中小企业信用风险评估模型比较
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信用 ／法制
《 合 作 经 济 与 科 技 》
Ｎ ｏ ． １ Ｏ ｓ ２ ０ １ ４
中小 企业信 用风 险评估 模 型 比较
口文 ／赵 池 北 （ 宿迁职业技 术学院 江苏 ・ 宿迁 ）
［ 提要］ 本文立足于我国中小企业融资难现状， 从中小企业产业
最著名的模 型就是 ｚ计分模型 （ ｚ — ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ） ： 它 的基本 思想 是利用数理统
观判 断， 后来衍生 出 ５ Ｐ模型 （ 个 人因素 、 目的因素、 偿还 因素、 保 障因
ｘ （ ｋ ： １ ， ２ ， …ｍ ） 为信用风 险影 响变量 （ 多为企业财务 指标） ， ｃ （ ｋ ＝ ０ ， １ ， ２ ， …， ｍ ） 为技术系数 ， 通过 回归估计获得 。回归值 Ｐ （ ０ ， １ ） 为中
作为市场经济的活力之源，中小企业支撑着国民经济 “ 半壁江 山” 。随着近年外部市场及金融环境趋紧，中小企业发展面临诸多挑
战， 最突出的就是信用风险导致的融资困难。中小企业 融资渠道狭窄 ， 银行信贷是ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ主要融资渠道 ， 但 由于信 息不对称 造成的逆 向选择和道
德风 险， 使银行对 中小企业有惜贷趋势。因此 ， 破解 中小企业融资 困难
二、 现代判别法 （ 一） 统计模型法 统计模型法 是典型的定量评级法 ， 根据 中小企
信用风险度量方法， 构建信用风险识别、 评估模型， 系统评价企业信用
风 险， 改变企业与银行信息不对称的现状， 破解中小企业融 资困境 。 信 息系统 的建设与共享是一项长期而艰 巨的任 务， 目前我国 已经认识到 数据库在 中小企业信用风险管理 中的重要性 ， 人行征信 中心的企业信
传统信用风 险分析评估方法 已相 当成熟 ， 在 国内外银行信 贷决策 中应用较多， 主要包含专家制度法 、 信用评级法 、 信用评分法。 （ 一） 专家制度 法。 ２ Ｏ世纪 ７ Ｏ 年代前 ， 企业信用风险评估主要是银
ｓ ＝ ｃ ｏ ＋ ∑ｃ
ｌ＝ｋ
行专家依据品格、 资本、 偿付能力、 抵押品、 经济周期等 ５ Ｃ要素进行主
素、 前景因素） 和５ Ｗ模型（ 借款人、 借款用途、 还款期限、 担保物、 如何 还款） 。 纵观这三种模型， 都是定性分析， 无法量化风险水平， 而且严重 依赖专家的主观判断，这会造成银行信贷决策官僚主义作风盛行， 降
低银行在金融市场 中的应变 能力， 同时专家制度在对借款人进行信用 分析时 ， 难 以确定共 同遵 循的标准 ， 造 成信用评 估的随 意性 和不一致
的关键首先在于完善中小企业各类信用数据库， 为银行信贷提供数据
支撑； 其次要立足 国情 ， 学 习先进测量 技术 ， 开发适合中小企业特点 的
陷： ①企业财务数据反映的是过去的信息， 利用这些数据进行风险度
量的结果也只是对过去风险水平的测量； ②中小企业多半不是上市公
司， 财务指标原始数据获得 困难 。
业 的债信质量得分也服从标准正态分布 。模型如下 ：
ｋ
（ 二） 信用评级法。信用评级法是美货币监理署开发的， 该方法将 现有贷款安全级别分为５类： 正常类、 关注类 、 次级类、 可疑类、 损失
类， 后来 细化为 １ ０ 类： Ａ Ａ Ａ 、 Ａ Ａ 、 Ａ 、 Ｂ Ｂ Ｂ 、 Ｂ Ｂ 、 Ｂ 、 Ｃ Ｃ Ｃ 、 Ｃ Ｃ 、 Ｃ 、 Ｄ（ 标注普 尔） 。评级后再根据级 别提取不 同贷款准备金率 。 （ 三） 信 用评分 法。 和前两种方法相 比， 信用评分法是一个量化 法，
性。
小企业信用风险分析的判别结果。 如果 Ｐ 接近于 ０ ， 则被判定为“ 差类”
企业 ； 若Ｐ 接近 于 １ ， 则被判定为 “ 好 类” 企业 。即 Ｐ 值离 ０ 越远 ， 企业 违约风险越小 ； 反之， 违约风险越 大。
２ 、 Ｐ ｒ ｏ ｍｔ 模型。 Ｐ ｒ ｏ ｂ ｉ ｔ 模型假定误差项服从标准正态分布， 样本企
引言
有预测和分析价值的比率， 从而对企业进行信用风险状况评估。模型
如下：
Ｚ ＝ Ｏ． Ｏ１ ２ Ｘｌ ＋ Ｏ ． ０ １ ４ Ｘ２ ＋ ０ ． ０ ３ ３ Ｘ３ ＋０ ． ０ ０ ６Ｘ４ ＋ ０ ． ９ ９ ９ Ｘ５
变量解释：
