企业信用风险分析范文

导语：如何才能写好一篇企业信用风险分析，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。

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(一)关于科技型中小企业

(1)经营规模小，科技含量高大多数科技型中小企业的技术水平处于行业领先地位，通过内在化的研究开发和创新实践，有望在短期内逐渐形成自己的核心技术能力，呈现出良好的发展态势和增长潜力。

(2)研发密集度高，创业风险大科技型中小企业研发投入强度明显高于一般企业，且各方面都存在着许多不确定性因素，其成活率通常比较低，但这些能够幸存下来的科技型中小企业，一定是最具创新能力和发展潜力的优势企业。

(3)创新效率高，成长速度快世界各国经验表明:科技型中小企业在广泛利用现有科技成果的基础上，通过高昂的费用支出和持续的研发实践，不断积累和开拓新的知识领域，在激烈的市场竞争中实现创新与发展。

(4)人员素质高，发展潜力大科技型中小企业重要的特征之一是研发人员在企业员工中所占比例较高，他们不仅具有较高的专业技术水平和管理才能，且极富创新精神，有胆有识，敢于承担风险，非常重视企业内部的技术研发和创新工作。

(二)信用风险分析

深圳证券交易所于2012年4月20号正式了融入了新退市规则的《创业板股票上市规则》(2012年修订)，并自今年5月1日起施行。《规则》的实施将有助于促进创业板优胜劣汰，虽然短时间内符合创业板退市条件的企业难以出现，但伴随着部分创业板上市公司上市后业绩的急剧下滑，退市的风险已经显现，同时伴随着一系列的信用风险。

二、研究建议

科技型中小企业获得充足的信贷支持得以更好发展的前提是提高自身的信用风险等级水平。本文力求实现银行类金融机构对科技型中小企业的信用风险的高效管理，缓解科技型中小企业因信用风险而产生的融资难问题，帮助政府鼓励和支持科技型中小企业发展，从而实现多赢的局面。

(一)外部制度的完善

1、设立严密、科学的信息征集系统。建立以科技型中小企业信用信息登记、征集、评价、和奖惩为主要内容的信用信息归集体系。政府部门牵头，联合各行政单位，扩大建立科技型中小企业信用信息归集档案。

2、规范并发展科技型中小企业的信用评估业，设计专门的信用评级体系。杜绝出示虚假审计报告、资产评估报告、信用报告等行为，其次要建立一套符合科技型中小企业信用评价标准的理论方法，形成科学统一的信用评价标准和指标体系。

3、健全信用担保机制，对科技型中小企业的信用担保，应扩大担保范围，增加担保品种，延长担保期限。

4、设立失信奖惩机制。政府协调有关部门对诚实守信的科技型中小企业在政策方面给予支持。综合运用经济、行政和法律手段，严厉打击失信及其他不正当竞争行为，创造公平竞争的市场环境和良好的信用氛围。

5、加快信用立法，创造良好征信环境。政府为科技型中小企业信用建设提供必要的法律、法规支持。

(二)科技型中小企业提高自身信用等级的方法

1、科技型中小企业的产品更新换代速度很快，企业要不断根据新的市场形势做出产品结构调整，适应新的市场需求，避免被市场淘汰;同时还要有独树一帜的风格，提高企业产品的市场份额，在众多竞争对手脱颖而出。

2、科技型中小企业的研究开发费用投入很大，研发密度相对比较高，要尽量避免由于产品创新的构思、设计与开发和在技术、市场、财务、管理、环境等方面所带来的许多不确定性消极因素，尽量提高创新的效率。

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一、模型简介

(一)决策树算法

决策树是对已知类别的数据样本进行归纳学习获得的树形结构，树内每个非叶节点代表对一个属性取值的测试，每个叶节点代表一个类别。决策树方法利用信息理论的信息增益选择具有最大信息量的属性来建立决策树的一个节点，再根据属性字段的不同取值来建立树的分枝，如此对每个分枝重复递归建立整个决策树。产生决策树的基本算法如下：输入：训练样本，各属性均取离散数值，可供归纳的备选属性集合为attribute_list。输出：决策树算法：Gen_decision—tree创建一个节点Node；IF该节点中的所有样本均为同一类别cTHEN返回Node作为一个叶节点并标志为类别c；IFattribute_list为空THEN返回Node作为一个叶节点并标记为该节点所含样本中类别个数最多的类别；从atribute_list选择一个信息增益最大的属性test_atribute；将节点Node标记为teste：_atribut根据test_atribute=Vi条件，从节点Node产生相应的一个分枝，且设si为根据该分枝条件所获得的样本集合；IFsi为空THEN将相应叶节点标志为该节点所含样本中类别个数最多的类别，ELSE，将相应叶节点标志为由Gen_decision_tree(Si，attribute_list，test_atribute)返回的值。其中，信息增益的计算方法为：设S为一个包含S个数据样本的集合，类别属性可以取N个不同的值，对应于N个不同的类别ci，j∈{1，2，3，…，Nl，S为类~lJlcj中的样本个数。那么对一个给定数据对象进行分类所需的信息量为：Infor(S1，S2，…SN)=一pjlog2(pj)(1)j：1其中，PJ是任意一个数据对象属于类SJc；的概率，~pj=Sj／S。设属性V取v个不同的值{vv：…，V}，则利用属性V可以将集合s划分为v个子集{s，s…，s}，其中S包含了集合S中属性V取V值的那些样本。设S为子集Si中属于c；类别的样本个数。那么利用属性v划分当前样本集合所需要的信息熵可以计算如下Entr(v)：∑Sil+Si2+""*+SiNInfor(sS，…SN)(2)Infor(Sil,s一SiR)一pijlog2(p)(3)pSi…i+s(4)这样利用属性v对样本集合进行划分所获得的信息增益为：Cain(V)=Infor(S1S2，…SN)一Entr(V)(5)

(二)K最近邻法

K最近邻法简称KNN算法，在理论上是比较成熟的方法，最初于1968年由Cover和Hart提出，其思路非常简单直观。KNN方法是一种有监督学习的分类算法，它并不需要产生额外的数据来描述规则，它的规则就是数据(样本)本身，并不要求数据的一致性问题，也就是说K最近邻法在一定程度上减小了噪声样本对分类的干扰。KNN根据未知样本的K个最近邻样本来预测未知样本的类别，K个最近邻样本的选择是根据一定的距离公式判定的。KNN分类算法的基本原理为：首先将待分类样本Y表达成和训练样本库的样本一致的特征向量；然后根据距离函数计算待分类样本Y和每个训练样本的距离，选择与待分类样本距离最小的K个样本作为y的K爪最近邻；最后根据Y的K个最近邻判断y的类别。KNN算法必须明确两个基本的因素：最近邻样本的数目K和距离的尺度。K表示选择参考样本的数目，距离尺度对应一个非负的函数，用来刻画不同数据问的相似性程度。在KNN算法里对于模型的选择(尤其是K值)往往是通过对大量独立的测试数据、多个模型来验证最佳选择。

(三)Logistic回归模型

Logistic回归模型是一种非线性概率模型，其因变量是分类变量只有0和1两个取值。回归模型可表述为1ps=∑ckx其中x(k=1…2．，m)为上市公司信用风险评定中的影响变量，c(j=l，2…，m)为回归系数，通过回归或极大似然估计获得，Logisticl~归值P∈(0，1)为信用风险分析的判别结果。P是的连续增函数，S∈(一，+∞)。并且p=丽1=1p=1=0对某上市公司i(i=l…2．，n)来说，如果其Logistic回归值P。接近于0或(P一0)，则被判定为一类经营差的企业，若其Logistic回归值pl接近于l或(Pl一1)，则被判定为经营好的企业。并HPi／l~越远离0，表示该企业陷入财务困境的可能性越小；反之，表示该企业陷入则务困境的可能性越大。

