）与熵值法权重综合,得出最终评级体系的权重,进而进行打分,划分评级等级区间,最后结果表明,上海、北京、广东、湖北信用评级为一等,而新疆、贵州、辽宁属于二等。在此基础上,结合2013-2019年地方政府债务违约概率情况,表明评级结果符合实际。此外,为对比分析本文评级体系与现行评级体系的差异,选取本文剔除社会资本因素的现行评级体系进行比较,同时,以国家公布的2018年各省综合信用得分作为参照,最终结果表明:a)两个评级体系总体趋势一致,而剔除社会资本之后现行评级体系,评级得分波动性更大。b)本文的评级体系与现行剔除社会资本之后的评级体系相比,更贴近国家公布的各省得分情况,更符合实际评级等级。
叶鑫[6]（2021）在《纳税信用评级制度对企业信用借款的影响研究》文中指出
张晓艳[7]（2021）在《我国采掘行业企业信用评级优化及影响因素研究》文中研究指明
徐雁然[8]（2021）在《绿地控股债务违约风险成因及对策研究》文中指出
李晓波[9]（2021）在《蚂蚁花呗资产证券化融资风险及对策研究》文中认为
杨丽[10]（2021）在《信用风险缓释凭证对民企债券融资利率的影响》文中研究指明
二、对企业信用评级内容的理论界定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对企业信用评级内容的理论界定（论文提纲范文）
（1）论行政信用评级的属性及其法律控制——基于行政过程论视角的分析（论文提纲范文）
| 目次 |
| 一、问题的提出 |
| 二、行政信用评级法律属性的既有观点之述评 |
| （一）行政确认说 |
| （二）政府主动信息公开说 |
| （三）行政处罚说 |
| （四）类型化说 |
| （五）症结诊断：受经典行政行为形式理论研究范式诱导 |
| 三、行政过程论研究范式下行政信用评级法律属性之厘定 |
| （一）行政过程论研究范式之提倡 |
| （二）行政信用评级阶段性构造之研判 |
| 1．信用信息归集行为 |
| 2．信用信息评价行为 |
| 3．信用等级计算行为 |
| 4．信用等级公开行为 |
| （三）行政信用评级法律属性之厘定 |
| 四、对行政信用评级的法律控制 |
| （一）控制前提：行政信用评级的设定依据 |
| （二）控制实体：行政信用评级的内容控制 |
| （三）控制过程：行政信用评级的技术程序 |
| 1．排除偏见：评级算法的公开透明与程序一致 |
| (1）评级算法的公开与透明 |
| (2）程序一致 |
| 2．说明理由：评级算法的可解释性 |
| 3．听取意见：允许异议与事后听证 |
| （四）控制结果：行政信用评级的救济机制 |
| 五、结语 |
（2）小微企业互联网融资信用评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容与研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 2 文献与基础理论综述 |
| 2.1 小微企业的概念及范围界定 |
| 2.1.1 小微企业的概念 |
| 2.1.2 小微企业的范围 |
| 2.2 小微企业的融资困境及互联网融资 |
| 2.2.1 小微企业融资难题 |
| 2.2.2 小微企业的互联网融资 |
| 2.3 小微企业融资信用评价影响因素及评价指标体系 |
| 2.3.1 硬信息对小微企业互联网融资信用的影响 |
| 2.3.2 软信息对小微企业互联网融资信用的影响 |
| 2.4 小微企业互联网融资信用评价模型及方法 |
| 2.4.1 传统信用评价技术 |
| 2.4.2 大数据技术下的企业融资信用评价方法 |
| 2.5 文献述评 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 小微企业互联网融资信用评价机理分析 |
| 3.1 国外小微企业特征及信贷服务实践 |
| 3.1.1 国外小微企业发展模式及传统渠道融资特征 |
| 3.1.2 国外小微企业互联网融资模式的发展 |
| 3.2 我国小微企业特征 |
| 3.2.1 小微企业的总体特征 |
| 3.2.2 小微企业的经营活动特征 |
| 3.2.3 小微企业的金融行为特征 |
| 3.2.4 小微企业的竞争力特征 |
| 3.2.5 小微企业的社会关联性特征 |
| 3.2.6 小微企业的还款能力及还款意愿特征 |
| 3.3 我国小微企业互联网融资模式及途径 |
| 3.3.1 小微企业互联网融资模式 |
| 3.3.2 小微企业互联网融资途径 |
| 3.4 小微企业互联网融资信用分析 |
| 3.4.1 小微企业互联网融资信用数据的来源 |
| 3.4.2 小微企业传统与互联网渠道融资信用评价的异同 |
| 3.4.3 小微企业互联网融资信用评价的四维概念模型与要素 |
