《基于风险控制的中小企业信贷信用机制分析》

【摘要】中小企业是市场经济中最活跃的经济主体，已经成为我国经济增上的主要动力之一。然而中小企业贷款难是一个普遍性的问题，其在世界上任何一个国家都不同程度的存在着。适合中小企业的信用评价体系的缺乏是造成中小企业融资困难的重要原因。国内外对中小企业的的信用评价研究主要通过理论分析和实务分析等方式。国内外众多学者将信息不对称视为是信用评价过程中的重要障碍，并以此为方向，试图解决中小企业与商业银行间的融资矛盾。在实务分析的研究上，以Altman为代表的学者通过建立定量模型，试图以量化的形式评估中小企业信贷信用风险。

【关键词】风险控制、 中小企业、 信贷、信用机制

Abstract: Small & medium-sized enterprise (SMSE), as the most energetic and vigorous economic corpus in the market economy,have been one of the most important motivations for the growth of economy in China. But it is a common phenomenon existing throughout the world with different distant, that most of SMSE are quite difficult to get loans from banks. The lack of credit rating system applying to SMSE is the main reason causing the financing difficulties for SMSE. Theoretical analysis and practice analysis are two important ways through which foreign and domestic researchers study. Quite a lot of the researchers abroad and domestic regard information asymmetry as the main obstacle of the credit rating process, and try to resolve the contradiction between the SESE and commercial banks. For practice analysis, researcher like Altman as a represent tries to set up quantitative model to value the credit risk of SMSE quantitatively.