二、基于决策树的上市公司信用风险评估模型实证分析

(一)指标体系建立

通过综合考虑信用风险的各种影响因素，借鉴我国财政部统计评价司的企业效绩评价指标体系和国有商业银行企业资信评估指标体系以及国内外有关文献的相关指标，在分类、汇总、整理的基础上，同时兼顾数据的可获取性原则和可量化原则，从企业盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力4个方面，选取了lO+财务指标。(1)盈利能力指标。企业获利能力是企业信用的基础，企业只有盈利，才有可能按时偿还债务。本文选取的反映企业赢利能力的指标有净资产收益率x1、销售(营业)利润率X2。(2)偿债能力指标。偿债能力是企业资信的保证，企业偿债能力如何，通常是评估企业资信评级最直接的依据，偿债能力归根结底是企业自有资产的变现能力。本文选取的反映企业偿债能力的指标有流动比率X3、速动比率X4和资产负债率X5。(3)营运能力指标。营运能力分析是对企业资金周转状况进行的分析，资金周转得越快，说明资金利用效率越高，企业的经营管理水平越好。本文选取的反映企业营运能力的指标有总资产周转率X6、存货周转率x7和应收账款周转率X8。(4)发展能力指标。发展能力反映企业未来发展前景及潜力。本文选取的反映企业发展能力的指标有资本积累率X9和总资产增长-~Xl0。将上市公司分为两组，第1组包含sT公司，认为该类企业具有较大的财务风险。非ST公司作为第2组，认为该类企业财务状况正常。若模型将sT组样本判为非sT组，则称为犯第一类错误；将非sT组样本判为ST$1~I，则称为犯第二类错误。

(二)样本选取

样本的选取为两分类模式，即违约和不违约。将ST上市公司作为财务状况异常一类，也即会发生违约的一类；将非sT公司作为财务状况正常的一类，即不会发生违约的一类。sT公司是指出现财务状况或其他状况异常，导致投资者难于判断公司的前景，权益可能受到损害的公司。本文实证分析中的原始数据来自于色诺芬数据库，随机选取我国深、沪两市交易所2009年公布的6O家sT公司作为一类经营“差”的企业，同时另随机选取75家不亏损公司作为一类经营“正常”的企业与之相匹配，因此，数据样本集由135家上市公司组成，然后从中任选30家sT公司及38家非sT公司组成训练样本集，余下的67家公司组成测试样本集。

(三)模型构造与检验

构造决策树，关键是找到样本空间的最优划分，ID3算法的属性选择策略就是选择信息增益最大的属性作为测试属性，从而确定样本空间的一个划分。但ID3算法存在着输出分支多，预测可靠性性差的问题。C4．5算法从ID3算法演变而来，提出用信息增益比来作为测试属性选择的依据，通过大量的实验测试表明：用C4．5算法构造的决策树较ID3算法的预测效果有更好的可靠性和健壮睦。实验模型运用数据挖掘软件WEKA3．6．3，根据C4．5算法以信息增益比最大为原则选取节点生成决策树，如图1所示。最终选出了6个好的属性作为决策树节点，x5为根节点，也就是资产负债率对于违约和履约分类的贡献程度是最大的。括号中的数代表平均有几个样本数据根据条件被分到了相应的类中，用10次迭代交叉验证法来验证模型的误差率，验证结果如下：正确分类的样本数5886．5671％错误分类的样本数913．4328％

(四)结果分析

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一、中小企业信用担保风险主要影响因素分析

为有效规避中小企业信用担保风险，切实提高中小企业信用担保效率，2009年，笔者向150家中小企业信用担保公司负责人寄送了调查问卷，其中，138家机构进行了回复。笔者对回收的138份问卷进行了系统整理、分析，并应用logit模型归纳出了显著影响中小企业信用担保风险的7项因素。根据问卷调查结果，可将138家担保公司负责人提出的影响中小企业信用担保风险的因素归纳为三大类共8小项：

（一）来自担保机构的风险我国的担保行业仍处在初期发展阶段，资本投入不足、运营水平低、管理不规范等多重因素致使很多担保公司处于亏损甚至停业状态。138家担保机构普遍存在着以下问题：资金规模小；资金来源渠道单一；专业人才匮乏；管理水平低下。可见，担保机构本身缺乏有效的担保风险预警机制、内控机制和补偿转移机制，内生的抗风险能力很弱。因此，资金投入不足、缺乏人才和有效的管理机制成为影响中小企业信用担保的2项重要因素。

（二）来自中小企业的风险主要包括信用风险、技术风险、市场风险、逆向选择和道德风险4项因素。信用风险表现为中小企业经营不稳定，信用意识普遍淡薄，信用问题层出不穷；技术风险则指中小企业缺乏研发人员和高素质人才，生产技术和设备落后，技术创新和产品开发能力弱；市场风险主要源于中小企业的产品质量和客户满意度，企业产品的市场份额很难与大中型企业媲美；逆向选择和道德风险是由于中小企业治理结构不健全、信用管理水平相对较低，导致企业主与经营、管理人员以及客户之间产生了严重的信息不对称所引发的风险。

（三）法律和制度方面的风险 信用担保在我国起步较晚，一方面，担保制度尚不健全。担保机构普遍缺乏规范的担保保证金制度、反担保制度、再担保制度、风险内控制度、代偿制度和追偿制度等，担保机构经营风险普遍较高。另一方面，完善的担保法律体系尚未形成。尽管我国已颁布实施了《担保法》，但配套的法规体系不健全，中小企业信用担保过程中仍面临着一定的法律风险。

二、研究设计

（一）模型构建Logit模型是利用标准化logistic分配（Standard logistic distribution）的累积分布函数（Cumulative distribution function；简称C.D.F）来转换的值，介于0与1之间。将事件发生的条件概率设定为：p（yi=1|xi）=pi

变换成logistic分布函数，便可以得到logistic回归模型：

p（yi=1|xi）=p［i≤（α+xi）］===

其中，pi为第i个案例发生的概率，它是一个由解释变量xi构成的非线性函数（non-linear function），由于实际需要，可以把它转化为线性函数（linear function）。

首先，定义不发生事件的条件概率为：

1-pi=1-=。

那么事件发生概率与事件不发生概率之比为：

=e（α+xi）≥0

这个比被称之为事件的发生比（the odds of experiencing an event），简称odds。若将odds取自然对数，则得到：

ln（）=α+xi

根据二元logit模型建模的要求，设X1，X2， ……，Xk是Y的解释变量，假设获取的n组样品数据为（Xi1，Xi2， ……，Xik；Yi）， Yi为取值0或1的随机变量。则二元logit回归的极大似然估计就是要找出因变量与解释变量的相关度。

（二）变量设定假定“中小企业信用担保风险”为因变量Y。Y的取值为0或1，Y=1表示中小企业信用担保存在风险；Y=0表示中小企业信用担保不存在风险。

假定Xi（i=1，2， …，8）为一组可以反映因变量Y发生概率（P）的自变量。根据上文的分析，可假定：X1为担保机构资金投入不足的风险；X2为担保机构缺乏人才和有效管理机制的风险；X3为中小企业的信用风险；X4为中小企业的技术风险；X5为中小企业的市场风险；X6为中小企业的逆向选择和道德风险；X7为担保制度不健全的风险；X8为完善的担保法律体系尚未形成的风险。8类因素的协同作用最终决定中小企业信用担保风险。

三、实证分析结果

（一）相关性检验用Pearson法对以上变量进行相关性分析，得到表1。

表1中各变量之间的相关系数在95%置信区间内均显著，除X4与X5（相关系数0.398）、X7与X8（相关系数0.74）呈中度相关外，其余皆属低度相关，表明所采用的解释变量适宜作为实证的变量。

（二）模型拟合优度检验――类R2具体如表2所示：

取第7步，结果-2log likelihood值为25.445，Cox＆Snell R Square值为0.790，Nagel kerke R Square值为0.930，取值较高，模型拟合性较好。

（三）模型预测准确程度检验具体如表3所示：

假设信用担保风险概率值P超过分割点p=0.05时，信用担保机构存在风险。那么模型可以正确地预测75家担保机构存在风险，此时模型区分信用担保机构风险的比率为87.7%，模型整体预测的正确率为85.2%，表明该模型具有良好的预测性和稳健性。

（四）研究变量系数选用SPSS11.5软件logit模型中的Forward:LR方法，变量根据比分检验的概率大小进入方程，判断概率设为0.05。经7轮优化检验和筛选，得到最终拟合效果较优模型（表4）。

