時(shí)間:2023-12-15 10:12:01
導(dǎo)語(yǔ):在企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)分析的撰寫(xiě)旅程中,學(xué)習(xí)并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑,好期刊匯集了九篇優(yōu)秀范文,愿這些內(nèi)容能夠啟發(fā)您的創(chuàng)作靈感,引領(lǐng)您探索更多的創(chuàng)作可能。
【關(guān)鍵詞】風(fēng)險(xiǎn)控制、 中小企業(yè)、 信貸、信用機(jī)制
Abstract: Small & medium-sized enterprise (SMSE), as the most energetic and vigorous economic corpus in the market economy,have been one of the most important motivations for the growth of economy in China. But it is a common phenomenon existing throughout the world with different distant, that most of SMSE are quite difficult to get loans from banks. The lack of credit rating system applying to SMSE is the main reason causing the financing difficulties for SMSE. Theoretical analysis and practice analysis are two important ways through which foreign and domestic researchers study. Quite a lot of the researchers abroad and domestic regard information asymmetry as the main obstacle of the credit rating process, and try to resolve the contradiction between the SESE and commercial banks. For practice analysis, researcher like Altman as a represent tries to set up quantitative model to value the credit risk of SMSE quantitatively.
Keywords: risk control, SMSE, credit loan, credit rating system
一、近年來(lái)關(guān)于信用評(píng)價(jià)的國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)綜述
中國(guó)社科院張其仔等編著的《企業(yè)信用管理》(2002年),從企業(yè)內(nèi)部信用管理的基本知識(shí)和操作技巧等方面,對(duì)企業(yè)信用展開(kāi)了初步探討。由林漢川、夏敏仁主編的《企業(yè)信用評(píng)級(jí)理論與實(shí)務(wù)》(2003年),結(jié)合《新巴塞爾資本協(xié)議))的有關(guān)精神,對(duì)我國(guó)企業(yè)信用評(píng)級(jí)的理論和方法進(jìn)行了一次新的梳理,并結(jié)合國(guó)內(nèi)各種類(lèi)型企業(yè)的現(xiàn)狀作了一些新的探索。石曉軍、陳殿左(2004年)則系統(tǒng)論述了我國(guó)企業(yè)信用管理問(wèn)題的成因與對(duì)策,創(chuàng)造性的提出了“企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)治理的概念”,構(gòu)建出適用于我國(guó)的基于主成分—判別分析的企業(yè)信用分析模型,是對(duì)填補(bǔ)中小企業(yè)授信中的信用評(píng)級(jí)研究這一領(lǐng)域空白的一次大膽的嘗試。
針對(duì)我國(guó)中小企業(yè)信用評(píng)級(jí)對(duì)銀行的影響,吳潔(2005年)提出將信用評(píng)分技術(shù)應(yīng)用在中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)中,并提出銀行間應(yīng)加強(qiáng)對(duì)中小企業(yè)的信用狀況的歷史數(shù)據(jù)的交流,通過(guò)這種交流建立適合我國(guó)國(guó)情的中小企業(yè)的信用評(píng)分模型,還提出還必須建立一個(gè)有效的個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系。同樣針對(duì)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系及方法,何祖玉、韓啟、王華偉、梅強(qiáng)等人(2003年)選用基本能夠代表中小企業(yè)信用擔(dān)保所涉及的16個(gè)指標(biāo),通過(guò)定量分析與定性分析的結(jié)合,探討了如何建立中小企業(yè)信用擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,指標(biāo)側(cè)重于企業(yè)的基礎(chǔ)素質(zhì)、基本財(cái)務(wù)狀況、企業(yè)的創(chuàng)新能力、成長(zhǎng)與發(fā)展能力。周巧云在《對(duì)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法的探討》(2004年)中,認(rèn)為對(duì)中小企業(yè)層面信用風(fēng)險(xiǎn)的分析可選取宏觀環(huán)境、行業(yè)、經(jīng)營(yíng)管理、財(cái)務(wù)、擔(dān)保等因素作為評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)個(gè)人層面信用風(fēng)險(xiǎn)的分析可選取業(yè)主素質(zhì)和業(yè)主價(jià)值作為評(píng)價(jià)指標(biāo),建立評(píng)價(jià)模型,以定性分析與定量計(jì)算相結(jié)合的分析方法來(lái)確定中小企業(yè)的綜合信用風(fēng)險(xiǎn)度。
