中小企业商业银行信用风险论文

一、主成分分析法及Logit模型在商业银行对中小企业定量信用风险评级中的应用

（一）样本数据的选择

从我国上市公司中小板中选取了80家制造业中小企业作为样本，其中20家为ST企业（高风险企业）60家非ST企业（低风险企业），我国制造业中中小企业约占99.08%，中小企业中制造业约占92.42%，截止2010年底，中小企业版上市公司共有531家，其中制造业325家，占61.21%，所以，无论从总体看，还是从上市公司看，制造业企业都占主体，为了研究的普遍性，也为了消除行业因素的影响，80家中小企业都选择制造业企业。并涵盖了食品、纺织、家具、电子、化学、金属、设备、医药、生物制品等制造业行业，所以样本的选取具有全面性。由于中小企业的财务数据是难以获得的，所以，从上市公司中选取了80个样本，数据均来自上市公司的2013年年报及其他公开披露的信息，主要来自于和讯网。

（二）指标的选择

本文共选择了五大类三十九个财务指标，具体包括：偿债能力指标，盈利能力指标，营运能力指标，发展能力指标以及现金支付能力指标，这五大类指标都是与企业违约率的高低有着很高的相关性的，具体指标如下表

（三）主要方法的应用

1、主成分分析法主成分分析法是一种简化数据集的统计方法，旨在利用降维的思想，通过线性变换把原来N个相关变量指标转换成另一组不相关的综合指标的降维处理技术。在实际处理中，只挑选几个方差最大的主成分，从而达到简化系统结构的目的。本文主要选取了五大类39个指标，而其中部分指标之间存在一定的联系，为了消除指标之间的共线性，所以，先采用主成分分析法，筛选一部分指标，最终进入了Logit模型。

2.logit模型

（1）模型适用性分析Logit模型是采用一系列财务比率的变量来预测公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险警戒线，以此对分析进行风险定位和决策。在巴塞尔新资本协议中，将违约概率作为衡量信用风险的核心内容之一，而且，经研究发现，信用等级与违约概率存在着明显的对应关系，即较低的信用等级对应着较高的违约概率。所以，采用违约概率度量的方法来度量信用风险存在着合理性。Logit模型是一种非线性模型，信用风险非线性这一特点，使得模型刚好使用。此外，Logit模型不需要自变量符合联合正态分布这一假设,且自变量可以连续、离散、甚至可以是虚拟变量。而信用风险很难进行正态分布的假设，所以，基于这两点而言，此模型对于信用风险测量有其适用性。

（2）模型介绍Logit模型是通过最大似然法来对模型参数进行估计。Logit分布函数的公式可以表示为：P=11+e-zP为因变量，z为自变量，e即为自然对数的底数2.71828。在本文中，我们利用Logit模型来研究企业财务状况与企业违约之间的关系，因此，P作为因变量即为贷款企业的违约概率，取值在（0,1）之间，这与Logit模型的定义中P大于0而小于1相符合，而z作为自变量，我们将它重新定义为企业财务指标的函数，我们把它表示为Z=a0+a1X1+a2X2+、、、+anXn，这里的X1一直到Xn是上文提到的39个财务指标经过主成分分析法最终得到的部分指标。

（四）具体应用

首先进行主成分分析，将五类财务指标分别进行主成分分析，现以偿债能力指标的17个因子为例，其他指标的主成分提取方法相同，只给出结论，不一一列举。通过提取主成分，最终提取了四个主成分进入Logit模型，其解释总方差为82.319%，这四个因子分别为资产负债率，速动比率，长期资产适合率以及负债结构比率。其余四类指标通过KMO和Bartlett的检验，均适合做主成分分析，最终筛选出的因子分别为：总资产收益率，主营业务利润率，总资产周转率，存货周转率，净利润增长率，净资产增长率，资产的经营现金流量回报率，现金流量结构比率。所以，最终选择了12个变量进入Logit模型，这12个因子分别为x1到x12:资产负债率，速动比率，长期资产适合率，负债结构比率，总资产收益率，主营业务利润率，总资产周转率，存货周转率，净利润增长率，净资产增长率，资产的经营现金流量回报率，现金流量结构比率。