Ｘ Ｉ ＝ 流动 资本／ 总资产 ； Ｘ ２ ＝ 留存 收益／ 总 资产； Ｘ ３ ＝ 息税 前收 益／ 总 资产 ； Ｘ ４ ＝ 优先股和普通股市值／ 总负债； Ｘ ５ ＝ 销售 额／ 总资产＝ 主营业务 收入净额／ 总资产。 判断准 则： Ｚ ＜ １ ． ８ ， 财务状况较差 ， 信 用风险高 ， 拒绝贷 款； １ ． ８ ≤Ｚ ≤２ ． ９ ９ ， 为灰 色区， 误判的概率较大 ； ２ ． ９ ９ ＜ Ｚ ， 财务状况 良好， 信用 风险低 ， 可 以贷款 。 Ｚ － ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ 模型主要是利用财务指标进行加权平均， 该模型有 ２ 大缺
数据 已经逐 步共享完善 所 以， 目前 当务之急 是合理 设计中小企业信
用评价模型， 为银行信贷提供技术支持， 降低信用风险。
一
函数来进行二类模式分类。不要求数据满足正态分布， 这是其最大优
点； 另外 ， 自 变量 、 因变量之间不是线性关系， 模 型如下：
ｐ １
、
传统信用风险度量模 型分析
业信用数据， 统计模型， 计算其违约风险的大小常见的有 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模型和
Ｐ ｒ ｏ ｂ ｉ ｔ 模 型。 １ 、 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模型 。 ｇ ｉ ｔ 模型是通过一个取值为 ０和 １ 之间的 Ｌ ｏ ｓ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ
用信息数据库已经逐渐成熟， 司法、 环保、 社保、 质检等中小企业信用
特点出 发， 在比 较分析国内 外信用风险度量技术的基础上， 借鉴先进
的信 用风 险度 量方法 ， 为金融机构提 出切 实可行 的信 用风险识别评估
计中的辨别方法分析银行的贷款情况， 建立一个可以在最大程度上区
分信贷风险度的模型 ，得到最 能够反 映借款 人的财务状况 的好坏 ， 具
模型组合 ， 以破解 中小企业融资难 困境。 关键词： 中小企 业； 信用风险 ； 模型 中图分类号 ： Ｆ ２ ７ 文献标识码： Ａ 收录日 期： ２ ０ １ ４ 年７ 月 ３日
《 合 作 经 济 与 科 技 》
Ｎ ｏ ． １ Ｏ ｓ ２ ０ １ ４
中小 企业信 用风 险评估 模 型 比较
口文 ／赵 池 北 （ 宿迁职业技 术学院 江苏 ・ 宿迁 ）
［ 提要］ 本文立足于我国中小企业融资难现状， 从中小企业产业
最著名的模 型就是 ｚ计分模型 （ ｚ — ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ ） ： 它 的基本 思想 是利用数理统
观判 断， 后来衍生 出 ５ Ｐ模型 （ 个 人因素 、 目的因素、 偿还 因素、 保 障因
ｘ （ ｋ ： １ ， ２ ， …ｍ ） 为信用风 险影 响变量 （ 多为企业财务 指标） ， ｃ （ ｋ ＝ ０ ， １ ， ２ ， …， ｍ ） 为技术系数 ， 通过 回归估计获得 。回归值 Ｐ （ ０ ， １ ） 为中
作为市场经济的活力之源，中小企业支撑着国民经济 “ 半壁江 山” 。随着近年外部市场及金融环境趋紧，中小企业发展面临诸多挑
战， 最突出的就是信用风险导致的融资困难。中小企业 融资渠道狭窄 ， 银行信贷是ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ主要融资渠道 ， 但 由于信 息不对称 造成的逆 向选择和道
德风 险， 使银行对 中小企业有惜贷趋势。因此 ， 破解 中小企业融资 困难
二、 现代判别法 （ 一） 统计模型法 统计模型法 是典型的定量评级法 ， 根据 中小企
信用风险度量方法， 构建信用风险识别、 评估模型， 系统评价企业信用
风 险， 改变企业与银行信息不对称的现状， 破解中小企业融 资困境 。 信 息系统 的建设与共享是一项长期而艰 巨的任 务， 目前我国 已经认识到 数据库在 中小企业信用风险管理 中的重要性 ， 人行征信 中心的企业信
传统信用风 险分析评估方法 已相 当成熟 ， 在 国内外银行信 贷决策 中应用较多， 主要包含专家制度法 、 信用评级法 、 信用评分法。 （ 一） 专家制度 法。 ２ Ｏ世纪 ７ Ｏ 年代前 ， 企业信用风险评估主要是银
ｓ ＝ ｃ ｏ ＋ ∑ｃ