按照自变量进入的先后顺序调整，得到如下模型：

ln（）=-10.858+4.105x1+3.340x2+5.941x3+3.140x4+2.568x5

+4.998x6+2.568x7

在该模型中，最后被留下来的自变量按照发生比率从大到小排序分别是：中小企业的信用风险（X3）；中小企业的逆向选择和道德风险（X6）；担保机构资金投入不足的风险（X1）；担保机构缺乏人才和有效管理机制的风险（X2）；中小企业的技术风险（X4）；中小企业的市场风险（X5）；担保制度不健全的风险（X7）。

虽然完善的担保法律体系尚未形成（X8）对中小企业信用担保有一定的影响，但其作用幅度较弱，不是关键的影响因素。

综上所述，本文利用logit regression构建中小企业信用担保风险模型，研究得出以下结论：第一，logit模型具有较好的预测功能和稳健性，可以将此模型应用于中小企业信用担保风险预测。第二，中小企业自身风险是中小企业信用担保风险中最重要的风险因素。因此，加强中小企业的信用管理，增加中小企业的信息透明度是消除信用担保风险的重要措施之一。第三，担保机构自身风险与信用担保风险密切相关。资本金投入、人才配备和有效的管理机制均对中小企业信用担保风险影响显著，需要担保机构高度关注。

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市场经济是用脚投票的经济，民营企业是市场经济的天然主体，能够迅速发现市场机会、抓住机会，更能充分利用机会，民营经济将成为中国经济的主要增长动力和活力源泉。与此同时，信用缺失也随着民营企业的蓬勃发展暴露出来，银广夏虚构利润、蓝田股份欺诈上市、新疆德隆违规担保融资、科龙虚假注资和会计造假等失信事件频发。民营企业信用缺失导致外部投资者对出借资金的各种限制更加严格，加剧了企业的融资困境，信用不仅影响了民营企业自身的发展，也影响了国民经济整体素质的提升。在我国信用评级体系不完善阶段，信用风险成为企业外部融资的“硬约束”，如何有效提升民营企业的信用，增强企业的外部融资能力，是企业健康发展的关键。

二、理论分析及研究假设

Diamond（1991）认为企业的债务期限结构是企业在借入短期债务时提高信用等级所带来的好处和短期债务所带来的流动性风险之间的权衡。由于投资者是理性的，他们预期到信用质量低的企业存在着严重的道德风险和逆向选择问题，因此信用质量低的企业最终会被驱逐出长期债务市场，而只能发行短期债务。Guedes、Opler（1996）用两个变量作为企业信用质量的变量：一个是描述企业发行的债务是否为投资级别的虚拟变量，另一个是企业收益的波动性，实证结果表明，在包含所有债务的样本中，发行长期债务往往是投机级别的企业，收入变动越大的行业中企业越倾向于发行短期债务。Leland（1998）在权衡理论的基础上，认为在有信用风险成本存在的情况下，企业价值随债务比例的增加存在一个最大值，超过这个比例，负债融资带来的信用风险等坏处将超过其带来的诸如避税、增加股东收益等好处，公司价值下降。

国内雷锟（2005）依据权衡理论和成本理论，分别建立了引入信用风险的股东财富最大的资本结构决策模型和成本下引入信用风险的上市公司资本结构决策模型，模型均得出信用风险大的企业应该降低负债在总资本中的比例。同时作者利用张玲（2003）构建的信用评级指标Z值判别模型实证检验得出信用风险与负债比率呈反向变动。陈晓红等（2006）以中小企业为样本实证检验认为尽管债务融资会帮助中小企业快速成长，但也会给企业带来信用风险，如果企业忽视信用风险隐性成本对企业的影响，过多的信用风险将使企业出现“成长幻象”。刘建勇、朱学义（2008）以家族企业为样本，综合考虑信用风险与控制权基础，构建了家族企业利益最大化的融资模型，认为债务融资达到最佳点后，信用风险过大有可能危机到家族企业的生存和发展。

根据权衡理论和成本理论假说及国内外学者理论分析和实证研究均发现，信用风险是负债融资的单调递减函数，或者说负债比率是信用风险的单调递增函数，企业当年的信用风险对下一个年度的负债融资起关键作用，信用风险低的企业信用质量高，银行等金融机构乐意向这样的企业放贷，反之，银行等将控制放贷比例，甚至拒绝提供贷款。由于我国资本市场存在严重的信息不对称及民营企业特殊的治理结构，信用风险低（信用质量高）的企业愿意将自己与其他企业区别开来，向市场提供企业发展前景良好的信号，信用风险高的企业，控股股东有动机采用高的负债比率侵害中小股东利益，以达到实质性操纵企业的目的，在破产清算机制不完善情况下，由于现金流量权较低，承担的破产风险也较小。由此提出以下假设：

假设1：信用风险与负债比率呈“U”型变动，即信用风险高和低的企业负债融资比例较高，而信用风险居中的企业负债比例较低。

Diamond（1991）基于信息不对称理论建立的流动风险与债务期限模型，认为与长期债务相比，使用短期债务会产生较高的成本，如发行成本、频繁发行债务的管理成本以及流动性风险成本等。信用质量高（流动性风险低）的企业在项目实施过程中被清算的可能性较低，并且在再融资时有机会显示自己的信用质量，从而可以继续支付较低甚至更低的利率，相反，信用质量低（流动性风险高）的企业很有可能在项目实施途中被迫清算，并且在再融资时不得不披露自己的高风险而支付相对较高的利率甚至被拒绝融资。因此，信用质量高的企业倾向于使用短期债务，而信用质量低的企业倾向于借入长期债务。Scherr and Hulbert（2001）在中小企业样本中同样发现了支持债务期限结构与企业风险等级之间非单调关系的经验证据。但袁卫秋（2008）、何靖（2008）研究均表明，信号传递理论对国内的上市公司是不适用的，上市公司并不利用债务期限的选择来向市场传递其质量。可以看出，信用风险对企业负债融资期限有显著影响，且呈非单调变动，但不同环境及不同性质的企业所受影响程度不同。

假设2：信用风险与负债期限非单调相关。

三、多元线性回归分析

本文选择沪深股市2004～2007年176家民营上市公司为研究样本，以资产负债率和长期负债率为被解释变量，信用风险为解释变量，控制企业规模和产业的基础上，建立如下两个模型：

ADR=α0+α1QUA+α2QUA2+α3SIZE+α4CYi+?着1 （1）

LDR=?茁0+?茁1QUA+?茁2QUA2+?茁3SIZE+?茁4CYi+?着2（2）

其中：资产负债率ADR=总负债/总资产；长期负债率LDR=长期负债/总资产；QUA为主成分分析法构建的信用风险替代变量；SIZE=总资产的自然对数；CY 为产业虚拟变量。多元线性回归结果见表1和表2：

通过表1和表2可以看出，信用风险与资产负债率和长期负债率均呈现“U”型关系，其中模型1中信用风险指标均在99%置信水平上通过显著性检验，模型2中信用风险指标在95%水平上通过检验，表明转型经济时期，信用风险高和低的企业均使用了较多的负债，信用风险对企业选择外部融资没有形成“硬约束”。究其原因，一方面与最近几年国民经济保持较快平稳发展有关，良好的外部环境为企业融资创造了条件；另一方面，由于我国的信贷市场仍受管制，利息率非市场化，由中央银行决定，而不是由诸如借款者偿还能力、资信等市场力量决定。同时也说明中国的破产机制不健全，破产程序不合理，上市公司的退出机制和企业破产法没有起到应有的作用，资产的替代效应较明显，债权人的利益得不到应有的保护（肖作平，2005）。从两张表显示的回归结果不难发现，规模在99%水平上均通过了显著性检验，产业变量的影响不显著，说明在我国信用评级不完善阶段，规模在一定程度上起了信号传递的作用，金融机构对大企业的信任程度较高。

综上所述，本文通过主成分分析法构建信用风险替代变量，实证研究发现：第一，信用风险与负债融资呈“U”型变动，信用风险高和低的企业负债比率均较高，而信用风险居中的企业负债比率则较低，且信用风险对负债融资影响表现不稳定，进一步说明了其负债融资能力较弱。第二，信用风险与长期负债比率并非呈倒“U”型变动，否定了Diamond（1991）的理论，即信用风险高和低的企业并没有选择短期债务，说明信息不对称理论对我国民营企业并不适用。第三，在我国负债融资以银行为主导的特殊背景下，规模在一定程度上起了信号传递的作用，对企业负债融资有正向影响，金融机构对大企业的信任程度较高。第四，产业对负债融资影响不显著。民营企业在各行业的分布差异较大，加之各行业整体抗风险能力较弱，弱化了行业的影响程度。