| 3.5 大数据背景下小微企业互联网融资信用评价机理 |
| 3.5.1 大数据背景下小微企业互联网融资信用评价的目的 |
| 3.5.2 大数据背景下小微企业互联网融资审核流程分析 |
| 3.5.3 大数据技术在小微企业互联网融资信用评价中的应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 小微企业互联网融资信用评价指标体系构建 |
| 4.1 小微企业互联网融资信用指标构建 |
| 4.1.1 小微企业互联网融资信用硬信息与软信息界定 |
| 4.1.2 影响小微企业互联网融资信用水平的硬信息 |
| 4.1.3 影响小微企业互联网融资信用水平的软信息 |
| 4.2 小微企业互联网融资信用评价指标界定与预处理 |
| 4.2.1 小微企业互联网融资信用评价指标框架 |
| 4.2.2 小微企业互联网融资信用评价指标类型及标准化方法 |
| 4.3 小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权 |
| 4.3.1 小微企业互联网融资信用评价指标单一客观赋权方法 |
| 4.3.2 小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权方法 |
| 4.3.3 小微企业互联网融资信用熵评价模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 小微企业互联网融资信用数据获取模型 |
| 5.1 软信息对小微企业互联网融资信用评价的作用方式 |
| 5.1.1 软信息对小微企业互联网融资信用评价的直接作用 |
| 5.1.2 软信息文本特征对小微企业互联网融资信用评价的间接作用 |
| 5.1.3 软信息主题特征对小微企业互联网融资信用评价的间接作用 |
| 5.2 融合多元信息的小微企业互联网融资信用数据获取 |
| 5.2.1 小微企业互联网融资信用软信息分类 |
| 5.2.2 小微企业互联网融资信用软信息量化方法 |
| 5.2.3 小微企业互联网融资信用评价软硬信息变量选取 |
| 5.3 小微企业互联网融资信用数据模型 |
| 5.3.1 小微企业互联网融资信用评价数据来源 |
| 5.3.2 小微企业互联网融资信用信息量化处理 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 小微企业互联网融资信用评价模型与案例分析 |
| 6.1 基于博弈的评价主体关系分析 |
| 6.1.1 评价主体的互联网融资信任博弈模型假设 |
| 6.1.2 评价主体的互联网融资信任博弈模型构建 |
| 6.1.3 评价主体的互联网融资信任博弈演化均衡的稳定性分析 |
| 6.2 基于演化的小微企业互联网融资信用评价模型 |
| 6.2.1 评价主体的互联网融资信用特征 |
| 6.2.2 基于神经网络和物元可拓的评价方法 |
| 6.2.3 模型精确度测量 |
| 6.3 小微企业互联网融资信用评价结果分析 |
| 6.3.1 小微企业互联网融资信用评价数据来源 |
| 6.3.2 小微企业互联网融资信用评价实验设计 |
| 6.3.3 小微企业互联网融资信用评价实验结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 小微企业互联网融资信用评价总结与政策建议 |
| 7.1 大数据背景下小微企业互联网融资信用内涵总结 |
| 7.1.1 大数据背景下小微企业互联网融资 |
| 7.1.2 大数据背景下小微企业互联网融资信用优势 |
| 7.2 小微企业互联网融资信用评价要素 |
| 7.2.1 传统融资过程中的信用评价与信任关系 |
| 7.2.2 互联网融资过程中的信用评价与信任关系 |
| 7.3 小微企业互联网融资信用评价的管理建议 |
| 7.3.1 基于激励政策执行力的信用评价技术研究 |
| 7.3.2 基于互联网金融信用评价的风险防控 |
| 7.3.3 基于大数据来平衡评价技术与人际沟通的关系 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 词云图代码 |
| 附录 B LDA模型代码 |
| 附录 C BP神经网络代码 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）融入社会资本的地方政府债务信用评级体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 2 相关理论及文献综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 社会资本 |
