中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

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摘要:

運(yùn)用企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論，在分析中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)與歷史財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出了企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的指標(biāo)體系，并據(jù)此構(gòu)建了一種基于層次分析法的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。研究表明，該方法有效、可行，有助于企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警管理，提高信用管理水平。

關(guān)鍵詞:層次分析法;信用風(fēng)險(xiǎn);評(píng)估模型

1．引言

近年來(lái)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，中小企業(yè)在促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、提供就業(yè)崗位、推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、保持社會(huì)穩(wěn)定等方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。由于中小企業(yè)自有資金少、知名度不高，所以依靠?jī)?nèi)部融資以及通過(guò)資本市場(chǎng)直接發(fā)行債券股票融資都比較困難，所以中小企業(yè)更加依賴以商業(yè)銀行貸款融資為主的間接融資手段，以商業(yè)銀行為中介的間接融資是目前小企業(yè)資金配置的主要形式。中小企業(yè)與大企業(yè)相比，中小企業(yè)具有信息透明度差，經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性差等缺點(diǎn)，對(duì)中小企業(yè)提供信貸支持時(shí)，商業(yè)銀行很難對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)斷。所以結(jié)合中小企業(yè)的實(shí)際情況，建立起一套中小企業(yè)貸款的信用評(píng)價(jià)模型，這對(duì)于商業(yè)銀行有效地控制中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)非常有重要的。我國(guó)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量、管理的研究始于上個(gè)世紀(jì)80年代末期，目前對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)度量、管理的系統(tǒng)研究主要集中在對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的分析和預(yù)測(cè)研究。最早根據(jù)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)提出單變量分析企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的是Beaver［1］，Altman［2］將其延伸至多變量，即著名的Z評(píng)分模型，這些分析均采用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。此外，還有幾種常見的用于信用風(fēng)險(xiǎn)分析的統(tǒng)計(jì)方法:k－鄰近法、主成分分析法、聚類分析法、分類樹法等［3］。進(jìn)入20世紀(jì)90年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了銀行業(yè)，用于信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)［4］。但是這些方法主要是針對(duì)大型企業(yè)而建立的，并不完全適合于中小企業(yè)。本文首先分析中小企業(yè)的特點(diǎn)，建立適合中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，然后將層次分析法與信用風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)測(cè)相結(jié)合，提出了一種基于層次分析法的綜合評(píng)價(jià)模型，結(jié)合企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型的有效性和準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證。

2．中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

中小企業(yè)與大企業(yè)不同，既具有信息透明度差，經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性差等缺點(diǎn)，又具有經(jīng)營(yíng)靈活、創(chuàng)新能力強(qiáng)、發(fā)展成長(zhǎng)力強(qiáng)以及國(guó)家政策扶持等優(yōu)勢(shì)。故而在設(shè)置其指標(biāo)體系時(shí)應(yīng)考慮到其所具有的創(chuàng)新性、成長(zhǎng)性、發(fā)展性等特點(diǎn)。結(jié)合中小企業(yè)的特定，借鑒已有的國(guó)內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)和評(píng)級(jí)公司的企業(yè)信用評(píng)級(jí)模型，在已有的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)研究成果的基礎(chǔ)之上，筆者認(rèn)為在構(gòu)建適用于中小企的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系時(shí)，應(yīng)在分析企業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力、盈利能力、償債能力等財(cái)務(wù)因素的同時(shí)，要結(jié)合企業(yè)所處的外部宏觀環(huán)境條件和行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r來(lái)說(shuō)明企業(yè)的償債能力。此外，在分析償債能力的同時(shí)，還應(yīng)該考察企業(yè)的償債意愿。只有在分析了企業(yè)償債能力的同時(shí)，考察企業(yè)的償債意愿，才能比較客觀地掌握企業(yè)的信用情況，最終在評(píng)定時(shí)才能得出較為科學(xué)的結(jié)果。在此，筆者根據(jù)現(xiàn)有的研究成果和實(shí)際情況，構(gòu)建中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系，并將評(píng)級(jí)的指標(biāo)分為財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)兩大類。

1)財(cái)務(wù)指標(biāo)定量指標(biāo)主要根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)確定，不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)從不同的方面反映企業(yè)的財(cái)務(wù)、經(jīng)營(yíng)和盈利狀況。那么，到底應(yīng)使用哪些財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)反映企業(yè)的償債能力呢?由于財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)量很多，所以必須借鑒現(xiàn)有的指標(biāo)體系和研究成果。在選擇定量指標(biāo)的同時(shí)，需要考慮哪些指標(biāo)最能說(shuō)明企業(yè)的償債能力，同時(shí)在指標(biāo)的選擇上，需要剔除相關(guān)性系數(shù)較大的指標(biāo)，因?yàn)橹笜?biāo)之間的相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致評(píng)級(jí)因素的重復(fù)計(jì)算，降低評(píng)級(jí)結(jié)果的有效性。我國(guó)很多學(xué)者在這方面做了相關(guān)的研究。綜上，基于國(guó)內(nèi)外的研究成果，經(jīng)過(guò)專家訪談和理性分析，本文擬從以下幾個(gè)方面構(gòu)建財(cái)務(wù)指標(biāo)體系，償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力。

