宋作為

【摘? 要】商業(yè)銀行中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)理論特指的是中小企業(yè)違約或者信用評(píng)級(jí)改變對(duì)商業(yè)銀行產(chǎn)生損失的可能性。實(shí)際應(yīng)用中通常使用預(yù)測表現(xiàn)最優(yōu)的Logit模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。將影響企業(yè)信用的風(fēng)險(xiǎn)劃分為定量指標(biāo)與定性指標(biāo)，用因子分析方法實(shí)施降維，基于公共因子建立Logit模型對(duì)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)施預(yù)測。

【Abstract】The credit risk theory of small and medium-sized enterprises in commercial banks specifically refers to the possibility of losses caused to commercial banks by the default of small and medium-sized enterprises or the change of credit rating. In practice， the Logit model with the best predictive performance is usually used for risk assessment. The risk that affects enterprise credit is divided into quantitative index and qualitative index， the dimension is reduced by factor analysis method， and the Logit model is established based on the common factor to predict the credit risk of small and medium-sized enterprises.

【關(guān)鍵詞】商業(yè)銀行;因子分析;Logit模型;信用風(fēng)險(xiǎn)

【Keywords】commercial bank; factor analysis; Logit model; credit risk

【中圖分類號(hào)】F832.4;F276.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069（2021）10-0101-03

1 引言

近年來，我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，這就要求以商業(yè)銀行為主要構(gòu)成部分的金融市場能夠給予企業(yè)生產(chǎn)足夠的資金支持，而其中中小企業(yè)占據(jù)了絕對(duì)數(shù)量。因此，商業(yè)銀行需要一種有效的量化工具對(duì)中小企業(yè)金融借貸的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行衡量，以此來保證信用風(fēng)險(xiǎn)測度的穩(wěn)定，為國內(nèi)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定發(fā)展提供保障。

2 我國商業(yè)銀行中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)理論概述

中小企業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，也是最活躍的生產(chǎn)形態(tài)，占全國企業(yè)總量的99%以上。具有規(guī)模小、抗風(fēng)險(xiǎn)程度低、市場靈敏度高等特征。

商業(yè)銀行是以盈利為目的的貨幣經(jīng)營企業(yè)，以貨幣為經(jīng)營對(duì)象。在中小企業(yè)貸款問題上普遍存在“惜貸”問題。由于商業(yè)銀行與中小企業(yè)之間存在信息不對(duì)稱性，致使商業(yè)銀行實(shí)施借貸行為時(shí)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較大，銀行的惜貸行為使得中小企業(yè)融資更為困難，企業(yè)發(fā)展陷入困境。

信用風(fēng)險(xiǎn)是指因債務(wù)人或交易對(duì)手未履行合同所規(guī)定的義務(wù)或其信用質(zhì)量發(fā)生了變化，金融工具價(jià)值受到影響，從而給債權(quán)人或金融工具的持有人造成損失的一種可能性。商業(yè)銀行中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)理論特指的是中小企業(yè)違約或者信用評(píng)級(jí)改變對(duì)商業(yè)銀行產(chǎn)生損失的可能性。

3 商業(yè)銀行應(yīng)用Logit模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的介紹

新巴塞爾資本協(xié)議將銀行風(fēng)險(xiǎn)劃分為市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)，作為金融體系中活躍的組成部分，信用風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是最主要的風(fēng)險(xiǎn)。由此，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)此已經(jīng)作出了大量的相關(guān)研究。在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的管理方式下，產(chǎn)生了諸如評(píng)級(jí)法、專家系統(tǒng)評(píng)分法等定性方法;在數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法構(gòu)建下出現(xiàn)了以多元判別分析法、Logit模型、Probit模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等為代表的量化分析的處理方式。受制于定性方法主觀性的影響和多元分析對(duì)于原始數(shù)據(jù)及模型的嚴(yán)格假定，實(shí)際應(yīng)用中通常使用預(yù)測表現(xiàn)最優(yōu)的Logit模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

