基于商业银行视角的中小企业信用风险指数评价模型

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　　摘要：在综述信用风险评价的演进过程和国内中小企业信用风险评价研究现状的基础上，构建了基于商业银行视角的信用风险指数模型。以山东省30家上市公司为样本，并利用独立t检验进行了分析。分析结果与文的结论一致，结论表明：根据本模型计算的企业综合评价指数越高，其信用风险越低。
　　关键词：中小企业信用风险；独立t检验；信用风险指数
　　一、引言
　　美国次贷危机引发的全球金融危机让人们再次认识到商业银行贷款资金的安全对一个国家乃至全球金融稳定的重要意义。同时，我国受金融危机的影响，商品出口受阻，实体经济遭受到严重打击，尤其是生产出口商品的中小企业大面积倒闭。要尽量降低金融危机对我国经济的影响，保持经济平稳较快地发展，就需要大力扶持中小企业，为其提供良好的发展环境。在这种情况下，商业银行有责任加大对中小企业贷款的力度，为有实力、有发展潜力的中小企业提供资金。同时，为避免贷款资金发生损失，商业银行必须制定一套更加完善的中小企业信用评价体系及评价方法，以支持全面、客观地评价中小企业的信用状况。
　　现代信用评价起源于美国。1841年，路易斯・塔潘于纽约设立了第一家商业性评估机构。1857年，约翰・布拉斯特瑞特出版了关于信用评价的第一本书籍。最初的信用评价以商业信用为评价对象，自1909年约翰・穆迪率先对铁路债券进行信用评价之后，使评价标的移转至债务证券，之后信用评价对象扩及至公共事业、制造业和政府债券。1931年，美国金融相关法规将民间信用评价作为法令规范的依据，奠定了今日信用评价普及化的基础。特别是在20世纪30年代经济大萧条，投资大众感受到信用风险的强烈威胁之后，信用评价才得到真正的蓬勃发展。
　　我国的信用评价发展比较晚。建国初期，我国国内实行的是计划经济体制，一切经济活动都在指令下进行，并不需要企业的信用评价。随着市场经济体制的确立和发展，我国国内在20世纪80年代后开始了企业信用评价研究，国内信用评价机构先后成立，信用评价方法从最直接的多元回归模型，到线性判别模型、线性概率模型和累积概率模型，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。
　　利用企业财务数据从多个角度构建信用风险评价指标体系，利用多元统计分析方法得出的结果表明：企业业绩指标具有先导性，基于现金流的业绩指标更能提示企业的信用风险。但文章的评价指标体系设置中忽视了外部环境及对企业以往履约情况的考虑，指标权重的设定带有一定的主观性。
　　采用BP神经网络来构建模型，不仅使评价结果具有较高的可信度，而且可以避免信贷分析人员的主观好恶造成的错误。不足之处在于神经网络模型需要足够的样本进行训练，因此对样本的选择及灵活设置方面需改进，此外神经网络欠缺解释能力，缺乏对总体环境及企业信用行为的分析。
　　构建了包括行业发展潜力、企业管理能力、企业制造能力、技术创新能力、企业信用记录等非财务指标的企业信用风险评价模型，证明了模型的有效性，但未考虑非财务指标与财务指标的结合。
　　本文在综述信用风险评价的演进过程和国内中小企业信用风险评价研究现状的基础上，构建了基于商业银行视角的信用风险指数模型。以山东省30家上市公司为样本，并利用独立t检验进行了分析。分析结果与文的结论一致，结论表明：根据本模型计算的企业综合评价指数越高，其信用风险越低。
　　二、模型构建
　　(一)指标选取
　　选取企业偿债能力、企业盈利能力、企业运营能力、企业现金流量和企业成长能力5个一级指标：
　　1.企业偿债能力
　　即企业的资产变现能力，它反映企业在生产运营中产生现金的能力。偿债能力的高低直接影响到企业归还银行贷款本息的能力，因此它是保障企业信用的前提，是评价企业信用的重要指标。选取如下二级指标：
　　X1――负债与所有者权益比率
　　X2――资产负债率
　　X3――流动比率
　　X4――速动比率
　　2.企业盈利能力
　　该指标反映了企业的经营状况，选取如下二级指标：
　　X5――净资产收益率
　　X6――资产报酬率
　　X7――营业利润率
　　3.企业营运能力
　　即企业的管理能力。管理能力的一个重要部分是对于企业资产的管理能力，它直接影响到企业资金循环的速度。一个企业资产管理水平越高，企业在一定时期内获得的利润就越高。选取如下二级指标：