2)非財(cái)務(wù)指標(biāo)衡量企業(yè)的信用等級(jí)，不僅要根據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)分析和考察企業(yè)的償債能力，同時(shí)還要分析企業(yè)所處的宏觀環(huán)境、企業(yè)的基本素質(zhì)、企業(yè)的基本信用等非財(cái)務(wù)因素對(duì)企業(yè)信用等級(jí)評(píng)價(jià)的影響。綜合考慮非財(cái)務(wù)指標(biāo)與財(cái)務(wù)指標(biāo)，比僅僅以財(cái)務(wù)指標(biāo)為變量更能夠準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)企業(yè)的違約概率;張培［5］通過(guò)實(shí)證研究探討了非財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)有效性的影響，得出行業(yè)特征、宏觀環(huán)境、公司管理等非財(cái)務(wù)指標(biāo)的介入使得評(píng)級(jí)模型根據(jù)有效性，建議商業(yè)銀行在建立企業(yè)信用評(píng)級(jí)體系時(shí)應(yīng)加強(qiáng)非財(cái)務(wù)指標(biāo)的重視;梁曉佩［6］指出，非財(cái)務(wù)指標(biāo)的科學(xué)引入是增強(qiáng)評(píng)級(jí)模型預(yù)測(cè)能力的必然要求，因?yàn)樗軌蚋玫仡A(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，能夠從整體上評(píng)價(jià)企業(yè)的業(yè)績(jī)。鑒于非財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)企業(yè)信用等級(jí)評(píng)價(jià)的重要性，在前人研究的基礎(chǔ)之上，通過(guò)文獻(xiàn)整理和專家訪談，建立以下非財(cái)務(wù)指標(biāo)因素體系，外部宏觀環(huán)境，企業(yè)基本素質(zhì)，履約情況。綜上所述，可建立虛擬企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析指標(biāo)體系，在這個(gè)基礎(chǔ)上引入基于期望值的模糊多屬性決策法來(lái)解決虛擬企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問(wèn)題。本文所構(gòu)建的中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系包含2個(gè)層次:一級(jí)準(zhǔn)則層包含‘‘財(cái)務(wù)指標(biāo)”和“非財(cái)務(wù)因素指標(biāo)”;二級(jí)準(zhǔn)則層有包含7個(gè)方面的指標(biāo)，即“財(cái)務(wù)指標(biāo)”下的償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力指標(biāo)，“非財(cái)務(wù)因素指標(biāo)”下的外部宏觀環(huán)境、企業(yè)基本素質(zhì)、履約狀況三項(xiàng)指標(biāo)。

3．運(yùn)用層次分析法評(píng)價(jià)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)

3．1層次分析法原理

［7］層次分析法(簡(jiǎn)稱AHP)是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T．L．Saaty教授于20世紀(jì)70年代初期提出的一種簡(jiǎn)便、靈活而又實(shí)用的多準(zhǔn)則決策方法。人們?cè)谶M(jìn)行社會(huì)的、經(jīng)濟(jì)的以及科學(xué)管理領(lǐng)域問(wèn)題的系統(tǒng)分析中，面臨的常常是一個(gè)由相互關(guān)聯(lián)、相互制約的眾多因素構(gòu)成的復(fù)雜而往往缺少定量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。層次分析法就是針對(duì)這種復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行條理化、層次化，依據(jù)其本身的屬性和相互關(guān)系構(gòu)造出若干層次。大體分為四個(gè)步驟:

(1)建立問(wèn)題的遞階層次結(jié)構(gòu)模型;

(2)構(gòu)造各層次的兩兩比較判斷矩陣;

(3)由各層判斷矩陣計(jì)算出被比較元素的相對(duì)權(quán)重，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn);

(4)計(jì)算出總元素組合的權(quán)重，并對(duì)總體進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

3．2層次分析法在企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用

對(duì)于各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，可以由層次分析法計(jì)算得出。設(shè)有s位專家對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性進(jìn)行排序，設(shè)每位專家的重要程度相等，得出判斷矩陣，計(jì)算每層每個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重。在實(shí)踐中，有很多位專家對(duì)指標(biāo)集進(jìn)行獨(dú)立排序，可能每位專家的排序都各不相同，這時(shí)，就要在層次分析法的基礎(chǔ)上采用加權(quán)平均的方法來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重。1．準(zhǔn)則層次判斷矩陣Bij權(quán)重的確定和一致性檢驗(yàn)。相對(duì)于企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系來(lái)說(shuō)，判斷矩陣中的元素是由財(cái)務(wù)因素和非財(cái)務(wù)因素相對(duì)重要性的比較來(lái)確定。由于CR＜0．1，所以矩陣G=(Bij)是一致性矩陣，λmax=2對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量為(0．75，0．25)。財(cái)務(wù)指標(biāo)是由償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力指標(biāo)的相對(duì)重要性來(lái)比較確定的，非財(cái)務(wù)因素指標(biāo)是由外部宏觀環(huán)境、企業(yè)基本素質(zhì)、履約狀況的相對(duì)重要性來(lái)比較確定的，實(shí)際應(yīng)用中，可以寫出方案層的判斷矩陣，根據(jù)以上計(jì)算結(jié)果的權(quán)重，計(jì)算出每個(gè)方案的綜合評(píng)價(jià)值對(duì)方案進(jìn)行排序。

參考文獻(xiàn):

［1］WilliamH．Beaver．FinancialRatiosAsPredictorsofFailure．Jour-nalofAccountingResearch，1966，4

［2］EdwardI．Altman．FinancialRatios，DiscriminantAnalysisandthePredictionofCorporateBankruptcy．TheJournalofFinance，1968，23

［3］張曉莉，劉大為．一種基于遺傳算法的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法．經(jīng)營(yíng)謀，2012，8．

［4］郭文偉，陳澤鵬，鐘明．基于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型．財(cái)會(huì)月刊，2013，3．

［5］張培．非財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)商業(yè)銀行企業(yè)信用評(píng)級(jí)的影響研究———以上市公司為例．2009，2．

［6］梁曉佩．信用評(píng)級(jí)中非財(cái)務(wù)指標(biāo)引入的方法與影響探究．時(shí)代金融，2011，9．

［7］岳超源．決策理論與方法．科學(xué)出版社，2003

作者：張益