中小企业信用风险分析与评价体系研究
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中小企业信用风险分析与评价体系研究
摘要
早在160年前,西方经济发达国家便产生了现代信用制度。
经过多年的发展,国外的信用评价体系已经发展的非常成熟:信用立法比较完善,信用评价中介服务已经市场化,并具有权威性,相关企业具有较强的企业信用意识和个人信用意识,社会监管体系发展的较为完善。
直到80年代末,我国才开始出现信用机构,现在形成规模的信用评价机构仅有寥寥数家,而我国中小企业规模大、数量多,信用评价机构的发展远远不能满足中小企业发展的需要。
本文立足于我国中小企业的信用评价现状,通过对常用的信用评价方法研究和比较,结合我国中小企业实际,对我国中小企业信用评价的建设提出了一些建议。
关键词
中小企业,信用风险,信用评价
Abstract
Long before one hundred and sixty years,Credit system has appeared in developed counties.After years of development, foreign credit evaluation system has developed very mature :credit and credit evaluation of legislation in the mediation service has been more market-oriented and authoritative, the relevant enterprises have strong sense of credit and credit, and social development of the regulatory system is more perfect.
Until the 1980s, china began to appear credit agencies, there are only few big-sized credit evaluation institutions now, but small and medium-sized enterprises in china there is a big scale, many of the quantity, and credit evaluation institutions development cannot satisfy the needs of the development of them.
This article is based on the present credit evolution technique of small and medium-sized enterprises in our country, it is commonly used method of credit assessment study and, combined with the small and medium-sized enterprises, our credit evaluation of the construction of small and medium-sized enterprises made some suggestions.
Keywords
Small-and-medium-sized businesses, Credit risk, Credit evaluation
目录
摘要 (I)
Abstract (II)
前言 (1)
一、信用风险评价的现状 (2)
(一)信用及信用风险的含义 (2)
(二)信用风险评价的概念 (2)
(三)我国中小企业信用风险评价体系发展状况 (2)
二、中小企业的相关论述及信用风险对其影响 (3)
(一)中小企业的相关论述 (3)
(二)信用风险评价对中小企业的影响 (4)
(三)信用评价对中小企业的意义 (6)
三、我国中小企业信用评价方法及评价 (7)
