商业银行的中小企业信贷准入筛选模型研究的中期报告介绍中小企业作为经济发展的重要力量，一直是商业银行的重要客户群体。然而，由于中小企业规模小、信息不对称等原因，商业银行在进行中小企业信贷准入筛选时面临很大的风险。为了降低风险，提高中小企业贷款的效率和准确性，商业银行需要建立可靠的中小企业信贷准入筛选模型。本研究的目的是建立一个针对中小企业的信贷准入筛选模型，提高商业银行的贷款决策水平。方法本研究根据中小企业的特点和财务指标，选取了财务健康度、偿债能力、运营能力、盈利能力等四个方面的指标。然后采用主成分分析（PCA）方法对指标进行降维处理，提取出可解释变异性最大的几个主成分。使用逻辑回归模型对主成分进行建模，并使用ROC曲线评估模型的预测能力。结果本研究分别建立了四个逻辑回归模型，分别预测财务健康度、偿债能力、运营能力和盈利能力。通过ROC曲线评估，模型的预测能力在78%以上，较好地符合商业银行对中小企业的信贷准入要求。结论本研究建立的中小企业信贷准入筛选模型，通过对中小企业财务指标进行综合评价，可以较好地预测中小企业的信贷准入能力，有助于商业银行提高中小企业贷款的准确性和效率。但是需要注意的是，本研究建立的模型只是基于财务指标进行情况判断，仍需结合其他因素进行综合判断。