转型经济时期信用风险对企业负债融资并没有形成“硬约束”，二者均呈现“U”型变动。因此，提升民营企业信用、优化负债融资对促进民营企业及市场经济的健康发展至关重要。基于此，笔者认为可以从以下几个方面改善：一是量化民营企业信用评级标准，完善民营企业信用担保体系；二是拓宽民营企业融资渠道，构筑合理的融资结构：三是加快资本市场发展，增强资本市场的信息透明度。

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关键词：信用风险Logistic模型；偿债能力；盈利能力

在影响企业的信用风险的众多财务指标中，本文认为最重要的因素是偿债能力和盈利能力。因此，选择的变量有衡量企业短期负债偿还能力的保守速动比率（x1），衡量企业长期负债能力的有形资产净值债务率（x2）和利息保障倍数（x3），同时选择了综合反映企业盈利能力的净资产收益率（x4）。各指标的计算公式如下：

保守速动比率=（现金+交易性金融资产+应收账款+应收票据）/流动负债，

有形资产净值债务率=负债总额/（股东权益-无形资产净值），

利息保障倍数=息税前利润/利息费用，

净资产收益率=净利润/净资产。

由于很难得到中小企业违约数据，所以参照经常性做法，将上市公司中被ST（退市风险警示）的公司近似视为违约企业，没被特别处理的企业则视为经营状况良好，不存在违约风险的企业。上市公司的财务比率数据来源于RESSERT数据库，共选取了90家上市公司，其中ST的公司30家，非ST的公司60家，以其数据来估计模型的参数。然后随机抽取ST公司和非ST公司各10家，用其数据来进行预测，检验模型的预测效果。

在企业违约风险的度量中，存在违约（y=0）与不违约（y=1）两种情况。因此，二元选择模型比较适用于企业违约风险的度量。本文选用二元选择模型中logistic模型，来模拟与评估企业的违约风险。

模型的具体形式为：pi=11+exp（-X′iβ）

其中：pi为事件yi发生的概率，X′i为影响事件发生的自变量的转置向量，β为各自变量的系数。

经过比较后发现，含变量净资产收益率（x4）模型的各项指标最优。

常数项（C）和x4的z统计量在5%显著性水平下显著，得到如下模型（1）：

p′i=11+exp（-3.0105-0.2191*x4）

对模型进行拟合优度检验，H-L statistic=1.2077，P=0.9966，在5%的显著性水平下，接受原假设，即认为模型拟合完全充分。

经过试算对比，发现含保守速动比率（x1）和净资产收益率（x4）的模型的各项指标最优。

x1和x4各系数的z统计量在5%显著性水平下显著，得到如下模型（2）：

pi=11+exp（-6.7100*x1-0.2150*x4）

对模型进行拟合优度检验，H-L statistic=1.0987，P=0.9975，在5%的显著性水平下，接受原假设，即认为模型拟合完全充分。

双变量模型（2）与单变量模型（1）相比，拟合优度有所提高，包含了两个解释变量——保守速动比率（x1）和净资产收益率（x4），偿债能力和盈利能力对违约的影响都在模型中得到体现，能对现实情况进行更好的反映。因此，选用双变量模型（2）。

实证结果分析：

1、不违约的概率（pi）与保守速动比率（x1）成正相关关系，即保守速动比率（x1）越大，不违约的概率（pi）越大，反之亦然。

2、不违约的概率（pi）与净资产收益率（x4）成正相关关系，即净资产收益率（x4）越大，不违约的概率（pi）越大，反之亦然。

3、保守速动比率（x1）的系数为6.7100，净资产收益率（x4）的系数为0.2150，说明相对于净资产收益率（x4），保守速动比率（x1）对企业不违约的概率的影响更大一些。

4、反映长期偿债能力的财务比率有形资产净值债务率（x2）和利息保障倍数（x3）在模型中并没有体现出来。其原因可能是上市公司被ST所依据的是经营业绩，而非其是否有足够的能力来偿还长期债务。但作者认为净资产收益率（x4）衡量的是企业的盈利能力，净资产收益率（x4）高，表示企业的盈利能力强，经营状况越好。一般而言，企业的经营状况好，说明企业偿还长期负债的能力较强，企业违约的风险就相对较低。

作者选取能反映企业偿债能力和盈利能力的财务指标，来构建Logistic模型，对中小企业的违约概率进行测算。实证结果表明：企业的保守速动比率和净资产收益率对企业的违约概率有重要的影响。所以，在衡量企业的违约风险大小方面，企业的短期偿债能力和盈利能力显得尤为重要。

中小企业违约概率的测算，对金融机构信用风险管理有着非常重要的现实意义。基于以上研究结论，本文提出以下建议供参考：

1、金融机构在评估企业的违约风险时，不仅应该考虑该企业偿还负债的能力，更应该关注该企业的综合盈利能力。反映偿债能力的指标比较差，说明企业的违约风险较高。但这并不说明，反映偿债能力的指标比较好，意味着企业的违约风险就比较低。同时还应该考虑该企业的净资产收益率，以便对违约风险作出更全面的估计。

2、中小企业应该平衡好自身的资本结构，使负债和自有资本之间的比例维持在相对比较安全的范围内，在扩张负债和追求盈利稳定增长之间，找到一个比较好的平衡。（作者单位：江西财经大学）

参考文献

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【关键词】中小型担保公司信用风险评估模糊综合评估

一、引言

在金融风暴影响下，我国经济和金融业受到了巨大冲击，中小型担保公司面临的风险日益突出。与大型担保公司相比，很多中小型担保公司从业人员缺乏从事担保业务的知识、经验，对担保对象不能准确判断，或风险意识淡薄，不利于对复杂金融市场环境下的风险进行有效控制。建立预警机制和应急保障体系，健全风险管理机制，规避信用风险已成为中小型担保公司目前所亟待解决的重要问题。

二、担保公司信用风险管理体系框架构建

在中小型担保公司实际运作过程中，既希望不断签单，提高资金的利用率，又希望对系统性风险进行有效控制，实现收益最大。然而，无论是政策性信用担保还是商业性信用担保，风险管理能力都是担保机构最核心的竞争力。尤其是商业性信用担保则完全要依靠自身的能力来获得生存和发展。可见，风险管理是大部分中小型担保公司的第一要务，决定了其生存和发展的能力。因此，建立一套完善的信用风险管理体系，为担保公司的整体风险控制提供有效支撑则显得尤为重要。担保公司信用风险管理体系框架如图1所示。

目前，很多文献都对担保公司信用风险的风险源（即风险识别部分）以及风险的应对措施进行了分析论述，但在风险分析过程中定量地对风险防控能力进行评价的研究还相对较少，不能给各担保机构以真正的辅助决策，在一定程度上制约了各中小型担保公司风险防范能力的准确性。因此，对定量的风险评估则需要进一步分析研究。

三、担保公司信用风险评估方法研究

（一）风险评估方法概述

作为一门理论和实用性都很强的工作，风险评估通过充分利用各种定量方法对风险进行评价以判断风险大小，为风险管理提供重要依据。目前，常用的风险评估的方法包括：蒙特卡罗法、模糊综合评价法、灰色预测法等。这些方法各有特点，可以针对不同规模的担保公司、不同金额的担保业务分别进行应用。

（二）评估指标体系的确立

一般担保公司对信用担保业务的风险评估主要从担保企业（含项目）和反担保措施两个方面进行评估，因此，在进行评估指标体系构建时需同时考虑这两个方面的内容。按照模糊评价指标体系建立应遵循的科学性、代表性、全面性、可行性和系统性等原则，建立了评价中小企业信用风险评估的指标体系，如图2所示。

图2 担保公司信用风险评估指标体系

该体系共分目标层.准则层和指标层三个层次。目标层主要为中小型担保公司需要进行担保的项目风险，这是第一层次。准则层由项目背景、反担保措施两大部份组成，这是第二层次。指标层企业行业特点、竞争能力、偿债能力、资产质量、盈利情况等指标组成，这是第三层次。

