中小企业信用风险评估
摘要:
运用企业信用风险评价理论，在分析中小企业信用评价与历史财务指标和非财务指标之间关系的基础上，提出了企业信用风险评估的指标体系，并据此构建了一种基于层次分析法的企业信用风险评估模型。研究表明，该方法有效、可行，有助于企业信用风险的预警管理，提高信用管理水平。
关键词:层次分析法;信用风险;评估模型
1．引言
近年来随着我国经济的高速发展，中小企业在促进国民经济增长、提供就业岗位、推动技术创新、保持社会稳定等方面发挥着越来越重要的作用。由于中小企业自有资金少、知名度不高，所以依靠内部融资以及通过资本市场直接发行债券股票融资都比较困难，所以中小企业更加依赖以商业银行贷款融资为主的间接融资手段，以商业银行为中介的间接融资是目前小企业资金配置的主要形式。中小企业与大企业相比，中小企业具有信息透明度差，经营稳定性差等缺点，对中小企业提供信贷支持时，商业银行很难对其信用风险进行评断。所以结合中小企业的实际情况，建立起一套中小企业贷款的信用评价模型，这对于商业银行有效地控制中小企业贷款风险非常有重要的。我国对信用风险度量、管理的研究始于上个世纪80年代末期，目前对信用风险度量、管理的系统研究主要集中在对企业信用风险的分析和预测研究。最早根据财务会计数据提出单变量分析企业破产风险预测的是Beaver［1］，Altman［2］将其延伸至多变量，即著名的Z评分模型，这些分析均采用最小二乘法进行估计。此外，还有几种常见的用于信用风险分析的统计方法:k－邻近法、主成分分析法、聚类分析法、分类树法等［3］。进入20世纪90年代，神经网络引入了银行业，用于信用风险识别和预测［4］。但是这些方法主要是针对大型企业而建立的，并不完全适合于中小企业。本文首先分析中小企业的特点，建立适合中小企业的信用风险指标体系，然后将层次分析法与信用风险分析和预测相结合，提出了一种基于层次分析法的综合评价模型，结合企业实际数据对模型的有效性和准确性进行了验证。
2．中小企业风险评价指标体系
中小企业与大企业不同，既具有信息透明度差，经营稳定性差等缺点，又具有经营灵活、创新能力强、发展成长力强以及国家政策扶持等优势。故而在设置其指标体系时应考虑到其所具有的创新性、成长性、发展性等特点。结合中小企业的特定，借鉴已有的国内外金融机构和评级公司的企业信用评级模型，在已有的国内外文献研究成果的基础之上，笔者认为在构建适用于中小企的信用评级指标体系时，应在分析企业的运营能力、盈利能力、偿债能力等财务因素的同时，要结合企业所处的外部宏观环境条件和行业发展状况来说明企业的偿债能力。此外，在分析偿债能力的同时，还应该考察企业的偿债意愿。只有在分析了企业偿债能力的同时，考察企业的偿债意愿，才能比较客观地掌握企业的信用情况，最终在评定时才能得出较为科学的结果。在此，笔者根据现有的研究成果和实际情况，构建中小企业信用评级指标体系，并将评级的指标分为财务指标和非财务指标两大类。
1)财务指标定量指标主要根据企业的财务数据来确定，不同的财务指标从不同的方面反映企业的财务、经营和盈利状况。那么，到底应使用哪些财务指标来反映企业的偿债能力呢?由于财务指标数量很多，所以必须借鉴现有的指标体系和研究成果。在选择定量指标的同时，需要考虑哪些指标最能说明企业的偿债能力，同时在指标的选择上，需要剔除相关性系数较大的指标，因为指标之间的相关性会导致评级因素的重复计算，降低评级结果的有效性。我国很多学者在这方面做了相关的研究。综上，基于国内外的研究成果，经过专家访谈和理性分析，本文拟从以下几个方面构建财务指标体系，偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力。
