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        我國小微企業(yè)信貸違約概率模型研究

        2017-11-27 15:40:20田雅瓊
        中國集體經(jīng)濟 2017年34期
        關鍵詞:小微企業(yè)模型

        田雅瓊

        摘要:文章給出一種針對我國小微企業(yè)的信貸違約概率模型??紤]到小微企業(yè)財務數(shù)據(jù)匱乏且真實性不足,文章以非財務數(shù)據(jù)為主展開分析,經(jīng)多輪篩選確定了區(qū)分性強且適合我國小微企業(yè)違約概率研究的指標。然后,分別建立邊界logistic模型和一般logistic模型。最后,通過顯著性檢驗、H-L檢驗,以及筆者設計的誤判統(tǒng)計量,并確定了最優(yōu)違約概率臨界點,進而得出最優(yōu)模型。

        關鍵詞:小微企業(yè);信貸違約;模型

        一、研究現(xiàn)狀

        國內對于小微企業(yè)的定量研究鮮見,可借鑒的關于中小企業(yè)信貸評估研究,主要探討指標體系、信貸評估模型的應用和改進。指標體系方面,業(yè)界普遍認為中小企業(yè)評估指標體系與大型企業(yè)存在較大差別。如糜仲春等(2007),朱向華、曹蓮(2009)從財務和非財務因素著手對指標體系選擇進行了探討。張燕卿(2010)等通過因子分析法、層次分析法、模糊綜合評價法等對指標的優(yōu)化做了研究。經(jīng)典模型的應用和改進方面,學者們的研究主要集中于對國外經(jīng)典模型的應用或對我國中小企業(yè)的適用性探討。如田秋麗(2010)對Logistic和Logit模型進行了實證研究和精度評估。

        國外學者在信貸違約概率計量和風險評估模型的理論研究和實際應用方面起步早于國內,發(fā)展也快于國內。19世紀70年代前,大多商業(yè)銀行基本都是依據(jù)專家經(jīng)驗、主觀分析和簡單破產預測模型來判別破產和違約,如5C分析法、Z計分和Zeta模型等。19世紀70年代后,主要以多元統(tǒng)計方法為基礎的傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型或人工智能算法模型、多元判別分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機(SVM)等。20世紀90年代以來,基于期權組合理論的CreditMetrics模型、KMV模型、CPV模型、CreditRisk+模型發(fā)展起來。 但具體操作程序復雜抽象,不符合我國小微企業(yè)信貸“短、小、頻、急”的現(xiàn)實特征。

        二、實證分析

        本文將基于《巴塞爾新資本協(xié)議》提出的違約概率是信用風險評估的核心這一觀點,利用邊界Logistic模型估計寧夏小微企業(yè)信貸的違約概率,并選擇最合適的違約概率臨界點,以此為依據(jù)決定是否放貸。

        (一)建立邊界Logistic模型

        以是否違約這二分類變量為因變量,以篩選所得的21個二分類變量和18個連續(xù)變量為初始自變量,構建邊界Logistic模型和一般Logistic模型。模型如下:

        其中,Pi為違約概率,ω為違約概率邊界,ω∈[0,1]。一方面,邊界logistic模型在一般logistic模型的基礎上增加了一個顯示概率取值邊界的參數(shù),使得違約概率Pi的取值在(0,ω);另一方面,邊界logistic模型定義了抽樣分布的廣義logistic形式。當ω=1時,為一般Logistic模型;當0<ω<1時,為邊界Logistic模型。

        (二)確定最優(yōu)違約概率分界點

        根據(jù)Altman等(1977)估計,C1/C2/在[1/2,1/38]區(qū)間內取值,本文采用以往研究中選擇的三個典型:1/2、1/20、1/38,并進行對比選擇最優(yōu)值。本文根據(jù)某銀行內部數(shù)據(jù),對其中2009~2015年小型企業(yè)的年違約率求平均,以近似Q1,1-Q1即為Q2。本文違約企業(yè)包括所有逾期還款和無法償還的企業(yè)。最終求得Q1=0.00958,Q2=0.99042。

        三、建議

        一是建立和完善小微企業(yè)的統(tǒng)計調查制度。本次調查在寧夏統(tǒng)計局相關人員的協(xié)助下完成,由于小微企業(yè)業(yè)主或相關負責人的配合度較低,要找到符合甄別條件的小微企業(yè)難上加難;而且相當一部分小微企業(yè)難以提供所需數(shù)據(jù),空答率較高。所以,相關部門應對此予以重視,將小微企業(yè)信用和貸款相關信息報送納入統(tǒng)計調查范疇,使其制度化、規(guī)范化。

        二是建立數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。建立起專門的小微企業(yè)信用數(shù)據(jù)庫,同時推進金融機構和科研機構之間的共享。小微企業(yè)的信用風險評估是金融機構的一大難題,同時也是科研機構的一個熱點問題,相關科研有助于金融機構的信貸業(yè)務發(fā)展,而科研又需要相關金融機構的配合,這其間最大的斷點之一在于數(shù)據(jù)的獲取和應用。另一方面,不同金融機構之間、科研機構之間的信息共享能大大降低評估成本。

        參考文獻:

        [1]蔡穎.小微金融將成銀行業(yè)掘金地[N].經(jīng)濟參考報,2012-05-17.

        [2]陳怡希.基于ANP的銀行信貸企業(yè)信用等級評價[J].時代金融,2010(05).

        [3]陳弘,周宗放,何曉琳.零售商違約相關性對供應商信用決策的影響研究[J].東方企業(yè)文化·經(jīng)濟研究,2011(05).

        [4]曾玉玲.小微企業(yè)融資瓶頸與解決途徑探析[J].金融教學與研究,2012(01).

        (作者單位:中國人民銀行銀川中心支行)endprint

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