吳媛 鄧曉盈 湯盼園

摘要： 本文闡述了財務(wù)分析和信用風險度量模型在信用評級上的重要性。從信用評級發(fā)展角度出發(fā)，對傳統(tǒng)信用風險評價方法和現(xiàn)代信用風險模型的發(fā)展進行了總結(jié)，揭示了傳統(tǒng)信用風險評價方法存在的弊端，現(xiàn)代信用風險模型的優(yōu)點是減弱主觀判斷的因素。最后通過各個模型的優(yōu)缺點總結(jié)選擇適合我國信用風險度量模型應(yīng)從我國實際情況出發(fā)。

Abstract： This paper describes the importance of financial analysis and credit risk measurement model in credit rating. From the perspective of the development of credit rating， the development of traditional credit risk assessment method and the modern credit risk model is summarized. The disadvantages of the traditional credit risk assessment method are revealed. The advantages of the modern credit risk model are the factors can weaken the subjective judgment. At last， through the advantages and disadvantages of each model， it is concluded that the credit risk measurement model in China should be based on the actual situation of China.

關(guān)鍵詞： 信用風險；信用評級；風險度量模型

Key words： credit risk；credit rating；risk measurement model

中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）03-0026-03

0 引言

信用發(fā)展是隨著社會進步和市場經(jīng)濟而來的。西方發(fā)達國家因其經(jīng)濟發(fā)展的需求建立了完善的信用管理體制，我國金融市場規(guī)模也在不斷的擴大、市場體制也在逐步完善，信用管理體制的匱乏已經(jīng)成為我國現(xiàn)階段的重要問題，我黨十七大和十七大六中全會提出了建立社會信用體制的要求，隨后《社會信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要》也被提出，社會信用體系建設(shè)成為了我國經(jīng)濟建設(shè)的重要任務(wù)和主要課題。

信用風險也就是我們說的在交易當中的違約風險，在金融市場交易當中，往往存在一種現(xiàn)象——信息不對稱。這使金融市場交易者面臨著信用風險，降低了市場的交易率。近幾年，隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展，在金融市場當中信用風險越來越大，也越來越復雜，并不斷積累上升。

信用風險已經(jīng)引起人們的高度重視，人們更加關(guān)注評級技術(shù)和其影響效果。在我國諸多學者利用已有的信用風險度量模型對金融業(yè)進行風險度量研究并分析其適用性。唐海鷗通過30家房地產(chǎn)公司的財務(wù)數(shù)據(jù)驗證了z 值模型的有效性[1]。向軍通過運用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和Logistic模型對現(xiàn)代企業(yè)信用風險進行評級，證明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在信用評級當中優(yōu)于Logistic方法[2]。王瓊在理論上將KMV模型同其他模型進行對比分析，認為KMV模型在評價上市公司的信用風險上比較適用[3]?；谝陨蠈W者分析和實證研究的綜述，在本文中探討各種模型在金融行業(yè)的可行性。我國信用評級與國際相比，起步較晚，缺乏對信用評級數(shù)據(jù)的整理與歸納，對企業(yè)數(shù)據(jù)庫的建立更是薄弱。所以要根據(jù)現(xiàn)有的信用風險度量模型的特點，創(chuàng)建適合我國國情的信用風險度量模型仍然處于研究當中。

1 信用風險度量模型的重要性

信用評級給投資雙方建立了信息橋梁，使市場上的資金不再因信息不對稱而無法發(fā)揮其功能、減少了金融機構(gòu)對企業(yè)繁瑣檢查的程序，使資本市場得到了增效。然而信用評級機構(gòu)是否能站上合理、公正、客觀、正確的角度對待評級對象，主要因素有兩個：第三方信用評級機構(gòu)本身必須是獨立的，無外界干擾、評級過程當中采用的評級技術(shù)是否合理。信用評級機構(gòu)的獨立性得不到認可，那么結(jié)果必然受到人們質(zhì)疑。所以前者存在人為因素，不好把握判斷。

