25_财务困境预警模型在信贷风险管理中的应用

财务困境预警模型在信贷风险管理中的应用摘要：信用风险的度量和管理是金融机构经营管理的核心，传统的信贷风险管理中使用的大多是些定性分析工具，有一定的局限性。

因此,研究和开发信用风险识别技术对防范和化解银行信用风险具有重要意义。

本文利用企业财务预警模型中的Logit模型建立了商业银行针对企业财务危机的预警模型。

可以在一定程度上预测企业未来的信用风险的大小，为管理信贷风险提供新的方法。

关键词：财务困境 Logit 模型信贷风险管理一、引言信用风险是金融市场中最古老、最重要的风险形式之一，也是商业银行等金融机构所面临的主要风险，以国际银行业为例，麦肯锡（McKinscy）公司的研究表明，以银行实际的风险资本配置为参考，信用风险占银行总体风险暴露的60%，而市场风险和操作风险则仅各占20%1。

因此，信用风险的度量和管理是商业银行的核心问题，对信用风险的准确度量和有效管理，有利于商业银行经营的安全性，也有利于金融体系整体的稳定和国民经济的持续健康发展。

为了对信用风险进行更为精确的度量，近来国际各知名银行纷纷推出其内部信用风险度量模型，如JP摩根的信用度量制模型（CreditMetrics），瑞士信贷银行金融产品部的CreditRisk+和KMV公司的资产组合信用管理模型（Portfolio Manager）。

实践证明，这些模型的开发和应用有效提高了商业银行信用风险管理水平，代表了相关领域发展的方向。

我国商业银行的信用风险管理活动才刚刚起步。

目前，我国商业银行较多使用的是6C 法和五级分类法。

但这两种方法存在相当的局限性：从预测方法上看，他们属于定性分析法，判断结果在很大程度上取决于银行信贷人员的职业判断，这不仅使信贷过程夹杂着较大程度上的主观性，也使得企业向信贷人员“寻租”的可能性加大。

从预测时间上看，两种方法都集中于企业短期的经营状况，所采用的指标一般也是企业在申请贷款前一年的财务指标，这使得企业可以通过短期的会计操纵骗取银行的信任，而银行只有在企业濒临困境时才发现评级错误。

从预测指标的选取上看，国内商业银行大多集中于企业偿债能力指标分析，然而，企业财务的技术性失败只是导致企业陷入财务危机的一个因素，企业的失败在很大程度上是因为盈利能力的丧失，而这一因素却很少成为预测对象。

综上可知，目前商业银行的信贷风险评级具有主观性、瞬时性和单一性等缺点，很难对信贷决策提供前瞻性的判断依据。

因此，本文利用企业财务预警模型中的Logit模型建立了商业银行针对企业财务危机的预警模型来管理信贷风险。

二、文献综述对信用风险识别模型的研究思路一般是：选择适当地财务指标、建立分析模型，分析评价企业的财务状况，在众多企业中将风险不同的企业区分开来。

对信用风险识别问题的研究还有另外一个提法，即企业财务困境研究，二者在本质上是一致的，只是研究的出发点不同，判别使用的违约或财务困境的定义不同：从银行的角度分析，这方面的研究是对信用风险的判别分析；从企业的角度分析，这方面的研究是关于企业财务困境的分析。

由于企业在银行的债项特征和履约情况属于内部机密，样本数据很难获得，大多数研究都着重于企业财务困境研究。

对财务困境（Financial distress）的界定关系到对上市公司样本的选择，因此，它是财务预警研究所需要考虑的首要问题。

美国学者Atlman（1968）定义的财务困境是“正式破产（Legal bankruptcy）”；Carmichae(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体1 梁琪，“企业信用风险的主成份判别模型及其实证研究”，《财经研究》2003年5月。

表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。

较早研究财务预警的Beaver （1966）并没有明确提出财务困境的定义，但Beaver 认为财务困境是指满足“破产、拖欠优先股股利和拖欠债务”三项中的一项的财务状况。

最早根据财务比率进行财务困境研究的是Fitzpartrick于1932年进行了一项单变量的破产预测研究，他以19对破产和非破产公司作为样本，运用单个财务比率,将样本划分为破产和非破产两组，发现判别能力最高的是净利润/ 股东权益与股东权益/负债这两个比率。

Beaver(1966)提出了单变量判定模型，他首先使用5个财务比率作为变量，分别对79家经营失败和79家经营成功的公司进行了一元判定预测，发现现金流量/负债总额能够最好地判定公司的财务状况（误判率最低）；其次是资产负债率，并且离经营失败日越近，误判率越低，预见性越强。

1968 年，美国学者Altaman博士首次利用多元判别分析对财务危机预测进行了研究，他对美国的破产和非破产的生产企业进行观察，采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5个变量Z值模型，根据判别分值，以确定的临界值对研究对象进行财务危机判别。

与此同时，在西方掀起了企业财务危机预测的研究热潮，如Logit模型、Probit 模型、回归分析、聚类分析、数学规划、K近邻判别法和专家系统等方法在财务危机预测中的使用。

进入21世纪代后，西方的理论界及企业界对上述的线性方法提出了质疑，因为它们的有效性依赖于严格的假设条件，如变量的多元正态分布、独立性及等协方差矩阵等。

用于财务预警的模型还有人工神经网络模型（Artificial neural network ,ANN），以及联合预测模型，这两个模型为企业财务危机预测提供了新的工具，预测精度也得到了进一步提高。