（三）基于模糊综合评估的信用风险评估方法

模糊综合评判原理简单，适于对受多因素影响的项目进行评价，尤其是对人才短缺、人员行业能力不是十分强大的中小型担保公司进行担保业务的风险定量研究时更为合适。因此，本文选择模糊综合评判方法对风险进行评估。

1.建立权重集

假设准则层对目标层的权重为,且，。同样，指标层对准则层的权重，，且。

2.建立评价集

作为对评判对象可能做出的各种评判结果所组成的集合。假设强度由高到低为强、较强、一般、较弱、弱，则评价集为：，则表示程度。

3.一级模糊综合评判

对准则层各评价指标建立模糊评价矩阵，通过指标层评价准则层分类因素指标，若单独考虑，评判其类属于第m个评语的概率为，得到模糊评价矩阵。

由得到准则层的各指标的一级模糊综合评价结果。

4.二级模糊综合评判

二级模糊综合评判的结果为：

5.确定评价结论

对作归一化处理，根据最大隶属原则，评定中小企业信用风险的高低。

四、总结

作为高风险行业，信用担保业能否有效地防范与控制担保风险决定着担保机构能否可持续发展。中小型担保公司因各种原因致使在信用风险的评估方面存在很大不足。因此，就需要不断探索信用风险评估方法，提高自身的风险管理能力。在此基础上，中小型担保公司还应利用网络实现企业信用等信息储备，提高信用风险评估的可信度和可行性。

参考文献

[1]李蔚等.中小企业信用担保机构综合风险预警系统研究[J].科研管理，2007（3）.

[2]熊笑坤.中小企业信用担保机构风险分析及防范[J].河北金融，2007（1）.

[3]张志斌.中小企业信用担保机构风险分析及对策[J].河北经济，2009（10）.

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关键词：供应链融资 信用风险 评价体系 AHP方法 PROMETHEE方法

中图分类号:F270 文献标识码:A

文章编号:1004-4914（2011）08-031-03

供应链融资是近年来炒的比较热的一个概念，是金融机构以供应链中的核心企业为切入点，通过对供应链中的信息流、物流和资金流的有效控制或对有实力的关联方进行责任捆绑，为供应链中相关成员企业提供服务的一种融资方式。自2007年的金融危机以来，供应链融资越发体现出其优势，国外诸多银行和大型物流公司争相开展此类业务，以拓展其盈利渠道。随着国外此类业务的蓬勃发展，国内以深发展为代表的几家银行以及像金银岛网交所、阿里巴巴等第三方平台也已经开展类似业务。在供应链的整体大环境下，融资企业的信用风险水平会产生深刻的变化，因此金融机构在开展此类业务时若用以往度量单个企业信用水平的方式是不能准确反映企业的真实水平。因此，在决定是否为企业提供资金时，需要从新的角度来评价融资企业的信用水平。

一、相关研究

闫俊宏（2007）针对性地从三个方面行业风险因素、中小企业综合实力和供应链运营状况）物流金融的信用风险影响因素进行分析，运用多层次灰色综合评价法对物流金融业务风险进行了评价。卞宁（2008）也用灰色评价法对供应链融资的信用风险进行了研究。马佳（2008）认为对供应链融资业务信用评价的关键是把主体评级和债项评级有机结合起来，通过建立“主体评级+债项评级”的指标，并利用主成分分析方法和logistic回归方法，对供应链融资业务信用评价进行了实证研究。通过对诸多文献和供应链融资信用风险评价体系应用现状的研究可知国内现阶段对供应链融资的信用风险的识别、评价体系、评估方式等尚且没有公论。因此，本文在此以建立信用风险的指标评价体系为研究重点，并对其进行应用研究。

二、供应链融资信用风险评价方法介绍

目前企业信用评价的方法主要有定量分析法、定性分析法以及定量和定性相结合的分析方法。单纯的定性分析受主观影响太大,而且同时要考虑到企业数据信息获取的不便性。因此,本文评价采用定性分析和定量分析、静态分析与动态分析、主观和客观相结合的方法, 综合运用专家评判法和决策模型对供应链融资的企业信用进行评价。在模型构建过程中，首先使用专家评判法，设计评分表并由专家打分，进行指标的初选、筛选，并选用层次分析(AHP)法确定各指标权重，最后用PROMETHEE方法进行方案排序。

1.层次分析法求权重。本文在确定指标权重时采用层次分析法。层次分析法的优点在于提出了层次本身，适用于存在不确定性和主观信息的情况，并且这与基于供应链融资的信用风险评价指标体系相符合,能够认真的衡量指标的相对重要性。在基于供应链融资的企业用风险评价指标体系的基础上,运用层次分析法确定各指标权重的基本步骤为:

（1）构造问题的递阶矩阵，由于在本文中只使用AHP方法确定权重，因此递阶结构中没有方案层。

（2）在递阶结构内，则对目标层和方案层以外的各层使用专家打分法分别建立两两比较判断矩阵。构造判断矩阵的关键是标度，在这里使用Saaty教授的1-9标度法。比较第i个元素与第j个元素相对上一层某个因素的重要性时,使用量化的相对权重aij来描述。设共有n个元素参与比较,则A=(aij)n×n为判断矩阵。

（3）通过计算,检验成对比较矩阵的一致性,必要时对成对比较矩阵进行修改,以达到可以接受的一致性。一致性检验步骤如下:

计算一致性指标CI,CI=λmax-n/n-1,其中λmax是矩阵A的最大特征值。

查找相应的平均随机一致性指标RI。对n=1~9,Satty给出了RI 的值。

计算一致性比例CR,CR=CI/RI。当CR

2.PROMETHEE方法进行方案排序。Brans提出了PROMETHEE I的方法,这种方法克服了ELECTRE方法中忽略属性值差距大小信息和主观设置参数过多的特点。PROMETHEEII是PROMETHEEI方法的进一步扩展。PROMETHEEI/II方法是决策者根据自己的偏好为每一准则选择或定义偏好函数,利用偏好函数和准则权系数，定义两方案的偏好的优序指数,进而求出每一方案的优序级别的正方向和负方向（主要是使用流入量、流出量和净流量的概念），利用优序关系确定方案的一个部分或整体排序。

三、供应链融资信用风险指标体系的建立

1.影响因素分析。影响企业供应链融资信用风险水平的因素是十分复杂的。从企业的角度来看，供应链融资企业自身情况是影响其信用风险的最重要原因。从供应链的视角来看，供应链融资企业所在的供应链对企业的信用风险水平也有很重要的影响，从整体角度来看，企业的外部环境是影响这些供应链融资企业信用风险必须要考虑的因素，企业的外部环境主要包括行业环境、政治环境等。因此，根据本文的研究内容和目的，主要从这三个方面对供应链融资企业信用风险进行详细的分析。

2.指标体系的建立。根据前文的因素分析及指标体系建立应遵循的原则，并且结合学者们的研究成果和文章的研究目的，同时分别向20位对供应链融资信用风险评价有深入研究的专家和银行融资从业人员致电或信函咨询，得到数量相当庞大的初选指标，为了对评价体系进行简化，本文继续向20位金融行业中从事相关供应链融资人士分发调查问卷，问卷的主要内容是对各指标重要性进行打分，最后将这些评分使用统计方法进行统计计算，然后对使用各指标的相对重要性的几何平均值进行排序以确定评价指标体系。最后形成供应链融资信用风险评价体系，详细内容见表4。

3.权重的确定。为了使权重确定更准确，得到比较满意的判断矩阵，本文在这里继续使用专家打分法，向专业人士分发调查问卷对各指标的相对重要性进行打分，使用各专家对各指标的相对重要性的几何平均值组成各个判断矩阵。

根据专家打分法，得到一级准则层的判断矩阵，在这里使用Matlab对矩阵最大特征值以及权重向量进行计算，并进行一致性检验，求得λmax=3.0005，CI=0.0002RI=0.58CR=0.0004

二级准则层和三级指标层的判断矩阵与一级规则层类似，并且判断矩阵都通过一致性检验，由于篇幅限制，就不一一列出，只是将各指标的权重、组合权重计算结果列出如下表：

四、算例分析

假设有处于供应链中的4个中小企业A、B、C、D向某银行提出融资申请，银行需要对这四个企业进行信用风险评估而决定是否为其提供融资。结合上文中运用AHP方法确定的供应链融资信用风险评价体系的指标权重，使用PROMETHEE方法对这四个企业的信用风险水平进行排序。下表是四个企业与评价体系相关的各指标的数据以及通过专家打分法对这项评价指标所属的偏好函数类型和其对应的参数进行取值。