評價企業(yè)價值的第二因素是評級技術(shù)，評級技術(shù)是對公開信息和收集私人信息進行加工、整理和挖掘，還有對信息抽象成為主要信用質(zhì)量的決定性變量或成分，并對這些影響因子進行有效分析，最終得到可以用來評價風險程度的信用等級級別。一旦評級機構(gòu)的評級技術(shù)有誤，則評級結(jié)果必然與實際情況相差甚遠，那么對投資者來說一個錯誤的信息必然損失慘重；對企業(yè)來說因得不到投資者的青睞，融資資本將大大降低，這樣扭曲了金融市場的機能。所以信用風險度量模型的重要性要得到必要的重視，建立一個正確和適合我國普遍性的評級模型是發(fā)展信用市場當前的主要任務(wù)。

2 傳統(tǒng)信用風險評價方法

傳統(tǒng)信用風險評價方法主要是專家分析法，借助于債務(wù)人的財務(wù)信息和個人素質(zhì)等方面，通過分析經(jīng)濟體的各種信息最終主觀的評估信用等級給予貸款額度。其中比較常用的是“5C”、“5w”、“5p”、“LAPP”、“SWOT”、“財務(wù)比率分析方法”。

以上5種分析方法都屬于專家評價法，存在著主觀性。而且都不能完全包括度量一個企業(yè)信用風險的因素，其他未被考慮的因素也會對企業(yè)的信用等級有影響。在實際生產(chǎn)實踐當中，第三方信用評級機構(gòu)往往需要對于企業(yè)信用風險的重要因素進行深入調(diào)查，確定企業(yè)的信用風險狀況。傳統(tǒng)信用風險評價方法只是現(xiàn)在評估一個企業(yè)的基本工作，而且主觀性和對專家依賴性過強，要求評估人員的綜合素質(zhì)高，導致評估成本偏高。專家人員因個人見解的分歧，使得評級結(jié)果不一致具有隨意性，這樣每一批專家評級出來的結(jié)果都不可能一致。

3 信用風險模型的發(fā)展

因傳統(tǒng)信用風險評價方法自身存在著一定的缺陷，人們開始研究統(tǒng)計模型。信用風險統(tǒng)計模型主要是指評級人員對企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)當中的敏感性財務(wù)指標進行觀察和分析，判斷出企業(yè)的經(jīng)營狀況和財政情況，并采用適當?shù)慕?jīng)濟計量模型進行計算。通過數(shù)學模型計算出來的評級結(jié)果對投資者來說，是甄別一個企業(yè)的投資價值外在表現(xiàn)，避免不必要的損失和風險；對于企業(yè)來說揭示出了財務(wù)上的問題，并針對此問題進行方案調(diào)整使其從偏軌回歸正軌。表1為當前國內(nèi)主要應(yīng)用的各種模型的分析對比。

4 評價度量方法的優(yōu)缺點

Z-積分模型與Zeta統(tǒng)計分析模型簡單易懂，雖然Z值判斷存在著灰色區(qū)域，但不影響它在其他方面的發(fā)展，它可以預(yù)測公司前2-3年的破產(chǎn)概率。兩個模型的財務(wù)指標偏少，使得重要的資本市場數(shù)據(jù)被忽略，其預(yù)測的準確性和及時性也被削弱。兩個模型的前提條件是變量之間存在線性關(guān)系，但現(xiàn)實市場當中變量之間存在線性關(guān)系是無法保證的，因此因素的限制，模型將不能準確的預(yù)測企業(yè)破產(chǎn)風險。

KMV模型雖然理論完善，但違約距離和違約概率之間的關(guān)系是基于美國數(shù)據(jù)得到的，因此其他國家使用存在一定的限制性，KMV模型需要一個公司15年的數(shù)據(jù)，建立這樣的數(shù)據(jù)庫需要很多條件，且評級系統(tǒng)已相當完善。該模型在使用上有相當嚴格的約束力，對于一個成熟的上市公司而言其可行性較好，對于非上市公司評估存在一定的困難。該模型偏重于市場價值，但事實上市場價值并不能完全等于賬面價值，可見其模型使用的制約性。

