中小企業(yè)信用風(fēng)險論文

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1.使用Logistic模型對我國中小企業(yè)信用風(fēng)險的實證分析

1.1Logistic模型對我國中小企業(yè)的適用性分析

該方法對數(shù)據(jù)的要求較容易滿足。與其他信用風(fēng)險評價模型相比，Logistic模型只需要銀行內(nèi)部關(guān)于以往中小企業(yè)貸款的相關(guān)數(shù)據(jù)和財務(wù)報表，對數(shù)據(jù)的收集難度不是很大。其次，該方法不再依賴于外部的信用評級機(jī)構(gòu)，上文所論述的我國的信用評級機(jī)構(gòu)的不完善對于該方法的使用不存在影響;在使用時，該方法首先是假定商業(yè)銀行對企業(yè)的貸款發(fā)生違約的情況的概率服從Logistic分布，選用一系列財務(wù)比率構(gòu)建模型，反映企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機(jī)進(jìn)而違約的可能性。在模型的使用中，根據(jù)銀行對風(fēng)險的偏好程度設(shè)定分界點，判斷企業(yè)是否被劃入違約組。由于企業(yè)對債務(wù)的履行情況只可分為兩種，違約、不違約，因此在對中小企業(yè)信用風(fēng)險進(jìn)行評估時，Logistic分布的特征對違約概率的估計恰好適用。

1.2數(shù)據(jù)收集

為了進(jìn)行實證研究，本文以企業(yè)是否違約為分類標(biāo)準(zhǔn)，判斷企業(yè)是否違約依據(jù)商業(yè)銀行債項評級中五級分類的標(biāo)準(zhǔn)(正常、關(guān)注、次級、可疑、損失)，認(rèn)為次級及以下的貸款為違約。本文從廣州、深圳一共四家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)選擇50家違約中小企業(yè)作為樣本，受數(shù)據(jù)采集難度的限制，只選取了最典型的工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)。剔除了異常和數(shù)據(jù)不完整的個體，剩余32份不良企業(yè)樣本。按1:1的數(shù)量配比原則，另外選擇了32家正常中小企業(yè)作為匹配樣本，樣本采用2009年底與2010年底數(shù)據(jù)。之所以選取以上數(shù)據(jù)，一是由于數(shù)據(jù)采集的難度較大，以上數(shù)據(jù)是通過較大的努力方能取得的;二是廣州、深圳地區(qū)中小企業(yè)無論是從發(fā)展環(huán)境還是從發(fā)展程度而言都較有先進(jìn)性和代表性，國際化程度較高，發(fā)展環(huán)境較為復(fù)雜，信用違約囊括的情況也較為全面。

1.3模型構(gòu)建

Wald統(tǒng)計量大的因素顯著性高，也就表明其越重要。從表中可以看出，本文Logistic回歸模型中各個指標(biāo)的Wald統(tǒng)計量中，資產(chǎn)增長因子、收益增長因子、流動比例因子、主營業(yè)務(wù)效益因子這四個指標(biāo)Wald統(tǒng)計量相對較大，也就是說，這四個指標(biāo)在估計中小企業(yè)的信用風(fēng)險，意義更大。下表顯示了得出的Logistic回歸模型對樣本是否違約的預(yù)測:可以看出，該回歸模型對中小企業(yè)信用風(fēng)險的判別準(zhǔn)確率總體來說較高，達(dá)到74.96%。其中，對違約企業(yè)判別率為78.12%，對正常企業(yè)的判別率為71.80%，擬合效果尚可。如表2－11

1.4模型分析

觀察logistic模型的系數(shù)，我們可以看出:本文的資產(chǎn)增長因子主要反映了凈資產(chǎn)增長率與總資產(chǎn)增長率這兩個指標(biāo)。資產(chǎn)增長因子越大，違約概率越小。這是因為，公司的資產(chǎn)是公司生存與發(fā)展的最基本條件，規(guī)模的擴(kuò)大是公司處于擴(kuò)張時期的基本表現(xiàn)，相反，資產(chǎn)規(guī)?？s小或者不變是公司經(jīng)營不力的一種表現(xiàn)。收益增長因子越大，中小企業(yè)的違約概率越小。本文的收益增長因子主要反映的是主營業(yè)務(wù)收入增長率與凈利潤增長率兩個財務(wù)指標(biāo)。很明顯，中小企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入與利潤增長率越高，說明企業(yè)經(jīng)營有方，企業(yè)利潤越大，償債能力越強(qiáng)，違約風(fēng)險也就越小。流動比率因子越大，中小企業(yè)違約概率越小。本文的流動比率因子主要反映的是流動比率與速動比率，用來衡量企業(yè)流動資產(chǎn)在短期債務(wù)到期以前可以變?yōu)楝F(xiàn)金用于償還負(fù)債的能力。數(shù)值越大，償債能力越強(qiáng)，違約的概率越小。本文的主營業(yè)務(wù)效益因子主要反映銷售凈利率、毛利率，該因子用于衡量企業(yè)的收益水平，數(shù)值越大，表明企業(yè)的經(jīng)營水平越強(qiáng)，違約概率越低。