然后,根据供应链融资企业的各项数据并结合AHP确定的权重和选择的偏好函数,运用公式进行计算,得出每个企业的有序指数。

流出量（Φ+）排序：D，C，B，A；流入量（Φ-）排序：B，A，D，C；最后根据Φ=Φ+-Φ-公式计算每个供应商的净流量。

需要注意的是，本文在计算的时候，评价体系的底层指标均为正向指标，而评价体系的顶层目标层是供应链融资企业信用风险水平。因此，净流量最大的融资企业信用水平最高，信用风险最低。因此，根据上表中的计算的净流量对各融资企业信用进行排序:C，D，A，B，越排在前面，信用越高，而对各融资企业的信用风险进行排序：B,A,D,C，越排在前面风险越高，与按信用排序的顺序刚好相反，银行可以根据排序考虑融资。

五、结论

对融资企业而言,以往的风险评价普遍采用孤立点方法,也就是说把信贷企业作为评估点进行孤立地分析和评价。然而,在当今的市场竞争中,以供应链为市场竞争主体相对于单个企业的优势是显而易见的,因此,从融资企业所处的环境出发,把影响风险的重要因素纳入到评价体系中,综合评价企业的信用风险是十分必要的。本文结合供应链融资业务运作特性、影响融资企业信用风险的影响因素以及多篇相关文献,建立了供应链融资企业信用风险评价指标体系,并且根据该指标体系,运用AHP法和PROMETHEE法对算例中的供应链融资企业信用风险进行评价并且排序,为银行等金融机构对供应链融资企业风险管理提供了可行的方法。

参考文献:

1.闫俊宏.供应链金融融资模式及信用风险管理研究.硕士论文,2007

2.卞宁.中小企业供应链融资模式及其信用风险评价研究.硕士论文，2007

3.马佳.供应链金融融资模式分析及风险控制.2008

4.汪守国,徐莉.供应链融资模型及其风险分析[J].商业时代,2009(22)

5.范柏乃，朱文斌.中小企业信用评价指标的理论遴选与实证分析[J].科研管理，2003(6)

6.邱巍,梁超杰.供应链融资风险管理的六大要素[J].社会观察,2009(1)

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关键词：民营上市公司；信用风险

中图分类号：F27文献标识码：A

信用是市场经济的基本特征和需求，信用风险已经在充斥着市场经济的各个角落，信用风险管理的有效性是金融市场的关键保障。国际金融危机的爆发，更彰显出全球经济一体化这个复杂的背景下，信用风险的高度关联性、系统性和巨大损害性，加强信用风险控制已成世界各国永恒的主题。

我国目前处于市场经济体制建设的初期，企业融资的主要方式仍为以金融机构为媒介的间接融资，信用缺失的现象极为普遍，因此信用风险已成为我国信贷机构面临的主要风险之一。能够对信用风险进行准确度量和有效管理，既是金融机构提高风险的识别和控制能力的前提，同时也是进行风险性管理的基础，因此，如何准确度量信用风险是实现有效风险管理的关键。

一、我国民营上市公司信用风险评价现状

（一）对民营上市公司的界定。关于什么是民营上市公司，国内学术界也没有完全达成共识。主要观点有：

1、民营上市公司是指我国境内民营企业或自然人拥有控制权的上司公司。

2、民营上市公司是指第一大股东为民营企业的上市公司。

3、民营上市公司是指由私营企业绝对控股、或相对控股、或主要股东是私营企业、或主要经营决策权由私营企业控制的上市公司。

4、第一大股东为产权清晰的民营企业或实际控制权属于民营企业的上市公司。

根据上述民营上市公司的定义，笔者认为应首先按照第一大股东的股权性质进行判断，剔除第一大股东性质属国家股、国有法人股、外资股的公司，若第一大股东性质属于自然人股，则可判断其为民营，若第一大股东为境内法人股，则继续看股东性质，若民营性质或自然人控股则属民营。

（二）民营上市公司信用评价现状。作为商业银行信贷的重要对象之一的民营上市公司，研究其独特的信用风险特点，预测其未来的信用风险对商业银行、投资者和资本市场监管者都具有重大意义。尽管我国证券市场对民营公司上市有着较为严格的准入限制，民营上市公司的整体质量比较好，但是由于民营上市公司经营管理能力的变化、行业景气状况以及自身发展局限的特点等因素的影响，一部分公司的财务状况会逐渐恶化，其信用风险和市场风险将会随之上升，最终可能发生债务违约或公司退市，给债权人和投资者带来巨大的损失。另外，随着民营上市公司的日益增多和监管部门对股权融资的门槛提高，民营上市公司也会逐渐增加债权融资比重，这也会使得民营上市公司发生违约事件的几率增加。因此，研究我国民营上市公司的信用状况，准确度量民营上市公司的信用风险对商业银行、投资者和资本市场监管者把握上市公司动态、制定投资策略以及规范金融市场都具有重要作用。

二、国内外专家对信用风险管理课题研究现状

（一）国外对该课题的研究现状。从国际银行业的发展历程来看，商业银行客户信用评级在过去几十年甚至上百年的时间里，大致经历了专家判断法、信用评分法、违约概率模型分析三个主要发展阶段。

1997年J.P.摩根银行提出了Credit Metrics方法。它是在其1994年提出Risk Metrics方法之后的又一重要的风险管理系统。

KMV公司，作为一家专门从事信用风险度量的专业公司，于1993年了Credit Monitor模型。该模型主要是基于莫顿的违约证券估价模型和风险中性原理。

CSFP公司于1997年了Credit Risk+模型。该模型主要是基于保险精算理论的违约式模型（DM）。

麦肯锡公司的威尔森在1997年提出Credit Portfolio View模型。它是一个宏观因素驱动的多因子模型。

巴塞尔委员会对发达国家大银行机构所使用的信用风险模型进行了研究，并于1999年了研究报告《信用风险模型化：目前的实践和应用》，对现有的信用风险模型量化中存在的问题以及现有的模型在实践中应用的可行性、模型的有效性和模型在监管中的应用进行了研究。

（二）国内对该课题的研究现状。我国学者将国外先进的信用风险管理模型引入国内，经过修正使之适合我国现实的经济发展情况，运用国内数据加以分析，并评价了模型的适用性，提出了改进的建议。这种实证分析大部分集中在对商业银行信用风险的讨论上，认为在新巴塞尔协议的框架下现代度量模型如：Credit Metrics模型、KMV模型和Credit Risk+模型等可以较好地测量我国信用风险。相对于对商业银行信用风险的研究成果，对于上市公司的研究相对较少。多数学者采用判别分析法、Logit模型、神经网络等方法研究上市公司信用风险。在具体模型的一些参数的选取上，我国的多数学者都有自己的研究内容，没有统一的定论。

我国已于2007年开始实施新版的巴赛尔资本协议，根据新巴赛尔资本协议所规定的信用风险内部评级法，银行评估信用风险的第一步，就是了解授信客户的违约概率，以及其发生违约的潜在可能性，然后进行信用风险的监控。

三、对民营上市公司信用风险的识别

（一）对企业的基本信息分析。在对企业进行信用风险识别和分析时，必须对客户的基本情况进行全面了解，以判断企业的基本经营情况（业务范围、盈利状况）、信用状况（有无违约记录）等。

（二）对企业的财务状况分析。财务分析是通过对企业的经营成果、财务状况以及现金流量情况的分析，以达到评价企业经营管理者的管理业绩、经营效率，进而识别企业信用风险的目的。财务分析是一项系统工程，对任何指标或数值的孤立理解都不利于分析目标的实现。因此，必须建立系统的分析框架，主要包括：财务报表分析、财务比率分析以及现金流量分析。

（三）对企业所处行业风险分析。每个企业都处于某一特定的行业中，每一特定行业因所处的发展阶段不同而具有独特的行业风险。包括对行业成熟性分析、行业的周期性分析、行业的成本及盈利性分析、行业的依赖性分析、行业竞争力及替代性分析等。尽管这种风险具有一定的阶段性特征，但在同一行业中的借款人可能需要共同面对某些基本一致的风险。