二、定性分析法在商业银行对中小企业定量信用风险评级中的应用

除了上文提到的商业银行对中小企业进行定量评级的方法以外，在对信用风险进行评级时，还需要对宏观、行业、区域等系统性的风险进行研究。因为每个企业都处于一定的宏观经济环境之中，一个国家或者地区的整体发展快慢以及稳定性对每个行业和企业造成的影响程度是不同的。对于信用风险评级人员而言，应该随时关注宏观经济环境变化对受评对象产品和服务的要求、原料供给、盈利能力、资产质量等方面的影响，并判断宏观经济形势及宏观调控政策对企业获取现金流能力的影响及程度，从而为分析企业偿债能力奠定基础。此外，要关注行业因素所带来的信用风险，行业内的企业之间处于一种相对联系的紧密状态，一旦发生行业系统性信用风险，就意味着行业内一部分企业将会出现信用风险。要重点关注行业的生命周期，因为处于不同行业生命周期的企业信用风险是不同的。处于起步期的行业收益低，风险高，处于成熟期的行业业务发展和收益相对比较稳定，信用风险相对下面具体阐释一下各项指标的评定标准：

1、宏观因素打分标准国家鼓励的产业主要包括生物制药产业，新能源新材料产业，智能工程、以及稀有的有色金属行业等等，这些产业的得分最高，相应的也可以得到国家政策的支持和相应的税收优惠。例如房地产的开发、污染较强的一般化工产业为国家限制的产业，而对能源过度浪费，对环境污染较为严重的企业，是国家明令禁止的行业，对这类企业的贷款要非常慎重。具体可以参照国家出台的相关规定。

2、行业发展周期打分标准每个行业都有自己的生命周期，一般将行业划分为四个生命周期：起步期、成长期、成熟期和衰退期。在企业的起步期,企业的规模可能会比较小，在这个时期，行业产品的开发相对比较缓慢，利润率比较低，但市场增长率还是比较高的。一旦进入成长期，企业将拥有高的增长率，而在该阶段对现金的需求量也是非常大的。当增长率降到较正常的水平时，企业便进入了成熟期，该阶段是一个相对稳定的阶段，相对来说信用风险也相对较低。而一旦行业进入衰退期，市场增长率将严重下降，此时的信用风险将相对较高，因为此行业可能会不复存在或被并入另一行业，所以，一定要对处于衰退期的企业信用风险高度关注。

3、行业进入障碍打分如果一个行业越容易进入，说明该行业的获利能力就越容易被削弱，新进入行业的企业会对现有的行业构成威胁，削弱现有企业产生财务回报率的能力、分割市场份额甚至激化市场竞争。新进入者的威胁力度和数量在很大程度上取决于各种进入壁垒的高度，当然，壁垒的高度与众多因素相关，包括规模经济、客户的忠诚度、资本金的投入、转换成本等等，所以，越是进入壁垒高的企业，其信用风险相对较低，因为其存在的竞争相对较小，存在一定的规模，拥有一定的资本金，财务状况也相对稳定。

4、企业信誉打分银行可以通过函证的方式向其他企业询问该企业在与其合作中是否诚信，并通过银行系统查询其以往的贷款信用记录，以及通过其他平台查询该公司是否有其他违约记录、欠费记录。

5、企业的核心竞争能力包括对领导者的能力、研发能力、市场占有率的综合打分，这里最重要的是对领导者能力的考察，因为中小企业主要是由所有者自主决策、直接管理，企业所有者在企业日常经营和重大决策中都占有最重要的地位，管理者个人的信用观念和信用行为直接影响到企业的信用决策和信用行为，因此，中小企业的信用风险具有较高的个人相关性。应重点关注领导者的能力以及其对风险的偏好。有些企业领导者属于比较保守的类型，他们更喜欢求稳，有些时候为了降低风险甚至放弃了高收益，而还有一类领导者喜欢冒险，他们的原则是为了更高的收益而选择高风险的项目，最后一类是相对风险中立的，他们不回避风险，也不追求风险，而是采取了一个折中的态度。所以银行应该重点关注的是喜欢冒险的这一类领导，因为其冒险风格可能会使其面临很高的信用风险。