(一)信用评价的主要方法 (7)
(二)中小企业信用风险分析方法的评价 (10)
四、我国中小企业信用评价等级建设的建议 (11)
(一)制定相关的法律法规和完善相关制度 (11)
(二)确立相关评价信用风险的标准和方法 (11)
(三)整合信用信息,建立信用数据库,完善信用网络应用 (11)
(四)改善社会观念,倡导企业加强信用管理 (12)
结论 (13)
参考文献 (14)
致谢 (15)
前言
早在160年前,西方经济发达国家便产生了现代信用制度。
经过多年的发展,国外的信用评价体系已经发展的非常成熟:信用立法比较完善,信用评价中介服务已经市场化,并具有权威性,相关企业具有较强的企业信用意识和个人信用意识,社会监管体系发展的较为完善。
直到80年代末,我国才开始出现信用机构,现在形成规模的信用评价机构仅有寥寥数家,而我国中小企业规模大、数量多,信用评价机构的发展远远不能满足中小企业发展的需要。
由于我国信用评价历史较短,到目前还未能确立一个完善的中小企业信用评级指标体系,而由于信息的不对称中小企业出现融资难的问题,严重制约了我国中小企业的可持续发展。
一个完善的中小企业信用评级体系可以使银行和信用评级机构准确地判断出企业的信用状况,以作为银行对企业给予信贷支持提供重要的参考依据,所以建立适合我国国情的中小企业信用评级指标体系迫在眉睫。
一、信用风险评价的现状
(一)信用及信用风险的含义
信用是指能够履行诺言而取得的信任,是长时间积累的信任和诚信度。
风险是指未来结果的不确定性或波动性。
信用风险是指金融机构所面临的与信用相关的风险,传统的观点认为,信用风险是指由于交易对手不能履约而带来的风险,即债务人未能如期偿还债务造成违约而给经济主体经营者带来的风险。
(二)信用风险评价的概念
王安石曾说:“人无信不立”。
企业也是一样,为了规避风险,对可能引起信用风险的因素进行定性、定量计算,来测算企业的违约概率,同时为银行贷款决策和担保机构是否承保提供依据,这就是信用风险评价。
将信用评价结果进行划分,与一定的信用等级相联系,就是金融市场中常提到的信用评级。
信用评级主通过独立、客观、公正的信用分析,依据科学的信用衡量标准,对评级对象的信用状况做出恰当的评价,其实质是对其借款者对所借债务能否如约还本付息的能力与可信度的评估,是对债务偿还风险的评价。
(三)我国中小企业信用风险评价体系发展状况
美国是信用评价体系的发源地,早在1841年,美国人路易斯•班塔在纽约成立第一家商业资信评级机构。
1909年,美国人穆迪率先对铁路债券进行信用评级之后,使评级标的移转至债务证券,之后信用评级对象扩及至公共事业﹑制造业和政府债券,并逐步被信用评估业界认可和普遍采用。
1923年,美国通过银行法、证券法、规定必须由第三方中介机构评定信用等级方可发行债券和证券,并禁止经销商评级,这是最早的信用立法。
我国的信用评价发展比较晚,在20世纪80年代后才开始了企业信用评级的研究。
1987年3月,国家体改委和人民银行提出了组建信用评估机构的构想。
全国各地人民银行相继成立企业信用评级委员会。
随后工行、农行等专业银行相继制订了信用评估具体办法,并在银行内部开始施行。
1988年2月,我国首家独立的信用评估服务机构,上海远东资信评估公司成立。
1992年,全国信誉评级协会在多次广泛征集意见后,制定了信誉评级指标体系。
标志
着我国评级业务开始走向规范性和制度化,和有一定规模、比较完善的信用评级体系的形成。
1999年,中国诚信公司与美国惠誉公司合资成立“中诚信国际信用评级公司”,这标志着外国评价机构开始进入中国。
目前我或国内信用评级机构已初具规模,信用评级方法从最直接的多元回归模型,到线性判别模型、线性概率模型、累积概率模型,再到突破传统统计方法的以人工神经网络、现代金融理论为基础的信用评价模型的出现,企业信用评价方法在不断演进中得到了发展和完善。
二、中小企业的相关论述及信用风险对其影响
(一)中小企业的相关论述
1.我国中小企业的定义
中小企业是一个相对的、比较模糊的概念。
从历史上看,关于中小企业的划分标准是动态的,也是多样性的。
目前世界各国对中小企业的界定还没有一个完全统一的标准。