2.加強(qiáng)我國中小企業(yè)信用風(fēng)險管理的對策建議

2.1從銀行的角度

首先要區(qū)分開中小企業(yè)與傳統(tǒng)大企業(yè)之間的區(qū)別:財務(wù)管理不規(guī)范、經(jīng)營狀況不穩(wěn)定、規(guī)模小、成本高利潤薄等，對中小企業(yè)的授信產(chǎn)品不能像傳統(tǒng)大企業(yè)那樣采用傳統(tǒng)額度授信、銀承、抵押等方法，而應(yīng)該針對中小企業(yè)自身的特殊屬性設(shè)計出符合其發(fā)展需求的產(chǎn)品。銀行應(yīng)當(dāng)通過采用資金池、捆綁授信等各種可能的方式來拓寬中小企業(yè)的融資渠道，迎合中小企業(yè)的融資需求，降低中小企業(yè)的融資成本。當(dāng)前許多新興銀行通過利用大數(shù)法則對中小企業(yè)展開集體授信以防控風(fēng)險，也有銀行通過定位專業(yè)市場、專門行業(yè)的形式，以行業(yè)劃分的形式對中小企業(yè)進(jìn)行定位授信。

2.2從中小企業(yè)自身的角度

中小企業(yè)自身應(yīng)當(dāng)通過強(qiáng)化財務(wù)管理和自身運營，不斷優(yōu)化自身發(fā)展體系，降低銀行授信風(fēng)險，建立銀行信用度。首先，要建立全局觀的財務(wù)管控制度執(zhí)行機(jī)制，并強(qiáng)化對財務(wù)管理制度執(zhí)行情況的監(jiān)督考核，確認(rèn)財務(wù)管理的每一個處理環(huán)節(jié)都得到切實的落實，受到有效的約束。其次，要提高與完善管理層的財務(wù)管理能力，優(yōu)化制度建設(shè)，制度建設(shè)前應(yīng)多作調(diào)查研究，充分聽取基層和群眾的意見，制度落實后應(yīng)對制度發(fā)揮成效進(jìn)行了解檢測。確保財務(wù)管理制度的科學(xué)性與落實性。最后，伴隨著計算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的普及，計算機(jī)成為了企業(yè)經(jīng)營管理過程中一個十分常用和有效的工具。而當(dāng)前在中小企業(yè)中，許多中小企業(yè)主受自身認(rèn)識的局限影響，對于網(wǎng)絡(luò)信息化管理模式及其方便快捷高效了解并不多，甚至根本沒有了解。企業(yè)管理層及相關(guān)財務(wù)人員應(yīng)當(dāng)不斷更新自身財務(wù)管理知識和技能，跟上時代的步伐，通過合理采用各種現(xiàn)代化工具和互聯(lián)網(wǎng)，取代傳統(tǒng)效率慢、出錯率高的財務(wù)管理方式，不斷強(qiáng)化和提升自身財務(wù)管理能力。

2.3從中小企業(yè)信用風(fēng)險度量的角度

從當(dāng)前情況來看，我國對于中小企業(yè)信用風(fēng)險度量的管理仍然存在較大的局限性，首先一點就是重視程度不足，當(dāng)前盡管國家對中小企業(yè)及其發(fā)展的重視程度不斷提升，但在對中小企業(yè)融資方面的支持仍然不夠，其中重要的一點就是沒有建立起合理、有序的中小企業(yè)信用風(fēng)險度量模型。銀行不愿對中小企業(yè)融資，很主要的一方面原因就是中小企業(yè)信用風(fēng)險難以度量，如果我國能建立起中小企業(yè)信用庫，對中小企業(yè)信用違約進(jìn)行統(tǒng)一的記錄和監(jiān)控，一方面有利于相關(guān)部門和學(xué)者強(qiáng)化對中小企業(yè)信用違約情況的研究和中小企業(yè)信用風(fēng)險度量方法的更好研究，另一方面有助于銀行根據(jù)數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計對中小企業(yè)展開授信，此外信息庫也在很大程度上對中小企業(yè)的信用違約起到很好的監(jiān)控作用。

作者：申菲 劉碧玉 顏愛民 王曉麗 單位：中南大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院 中南大學(xué)商學(xué)院 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院