■文建閣 寧夏理工學院

一、M 銀行簡介及信用風險評估現(xiàn)狀分析

M 銀行是國內首家由民間資本組成的全國性股份制商業(yè)銀行，1996 年1 月12 日在北京成立，2000 年于上交所上市，2009 年于香港聯(lián)交所上市。自從深圳發(fā)展銀行在2005 年推出了“供應鏈融資”并獲得了較大的成功以后，許多銀行如M 銀行、廣發(fā)銀行和中信銀行等都開始大力開發(fā)“供應鏈融資”，從而使“供應鏈融資”進入了一個新的發(fā)展時期。

M 銀行信用風險評估存在的問題主要有：（1） 缺乏對核心企業(yè)的評估；（2） 對供應鏈運行狀況影響因素考慮不足；（3） 缺乏對融資項下資產(chǎn)的評估；（4） 信用風險評估指標體系層次結構不優(yōu)；（5） 評估方法主觀性強；（6） 指標權重設置不合理。

二、M 銀行信用風險評估體系的構建

1.指標選取的原則

（1） 全面性原則。全面系統(tǒng)的評估指標能夠全面地反映貸款客體的特征和風險的成因，能夠使貸款客體的評估更加精確。（2） 定量指標與定性指標相結合。定量指標具有較高的精度和較高的可比性，可用科學的數(shù)學公式計算，對融資企業(yè)的信用程度進行更為客觀明確的描述。（3） 結合供應鏈金融自身特點。在供應鏈金融的背景下，對貸款主體進行信用風險的評估，主要是對貸款主體的自身條件進行評估。從行業(yè)狀況、核心企業(yè)狀況、融資項下資產(chǎn)狀況以及供應鏈運作狀況等幾個方面展開全面評估。

2.指標選取的來源

在將指標選擇相關原則與供應鏈金融模式的特性進行綜合考量的基礎上，來挖掘和篩選出與之相關的、適宜的指標，從而客觀、完整地反映出中小企業(yè)的信用特點與真實水平。以信息不對稱理論、交易成本理論和供應鏈管理理論為指導，結合高校金融專家、M 銀行信貸管理人員、中小企業(yè)財務負責人共同探討，篩選出的指標包括5 個準則層指標、19 個子準則層指標、84 個指標層指標的信用風險評估指標體系。

3.構造判斷矩陣

本文采用專家打分法對各層次要素的重要性進行兩兩比較，利用調查問卷方式收集專家意見。結合問卷反饋結果，本文專家的打分取了平均值，并在9 級比例尺度中選擇了最接近的評分作為被評估要素的最終重要性水平。本文采用信用風險中較為常見的由數(shù)學家T.L.Saaty 發(fā)明的1—9 標度方法，該方法下不同標度的含義與使用方法如表1 所示。

表1 標度法參考指標

根據(jù)供應鏈金融模式下中小企業(yè)信用風險評估指標體系賦值情況得出目標層指標判斷矩陣如表2。

表2 目標層指標判斷矩陣

同理，整理得出1 個目標層、5 個準則層、19 個子準則層的判斷矩陣，篇幅有限，不再贅述。

4.計算指標權重及一致性檢驗

（1） 計算指標權重。通過對各評估矩陣進行最大特征值的求取，并對各評估矩陣進行歸一化，即可得出各評估矩陣的權重。經(jīng)過標準化后，所獲得的特征向量即為該層次的指標相對于上一層次的具體指標所具有的權重。在對最大特征量進行歸一化時，采用了方根方法。

以目標層為例，計算權重如下：

首先，由表2，可以得出目標層A 的判斷矩陣。

（2） 一致性檢驗。首先，根據(jù)上述計算結果，求得最大特征根，即：

其次，計算一致性指標CI：

最后，根據(jù)平均隨機一致性指標（見表3），此處為5階矩陣，查表得RI=1.12，

表3 不同階數(shù)矩陣RI 值

當CR﹤0.1 時，認為矩陣A 的一致程度可以被接受，如果CR≥0.1，則認為矩陣A 一致程度無法接受，需要對矩陣中第i元素相對第j元素重要性進行調整，直到矩陣滿足CR＜0.1 的標準為止。

根據(jù)計算整理得出行業(yè)狀況指標權重及一致性檢驗，如表4。

表4 行業(yè)狀況指標權重及一致性檢驗

同理，整理得出1 個目標層、5 個準則層、19 個子準則層指標權重及一致性檢驗表，由于篇幅有限，不再贅述。

三、中小企業(yè)信用風險評估

1.隸屬度的確定

本文向為N 中小企業(yè)辦理授信業(yè)務的M 銀行直接負責人和N 中小企業(yè)財務負責人發(fā)放20 份調查問卷，整理得到N 中小企業(yè)定性指標隸屬度，如表5 所示，定量指標隸屬度，如表6 所示。

表5 N 中小企業(yè)定性指標隸屬度

表6 N 中小企業(yè)定量指標隸屬度

2.多級模糊綜合評價

（1） 第一級綜合評價

N 中小企業(yè)以子準則層宏觀環(huán)境為例，計算步驟如下：

首先，Wc1表示的是子準則層C1內指標層D內下屬D1、D2、D3指標對應的權重向量，具體數(shù)值參照表4；

其次，RCi表示的是模糊評判矩陣，由C1和D內下屬的3 個指標相對應的隸屬度向量作為行構造而成，由表5得到；

同理，計算得到19 個子準則層對應的一級模糊綜合評價向量如表7 所示。

表7 子準則層指標一級模糊綜合評價向量

（2） 第二級綜合評價

計算得到5 個準則層對應的二級模糊綜合評價向量如表8 所示。

表8 準則層指標二級模糊綜合評價向量

（3） 第三級綜合評價

最后，將權重矩陣W與模糊矩陣R進行合成，即可得到綜合評價矩陣B：

四、信用風險評估結果及分析

分數(shù)集F=（F1,F2,F3,F4,F5）T=（100，90，80，70，60）T，。N 中小企業(yè)綜合評估得分：由表9 可知，N 中小企業(yè)有著較好的綜合信用，屬于A 級。

表9 中小企業(yè)信用風險評定標準

與M 銀行原有評估方法進行對比，本文所建立的信用風險評估指標體系，從多個層面、多個角度對中小企業(yè)信用風險的來源展開了剖析和披露，以便能夠及時發(fā)現(xiàn)中小企業(yè)的優(yōu)勢和所面臨的風險，從而對中小企業(yè)的總體信用情況有一個較為全面的認識。

五、結論與展望

在供應鏈金融模式下，中小企業(yè)信用風險的影響因素源于多方面。在信用風險評估指標的選擇上，充分考慮了影響信用風險的各種因素，并建立了四層的評估指標體系。本文采用的多級模糊綜合評價法通過三個層級計算每一層級的綜合模糊評價向量，最終得出企業(yè)信用評級，評估結果與實際相符。

在實踐中，信用主體的生產(chǎn)、運營、風險狀態(tài)并非一直不變，而是隨著內部、外部條件的變化而不斷地進行著波動?，F(xiàn)有的信用風險評估體系大多是從靜態(tài)角度對中小融資企業(yè)信用狀況進行評估，缺乏對其信用風險動態(tài)波動的考慮。