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        城市商業(yè)銀行小微貸款信用風險控制研究

        2015-03-21 01:14:55北京交通大學段貝貝
        中國商論 2015年13期
        關鍵詞:小微企業(yè)信用風險

        北京交通大學 段貝貝

        城市商業(yè)銀行小微貸款信用風險控制研究

        北京交通大學 段貝貝

        摘 要:近年來,我國政府為解決小微企業(yè)融資難問題,采取了多種措施。首先放開貸款利率,之后連續(xù)降息,從長期來看,將有助于改善小微企業(yè)融資難的現(xiàn)狀。在滿足小微貸款“急、快、頻”的特點時,銀行必須加強風險控制,選取風險評估模型及有效指標。本文選取了有關企業(yè)主等非客觀指標,提高了風險評估模型的有效性。例如年齡、性別、學歷等主觀因素,營業(yè)額、流動比率等客觀因素,共22個指標。然后通過SPSS軟件進行主成分分析,進行l(wèi)ogit模型進行回歸,建立小微商業(yè)信用風險評估模型。

        關鍵詞:小微企業(yè) 信用風險 Logit回歸模型

        1 選題的背景及意義

        隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,我國已經(jīng)形成了日趨完善的金融體系。如今,我國銀行業(yè)已經(jīng)形成了四個梯隊,其中國有大型銀行作為第一梯隊,大型股份制銀行作為第二梯隊,城市商業(yè)銀行作為第三梯隊,農(nóng)村信用社、村鎮(zhèn)銀行為最低層的金融機構作為第四梯隊。城市商業(yè)銀行在其發(fā)展中具有先天缺陷,與五大行和股份制商業(yè)銀行相比,在吸收存款和發(fā)放貸款等業(yè)務方面,明顯處于弱勢。

        在利率市場化即將完成之際,加上互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展的大背景下,城市商業(yè)銀行將會遇到更多的威脅和挑戰(zhàn)。因此,城市商業(yè)銀行必須明確自己的市場定位,即服務當?shù)亟?jīng)濟和服務中小微企業(yè)。同時,小微貸款業(yè)務將成為城市商業(yè)銀行與其他商業(yè)銀行競爭和盈利增長的戰(zhàn)略點。

        本文利用先進的技術手段對小微企業(yè)進行公正、客觀、準確的信用評估。一方面,可以改善小微企業(yè)融資環(huán)境,降低融資成本,完善社會信用體系;另一方面,城市商業(yè)銀行業(yè)能借此加強風險防范和信用管理,提高自身業(yè)務水平,才能在競爭如此激烈的環(huán)境中占有一席之地,具有重要的現(xiàn)實意義。

        2 文獻綜述

        2.1 國外研究現(xiàn)狀

        國際上最早研究信用風險的是西方發(fā)達國家,而對于信用風險的研究主要經(jīng)歷了四個發(fā)展階段,可以將這四個階段統(tǒng)稱為傳統(tǒng)方法和現(xiàn)代方法。傳統(tǒng)方法主要是指定性分析,而對于信用風險的控制主要是事前控制。傳統(tǒng)的信用風險度量方法操作簡單,主要側重于定性分析,這就導致效率低下。傳統(tǒng)的信用風險度量方法主要有專家分析法、信用評分法、神經(jīng)網(wǎng)絡法等?,F(xiàn)代的信用風險度量方法包括基于精算方法的Credit Risk+模型、Credit-VaR模型、KMV模型等定量分析模型。

        2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

        從國內(nèi)研究來看,我國對企業(yè)貸款信用風險的分析一直處于定性階段,大部分研究停留在對企業(yè)提供的財務報表的財務比率進行分析,而定量研究工作仍然處于起步階段。即使是定量分析,也主要研究企業(yè)的財務數(shù)據(jù)指標對企業(yè)的信用風險的影響,很少研究非財務指標對小微企業(yè)貸款信用風險的影響。

        3 模型的選取及指標體系

        有效識別小微貸款業(yè)務中的信用風險因子是對小微企業(yè)貸款信用風險控制的必要前提。只有準確、全面地識別出影響小微貸款違約的信用風險因子,城市商業(yè)銀行才可以全面、有效地采取措施,制定科學的管理辦法和決策,選擇出有效的風險控制技術手段。因此本文主要采用Logit模型和因子分析模型兩大模型。