曹繼英(2004年)提出了影響中小企業(yè)信用的主要非財(cái)務(wù)因素,并根據(jù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)者個(gè)人素質(zhì)等和財(cái)務(wù)因素為審計(jì)因素、財(cái)務(wù)報(bào)告等因素,提出了幾個(gè)信用考核中的誤區(qū)。而關(guān)偉、薛鋒(2004年)中則根據(jù)中小企業(yè)的信用現(xiàn)狀和各種信用評(píng)估方法的特點(diǎn),提出了一種適用于中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法—灰色聚類(lèi)評(píng)估法。
也有國(guó)內(nèi)學(xué)者試圖利用數(shù)量模型分析中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)。田麗紅、吳曉燕、常明等人(2005年)在對(duì)當(dāng)前流行信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法分析的基礎(chǔ)上,提出了要素分析法和多變量信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型相結(jié)合的信用分析方法。魯煒、趙恒巧、劉冀云等人的《KMV模型關(guān)系函數(shù)推測(cè)及其在中國(guó)股市的驗(yàn)證》(2003年)中,指出在中國(guó)這樣一個(gè)缺少足夠信用數(shù)據(jù)的新興市場(chǎng)上,KMV模型直接利用股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息管理,具有廣闊的應(yīng)用前景。然而,KMV模型。A和。E的關(guān)系是隨市場(chǎng)不同而變化的。利用中國(guó)股市的數(shù)據(jù),得出了適應(yīng)中國(guó)市場(chǎng)的αA和αE的關(guān)系函數(shù),初步實(shí)現(xiàn)了運(yùn)用期權(quán)理論對(duì)中國(guó)上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估測(cè),具有相當(dāng)?shù)睦碚摵同F(xiàn)實(shí)意義。趙紹光在《中小企業(yè)信用評(píng)估指標(biāo)體系的研究》(2005年)中,分析了中小企業(yè)信用評(píng)估的要素包括:素質(zhì)要素、財(cái)務(wù)要素、環(huán)境要素、風(fēng)險(xiǎn)要素,提出了建立中小企業(yè)信用評(píng)估指標(biāo)體系的指導(dǎo)原則:針對(duì)性原則、可比性原則、系統(tǒng)性原則、可操作性。王文英、潘華在等人《中小企業(yè)信用的兩個(gè)層面與評(píng)估模式的探討》(2004年)中小企業(yè)授信中的信用評(píng)級(jí)研究中,認(rèn)為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)是信用經(jīng)濟(jì),確定信用等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)和形式是信用評(píng)估體系。他們分析了我國(guó)中小企業(yè)資信現(xiàn)狀,將信用評(píng)級(jí)的企業(yè)層面與個(gè)人層面相結(jié)合,提出了進(jìn)行中小企業(yè)信用評(píng)估的一個(gè)評(píng)估模式。
二、1960年代以來(lái)國(guó)外部分主要文獻(xiàn)綜述
1966年芝加哥大學(xué)會(huì)計(jì)系的Beaver提出了單變量判定模型。他通過(guò)對(duì)破產(chǎn)、拖欠債務(wù)、不能支付優(yōu)先股股利的79家經(jīng)營(yíng)失敗公司和79家經(jīng)營(yíng)未失敗公司的對(duì)比分析研究,并使用了現(xiàn)金流量/債務(wù)總額、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率等30個(gè)財(cái)務(wù)比率作為變量,進(jìn)行一元判定預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量與負(fù)債總額的比率能夠最好地判定公司的財(cái)務(wù)狀況;其次是資產(chǎn)負(fù)債率,并且離經(jīng)營(yíng)失敗日越近,誤判率越低,預(yù)見(jiàn)性越強(qiáng)。Beaver以后又有許多學(xué)者對(duì)單變量模型進(jìn)行了研究,如 Deakin(1972)等。單變量判定模型是介于古典信用分析和多元統(tǒng)計(jì)分析之間的一種過(guò)渡方法。
1968年美國(guó)學(xué)者Altman選取了 1946~1965年間33家申請(qǐng)破產(chǎn)的制造企業(yè)和33家與這些企業(yè)規(guī)模相類(lèi)似非破產(chǎn)制造企業(yè)作為樣本,通 過(guò)對(duì)破產(chǎn)前一年22個(gè)變量的研究,得到一個(gè)預(yù)測(cè)判別模型:Z計(jì)分模型。該模型標(biāo)志著信用風(fēng)險(xiǎn)度量已經(jīng)進(jìn)入多元線性統(tǒng)計(jì)分析階段。
1977年,Altman、Haldeman和Narayannan對(duì)Z計(jì)分模型進(jìn)行擴(kuò)展,建立了第二代模型即ZETA模型。它選取 1969~1975年的53家破產(chǎn)公司和58家非破產(chǎn)公司,采用新的七變量指標(biāo)(資產(chǎn)報(bào)酬率、收入穩(wěn)定性、債務(wù)償還、積累盈利、流動(dòng)比率、規(guī)模),使新模型不僅適用于制造業(yè),而且同樣有效地適用于零售業(yè),并且使對(duì)公司破產(chǎn)前1年和前5年的準(zhǔn)確度大大提高,精度分別為91%和70%。Z計(jì)分模型和ZETA模型是多元線性判別模型的典型代表,對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)度量的影響巨大,直到現(xiàn)在人們還在使用它。