但纵观世界各国对中小企业的界定,一般依据的都是三个量的标准,即企业职工人数、实际资本数和一定时期(通常为一年)的营业额。
在这三个因素中,大多数国家只采用其中两项,个别国家三项都采用。
本文所引用的中小企业标准参照2003年四部委共同制定的划分标准[1],如表1一1所示。
表1一1我国中小企业划分标准
2.中小企业的作用和在国民经济在中的地位
改革开放三十多年来,我国绝大多数的中小企业已经从单纯的数量扩张、粗放型增
中型企业标准(≤) 小型企业标准(≤)
职工人数
(人)
年销售额(万元) 资产总额(万元) 职工人数(人) 年销售额(万元) 资产总额(万元) 工业 2000
30000 40000 300 3000 4000 建筑业 3000
30000 40000 600 3000 4000 批发业 200
30000 40000 500 3000 4000 零售业 500
15000 40000 100 1000 4000 邮政业 1000
30000 40000 400 3000 4000 住宿和餐饮业 800
15000 40000 400 3000 4000 交通运输业
3000 30000 40000 500 3000 4000
长模式进入到了一个依靠技术进步和管理创新的科学、可持续发展的新阶段。
截至2006年底,全国中小企业己达4200多万户,占全国企业总数的99.3%,其中经工商部门注册的中小企业数量有430多万户,个体经营户达到3800万户。
中小企业所创造的最终产品和服务的价值占全国国内生产总值的60%左右,生产的商品占社会销售总额的60%,创造了全国一半以上的税收,为全国提供了80%左右的城镇就业岗位,全国75%以上的自主创新产品都是中小业发明的,并拥有80%以上的专利。
[2]
实践表明中小企业在加快中国经济发展、增加劳动力就业、繁荣城乡市场、扩大财政收入和外汇收入等方面发挥了重大作用。
中小企业的成长,不仅关系到我国企业的创造力、竞争力,还关系到我国国民经济成长的速度和质量,甚至关系到经济体制改革和经济结构调整和国家局势的安全稳定。
(二)信用风险评价对中小企业的影响
1.中小企业的信用资源的形式
企业信用泛指一个企业法人授予另一个企业法人的信用,根据中小企业的经济业务情况可以分为市场信用﹑行政信用和社会信用。
(1)市场信用
中小企业市场信用是企业在获取物质利益过程与关系人进行经济交往中所要遵从的信用规范,包括价格信用、质量信用和合同信用。
价格信用指经济交往主体对交易物的价值要拥有完全信息,做到童叟无欺。
质量信用指经济交往主体对交易物的质量拥有完全信息,做到货真价实。
合同信用是指交易双方要遵守合同约定的权利义务,做到履行承诺,依约而为它是市场信用中最根本、最核心的要求和体现。
(2)行政信用
守法信用是中小企业与公共管理组织交往过程中的信用表现形式。
由于企业与公共管理组织的交往关系分为政府及授权组织﹑行业管理组织等交往关系,因而中小企业的守法信用相应的表现为行政守法信用和行业守法信用并充分的表现出企业的行业地位和商誉。
(3)社会信用
社会信用是企业基于科学发展观和人本原则,对生态环境﹑工作环境﹑股东和职工利益的关心和尊重,它不仅仅包括企业对企业外部社会的责任和义务,还应该包括企业内部社会的和谐程度,如经营管理机构是否合理,企业领导人和员工的素质好坏,以及
企业内部的各项管理制度是否人性化等等,社会信用是企业能否赢得社会尊重的核心成份。
2.影响中小企业信用资源的因素
据统计,在主要西方国家现有的企业信用评价模式中,共涉及了67项企业财务指标。
其中,使用频率最高的指标集中在10项左右,着重考察的是企业的获利能力、偿债能力和经营效率等方面的状况。
[3]对中小企业的信用评价是对中小企业的品质、经营能力、资金实力、外部环境等进行分析。
(1)企业品质
因为我国中小企业普遍存在一股独大的治理结构,决定了企业法人绝对的决策权,因而企业犹如自然人一样,其品质是取决于影响法定代表人信用意志和执行决策的管理团队素质。
有的企业在经营活动中注重诚实守信,而有的企业则处心积虑要诈骗别人的钱财,所以企业品质是进行企业信用评估首先要考虑的问题。