ｌ＝ｋ
行专家依据品格、 资本、 偿付能力、 抵押品、 经济周期等 ５ Ｃ要素进行主
素、 前景因素） 和５ Ｗ模型（ 借款人、 借款用途、 还款期限、 担保物、 如何 还款） 。 纵观这三种模型， 都是定性分析， 无法量化风险水平， 而且严重 依赖专家的主观判断，这会造成银行信贷决策官僚主义作风盛行， 降
低银行在金融市场 中的应变 能力， 同时专家制度在对借款人进行信用 分析时 ， 难 以确定共 同遵 循的标准 ， 造 成信用评 估的随 意性 和不一致
的关键首先在于完善中小企业各类信用数据库， 为银行信贷提供数据
支撑； 其次要立足 国情 ， 学 习先进测量 技术 ， 开发适合中小企业特点 的
陷： ①企业财务数据反映的是过去的信息， 利用这些数据进行风险度
量的结果也只是对过去风险水平的测量； ②中小企业多半不是上市公
司， 财务指标原始数据获得 困难 。
业 的债信质量得分也服从标准正态分布 。模型如下 ：
ｋ
（ 二） 信用评级法。信用评级法是美货币监理署开发的， 该方法将 现有贷款安全级别分为５类： 正常类、 关注类 、 次级类、 可疑类、 损失
类， 后来 细化为 １ ０ 类： Ａ Ａ Ａ 、 Ａ Ａ 、 Ａ 、 Ｂ Ｂ Ｂ 、 Ｂ Ｂ 、 Ｂ 、 Ｃ Ｃ Ｃ 、 Ｃ Ｃ 、 Ｃ 、 Ｄ（ 标注普 尔） 。评级后再根据级 别提取不 同贷款准备金率 。 （ 三） 信 用评分 法。 和前两种方法相 比， 信用评分法是一个量化 法，
性。
小企业信用风险分析的判别结果。 如果 Ｐ 接近于 ０ ， 则被判定为“ 差类”
企业 ； 若Ｐ 接近 于 １ ， 则被判定为 “ 好 类” 企业 。即 Ｐ 值离 ０ 越远 ， 企业 违约风险越小 ； 反之， 违约风险越 大。
２ 、 Ｐ ｒ ｏ ｍｔ 模型。 Ｐ ｒ ｏ ｂ ｉ ｔ 模型假定误差项服从标准正态分布， 样本企
引言
有预测和分析价值的比率， 从而对企业进行信用风险状况评估。模型
如下：
Ｚ ＝ Ｏ． Ｏ１ ２ Ｘｌ ＋ Ｏ ． ０ １ ４ Ｘ２ ＋ ０ ． ０ ３ ３ Ｘ３ ＋０ ． ０ ０ ６Ｘ４ ＋ ０ ． ９ ９ ９ Ｘ５
变量解释：
Ｘ Ｉ ＝ 流动 资本／ 总资产 ； Ｘ ２ ＝ 留存 收益／ 总 资产； Ｘ ３ ＝ 息税 前收 益／ 总 资产 ； Ｘ ４ ＝ 优先股和普通股市值／ 总负债； Ｘ ５ ＝ 销售 额／ 总资产＝ 主营业务 收入净额／ 总资产。 判断准 则： Ｚ ＜ １ ． ８ ， 财务状况较差 ， 信 用风险高 ， 拒绝贷 款； １ ． ８ ≤Ｚ ≤２ ． ９ ９ ， 为灰 色区， 误判的概率较大 ； ２ ． ９ ９ ＜ Ｚ ， 财务状况 良好， 信用 风险低 ， 可 以贷款 。 Ｚ － ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ 模型主要是利用财务指标进行加权平均， 该模型有 ２ 大缺
数据 已经逐 步共享完善 所 以， 目前 当务之急 是合理 设计中小企业信
用评价模型， 为银行信贷提供技术支持， 降低信用风险。
一
函数来进行二类模式分类。不要求数据满足正态分布， 这是其最大优
点； 另外 ， 自 变量 、 因变量之间不是线性关系， 模 型如下：
ｐ １
、
传统信用风险度量模 型分析
业信用数据， 统计模型， 计算其违约风险的大小常见的有 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模型和
Ｐ ｒ ｏ ｂ ｉ ｔ 模 型。 １ 、 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模型 。 ｇ ｉ ｔ 模型是通过一个取值为 ０和 １ 之间的 Ｌ ｏ ｓ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ
用信息数据库已经逐渐成熟， 司法、 环保、 社保、 质检等中小企业信用
特点出 发， 在比 较分析国内 外信用风险度量技术的基础上， 借鉴先进
的信 用风 险度 量方法 ， 为金融机构提 出切 实可行 的信 用风险识别评估
计中的辨别方法分析银行的贷款情况， 建立一个可以在最大程度上区
分信贷风险度的模型 ，得到最 能够反 映借款 人的财务状况 的好坏 ， 具
模型组合 ， 以破解 中小企业融资难 困境。 关键词： 中小企 业； 信用风险 ； 模型 中图分类号 ： Ｆ ２ ７ 文献标识码： Ａ 收录日 期： ２ ０ １ ４ 年７ 月 ３日