（四）对企业生产与经营风险分析。对大部分企业而言，存在的最突出问题是经营管理不善。通常，企业的生产经营风险可以从以下几个方面进行分析：（1）总体经营风险：企业在行业中的地位；企业整体特征；企业的目标及战略。（2）产品风险：特征与定位；消费对象；替代品；产品研发。（3）原料供应风险。（4）生产风险。（5）销售风险。

（五）宏观经济及自然环境分析。经济环境、法律环境、科技进步以及战争、自然灾害和人口等各种自然和社会因素的变化，均可能给企业借款人带来意外风险，对借款人的还款能力产生不同程度的影响。

四、对民营上市公司信用风险计量的建议

（一）建立良好的信用文化环境，提高财务数据质量。由于我国整个社会的信用文化缺乏，企业的财务数据真实性较小，加上信用评级未完全在贷款决策、贷款定价中起到核心作用，而且基层信贷人员对评级体系的重要性认识不足，没有积极去核准企业财务数据，导致在使用模型过程中的财务数据不准确、不全面，风险得不到真实反映，不能真正反映企业目前的真实经营状况。

（二）建立和完善民营上市公司信用风险数据历史数据库。由于我国有关企业信用风险的数据非常有限，这使得信用风险计量模型的建立及其有效性的检验相当困难。因此，应加快信息系统建设，尽快建立有关企业信用风险的历史数据库，通过对数据库进行数据挖掘，实现共享，从而为信用风险测算模型的应用奠定良好的基础。

（三）加快股票市场发展。由于我国目前证券市场和债券市场都不够完善，给风险计量模型的建立和有效运行带来了一定的困难。因此，要加强我国股票市场建设，强化股市信息披露和财务报表数据的审计监管，加强交易活动监管，从而健全和完善股票市场，使股票价格能真实地反映企业业绩。通过上市公司提供的相对真实的数据来评测民营上市公司的信用风险，以降低银行及投资者的投资风险。

（作者单位：武汉大学经济与管理学院）

主要参考文献：

[1]戴维特.信用风险模型与巴塞尔协议[M].中国人民大学出版社，2005.

[2]尹竹青.信用度量模型在中小企业信贷风险管理中的应用研究[D].中央财经大学，2008.

[3]肖霞.基于KMV模型的我国上市公司信用风险实证研究[J].金融经济，2004.

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金融租赁公司引入外部评级机构进行信用评级和信用风险管理有助于提高其信用风险识别和防范能力，提升自身核心竞争力。而信用评级机构开展与金融租赁公司的合作，也可进一步拓展市场，增加信用信息数据的积累。二者合作的主要方式包括信用评级、尽职调查、管理咨询以及信用方案设计等。

［关键词］金融租赁；信用评级；合作

1 金融租赁行业发展状况及风险特点

融资租赁诞生于20世纪50年代初期的美国，目前，全球近15%的投资都通过融资租赁完成；在美国，融资租赁已经成为仅次于银行信贷的第二大金融工具，其租赁渗透率已超过30%，进入成熟期。而在中国，到20世纪80年代才引入融资租赁，融资租赁的渗透率一直较低。2007年3月1日，银监会颁布的《金融租赁公司管理办法》正式实施。这一办法的出台，标志着银行自1997年被强行退出租赁市场后重新获得该牌照，工行、国开行、建行、交行、民生、招行等相继成立了金融租赁公司。据银监会统计，截至2008年11月，6家银行租赁公司的平均注册资本达到36亿元，租赁资产规模约为460亿元，只用了一年就大致占据了整个融资租赁市场业务的半壁江山。

融资租赁是一种特殊的金融业务，是一种将金融、贸易、工业结合起来，使用权与所有权分离，通过“融物”达到“融资”的交易，其法律实质是出租人按承租人对租赁物与供货人的选择取得租赁物再出租给承租人。

金融租赁公司在开展融资租赁业务过程中，不可能完全依赖于自有资金，也需要资金提供方的融资支持。它既接受银行提供资金的服务，是银行信贷信用的受信人，又是向承租企业提供设备和服务的授信人。

金融租赁公司如何为承租企业设置融资租赁信用条件与融资租赁公司能否满足资金提供人的信贷信用条件，融资租赁公司的未来租金收益与融资租赁公司未来应付资金提供人本息是否相匹配，是保证融资租赁业务流程得以成功实施的关键因素。其中，承租企业的信用风险是金融租赁公司面临的主要风险，这是因为租赁业务收入是目前我国金融租赁公司的主要收入来源，而承租企业的信用状况不仅直接决定了金融租赁公司租赁业务的收入与风险，同时也决定了其资产质量和资本充足水平。

2 引入外部评级机构进行信用评级和风险管理的必要性

随着金融租赁业务的快速发展，监管部门对金融租赁公司资本充足水平和资产质量等的监管也日趋严格，如何有效识别、防范和控制承租企业信用风险，加强内部信用风险管理，是金融租赁公司面临的共同课题。

金融租赁公司引入外部评级机构加强承租企业信用评级和信用风险管理的必要性主要表现在以下几个方面：

2.1 独立、客观地揭示承租企业违约的可能性和损失的严重程度，提高金融租赁公司信用风险识别和防范能力

承租企业的信用风险，即违约的可能性和损失的严重程度受一系列因素的影响，包括承租企业所处的行业发展阶段、市场竞争状况、产业政策，承租企业的经营状况、管理水平和财务实力等，需要运用专门的方法和程序进行全面、深入的调查与分析。金融租赁公司借助外部评级机构历经多年所建立起来的信用评级体系和专业判断对承租企业进行信用评级，一定程度上可以弥补当前其对承租企业风险识别和控制方面的不足，提高信用风险管理水平。

另一方面，外部评级机构以独立第三方的地位开展承租企业信用评级，能够不受委托方和被评企业之间利益关系的影响，评级结果的公平性和客观性有较大程度的保障。

2.2 实行资产五级分类，提高资本充足水平的需要

《金融租赁公司管理办法》、《非银行金融机构资产风险分类指导原则》等现行监管政策规定金融租赁公司资本净额不得低于风险加权资产的8%，同时应实行风险资产五级分类制度，并提取规定的呆账准备金。外部评级机构对承租企业的评级结果可为金融租赁公司基于信用风险的资产分类提供重要参考，同时为风险加权资产和资本充足率的计量提供依据。

2.3 有助于加强内部管理和控制，打造和提升核心竞争力

随着市场竞争日趋激烈和监管的加强，我国金融租赁公司必须迅速提升信用风险定量识别和控制技术，建立和健全内部风险控制制度和流程。同时，金融租赁公司的核心竞争力将从单纯的业务扩张逐步转变为风险计量、风险定价和经济资本分配，从而实现收益和风险相匹配的经营目标。借鉴外部评级机构信用风险分析技术和信用风险管理咨询经验，有助于促进金融租赁公司核心竞争力的提高。

3 信用评级机构与金融租赁公司的合作方式

根据金融租赁公司的业务特点和信用特征，信用评级机构可在以下方面与金融租赁公司开展业务合作，以帮助金融租赁公司进一步提高承租企业信用风险识别和控制能力，提升核心竞争力。

针对融资租赁公司的承租企业进行主体信用评级；为金融租赁公司提供针对承租客户的尽职调查服务；为金融租赁公司提供信用风险管理咨询服务；为融资租赁业务设计相关信用方案。

3.1 承租企业信用评级

承租企业的信用评级是对受评企业按时、足额偿付约定租金的能力及意愿的评价，其核心是充分揭示受评企业是否有足够的现金来源以偿还其到期租金，并以简单的评级符号表示其违约风险的大小和损失的严重程度。主要分析要素包括经营环境、企业的基本经营及竞争地位、管理素质、财务状况、关联企业之间的关系及特发事件风险等。金融租赁公司应首先选择信用等级高的企业开展业务。

3.2 承租企业尽职调查服务

尽职调查是评级机构通过专门的征信方法、渠道和程序，对拟承租客户真实的资产和负债状况、股权结构和关联企业、经营历史及现状、主要管理人员、法律关系及其所面临的机会以及潜在的风险等进行的一系列调查和核实。

尽职调查的报告内容主要包括企业基本情况、发展历史及组织结构、人力资源管理、市场营销、生产现状、财务状况、特定债务、涉诉事件、经营者个人诚信情况以及相关行业的简要分析等。该报告可帮助金融租赁公司判断承租方的经营、管理实力并甄别经营风险，提供决策参考。