6、企业的经营管理能力首先要看其公司各项制度是否健全、内部控制是否严谨，对内部控制能力的考察主要关注五个方面的内容：组织结构是否合理，责权的分配是否得当，人力资源的政策、企业的文化以及社会责任。如果一个企业有着自己长久以来的企业文化，对员工给予激励、晋升的机会，员工将对企业有很高的忠诚度，会更好的为企业带来价值。此外，企业在追求自身利益的同时，也应关注其社会责任，即要做到安全生产、保证产品质量、保护环境、节约资源、促进就业、员工保护等等。所以，如果一个企业拥有好的内部控制，其信用风险也会大大降低。

7、企业的业务关系包括与供应商、销售商与客户的合作情况，这些的指标获取只要可以采用抽查部分供应商、客户进行问卷调查的方式。

三、结语

信用风险评级体系的建立对商业银行信贷审批、限额管理、贷款定价、绩效考核以及监管资本的节约等都具有非常重要的意义。本文通过定性与定量相结合的方法，建立了专门针对于中小企业信用风险评级的体系。一方面，通过主成分分析法以及Logit模型的建立，使得商业银行在对中小企业评级时拥有了可靠的依据，上文已经通过对80家中小企业的主要财务指标进行了实证检验，最终得出结论，在对中小企业进行信用风险进行评级时，应重点关注资产负债率、速动比率、长期资产适合率、负债结构比率、总资产收益率、主营业务利润率、总资产周转率、存货周转率、净利润增长率、净资产增长率、资产的经营现金流量回报率和现金流量结构比率这12个因子，并带入logit模型，最终得出其违约的概率P。另一方面，要通过定性分析的方法对一些无法量化的指标通过专家打分进行分析，具体包括宏观行业的指标分析，中观行业的指标分析以及微观企业因素的指标分析。最终，综合考虑定性指标和定量指标，得出该企业最后的信用风险评级。信用评级起源于美国，随着人们对信用风险评级重要性的不断了解，信用评级体系也在不断发展。从评级方法上来看，国外对中小企业评级总体上也采用了定性分析与定量分析相结合的方法，并向风险度量模型方向发展。目前国外提出的度量风险的模型，一类组合理论模型：JP摩根的CreditMetrics,KMV等，另一类是违约模型：瑞士银行CreditRisk和麦肯锡的CPV模型，而这些模型的应用依赖大量的数据库信息，所以我国商业银行在对这些模型的使用上存在很大的局限性，因为我们没有强大完善的数据库作为支撑。商业银行信用风险评级在我国只有十几年的发展历史，所以在很多方面还存在不完善性，一个相对成熟的信用风险评级体系尚未建立，中国银监会近日出台了《商业银行资本管理办法>》,要求商业银行建立信用风险内部评级体系，从2013年1月1日开始实施，2018年底全面达标，所以，应该重视商业银行信用风险评级体系的研究，并结合我国的国情，建立适合我国的中小企业商业银行信用风险评级体系。未来我国中小企业商业银行信用风险评级的发展趋势包括以下几个方面：第一，风险越来越重视对宏观、行业、区域等系统性风险因素的分析。第二，将定性分析与定量分析结合，随着我国数据库系统的不断完善，一些专业化模型将不断涌现。第三，更加重视企业现金流分析，因为现金是企业生命的血液，现金流可以实现企业的流动性、赋予企业发展能力。第四，银行在业务决策中更加注重发挥信用风险内部评级的作用。

作者：周晓彧 单位：天津工业大学