(2)经营能力
企业的经营能力是一个企业发展速度的决定因素,经营能力强的企业往往有着很高的的利润率;很强的科技创新能力和适应市场变化的能力。
一个经营能力强的企业,必然注重企业的品牌效应,必然注重自己的信誉程度,资产财务能力是企业当前信用能力的物质基础,经营运作能力是企业未来信用能力的保障,所以,要评价一个企业的信用程度,其经营能力是一个重要的因素。
(3)资金实力
信用是企业的无形资产,信用等级越高,其价值就越大,对有形资产的放大作用也越大。
信用的丧失,不仅使企业的无形资产荡然无存,而且会使与之相匹配的企业有形资产的价值大大降低,企业规模越大,信用受损所造成的财产损失也越大。
因此,在其他条件不变的情况下,企业规模越大,企业维护自身信用的动力也就越大,即规模越大的企业,越重视自己企业的信用,所以说,资金的多寡也是影响企业信用的一个不可忽视的因素。
(4)外部环境
主要包括经济环境和社会环境,国家的金融政策,直接关系到中小企业融资的成败,接下来是产品市场状况,市场需求旺盛或产品竞争力强,产销率高的企业,信用资源就好。
而对与社会环境,当社会诚信度高的时候企业的诚信度也会相对较高,反之亦然,
只有当相关法律比较完整,社会舆论控制力相对较高时,社会诚信度才会进一步加强。
(三)信用评价对中小企业的意义
1.提高交易决策的效率,节约成本
信用评价体系对企业的信用一般采取评分制,为企业和客户提供了简捷、量化的重要信息。
当现实中存在的信息不对称的情况时,企业对合作对象的相关信息不能完全收集,由于信用评价体系的评分具有的普遍性和权威性,此时信用评价体系的评分可直接被企业用来作为交易决策的交易决定基础。
企业对合作对象的相关信息不能完全收集的时候,信用评价体系的评分常作为企业对合作伙伴评分评估系统中的一个重要的指标。
由于企业信用评价的出现,大大提高了交易决策的速度和准确性,节约了成本。
2.选择可靠的合作对象,防范商业风险
由于我国市场交易中缺少信用,使得国内生产总值的10%至20%为无效成本。
据工商部门不完全统计,目前我国每年订立的合同约40亿份,合同标的140万亿元,但是平均合同履约率只有50%左右。
另据有关部门对全国28家名优商品生产企业的调查,16类650种名优商品几乎全被假冒。
[4]信用评价有助于企业防范商业风险,由于在现实中存在信息的不对称和不完全,银行和企业或者企业之间借贷或交易时就会发生信用方面的问题,这时我们就需要最大限度的了解客户的信用情况,才能保证企业在交易过程中获取最大的利益和规避风险,而信用评价可以为其他用户提供参照,并且,得到良好的评价越多,越能为交易者得到卖家和买家更多的信任,从而就能使企业自身能够吸引更多的合作对象同时又能和合作伙伴建立起长期的客户关系,增加商机的同时,有效的降低由信息不对称和不完全所带来的种种商业风险。
3.改善企业资金来源,促进中小企业发展
当企业遭遇资金缺口时,想筹款却无处可借,此时信用评价已成为约束资金,尤其是信贷资金特别是在中小企业需求信贷资金的时候,这严重制约了我国中小企业的发展。
据一项调查表明,中小企业对资金的需求量是大企业的1/5,而次数是大企业的5倍。
[5]由于信用评级是对企业经营情况的全面检验和考核,而且,信用等级高的企业在经济交往中可以获得更多的信用政策,可以降低筹资成本,因此企业迫切要求自己的经营状况得到合理的分析和恰当的评价,从而可以从银行和社会公众投资者的手中取得符合自己的经营管理水乎和信用状况的信贷资金,同时为了降低筹贷成本,中小企业会不
断改善经营管理,来提高自身的信用等级,从而获得更大的权益。
这样就形成了一个信用—资金—信用的良性循环,由此良好的中小企业的信用评价体系显得非常重要。
三、我国中小企业信用评价方法及评价
(一)信用评价的主要方法
1.传统的评价方法
传统的信用评价方法主要是以信贷的5C指标体系为代表的专家判断法和以5C法为基础而发展起来并得到广泛运用的5p指标体系和LAPP指标体系即要素分析法。
在运用传统的要素信用评价方法时,评估人员往往需要根据自己的专业知识和经验对影响信用评估决策的某些关键因素进行权衡从而得出评判结果。