三、模型的构建当前国际学术界和实业界对信用风险的识别和度量标准大体可以分为三类：违约概率、资产价格的方差和受险价值（V AR）。

其中，资产价格方差标准主要用于资本市场上可交易的金融资产风险的衡量，因为人们可以很容易地从资本市场中获取这类资产的价格和标准差；受险价值标准受到实业界的普遍青睐，基于此标准的度量模型在国外已从大型银行推广至二级银行机构、共同基金、保险公司和其他金融机构，但是，应用该标准的前提是商业银行具备完善的信贷数据库、信息管理系统等硬件条件，尽管国内有些商业银行正在积极准备，但应用该标准的条件尚未成熟。

因此，本文的研究将采用违约概率标准，运用财务困境预警Logit模型，以企业是否对银行违约作为依据衡量和识别信用风险。

（一）样本的选择首先，对财务困境公司的选择。

现金流量是企业的生命，一个企业的偿债能力取决于企业在特定时点的现金流量，未来发展能力取决于企业长期稳定的现金流量，而不是企业净利润的多少。

企业一切的经营活动不是为了获得利润，而是要为企业带来持续不断的现金流人，净利润只不过是会计账簿上的一堆数字，其能否转化为现金还有待确定。

其次，权责发生制下存在计量误差和会计操纵。

在中国盈余操纵现象严重、会计信息失真的现实下，收付实现制下的现金流量数据较之会计数据有更佳的可信性(当然也不能排除现金数据造假的可能性)。

因此本文以企业现金净流量是否为正作为判定企业是否处于财务困境的依据，另外，由于一些行业和公司可能出现赊销，应收账款周转较慢，现金流量暂时出现入不敷出是正常的，为避免将好的公司错判为财务困境公司，本文仿照上市公司的“连亏”做法，即认为连续两年现金净流量为负的才被视为财务困境公司。

其次，对非财务困境公司的选择虽然Logit模型对样本的选择不像线性概率模型那样严格，要求财务困境样本与非财务困境样本同行业同规模。

但是，为了满足可比性要求，我们仍然选取资产规模相差不超过10%的非财务困境公司，以减小由于规模差异引起的模型偏差。

第三，对样本数据所属期间的选择为了排除时间性差异所引起的模型误差，本文根据上市公司t-2的财务数据来预测第t年是否会出现财务困境，在本文中，也即是第t年是否会出现现金净流量负值，这样做的理由是为了防止企业操纵现金流量表骗取银行的信任。

此外，公司陷入财务困境是一个渐进的过程，若选用的财务数据时间跨度过长，又使得财务困境公司与正常公司指标具有显著性差异。

因此，选用t-2年的财务数据进行模型构造是恰当的。

第四，对样本财务指标的选择样本财务指标的选择取决于财务困境公司的界定依据，实际上，决定企业的利润和现金流往往并不单纯是核心指标，其他指标如盈利能力、偿债能力、均对利润和现金流产生影响。

所以，本文选取了反映企业营运能力、盈利能力、成长能力、偿债能力四个方面的25个指标，他们基本上涵盖了公司获取现金的能力。

同时既有静态的指标也有动态的指标。

下表是选取的指标，分别用变量X1、X2、……表示。

（二）模型的构建1．对指标的筛选为了找到能将财物困境公司与非财务困境区分开来的关键指标，需要对上述25个指标进行显著性检验。

为了避免由于偶然因素引起的指标差异，我们对近四年的指标进行了检验，并规定最近四年中有二年存在显著性差异的指标才称为预警指标2。

T检验结果见下表，由表中我们可知，四年中有两年显著性差异的指标只有流动资产周转率、净资产周转率、总资产周转率、流动比率、销售毛利率、资产净利率、主营业务利润率、净资产收益率、总资产同比增长率、每股净资产同比增长率共10个指标。

可见，营运能力指标和盈利能力指标对企业现金流量影响最大。

表2：T检验结果2．多重共线性检验财务指标之间往往存在较强的多重共线性，同一类型的指标之间这一现象就更为严重，如衡量偿债能力的指标中，产权比率、流动比率、资产负债率之间就有很高的相关性3。

多重共线性会使得参数的估计很不稳定，参数估计对样本数或样本容量变化极为敏感。

因此，为了提高模型的预测能力，必须进行共线性检验，剔除不重要的解释变量。

本文以方差扩大因子（VIF,Variance Inflation Factor）为检验标准，当VIF<10时，认为共线性不明显，指标进入模型；当VIF>10时，则认为该指标与其他指标存在较强的多重共线性，剔除该指标。

经过共线性检验后，我们最终得到流动资产周转率、净资产周转率、资产净利率、净资产收益率、总资产同比增长率五个指标。

2所谓预警指标用于预测财务危机的财务指标，也就是能够有效识别财务状况恶化迹象的财务指标。

参张鸣、程涛.企业财务预警系统架构研究.山西财经大学学报[J]2004，（5）3参陈静，上市公司财务恶化预测的实证分析，会计研究[J]，1999（4）3．Logit 回归模型Logit 回归模型是在社会科学中应用最多的回归模型，它主要是用来预测二值响应变量，因变量只取两个值，如发生或不发生，在本文中，即是财务困境公司与财务正常公司。

设P 为事件X 发生的概率，取值范围为０－１，１－P 为该事件不发生的概率，将比数P/(1-P)取自然对数的Ln(P/(1-P))，即对P 做Logit 转换，则Ln(P/(1-P))的取值范围在－∞到 ＋∞之间。

影响Y 取值的因素记为x2,以Ln(P/(1-P))为因变量，建立线性回归方程。