3.3 内部信用风险管理咨询

金融租赁公司在经营活动中将始终面临着必须不断扩张信用以扩大市场份额和争取客户，但另一方面又必须最大限度地减少潜在信用风险，提高赢利水平的两难困境，因此，建立企业内部信用制度，构建企业信用信息管理机制势在必行。信用评级机构可协助金融租赁公司建立有效的信用管理体系，以帮助金融租赁公司解决好客户选择、融资方案制订并实施、加强应收融资租赁账款的管理等问题，从而实现增加收入和降低风险的预期目标。信用评级机构提供风险管理咨询的主要内容包括：信用管理诊断、信用管理制度体系建立、信用管理部门建立及人员考核指标体系设计、信用管理政策制定、业务流程重组、资金营运及信用风险管理系统建设等方面。

3.4 为融资租赁业务设计相关信用方案

融资租赁业务和风险控制的实践证明，承租企业的经营方式、机构实力、交易的机构组合、中介服务机构的介入与否以及二手设备市场的设立都将影响融资租赁公司对承租企业信用条件的设置。针对融资租赁业务承租企业的不同特点，在进行融资租赁业务关键要素方案时，应根据承租企业主体信用评级的结果，进行具体优化设计。信用方案设计的重点在于对租赁债权的管理能力以及未来的租金收益、余值处置收益与金融租赁公司所承担的风险以及资金成本、现金流压力等是否匹配。在针对大型服务运营商客户时（如电信、电力、供水、供气运营商），除考虑当前的信用等级外，信用评级机构还将对该类企业未来赢利能力和现金流情况进行评估判断，并根据设备余值风险的定价和处置能力综合设计融资租赁方案；而面对一般生产加工类企业对建筑、工程施工设备或大型生产设备的融资租赁需求时，其在行业内的地位、市场份额、核心竞争优势、设备的通用性、历史信用记录以及第三方担保等保障措施均成为融资租赁方案设计的主要考虑因素。

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关键词：全程信用管理　内部会计控制　风险分析

企业信用管理就是通过资信调查，收集客户的各种信用信息与数据，进行综合处理、判断，对客户的信用质量做出评价，在风险与收益之间权衡，进行恰当的信用决策，并对产生的应收账款进行管理。由于中国大多数企业自身缺乏有效的内部控制机制，尤其是会计内部控制制度的缺失或不健全，导致信用管理缺乏长效机制的保障。信用管理部门是组织的职能部门，必然存在着与其他部门在业务上的协调与监督。信用管理与内部会计控制的结合，利用会计控制的思维和视角去改善现有制度，整合企业价值链管理以达成企业经营目标。

1．基于内部会计控制的全程信用管理体系的提出

对于全程信用管理体系的构建，已有一些学者给出了自己的建议，比如：谢旭提出的基于销售——回款全程业务流程的信用管理体系；陈晓红教授等人提出包含企业授信管理和受信管理的企业信用管理的全过程控制方法；文亚青教授提出的包含经济信用、法制信用、道德信用在内的“三位一体”的企业全面信用管理。但它们都存在过分关注应收账款的回收，微观层面的操作性不强、过于关注宏观环境的探讨等问题。

笔者认为，全程信用管理体系较适合与内部会计控制的思想和制度程序相契合。全程信用管理体系是从销售——回款的业务流程的角度设计的，提出将销售与回款之间的核心业务流程进行整合，通过对整个信用管理流程的关键点进行控制，保障信用管理各项工作顺利展开，保证组织经营目标的实现。

全程信用管理体系主要分三个层次，管理制度、程序措施、控制环节。现代信用管理的控制体现了事前客户资信管理、事中赊销管理、事后应收账款管理的三重控制模式，设置了从客户开发到追收欠款的关键控制反馈节点，形成一个较完整的回环流，保证信息流的畅通、真实、完整，为未来管理控制奠定基础。这样的信用管理体系适应了我国大多数企业设立信用管理部门的初衷——解决现存的大量应收账款欠款、呆坏账等“历史遗留”问题。并在此基础上帮助企业进一步规范客户管理、销售签单的日常管理制度问题，逐步实行成熟、规范化的信用管理，建立起企业自身信用管理体系。

2．基于内部会计控制的信用管理体系的构建

会计内部控制的循环控制体系和以销售——回款业务为中心的全程信用管理体系的对比，从中可以看出两者之间紧密的内在联系。内部会计控制的范围包括：采购及应付账款控制、销货及应收账款控制、会计信息系统控制、生产及成本会计系统控制。全程信用管理的范围包括：客户开发、订单受理、发货管理、货款收回、售后服务及债权管理。会计内部控制的循环包括信用管理体系的循环，信用管理所涉及的业务流程都是会计内部控制的关键环节，是防范风险、降低风险的重要业务流程。

在公司治理越来越重要的今天，内部控制在企业经营管理中已提升到战略高度，而会计内部控制处于战略的中心。因此以会计内部控制的要求对销售——回款为中心的业务流程进行改造，使其更规范严密操作性更强，权责分工更明确。下面我们将说明如何在会计内部控制环境下加强企业信用管理。我们按照信用管理的事前控制、事中控制、事后控制的顺序来重点说明。

2．1事前控制——目标客户控制所谓目标客户管理是指企业在进行客户资信管理的时候，应按照信用管理目标的要求，遵循二八原则(20％的重要客户会为企业带来80％的利润)，按照会计内部控制政策及程序，选择获利性客户。做好目标客户管理一般要完成两方面的控制：信用信息的交流与控制、信用分析。

2．1．1信用信息系统的交流与控制信用信息系统中的数据和信息在企业的经营业务活动中广泛流动，形成完整的信息流。其管理与维护可以遵循会计内部控制中的计算机化资讯控制的关键控制程序，重点关注以下两方面。

第一，信息安全性。只有先保证安全才有可能让有用的信息传递和流动，支持基层业务操作和管理层的决策。因此，辨别、规范信息搜集渠道，识别防范信息搜集风险，预防信息搜集过程中信息的干扰和失真将保证信用信息的外部安全；信息的分析、开发、管理职责的分离将保证信息的内部安全。

第二，组织管理控制。按照会计内部控制的要求，信用信息处理作业应遵循权责划分控制。资讯部门及相关部门的职责应明确订出，明确信用信息由信用部门专属控制，避免出现信息由不同部门同时控制的现象。信用经理授权应明确信用信息向上传递给管理层和向上他业务部门传递的口径和方式。

2．1．2信用分析

信用分析是对选择的目标客户的经营管理情况、财务情况、市场环境、产品竞争力等为依据对受信方的信用能力或信用风险程度做出的判断和选择。信用分析的控制应主要关注以下方面。

第一，信用风险分析。风险分析是预测未来最重要、最艰难的工作。运用内部会计控制对信用风险进行分析，有利于最终风险的防范——应收账款的管理。信用风险结构的外部风险大多是由于受信企业的财务恶化导致的，要综合运用有效的财务分析指标结合相关的信用信息对其进行分析。其内部风险的产生首先是由会计内部控制出现漏洞开始的，因此规范销售管理和财务管理的控制措施是管理内部风险的首要政策。信用风险的分析应由信用经理直接负责，垂直领导信用管理人员，与财务主管、营销主管、销售主管协同配合进行，并贯穿整个业务流程始终。

第二，信用额度设置。根据“二八原则”对客户信用额度进行前期管理既可保证稳定的利润来源，又可规范信用额度管理的重点，避免管理分散化。企业对目标客户的信用额度的确定应该以授信企业自身为出发点，受信客户为导向。不同的管理层级应该拥有不同的信用额度授权，不同的目标客户可以得到的信用额度应该符合企业的经营方针和政策。一个可参考的公式是：信用额度=客户预计年销售额／360×信用期限。根据会计内部控制的思想，信用额度的设定应与企业相应的内部价值链活动保持一致。

2．2事中控制——赊销成本控制

这一阶段涉及授信企业的大部分业务活动，并且也是会计内部控制中交易循环控制的重点，基本上包括了销售与应收账款控制、采购与应付账款控制以及生产成本控制。因此企业在赊销管理的控制重点应该关注现金流的风险和成本，产品生产和服务。