5C指标体系的关键因素为:Character(品格)、Capacity(能力)、Capital(资本)、Collateral(抵押品)、Condition(经营环境)。
5P指标体系的决定因素:Personal(个人因素)、Purpose(目的因素)、Paymen(偿还因素)、Protection(保障因素)及Perspective(前景因素)。
LAPP指标体系的决定因素为:Liquidity(流动性)、Activity(活动性)、Profitability(赢利性)、Potentiality(潜力)。
2.信用评分分析方法
信用评分分析方法是通过选择决定违约概率的某些关键财务比率作为解释变量,运用数理统计方法确定回归模型。
是以数理技术为基础的信用风险评价系统,通过它可以对信用风险进行更为精确的度量。
目前国际上这类模型的应用是最有效的,也是国际金融业和学术界视为主流方法。
根据样本分布的假定与判别函数的形式的不同,主要的模型有单变量判定模型,多元判别分析模型,线性概率模型和多元非线性回归模型,如Logistic模型、Probit模型等。
(1)单变量判别模型
单变量判别模型是以单个财务指标为变量对公司违约情况进行一元判定预测,芝加哥大学会计系的比弗最先提出单变量财务预警模型,他选出5个财务比率指标,分别对79家违约公司和79家未违约公司进行了一元判定预测。
结论表明两组公司的一些财务比率有明显的区别,特别是现金流净资产与资产负债率两个指标能够很好的判定公司的财务状况。
由于信息来源不足和科学技术所限,所以只能对经营较差企业和经营正常企
业的一系列财务比率进行分析和比较。
因为没有任何一个财务比率能够全面反映公司的
财务情况,所以常会出现对于同一个公司,当使预测指标不同时,结论也会不相同的现
象。
因此,单变量模型正逐渐向多变量方向发展。
(2)多元判别模型(MDA)
多元判别分析(MDA )是除美国外的其他国家的金融机构使用最多的统计方法。
是
根据已知的历史上每个类别(违约类、非违约类)的若干样本,从这些样本的特征中找
出一个或多个判别公式,推导出误判率最小的判别模型,用于对新样本的分类。
常用的
多元判别分析模型有Z 判别模型。
应用多元判别分析法(MDA )有以下三个主要假设:1、变量数据是正态分布的;2、
各组的协方差是相同的;3、每组的均值向量、协方差矩阵、先验概率和误判代价是已
知的。
在满足上述三个假设的条件下,该判别函数使误判概率达最小。
美国Altman 教授首先使用了多元线性判别模型研究公司的破产问题,他根据行业
和资产规模,为33破产家公司和相对应的33家非破产公司作为研究样本,对22个财
务比率进行数理统计筛选,开发出了5变量ZETA 判别模型。
并于1993年和1995年进
行了改进。
以下模型是Altman 开发的ZETA 判别模型。
x x x x x z 543210.13.34.12.16.0++++= (1.1)
变量: X1=运营资本/总资本;
X2=留存收益/总资产;
X3=利税前收益/总资产;
X4=权益市场价值/总资产;
X5=销售/总资产。
临界值:1.81-2.678
Altman 利用Z 值的大小来区分借款者的违约风险大小,Z 值越大,违约风险越小。
如果Z ≤2.267,公司将面临财务危机;如果Z>2.675,公司不会面临财务危机。
其违约
临界值为1.81~2.99(Altman 发现在1.81和2.99之间会产生错误的分类,因此,这
一区间是忽略区域)。
样本特点:样本中非破产公司在选择时是与破产公司相匹配的,采用分层随机抽样,分
行业及资产规模,资产规模100~2500万美元之间。
[6]
Logit 回归模型:Logit 模型是采用一系列财务比率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界线,以此对分析对象进行风险定位和决策的一种信用评价方法。
Logit 分析与多元判别分析的本质差别在于不要求满足正态分布或等方差,其模型采用Logistic 函数:
x c c e i p i i y y ∑=+=∈+=10),1,0(,11
ηη(1.2)