在中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估當(dāng)中，用虛擬變量y來刻畫違約事件是否發(fā)生，用p表示企業(yè)違約概率，并設(shè)定由相關(guān)影響因素構(gòu)成的向量：原始變量表示[x1，x2，…，xp]（或者公共因子表示[f1，f2，…，fm]），以此構(gòu)造Logit回歸模型：

y=1，企業(yè)違約0，企業(yè)不違約

f（p）=ln=g（[x1，x2，…，xp]）

使用Logit模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在4個(gè)方面：①以多元判別分析為首的判別方式要求研究對(duì)象分為2組及2組以上，且解釋變量必須可測，Logit模型能夠在保留被測對(duì)象的原始信息的情況下直接分析;②放寬了對(duì)于自變量的要求，不需要原始變量或者解釋因子服從多元正態(tài)分布、樣本協(xié)方差矩陣相等的假設(shè)條件;③Logit模型本身是0-1事件的非線性表征，而信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的目的就是衡量借貸的有效程度，具有現(xiàn)實(shí)意義;④所需的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相對(duì)易于收集，且該方法獨(dú)立于外部信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的不完善并不會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生影響。

4 中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)分析

4.1 指標(biāo)設(shè)計(jì)

通常將影響企業(yè)信用的風(fēng)險(xiǎn)劃分為定量指標(biāo)與定性指標(biāo)。

其中定量指標(biāo)來源于交易所以及企業(yè)所提供的年度財(cái)務(wù)報(bào)表，依據(jù)現(xiàn)有研究可以選取表1中的14個(gè)指標(biāo)，分為5類（見表1），綜合反映企業(yè)的償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、現(xiàn)金流量與市場價(jià)值。

償債能力指標(biāo)也可稱為資產(chǎn)變現(xiàn)能力指標(biāo)，該指標(biāo)所研究的是企業(yè)的流動(dòng)性資產(chǎn)與流動(dòng)性負(fù)債的關(guān)系，能夠體現(xiàn)企業(yè)在權(quán)責(zé)發(fā)生制下對(duì)于到期債務(wù)的償付能力;營運(yùn)能力分析通過流動(dòng)性資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度作為指標(biāo)實(shí)現(xiàn);盈利能力是指企業(yè)通過經(jīng)營行為獲取利潤的能力，對(duì)于債權(quán)方是收取本金與利息的保障;現(xiàn)金流量分析能夠反映企業(yè)現(xiàn)金流量狀況，能夠有效衡量企業(yè)當(dāng)前的資金狀況與償債能力，如果企業(yè)擁有足夠的現(xiàn)金流進(jìn)行還款，則說明企業(yè)的償債能力強(qiáng)，反之則弱;企業(yè)的市場價(jià)值能夠有效體現(xiàn)投資者對(duì)于企業(yè)的信心，較高的市場價(jià)值能夠吸引更多投資者進(jìn)行投資，償債能力也會(huì)增強(qiáng)。

為體現(xiàn)行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)以及外界對(duì)于企業(yè)的判斷情況，在定量指標(biāo)的基礎(chǔ)上引入1個(gè)定性變量：按照深圳交易所年度上市公司信息披露考核結(jié)果對(duì)企業(yè)進(jìn)行賦值，評(píng)級(jí)結(jié)果A為1，B為2，C為3，D為4。

4.2 數(shù)據(jù)收集與因子分析方法

在深圳交易所中小企業(yè)板篩選并選取樣本，選取了其中200家企業(yè)2018年財(cái)務(wù)報(bào)告中獲得的研究數(shù)據(jù)。

因子分析方法是通過尋找反映原始變量相關(guān)性的幾個(gè)不可觀測的“潛變量”對(duì)原變量實(shí)施“降維”的方法;提取出的公共因子相互之間具有正交性，有助于提取非重復(fù)的有價(jià)值的信息。探索性因子分析分為4步：

①標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱影響。

②因子分析的可行性檢驗(yàn)。

③提取因子，根據(jù)實(shí)際意義選擇是否進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，解釋實(shí)際意義。

④計(jì)算因子得分。

檢驗(yàn)原始變量是否適合進(jìn)行因子分析的方法有KMO檢驗(yàn)和Bartlett球度檢驗(yàn)，通常認(rèn)為KMO值大于0.6，Bartlett球度檢驗(yàn)P<0.01時(shí)比較適合因子分析，經(jīng)檢驗(yàn)得到KMO=0.701，說明變量之間相互作用的信息能夠被其他變量所解釋，適合作因子分析。Bartlett球度檢驗(yàn)的P<<0.001，同樣說明樣本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