        3.1 Logit模型

        Logit模型(簡稱“邏輯回歸”)是離散選擇法模型之一,屬于多重變量分析范疇,是社會學、生物統(tǒng)計學、臨床、數(shù)量心理學、市場營銷等統(tǒng)計實證分析的常用方法。

        在本文中,在進行Logit回歸時,首先確定因變量Y=0和Y=1的兩種情況,這屬于屬性變量。其中,Y=1表示企業(yè)違約;Y=0表示企業(yè)正常履約,這樣就將回歸轉化為求解小微企業(yè)違約的概率問題。則違約發(fā)生即Y=1的概率為:

        變形后為:

        對上述公式兩邊取自然對數(shù),化為:

        在(1)(2)(3)公式中,(1)表示Logistic回歸的一般形式;(3)表示Logistic回歸的Logit模型。

        3.2 基本指標體系

        本文的數(shù)據(jù)來自于我國某城市商業(yè)銀行,研究所用的107個數(shù)據(jù)均是隨機抽取的。剔除反常的和有缺失的數(shù)據(jù),一共采集到有效樣本的104個數(shù)據(jù)進行研究。根據(jù)貸款逾期狀況,將樣本分為兩組:正常組和違約組。其中正常組有93個,違約的有14個。

        本文所采用的是2013年至2015年這段時間的數(shù)據(jù)信息,在遵循全面性和可操作性原則的基礎上,對照前人所采用的指標體系,本文對樣本數(shù)據(jù)進行了匯總、整理、分類,構建了基礎指標體系,如表1所示。

        表1 基礎指標體系以及變量說明

        違約狀況為因變量,取值為1和0.1表示小微企業(yè)違約;0表示小微企業(yè)未違約。企業(yè)主性別、學歷、行業(yè)性質(zhì)和有無房產(chǎn)為定性變量,其余的為隨機變量。

        4 小微企業(yè)貸款信用風險因子識別的實證研究

        本文首先通過應用因子分析模型對樣本數(shù)據(jù)進行降維,然后用幾個綜合指標來代表原始指標。其次,采用Logit模型對這幾個綜合指標進行回歸分析。本文中的所有數(shù)據(jù)均使用SPSS17統(tǒng)計軟件來完成。

        4.1 因子分析

        根據(jù)前面所建立的基礎指標體系,隨即抽取了104個數(shù)據(jù),22個指標。因為指標體系中存在正向指標,逆指標和適度指標,所以需要對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理,然后進行因子分析。

        我們選擇極大方差旋轉,即正交旋轉。使得每個因子上的具有最高載荷的變量數(shù)目最小。

        表2是按照前面設定的極大方差法對因子載荷矩陣旋轉后的結果。未經(jīng)過旋轉的載荷矩陣中,因子變量在許多變量上都有較高的載荷。經(jīng)過旋轉之后可以清晰的發(fā)現(xiàn):

        因子1在變量營業(yè)額X11,月均存款X22,行業(yè)X13,員工人數(shù)X12上的系數(shù)分別為-0.951,-0.951,0.853,0.833,大于其他變量的系數(shù),主要反映了小微企業(yè)本身的特征狀況,設定為因子A。

        表2 采用Logit模型進行回歸分析

        表3 Logit回歸結果分析

        因子2在變量家庭總負債X15,家庭凈資產(chǎn)X14上的系數(shù)分別為0.853,-0.767,主要反映了企業(yè)主的家庭狀況,設定因子B。

        因子3在變量銷售凈利率X5上的系數(shù)0.757,主要反映了公司的盈利能力,設定為因子C。

        因子4在變量應收賬款周轉率X4上的系數(shù)為-0.688,反映公司資產(chǎn)管理能力,設定為因子D。

        因子5在變量是否按揭X9,貸款主體X10,保證人X8,貸款金額X7,利率X6上的系數(shù)分別為0.656,0.607,0.478,0.448,-0.547,主要反映了公司的貸款狀況,設定為因子E。

        因子6在變量現(xiàn)金比率X2,流動比例X1上的系數(shù)分別為0.849,-0.813。反映了公司的短期償債能力,設定為因子F。

        因子7在變量資產(chǎn)負債率X3上的系數(shù)為0.833,反映公司的長期負債能力,設定為因子G。因子8在變量性別X17,逾期X19,從業(yè)年限X20,學歷X18,年齡X16,合作年限X21上的系數(shù)分別為0.722,0.856,0.8,0.785,0.757,0.589,變現(xiàn)公司的企業(yè)主特征,設定為因子H。