Logit模型采用一系列的財務(wù)指標作為研究數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)不要求多元正態(tài)分布和協(xié)方差相等，但如果樣本點完全分離時，參數(shù)的最大似然估計可能不存在，模型的有效性值得斟酌。對數(shù)據(jù)樣本的要求一般在200個以上，否則對參數(shù)數(shù)據(jù)的計算可能出現(xiàn)偏差。Probit模型、Logit模型在原理說明上一樣，但Probit模型對數(shù)據(jù)的要求是服從標準正態(tài)分布，計算上比Logit模型要復雜，但精確程度相對Logit模型要高很多。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對數(shù)據(jù)的選擇不存在線性關(guān)系，對定量和定性信息可同時處理，處理數(shù)據(jù)相當準確及時。但是在數(shù)學理論當中沒有成熟的理論基礎(chǔ)和完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學習時間長，對小樣本數(shù)據(jù)和局部極小點問題上，解決方法不成熟。

有時對評估一個企業(yè)的信用風險時也不能準確的做出“是”或“非”的結(jié)論。將模糊數(shù)學應(yīng)用在此，也是個不錯的選擇。但模糊數(shù)學的隸屬函數(shù)很復雜，其穩(wěn)定性也難以保證。很多數(shù)學家對其仍存在疑問，不認同其理論。

突變理論模型的特性主要有多穩(wěn)性、突跳性、滯后性、發(fā)散性、不可達性。信用風險系統(tǒng)中存在多方因素的制約，其中某一因素可能會發(fā)生突變事件，導致數(shù)據(jù)無法連續(xù)和規(guī)律變化。如果把企業(yè)的財務(wù)指標、定量指標、突發(fā)事件作為模型的控制變量時，此模型的五種特性是可以通過企業(yè)的信用風險狀態(tài)表現(xiàn)出來的。

5 結(jié)論

綜上所述，隨著信用風險的復雜變化和不確定性，度量信用風險模型也在不斷發(fā)展不斷完善。到目前為止已出現(xiàn)多種模型，但都存在著自身的優(yōu)缺點，很難適應(yīng)企業(yè)的信用風險復雜程度。傳統(tǒng)的信用風險度量方法依靠專家打分，可能導致各個專家的結(jié)論互相矛盾，難以保證其結(jié)果的正確性。現(xiàn)代風險度量模型有些需要大量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算發(fā)雜，建立模型是采用的指標和假設(shè)可能對模型在度量時的準確程度有影響。

我們信用評級起步較晚，在選擇模型上存在制約因素。例如很多企業(yè)并沒有建立自己的數(shù)據(jù)庫，對于那些需要大量數(shù)據(jù)的模型無法選擇。其次，比西方發(fā)達國家相比，企業(yè)違約主要原因來自于自身的經(jīng)濟問題，無法償還債務(wù)；而在我國企業(yè)違約的原因較復雜，可能是經(jīng)濟問題也可能存在弄虛作假等現(xiàn)象。因此在選擇模型上應(yīng)使用多種方法互相考慮，揚長避短尋找模型和方法的互補性。還要考慮企業(yè)與企業(yè)之間的差別和特性，各項因素之間的相互作用，信用評級時可能會有突發(fā)事件對其結(jié)果影響重大。構(gòu)建適合我國當前情況的信用風險度量模型，應(yīng)從我國根本國情出發(fā)。

參考文獻：

[1]唐海鷗.上市公司財務(wù)指標在信用評級中運用的實證分析[J].財會通訊，2010（7）：47.

[2]向軍.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)代企業(yè)信用風險評級及實證研究[D].湖南：湖南大學，2005.

[3]王瓊，陳金賢.信用風險定價方法與模型研究[J].現(xiàn)代財經(jīng)，2002.