提取使累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到70%以上的公共因子，共計(jì)5個(gè)，并通過因子旋轉(zhuǎn)分別對(duì)提取出的5個(gè)公共因子進(jìn)行實(shí)際解釋，可以解釋為短期償債能力因子（流動(dòng)比率、速動(dòng)比率）、盈利能力因子（毛利率、凈利率、資產(chǎn)報(bào)酬率、每股收益）、現(xiàn)金流量因子（經(jīng)營凈現(xiàn)金比率、經(jīng)營現(xiàn)金負(fù)債比、每股經(jīng)營現(xiàn)金流量）、營運(yùn)能力因子（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率）、綜合償債能力因子（權(quán)益乘數(shù)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率）。分別對(duì)應(yīng)于表3與表4的第1～5個(gè)成分。

5 基于Logit模型的我國中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

通常認(rèn)定資產(chǎn)負(fù)債率高于60%時(shí)說明公司運(yùn)營存在危機(jī)，不利于發(fā)展。在本模型中，將違約行為簡化為運(yùn)營存在危機(jī)的情況，便于處理。采用向前選擇法對(duì)變量進(jìn)行篩選，輸出結(jié)果如表5所示。

Logit回歸經(jīng)過3步迭代后結(jié)束。在第三步迭代中，F(xiàn)AC1、FAC2、商業(yè)評(píng)級(jí)和常數(shù)項(xiàng)在0.05的顯著性水平下顯著，因此使用短期償債能力指標(biāo)F1、盈利能力指標(biāo)F2和企業(yè)信息質(zhì)量Z1評(píng)估來估計(jì)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)更有意義。由此得到中小企業(yè)違約概率的Logit表達(dá)式：

p=

依據(jù)因子分析可以得出相對(duì)應(yīng)的因子得分：

F1=-0.842×資產(chǎn)負(fù)債率-0.462×權(quán)益乘數(shù)+0.940×流動(dòng)比率+0.945×速動(dòng)比率-0.037×總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-0.014×應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率-0.029×存貨周轉(zhuǎn)率+0.153×凈利率+0.442×毛利率+0.097×資產(chǎn)報(bào)酬率+0.142×經(jīng)營凈現(xiàn)金比率+0.650×經(jīng)營現(xiàn)金負(fù)債總額比-0.001×每股收益-0.133×每股經(jīng)營現(xiàn)金流

F2=-0.302×資產(chǎn)負(fù)債率-0.633×權(quán)益乘數(shù)+0.034×流動(dòng)比率+0.024×速動(dòng)比率+0.079×總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率+0.110×應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率-0.205×存貨周轉(zhuǎn)率+0.799×凈利率+0.278×毛利率+0.953×資產(chǎn)報(bào)酬率+0.156×經(jīng)營凈現(xiàn)金比率+0.113×經(jīng)營現(xiàn)金負(fù)債總額比+0.800×每股收益+0.270×每股經(jīng)營現(xiàn)金流

借助Logit模型得到中小企業(yè)違約概率的表達(dá)式，可以對(duì)樣本企業(yè)的違約情況進(jìn)行判別。以P=0.5作為臨界值，選取另外140家企業(yè)利用模型進(jìn)行預(yù)測Logit模型對(duì)樣本總體的判別準(zhǔn)確率達(dá)到70.71%，區(qū)分信用風(fēng)險(xiǎn)的效果較為理想。

6 結(jié)語

本文選取了中小企業(yè)信用評(píng)估中較為重要的財(cái)務(wù)指標(biāo)和定性指標(biāo)，基于對(duì)樣本企業(yè)的因子分析建立出信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的Logit模型，根據(jù)預(yù)測準(zhǔn)確率可知擬合效果較好。相較于其他模型，該模型并沒有關(guān)于原始數(shù)據(jù)的更為嚴(yán)格的假設(shè)，但是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)中的定性部分存在主觀性前提假設(shè)，假定了交易所信息披露所造成的經(jīng)濟(jì)影響是等距的。隨著市場監(jiān)管信息日趨完備和多元化，未來可以在模型中引入更多尚未考慮的定性指標(biāo)對(duì)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更有效的預(yù)測。

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