其中Xi(1≤i ≤p)表示第i 个指标,Ci(0≤i ≤p)是第i 个指标的系数,y 是因变量。
由于y ∈(0,1),所以y 又常被理解为属于某一类的概率,如企业财务状况好坏的概率。
由于一般判别分析方法的局限, Logit 分析在信用分析度量中得到了相当广泛的应用,1981年以后对企业信用评价的研究绝大多数都用Logit 分析。
3.神经网络分析法
神经网络的理论在信用风险分析中的应用开始于90年代。
神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发结合数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统。
它是一种具有模式识别能力,自组织,自适应,自学习特点的计算机制,对数据的分布要求不严格,能处理任意数据,也不必要详细表述模型的函数形式,能处理复杂的非线性问题,克服了传统分析过程的复杂性以及建模的困难性,给分析人员带来了极大的便利。
神经网络模型的基本原理是模拟大脑的感知神经系统结构和功能,通过不断的调节权重和闭值来“学习”或发现变量间的关系,实现对事物的分类。
国外研究者如Dutta 和Shekhar 第一个应用神经网络于债券信用评级,研究不同数目的自变量及网络构架对等级分辨能力的影响,其预测准确率为至之间,自此神经网络成为研究信用风险的主要方法之一,Vareto 在1995年对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。
Trippi 和Turban 采用了神经网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测性的研究并,取得了一定的效果。
我国学者庞素琳、王燕鸣、分别利用神经网络中的即算法和多层感知器建立了企业信用风险评价模型。
[7]然而神经网络的最大缺点是其工作的随机性较强,需要人为地去调试,非常耗费人力与时间,因此应用受到了限制。
(二)中小企业信用风险分析方法的评价
1.传统的要素分析法
传统的要素分析法较为简单易操作,但是该类方法最明显的缺陷就是主观性强,从而导致出现相同的机构对于同类信贷者可能会因为评判人的不同而得出不同的评判结果。
这不仅仅可能是由于信贷负责人可能会运用不同的判别标准,还可能是他们评判时受到自身环境和偏好的影响,所以,用于定性的传统综合分析法中中加入越来越多的客观定量分析,并不断向定量分析的方向发展。
2.多元统计类方法—线性判别分析法
适用于信用风险分析,且结果比较简单,与一些比较流行的非参数方法相比,判别分析法建立的模型具有良好的解释性。
但其假定条件过于严格,如要求每组数据服从多元正态分布,协方差矩阵相同,均值向量、协方差矩阵、先验概率和误判代价是已知的等等,它可以从总体上衡量被考察公司的经营状况。
由于模型假定公司的经营环境以及经营状况是稳定发展的,这不符合实际情况,因此结果通常有所偏差。
3.多元统计类方法—Logit回归模型
在不假定任何概率分布,不满足正态的情况下其判别正确率高于判别分析法的结果,它解决了自变量非正态化的问题、所求得的概率落于0与1之间、模型同样可适用于非线形的情况。
是当样本点完全分离时,模型参数的最大似然估计可能不存在,模型的有效性值得怀疑,缺点是方法对中间区域的差别敏感性较强,导致判别结构不稳定,模型的转换程序较为复杂,因此模型的运用不如多元判别模型广泛。
4.人工神经网络方法
神经网络技术有很广泛的应用前景,它具有其它方法所不具备的优点:它是一种自然的非线性建模,不需要分清存在何种非线性关系、因而用它进行信用评估问题能处理任意类型的数据,容错能力强,能不断接受新样本、新经验并不断调整模型,自适应能力强,由于采用计算机系统操作所以该技术准确性好,较少掺入人人为主观因素,评价客观。
但该方法也有一些缺点,它不具有解释性,输入变量的相关重要性结构在人们得到网络的权值后难以确定,由于是自然地非线性建模,神经网络技术具有很强的随机性,需要人为调试,很耗人力和时间等。
同时它对样本的要求较高,要求选择的样本本代表性好,数据全面,解释功能差。