软信息与小微企业信用风险度量

法 是 关 键 。使 用 混 合 分 析 法 能 够 达 到 认 识 “较 多 人 的 多 面 性 ”的 目 的 ，克 服 了 定 性 分 析 法 了 解 “较 少 人 的 多 面 性 ”
和 定 量 分 析 法 研 究 “较 多 人 的 单 面 性 ”的 局 限 。混 合 分 析 法 能 使 银 行 对 小 微 企 业 风 险 认 识 更 科 学 、合 理 ，实证研究
一、文献综述
信 用 风 险 度 量 是 选 用 适 当 的 信 息 指 标 ，通 过 特
定 的 信 息 处 理 及 数 理 统 计 ，量 化 描 述 被 评 估 者 的 信 用风险大小。根 据 主要输入信息的量化程度不同， 将 度 量 方 法 分 成 两 类 ，分 别 是 以 软 信 息 为 主 要 输 入 变量的定性分析法和以硬信息为主要输入变量的定 量分析法。通过分类梳理，进而找出适合小微企业 的信用风险度量方法。
关 键 词 ：软 信 息 ；硬 信 息 ；信 用 风 险 度 量 ；混合分 析 法
中 图 分 类 号 :F832.4; F276.3
文献标识码： A
文 章 编 号 $ 1674 - 7 4 7 X (2018#07 - 0013 -08
长 期 以 来 ，小 微 企 业 作 为 “长 尾 客 户 ”受 到 银 行 的金融排斥，银行排斥小微企业的原因很多，外因有 社会结构的民主程度、经济的周期性波动、金融体系 的完善程度、小微企业自身的风险多样等[1];内因有 银 行 带 有 认 识 偏 见 、银 行 风 险 管 理 能 力 较 差 及 贷 款 技术手段落后等[2]&各 种 因 素 之 间 关 系 错 综 复 杂 ， 因此解决银行对小微企业的金融排斥是一个非常庞 大的系统工程。本 文 仅 选取一个视角，从信用风险 的 角 度 ，认 为 小 微 企 业 信 用 风 险 难 以 有 效 度 量 是 银 行 排 斥 小 微 企 业 的 根 本 原 因 ，寻 找 有 效 的 、适 合 小 微 企业自身特点的信用风险度量方法就成了解决问题 的 关 键 。长 期 以 来 ，银 行 倾 向 采 用 硬 信 息 作 为 信 用 风 险 的 衡 量 依 据 ，然 而 小 微 企 业 硬 信 息 质 量 差 、数量 少 ，导致小微企业信用风险评分很高，甚至无法进行 信 用 评 估 。在 互 联 网 的 时 代 背 景 下 ，软 信 息 的 种 类 、 来 源 、数量大幅拓宽，收集使用成本显著下降。因此 采 用 主 要 以 软 信 息 ，同 时 兼 有 硬 信 息 的 衡 量 指 标 将 成 为 改 进 银 行 信 用 风 险 度 量 方 法 的 突 破 口 ，这 对 于 提 高 银 行 的 风 险 管 理 能 力 ，缓 解 小 微 企 业 融 资 难 、融 资贵问题具有重要意义。
收 稿 日 期 $2018 -05 -05 作 者 简 介 ：苏 静 （1979— ），女 ，甘 肃 靖 远 人 ，讲 师 ，经 济 学 博 士 ，主 要 研 究 方 向 为 小 微 金 融 、绿 色 金 融 。
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【理 论 研 究 】
苏静软信息与小微企业信用风险度量
(二 ）以硬信息为主要输入变量的定量分析法 为了降低信用风险评估过程中的主观因素和提 高 评 估 效 率 ，大 量 数 理 统 计 方 法 被 应 用 于 信 用 风 险 评估中。因此,20世 纪 8 0 年 代 以 来 ，以硬信息为主 要输入变量的定量分析法主导了信用风险评估领 域 。定量分析法选取某些能揭示信用风险的硬信息 指 标 ，通过建立数理统计模型来预测借款人信用风 险 水 平 。 由 于 最 终 指 标 是 硬 信 息 ，大 量 不 能 量 化 的 软 信 息 被 过 滤 了 ，所 以 定 量 分 析 法 使 用 的 指 标 数 量 较 定 性 分 析 法 大 大 下 降 ，定 量 分 析 法 降 低 了 揭 示 信 用 风 险 水 平 的 信 息 维 度 ，同 时 又 对 某 些 局 部 信 息 进 行 详 细 的 量 化 描 述 。 由 此 可 见 ，定 量 分 析 法 具 有 “精 确于局部”的特点。 