2)非财务指标衡量企业的信用等级，不仅要根据财务指标来分析和考察企业的偿债能力，同时还要分析企业所处的宏观环境、企业的基本素质、企业的基本信用等非财务因素对企业信用等级评价的影响。综合考虑非财务指标与财务指标，比仅仅以财务指标为变量更能够准确的预测企业的违约概率;张培［5］通过实证研究探讨了非财务指标对商业银行内部评级有效性的影响，得出行业特征、宏观环境、公司管理等非财务指标的介入使得评级模型根据有效性，建议商业银行在建立企业信用评级体系时应加强非财务指标的重视;梁晓佩［6］指出，非财务指标的科学引入是增强评级模型预测能力的必然要求，因为它能够更好地预测企业未来发展趋势，能够从整体上评价企业的业绩。鉴于非财务指标对企业信用等级评价的重要性，在前人研究的基础之上，通过文献整理和专家访谈，建立以下非财务指标因素体系，外部宏观环境，企业基本素质，履约情况。综上所述，可建立虚拟企业风险分析指标体系，在这个基础上引入基于期望值的模糊多属性决策法来解决虚拟企业的风险评价问题。本文所构建的中小企业信用评级指标体系包含2个层次:一级准则层包含‘‘财务指标”和“非财务因素指标”;二级准则层有包含7个方面的指标，即“财务指标”下的偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力指标，“非财务因素指标”下的外部宏观环境、企业基本素质、履约状况三项指标。
3．运用层次分析法评价企业信用风险
3．1层次分析法原理
［7］层次分析法(简称AHP)是美国运筹学家T．L．Saaty教授于20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法就是针对这种复杂问题进行条理化、层次化，依据其本身的属性和相互关系构造出若干层次。大体分为四个步骤:
(1)建立问题的递阶层次结构模型;
(2)构造各层次的两两比较判断矩阵;
(3)由各层判断矩阵计算出被比较元素的相对权重，并进行一致性检验;
(4)计算出总元素组合的权重，并对总体进行一致性检验。
3．2层次分析法在企业信用风险评估中的应用
对于各项指标的权重，可以由层次分析法计算得出。设有s位专家对评价指标的重要性进行排序，设每位专家的重要程度相等，得出判断矩阵，计算每层每个指标的指标权重。在实践中，有很多位专家对指标集进行独立排序，可能每位专家的排序都各不相同，这时，就要在层次分析法的基础上采用加权平均的方法来确定指标权重。1．准则层次判断矩阵Bij权重的确定和一致性检验。相对于企业信用风险评估指标体系来说，判断矩阵中的元素是由财务因素和非财务因素相对重要性的比较来确定。由于CＲ＜0．1，所以矩阵G=(Bij)是一致性矩阵，λmax=2对应的权重向量为(0．75，0．25)。财务指标是由偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力指标的相对重要性来比较确定的，非财务因素指标是由外部宏观环境、企业基本素质、履约状况的相对重要性来比较确定的，实际应用中，可以写出方案层的判断矩阵，根据以上计算结果的权重，计算出每个方案的综合评价值对方案进行排序。
参考文献:
［1］WilliamH．Beaver．FinancialＲatiosAsPredictorsofFailure．Jour-nalofAccountingＲesearch，1966，4
［2］EdwardI．Altman．FinancialＲatios，DiscriminantAnalysisandthePredictionofCorporateBankruptcy．TheJournalofFinance，1968，23
［3］张晓莉，刘大为．一种基于遗传算法的企业信用风险分析方法．经营谋，2012，8．
［4］郭文伟，陈泽鹏，钟明．基于MLP神经网络构建小企业信用风险预警模型．财会月刊，2013，3．
［5］张培．非财务指标对商业银行企业信用评级的影响研究―――以上市公司为例．2009，2．
［6］梁晓佩．信用评级中非财务指标引入的方法与影响探究．时代金融，2011，9．
［7］岳超源．决策理论与方法．科学出版社，2003
作者：张益
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