　　X8――应收账款周转率
　　X9――存贷周转率
　　X10――成本费用利润率
　　4.企业现金流量
　　一个企业拥有充足的现金流量是企业按期偿还债务的根本。而传统的偿债能力评价没有对现金流量进行分析，设置如下二级指标：
　　X11――现金流量比率
　　X12――经营性现金流动负债比
　　5.企业成长能力
　　成长能力是综合考察企业以往发展水平和未来发展走向的重要指标。中小企业大多处于初创阶段和成长阶段，注重对它们成长能力的评价是非常重要的，更能贴合中小企业的实际。选取如Ts.级指标：
　　X13――主营利润比重
　　X14――主营业务收入增长率
　　X15――净利润增长率
　　X16――净资产增长率
　　根据以上指标，建立评价指标体系，如下表1所示：
　　(二1模型构建
　　为最大程度上保留原有指标的信息，并达到降维的目的，同时可以克服自变量之间的多重共线性。利用SPSSl7.0对16个财务指标进行因子分析：
　　1.巴特利特球度检验和KMO检验
　　检验统计量的观测值为506.965，相应的概率值接近0。同时KMO值为0.646，根据KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。
　　2.因子分析
　　选取5个主成分因子，使其累积贡献率达到80.977％，较好地保留了原始数据的信息。
　　第一因子F1主要解释了流动比率、速动比率、资产负债率、负债与所有者权益比率，它们在因子上的载荷分别为：0.937、0.927、-0.872、-0.689。主要反映了企业的偿债能力，该因子可以称为偿债能力因子。
　　第二因子F2主要解释了营业利润、净利润增长率、主营业务收入增长率、净资产收益率、成本费用利润率，它们在因子上的载荷分别为：0.832、0.857、0.824、0.789、0.780。主要反映了企业的盈利能力和营运能力，该因子可以称为盈利和营运能力因子。
　　第三因子F3主要解释了现金流量比率、经营性现金流动负债比、总资产报酬率，它们在因子上的载荷分别为：0.905、0.911、0.730。主要反映了企业的现金流动能力，该因子可以称为现金流动因子。
　　第四因子F4主要解释了存货周转率、净资产增长率，它们在因子上的载荷分别为：0.782、0.765。主要反映了企业的资产状况，该因子可以称为资产状况因子。
　　第五因子F5主要解释了主营利润比重，它们在因子上的载荷分别为：0.926。主要反映了企业的成长能力，该因子可以称为成长能力因子。
　　根据各因子得分矩阵，以各因子的方差贡献率占5个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各主要中小企业的综合指数，即
　　F＝(30.963×F1＋19.733×F2＋16.132×F3＋7 716×F4＋6.433×F5／80.977
　　据此，可以计算出各企业信用风险评价指数，并按指数大小进行排名，得分大于0的划为第一组，组内企业为可直接给予贷款的相对低风险的企业；将得分小于0的划为第二组，组内企业为暂不给予贷款的相对高风险的企业，结果如下表2所示：
　　表2：样本企业信用风险指数及分组
　　由表2可知：因子F1，F2，F3对总指数和排名起的作用要明显大于因子F4和F5。即中小企业偿债能力、盈利和营运能力以及现金状况对企业的综合能力起到了主导作用。中小企业的偿债能力、盈利和营运能力以及现金状况越好，企业的综合能力越强，企业的信用风险指数就越高，从而违约风险就越低。
　　(三)独立t检验
　　利用SPSSl7.0进行两样本均值比较的独立t检验，结果如下表3所示：
　　由上表3可见：在5％的显著性概率水平上，X1、X2、X9和X13在两组样本的均值上存在显著差异。在显著性指标上，除了X9外，组1的均值明显小于组2的均值，这也在一定程度上说明了企业的偿债能力、现金流动状况以及企业成长能力在对中小企业进行信用评价时，起到相对主导的作用。
　　三、结论
　　基于商业银行视角的中小企业信用风险评价指数编制是一个系统性问题，在评价过程中，我国商业银行应当更加注重企业的偿债能力以及现金流动状况，在国家宏观政策指导下，结合银行本身业务发展实际，借鉴国际信用评价机构的先进经验，在独立、客观、公正的基础上进一步优化我国商业银行的内部评价系统。

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