目前比较流行的定量分析法有多元统计判别模 型 $Mutivariant Statistical Discriminant ) 、神经网络模 型 （Neural Networks) 、基 于 期 权 定 价 理 论 的 K M V 模 型 、基 于 在 险 价 值 （V A R ) 方 法 的 信 用 度 量 术 模 型 (Credit Metrics) 、基 于 保 险 精 算 方法的信用风险附 加模型（CreditRisk + ) 、基于宏观经济变量的信用 组 合 观 点 模 型 （CreditPortfolio View)等 。这些定量 分 析 方 法 各 有 不 同 的 假 设 条 件 、适 用 范 围 和 优 缺 点 ， 本 文 暂 不 对 此 展 开 论 述 ，而 选 择 从 信 息 维 度 和 信 息 属性角度梳理。 1• 多 元 统 计 判 别 模 型 （Multivariant Statistical Discriminant) 如著名的Z 评分模型和ZETA信用风险模型， 该 类 模 型 使 用 财 务 比 率 作 为 解 释 变 量 ，信 用 分 值 或 违 约 概 率 作 为 被 解 释 变 量 ，运 用 数 理 统 计 方 法 建 立 多 元 模 型 ，目 前 该 类 模 型 对 金 融 界 和 学 术 界 影 响 最 大 。依据模型构建方法的不同，可以分为多元线性 判 别 分 析 模 型 、L o g it ic 模 型 和 P ro b it模 型 等 。以 Z E T A 信用风险模型为例，解 释 变 量 有 7 个 ，包括资 产报酬率、债务偿还能力等，均 为 财 务 指 标 ，属于硬 信息的范畴;而Z 评分模型解释变量也只有5 个 ，均 为财务指标。 2 .神经网络模型（Neural Networks #NN ) 该 模 型 模 拟 人 脑 的 认 知 过 程 ，运 用 神 经 心 理 学 、 认知科学和应用数学等领域的研究成果和研究方法 形成一种评价系统。神经网络模型将具有解释能力 的 变 量 输 入 非 线 性 模 型 ，能 找 出 解 释 变 量 之 间 的 隐 含关系，提高了神经网络模型的预测能力，具 有 “自 •14 •
也 验 证 了 其 有 效 性 。原 因 是 加 入 软 信 息 后 ，银 行 的 信 息 劣 势 大 幅 降 低 、淡 化 了 硬 信 息 在 风 险 度 量 中 的 绝 对 地 位 ，拉
长 了 信 息 的 有 效 时 间 跨 度 。 混 合 分 析 法 能 够 提 高 银 行 风 险 管 理 能 力 ，对 于 缓 解 小 微 企 业 融 资 难 具 有 重 要 意 义 。
(一 ）以软信息为主要输入变量的定性分析法 以软信息作为主要输入变量是银行度量企业信 用风险的最初方法，起始 于 2 0 世 纪 3 0 年 代 ，2 0 世纪 6 0 年代以后逐渐成为学 界 和 商 界 的 研 究 热 点 。定 性分析法也称专家评价法，主要做法是:评估专家根 据借款人的个人品性、资金 用 途 、资产状况、担保物 及 企 业 前 景 等 指 标 逐 一 评 分 ，最 后 加 总 各 项 分 值 ，以 此 判 断 借 款 人 的 信 用 风 险 水 平 ，其 中 这 些 指 标 大 部 分是难以量化的软信息。根据金融机构掌握的信息 类 型 和 评 估 偏 好 ，定 性 分 析 法 开 发 出 了 很 多 评 估 体 系 ，比如 3C、5 C、5W 、5P、LAPP、CAMEL 等 评 价 法 。 以 5 C 评 价 法 为 例 ，其 评 价 内 容 主 要 包 括 品 德 与 声 望 、资格与能力、资本状况、抵押资产、经济环境等内 容 。定性分析法评估内容全面，涵盖了借款人还款 能力和还款意愿的各个方面。评价指标虽然也涉及 某些财务数据、市场数据等硬信息，但由于量化技术 的 约 束 ，评 价 多 以 软 信 息 指 标 为 主 。
2018年第7 期 总第234期
征信 CREDIT REFERENCE
Байду номын сангаас
No.7 2018 Serial NO.234
软信息与小微企业信用风险度量
苏静
( 中 共 四 川 省 委 党 校 区 域 经 济 教 研 部 ，四 川 成 都 610096)
摘 要 ：小 微 企 业 信 用 风 险 难 以 有 效 度 量 是 银 行 排 斥 小 微 企 业 的 根 源 ，寻 找 适 合 小 微 企 业 特 点 的 信 用 风 险 度 量 方