1969年P(guān)ogue和soldofsky利用另外一種多元線性方法—線形概率模型,針對(duì)1961年至1964年間接受Moody評(píng)級(jí)的公司債,預(yù)測(cè)其屬于投資級(jí)或投機(jī)級(jí),間接度量了公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。
鑒于影響借款是否違約的因素與結(jié)果并非呈線性關(guān)系,20世紀(jì)80年代以后多元非線性回歸模型開(kāi)始受到研究信用風(fēng)險(xiǎn)度量學(xué)者的追捧。1980年Ohlson使用了多元Logit回歸方法分析了1970一1976年間破產(chǎn)的105家公司和2058家公司組成的非配對(duì)樣本,他發(fā)現(xiàn)用公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、業(yè)績(jī)和當(dāng)前的變現(xiàn)能力進(jìn)行財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到96.12%。Casey和Bartezak在1985年,Tirapat和Nittayagasetwat在1999年也應(yīng)用這種方法進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)證研究。另一種相近的Probit模型可能是澤米捷斯基(Zanijewski,1984)首度用來(lái)預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)危機(jī)。目前,這類(lèi)多元非線性回歸模型應(yīng)用最為廣泛,被國(guó)際金融業(yè)和學(xué)術(shù)界視為主流方法。
多元統(tǒng)計(jì)分析在近二十多年得到進(jìn)一步拓展,人們把非線性區(qū)別分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳算法、線性規(guī)劃、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法等應(yīng)用其中,形成了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、線性規(guī)劃等方法的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型。這些只是在算法上的改進(jìn),評(píng)估信中小企業(yè)授信中的信用評(píng)級(jí)研究用風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果并不一定比原有的模型優(yōu)越。其中類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法最為有名。類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論可追溯到40年代,但在信用風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用還是90年代的新生事物。1992年Tam和Kiang以 1985一 1987年美國(guó)德州失敗銀行及正常銀行各59家為研究對(duì)象,以19個(gè)財(cái)務(wù)比率為輸入變量,比較多種模型對(duì)樣本銀行的分級(jí)能力,其結(jié)果顯示類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分級(jí)正確率最高。Coats和 Fant(1993),Trippi和 Turban(1993)采用類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法分別對(duì)美國(guó)銀行和公司財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行了預(yù)測(cè),取得了一定的效果。
20世紀(jì)80年代以來(lái),信用規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)以指數(shù)方式膨脹,有別于傳統(tǒng)多元統(tǒng)計(jì)分析的信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法,基于資本市場(chǎng)理論和信息科學(xué)為支撐的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型得到前所未有的發(fā)展。90年代以后,信用風(fēng)險(xiǎn)度量進(jìn)入現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型階段。1995年美國(guó)KMv公司開(kāi)發(fā)出基于Merton期權(quán)定價(jià)理論,利用預(yù)期違約頻率 (Expected Default Frequency,EDF)來(lái)計(jì)量公司的違約概率的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型,簡(jiǎn)稱(chēng)KMV模型。1996年瑞士信貸第一波士頓銀行(CSFB)應(yīng)用保險(xiǎn)業(yè)中的精算方法來(lái)計(jì)算債券或貸款組合的損失分布,從而開(kāi)發(fā)出Credit Risk+信貸風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)。 1997年4月J.P.摩根推出用于量化信用風(fēng)險(xiǎn)的Credit Metric模型,是通過(guò)在險(xiǎn)價(jià)值 (Value At Risk,VaR)來(lái)衡量信用風(fēng)險(xiǎn)的一種計(jì)量方法。