Keywords: risk control, SMSE, credit loan, credit rating system

一、近年来关于信用评价的国内相关文献综述
中国社科院张其仔等编著的《企业信用管理》(2002年)，从企业内部信用管理的基本知识和操作技巧等方面，对企业信用展开了初步探讨。由林汉川、夏敏仁主编的《企业信用评级理论与实务》(2003年)，结合《新巴塞尔资本协议))的有关精神，对我国企业信用评级的理论和方法进行了一次新的梳理，并结合国内各种类型企业的现状作了一些新的探索。石晓军、陈殿左(2004年)则系统论述了我国企业信用管理问题的成因与对策，创造性的提出了“企业信用风险治理的概念”，构建出适用于我国的基于主成分—判别分析的企业信用分析模型，是对填补中小企业授信中的信用评级研究这一领域空白的一次大胆的尝试。
针对我国中小企业信用评级对银行的影响，吴洁(2005年)提出将信用评分技术应用在中小企业信用评价中，并提出银行间应加强对中小企业的信用状况的历史数据的交流，通过这种交流建立适合我国国情的中小企业的信用评分模型，还提出还必须建立一个有效的个人信用评价体系。同样针对中小企业信用风险评价体系及方法，何祖玉、韩启、王华伟、梅强等人(2003年)选用基本能够代表中小企业信用担保所涉及的16个指标，通过定量分析与定性分析的结合，探讨了如何建立中小企业信用担保风险评价指标体系，指标侧重于企业的基础素质、基本财务状况、企业的创新能力、成长与发展能力。周巧云在《对中小企业信用风险评价方法的探讨》(2004年)中，认为对中小企业层面信用风险的分析可选取宏观环境、行业、经营管理、财务、担保等因素作为评价指标，对个人层面信用风险的分析可选取业主素质和业主价值作为评价指标，建立评价模型，以定性分析与定量计算相结合的分析方法来确定中小企业的综合信用风险度。
曹继英(2004年)提出了影响中小企业信用的主要非财务因素，并根据企业经营者个人素质等和财务因素为审计因素、财务报告等因素，提出了几个信用考核中的误区。而关伟、薛锋(2004年)中则根据中小企业的信用现状和各种信用评估方法的特点，提出了一种适用于中小企业的信用风险评估方法—灰色聚类评估法。
也有国内学者试图利用数量模型分析中小企业信用风险。田丽红、吴晓燕、常明等人(2005年)在对当前流行信用风险度量方法分析的基础上，提出了要素分析法和多变量信用风险判别模型相结合的信用分析方法。鲁炜、赵恒巧、刘冀云等人的《KMV模型关系函数推测及其在中国股市的验证》(2003年)中，指出在中国这样一个缺少足够信用数据的新兴市场上，KMV模型直接利用股票市场的数据进行信息管理，具有广阔的应用前景。然而，KMV模型。A和。E的关系是随市场不同而变化的。利用中国股市的数据，得出了适应中国市场的αA和αE的关系函数，初步实现了运用期权理论对中国上市公司的信用风险进行估测，具有相当的理论和现实意义。赵绍光在《中小企业信用评估指标体系的研究》(2005年)中，分析了中小企业信用评估的要素包括:素质要素、财务要素、环境要素、风险要素，提出了建立中小企业信用评估指标体系的指导原则:针对性原则、可比性原则、系统性原则、可操作性。王文英、潘华在等人《中小企业信用的两个层面与评估模式的探讨》(2004年)中小企业授信中的信用评级研究中，认为市场经济是信用经济，确定信用等级的标准和形式是信用评估体系。他们分析了我国中小企业资信现状，将信用评级的企业层面与个人层面相结合，提出了进行中小企业信用评估的一个评估模式。
二、1960年代以来国外部分主要文献综述
1966年芝加哥大学会计系的Beaver提出了单变量判定模型。他通过对破产、拖欠债务、不能支付优先股股利的79家经营失败公司和79家经营未失败公司的对比分析研究，并使用了现金流量/债务总额、资产收益率、资产负债率等30个财务比率作为变量，进行一元判定预测，发现现金流量与负债总额的比率能够最好地判定公司的财务状况;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。Beaver以后又有许多学者对单变量模型进行了研究，如 Deakin(1972)等。单变量判定模型是介于古典信用分析和多元统计分析之间的一种过渡方法。
1968年美国学者Altman选取了  1946~1965年间33家申请破产的制造企业和33家与这些企业规模相类似非破产制造企业作为样本，通 过对破产前一年22个变量的研究，得到一个预测判别模型:Z计分模型。该模型标志着信用风险度量已经进入多元线性统计分析阶段。
1977年，Altman、Haldeman和Narayannan对Z计分模型进行扩展，建立了第二代模型即ZETA模型。它选取  1969~1975年的53家破产公司和58家非破产公司，采用新的七变量指标(资产报酬率、收入稳定性、债务偿还、积累盈利、流动比率、规模)，使新模型不仅适用于制造业，而且同样有效地适用于零售业，并且使对公司破产前1年和前5年的准确度大大提高，精度分别为91%和70%。Z计分模型和ZETA模型是多元线性判别模型的典型代表，对于信用风险度量的影响巨大，直到现在人们还在使用它。
1969年Pogue和soldofsky利用另外一种多元线性方法—线形概率模型，针对1961年至1964年间接受Moody评级的公司债，预测其属于投资级或投机级，间接度量了公司的信用风险。