| 2.1.2 地方政府债务 |
| 2.1.3 信用评级 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 社会资本理论基础 |
| 2.2.2 信用评级理论基础 |
| 2.3 相关文献综述 |
| 2.3.1 社会资本相关文献综述 |
| 2.3.2 信用评级指标体系文献综述 |
| 3 地方政府社会资本的理论分析 |
| 3.1 地方政府社会资本的定义及作用 |
| 3.1.1 地方政府社会资本定义 |
| 3.1.2 地方政府社会资本的作用 |
| 3.2 个体、企业与地方政府社会资本的区别 |
| 3.2.1 个体与政府社会资本的差异 |
| 3.2.2 企业与政府社会资本的差异 |
| 3.2.3 章节小结 |
| 3.3 类比法确定政府社会资本指标 |
| 3.4 社会资本对地方政府信用评级的影响 |
| 3.4.1 外部社会资本对政府信用评级的影响 |
| 3.4.2 内部社会资本对政府信用评级的影响 |
| 3.4.3 地区社会资本对政府信用评级的影响 |
| 4 社会资本的测度 |
| 4.1 政府外部社会资本的测度 |
| 4.1.1 政府网络 |
| 4.1.2 上级支持意愿 |
| 4.1.3 公众参与水平 |
| 4.1.4 公众监督能力 |
| 4.1.5 社会信任程度 |
| 4.2 政府内部社会资本的测度 |
| 4.2.1 官员行政级别 |
| 4.2.2 官员素质 |
| 4.2.3 官员自身网络资源 |
| 4.2.4 地方腐败可能性 |
| 4.2.5 内部制度规范性 |
| 4.3 地区社会资本的测度 |
| 4.3.1 特殊地区扶持 |
| 4.3.2 区域文化风俗 |
| 5 融入社会资本的信用评级体系的构建 |
| 5.1 信用评级要素的确定及指标筛选 |
| 5.1.1 地方政府债务信用评级要素的确定 |
| 5.1.2 评级指标的筛选及确定 |
| 5.2 信用评级模型方法的选择 |
| 5.2.1 层次分析法(AHP法) |
| 5.2.2 熵值法 |
| 5.2.3 AHP-熵值法 |
| 5.2.4 评级等级符号的含义 |
| 5.3 指标权重的设计及确定 |
| 5.3.1 层次分析法(AHP)计算初始权重 |
| 5.3.2 熵值法计算初始权重 |
| 5.3.3 AHP-熵值法综合赋权 |
| 5.3.4 综合测度分值 |
| 5.4 计算结果 |
| 6 体系对比分析 |
| 6.1 剔除社会资本的信用评级体系 |
| 6.2 层次分析法下初始权重 |
| 6.3 熵值法下初始权重 |
| 6.4 AHP-熵值法综合赋权的结果 |
| 6.5 计算结果分析 |
| 7 政策建议 |
| 7.1 外部社会资本层面的建议 |
| 7.1.1 提高社会公众参与水平,加强外部社会监督,增强政府公信力 |
| 7.1.2 促进地方多元网络发展,拓宽地方政府融资渠道 |
| 7.2 内部社会资本层面的建议 |
| 7.2.1 加强政府官员自身素质教育,提高地方政府治理能力 |
| 7.2.2 健全地方政府内部管理规章制度,严厉打击腐败网络参与人员 |
| 7.3 地区社会资本层面的建议 |
| 7.3.1 加强特殊地区产业政策扶持,提高地区财政自给能力 |
| 7.3.2 发挥政府信用导向作用,加快建设信用文化体系 |
| 8 结论与不足 |
| 8.1 本文结论与成果 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 |
四、对企业信用评级内容的理论界定（论文参考文献）
- [1]论行政信用评级的属性及其法律控制——基于行政过程论视角的分析[J]. 杨杰. 交大法学, 2021(04)
- [2]小微企业互联网融资信用评价研究[D]. 周彪. 北京交通大学, 2021
- [3]公司年报信用信息披露质量对债务资本成本的影响研究[D]. 高鹤菲. 北京邮电大学, 2021
- [4]企业信用评级影响因素研究[D]. 乔雅. 华北电力大学(北京), 2021
- [5]融入社会资本的地方政府债务信用评级体系研究[D]. 李鹏海. 西安理工大学, 2021
- [6]纳税信用评级制度对企业信用借款的影响研究[D]. 叶鑫. 四川大学, 2021
- [7]我国采掘行业企业信用评级优化及影响因素研究[D]. 张晓艳. 山东大学, 2021
- [8]绿地控股债务违约风险成因及对策研究[D]. 徐雁然. 南京师范大学, 2021
- [9]蚂蚁花呗资产证券化融资风险及对策研究[D]. 李晓波. 华东交通大学, 2021
- [10]信用风险缓释凭证对民企债券融资利率的影响[D]. 杨丽. 华中师范大学, 2021