中国管理科学 | 基于极小极大算法的信用评级模型

本文针对信用评级中信用风险与信用等级不匹配的问题，提出了一种基于极小极大算法的信用评级模型。研究背景是现有信用评级方法可能导致评级虚高和风险不匹配，加剧银行信贷风险。研究目的是通过设计新的评级算法，确保信用等级与违约损失率严格匹配。文章提出了三个评级准则，并证明了算法的解存在性、唯一性及平方阶计算复杂度。实证结果表明，该算法能有效降低高信用等级客户的违约风险，并使各等级人数占比近似正态分布。结论指出，极小极大算法优于现有方法，能显著改善信用评级准确性。