鉴于影响借款是否违约的因素与结果并非呈线性关系，20世纪80年代以后多元非线性回归模型开始受到研究信用风险度量学者的追捧。1980年Ohlson使用了多元Logit回归方法分析了1970一1976年间破产的105家公司和2058家公司组成的非配对样本，他发现用公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力进行财务困境的预测准确率达到96.12%。Casey和Bartezak在1985年，Tirapat和Nittayagasetwat在1999年也应用这种方法进行了相应的实证研究。另一种相近的Probit模型可能是泽米捷斯基(Zanijewski，1984)首度用来预测公司财务危机。目前，这类多元非线性回归模型应用最为广泛，被国际金融业和学术界视为主流方法。
多元统计分析在近二十多年得到进一步拓展，人们把非线性区别分析法、神经网络方法、遗传算法、线性规划、非参数统计方法等应用其中，形成了基于神经网络、遗传算法、线性规划等方法的信用风险度量模型。这些只是在算法上的改进，评估信中小企业授信中的信用评级研究用风险的结果并不一定比原有的模型优越。其中类神经网络方法最为有名。类神经网络的理论可追溯到40年代，但在信用风险分析中的应用还是90年代的新生事物。1992年Tam和Kiang以 1985一 1987年美国德州失败银行及正常银行各59家为研究对象，以19个财务比率为输入变量，比较多种模型对样本银行的分级能力，其结果显示类神经网络的分级正确率最高。Coats和 Fant(1993)，Trippi和 Turban(1993)采用类神经网络分析法分别对美国银行和公司财务危机进行了预测，取得了一定的效果。
20世纪80年代以来，信用规模和风险以指数方式膨胀，有别于传统多元统计分析的信用风险管理方法，基于资本市场理论和信息科学为支撑的现代信用风险模型得到前所未有的发展。90年代以后，信用风险度量进入现代信用风险模型阶段。1995年美国KMv公司开发出基于Merton期权定价理论，利用预期违约频率 (Expected Default Frequency，EDF)来计量公司的违约概率的信用风险度量模型，简称KMV模型。1996年瑞士信贷第一波士顿银行(CSFB)应用保险业中的精算方法来计算债券或贷款组合的损失分布，从而开发出Credit Risk+信贷风险管理系统。 1997年4月J.P.摩根推出用于量化信用风险的Credit Metric模型，是通过在险价值  (Value At Risk，VaR)来衡量信用风险的一种计量方法。这是三个最为有名的现代信用风险模型，此外还有一大批新模型和新方法，如信孚银行的RAROC模型、基于宏观模拟方法的麦肯锡模型、基于风险中性的KPMG贷款分析系统模型、基于保险方法的死亡率模型，衡量衍生工具信用风险和信用集中风险的新方法。2000年Chariton和Trigeorgis借鉴KMV模型的参变量研究1983年到1994年中139对美国公司，利用了Logistic回归模型，结果发现到期债务面值的对数、公司资产当期市价的对数、公司价值变化的标准差等参变量在预测破产方面作用显著。
值得一提的是，著名的穆迪(Moody)公司基于多年信用评级的积累经验在2000年3月公布了一个针对私营公司的RiskCalc违约模型，通过对其信用研究数据库中28104家正常私营公司和1604家违约私营公司的实证研究证明了该模型优于现行的其他模型，并且受非财务和时间因素的影响较少。RiskCalc违约模型实际上是一个Probit模型，目前该模型已经被穆迪公司应用于贷款证券化的信用评级。2000年之后，穆迪公司将RiskCalc违约模型推广到世界范围，采用不同国家的数据来研究私营企业的信用风险，如澳大利亚、法国、英国、德国、意大利、日本、韩国和新加坡等。
三、小结
（一）国外的一些信用评价模型，可以说是比较完善，有很强的科学性和较为广泛的适用范围，但应用这些指标的基础是在比较发达和完善的市场经济环境中并且要有相当完善的信用记录，而我国的信用体系建设刚刚开始，信用记录几乎空白。因此，国内照抄、照搬西方国家的信用评价体系是行不通的。
（二）信用评价有着不同的评价主体和客体，对于不同的主体和客体而言，其评价的指标是不一样的，但现在看来所有的信用评价体系如出一辙，没有针对性可言。中小企业是企业群体中特殊的一类，有着不同于一般企业信用评价的一面，如果按照相同的评价体系，那么结果肯定是有偏差的。
（三）很多体系中都会存在资本结构、资产规模等指标，对于中小企业来说，其规模远不能与大型企业相比较，因此在设置中小企业的融资信用评价指标时，要尽量弱化企业规模的影响，毕竟规模大的企业信用不一定高，规模小的企业会更加重视企业融资信用反而信用水平可能更高。
本文认为，在研究中小企业信贷信用评价体系的建立时，应注重定量分析与定性分析的结合。在定量分析的过程中，因以可操作性、全面科学性、简明性为原则，选取具有代表性和关键性的指标，通过科学的分析方式，构建具有指标意义的定量分析模型。同时，也应使用定性分析作为辅助，以宏观、中观、微观三个角度对中小企业信贷信用风险做全面深入的分析。主要考察中小企业的外部环境风险，行业内相关信息，最后结合中小企业自身特点做出信用评价

参考文献：
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