        4.2 Logit回歸的實證分析將上述通過因子分析法得到的8個因子引入logit回歸模型之中,使用Forward seletion估計回歸系數(shù)。通過SPSS17軟件,運用二元logit模型對上述的8個因子進行回歸。得到了4個因子對違約的影響顯著,分別為A:小微企業(yè)本身的特征狀況;B:企業(yè)主的家庭狀況;C:盈利能力,H:企業(yè)主特征。Logit回歸結果分析如表3所示。

        分析:從上表中可以發(fā)現(xiàn),該模型中包含了各個回歸系數(shù)方面的指標??梢园l(fā)現(xiàn),如果顯著性水平為0.005,A、B、C、H 的Wald檢驗概率P值小于顯著性水平,拒絕零假設,則通過了檢驗。說明了,綜合指標A、B、C、H對小微企業(yè)違約率有限度的影響。

        結合上表,A的系數(shù)為-10.79,且系數(shù)絕對值最大,則營業(yè)額與違約率成反比,而且對違約率的影響最大。公司的營業(yè)額越大,說明公司的營業(yè)收入較大,保證了還款的第一來源,大大降低了違約的風險;B的系數(shù)為7.56,則家庭凈資產(chǎn)與違約率成反比,家庭凈資產(chǎn)越高,當公司經(jīng)營不善或者資金鏈斷裂時,借款人可以通過變賣家庭資產(chǎn)來還銀行貸款,降低了違約的風險,保證了還款的來源;C的系數(shù)為8.11,那么銷售凈利率與貸款違約率成反比,銷售凈利率反映了公司的盈利能力,銷售凈利率越高,說明公司的盈利能力越強,潛力越大,違約風險較??;H的系數(shù)為-4.41,那么逾期與違約率成正比,合作年限成反比,其中,逾期越多,說明客戶信用存在問題,經(jīng)常違約,增加了信用風險;合作時間越長,說明銀行對客戶各個方面比較了解,其違約的概率較小。因此,營業(yè)額、家庭凈資產(chǎn)、銷售凈利率、合作年限成反比,屬于保護因素,逾期屬于警惕因素,應隨時關注。

        5 結語

        本文首先闡述了我國城市商業(yè)銀行的發(fā)展背景與現(xiàn)狀,認識到發(fā)展小微貸款將是城市商業(yè)銀行未來利潤新的增長點,那么控制其風險將是保證利潤的關鍵。解決這個問題,將會改善城市商業(yè)銀行對小微企業(yè)授信管理和改變小微企業(yè)融資難的現(xiàn)狀。

        在選取數(shù)據(jù)方面,本人從某城市商業(yè)銀行各貸部中選取的數(shù)據(jù),保證了數(shù)據(jù)的可靠、完整和真實性。數(shù)據(jù)樣本經(jīng)過相關統(tǒng)計描述和檢驗之后,證明了所選取的數(shù)據(jù)適合進行Logistic建模。由于本文選取了共22個指標,107個數(shù)據(jù),有效數(shù)據(jù)104個。指標與指標之間存在多重共線性,所以本文首先運用主成分分析法,通過SPSS17對這22個指標進行降緯,提煉出8個綜合指標。分別代表了小微企業(yè)本身、企業(yè)主的家庭狀況、盈利能力、資產(chǎn)管理能力、貸款狀況、短期償債能力、長期負債能力、企業(yè)主特征8個指標,分別記為A、B、C、D、E、F、G、H,共解釋了原指標71.395%的信息量。通過數(shù)據(jù)處理之后,有兩個作用。第一,提取公共因子消除了數(shù)據(jù)之間的多重共線性;第二,降緯有效降低了計算量,保證了有效指標。

        在此基礎上,將小微企業(yè)信用風險問題,轉化為對小微企業(yè)違約概率的計算問題。其中,因變量為違約率,違約=1,正常履約=0,上述8個因子做為解釋變量,進行二項logit回歸。結果顯示了得出模型有很好的擬合優(yōu)度。證明模型對于信用風險的預測有很好的準確度。

        參考文獻

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        [4] 王建新,于立勇.基于信用風險度的商業(yè)銀行風險評估模型研究[J].管理工程學報,2007(4).

        中圖分類號:F830.5

        文獻標識碼:A

        文章編號:2096-0298(2015)05(a)-073-04

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