這是三個(gè)最為有名的現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)模型,此外還有一大批新模型和新方法,如信孚銀行的RAROC模型、基于宏觀模擬方法的麥肯錫模型、基于風(fēng)險(xiǎn)中性的KPMG貸款分析系統(tǒng)模型、基于保險(xiǎn)方法的死亡率模型,衡量衍生工具信用風(fēng)險(xiǎn)和信用集中風(fēng)險(xiǎn)的新方法。2000年Chariton和Trigeorgis借鑒KMV模型的參變量研究1983年到1994年中139對(duì)美國(guó)公司,利用了Logistic回歸模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)到期債務(wù)面值的對(duì)數(shù)、公司資產(chǎn)當(dāng)期市價(jià)的對(duì)數(shù)、公司價(jià)值變化的標(biāo)準(zhǔn)差等參變量在預(yù)測(cè)破產(chǎn)方面作用顯著。
值得一提的是,著名的穆迪(Moody)公司基于多年信用評(píng)級(jí)的積累經(jīng)驗(yàn)在2000年3月公布了一個(gè)針對(duì)私營(yíng)公司的RiskCalc違約模型,通過(guò)對(duì)其信用研究數(shù)據(jù)庫(kù)中28104家正常私營(yíng)公司和1604家違約私營(yíng)公司的實(shí)證研究證明了該模型優(yōu)于現(xiàn)行的其他模型,并且受非財(cái)務(wù)和時(shí)間因素的影響較少。RiskCalc違約模型實(shí)際上是一個(gè)Probit模型,目前該模型已經(jīng)被穆迪公司應(yīng)用于貸款證券化的信用評(píng)級(jí)。2000年之后,穆迪公司將RiskCalc違約模型推廣到世界范圍,采用不同國(guó)家的數(shù)據(jù)來(lái)研究私營(yíng)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn),如澳大利亞、法國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、意大利、日本、韓國(guó)和新加坡等。
三、小結(jié)
(一)國(guó)外的一些信用評(píng)價(jià)模型,可以說(shuō)是比較完善,有很強(qiáng)的科學(xué)性和較為廣泛的適用范圍,但應(yīng)用這些指標(biāo)的基礎(chǔ)是在比較發(fā)達(dá)和完善的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中并且要有相當(dāng)完善的信用記錄,而我國(guó)的信用體系建設(shè)剛剛開(kāi)始,信用記錄幾乎空白。因此,國(guó)內(nèi)照抄、照搬西方國(guó)家的信用評(píng)價(jià)體系是行不通的。
(二)信用評(píng)價(jià)有著不同的評(píng)價(jià)主體和客體,對(duì)于不同的主體和客體而言,其評(píng)價(jià)的指標(biāo)是不一樣的,但現(xiàn)在看來(lái)所有的信用評(píng)價(jià)體系如出一轍,沒(méi)有針對(duì)性可言。中小企業(yè)是企業(yè)群體殊的一類(lèi),有著不同于一般企業(yè)信用評(píng)價(jià)的一面,如果按照相同的評(píng)價(jià)體系,那么結(jié)果肯定是有偏差的。
(三)很多體系中都會(huì)存在資本結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)規(guī)模等指標(biāo),對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō),其規(guī)模遠(yuǎn)不能與大型企業(yè)相比較,因此在設(shè)置中小企業(yè)的融資信用評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí),要盡量弱化企業(yè)規(guī)模的影響,畢竟規(guī)模大的企業(yè)信用不一定高,規(guī)模小的企業(yè)會(huì)更加重視企業(yè)融資信用反而信用水平可能更高。
本文認(rèn)為,在研究中小企業(yè)信貸信用評(píng)價(jià)體系的建立時(shí),應(yīng)注重定量分析與定性分析的結(jié)合。在定量分析的過(guò)程中,因以可操作性、全面科學(xué)性、簡(jiǎn)明性為原則,選取具有代表性和關(guān)鍵性的指標(biāo),通過(guò)科學(xué)的分析方式,構(gòu)建具有指標(biāo)意義的定量分析模型。同時(shí),也應(yīng)使用定性分析作為輔助,以宏觀、中觀、微觀三個(gè)角度對(duì)中小企業(yè)信貸信用風(fēng)險(xiǎn)做全面深入的分析。主要考察中小企業(yè)的外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn),行業(yè)內(nèi)相關(guān)信息,最后結(jié)合中小企業(yè)自身特點(diǎn)做出信用評(píng)價(jià)
參考文獻(xiàn):
[1]張其仔,尚教蔚,周雪琳,施曉紅.企業(yè)信用管理[M].[北京]:[對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社].[2002].
[2]林漢川,夏敏仁.企業(yè)信用評(píng)級(jí)理論與實(shí)務(wù)[M].[北京]:[對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社]. [2003].
[3]石曉軍,陳殿左.信用治理—文化、流程與工具[M].[北京][機(jī)械工業(yè)出版社] [2004]
[4]吳潔.信用評(píng) 分技術(shù)在中小企業(yè)貸款中的應(yīng)用[J].[現(xiàn)代金融].[2005]. 5-7.
[5]何祖玉,韓啟,王華偉,梅強(qiáng).中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系及方法[J].[統(tǒng)計(jì)與決策]. [2003]. 17-15.
[6]周巧云.對(duì)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法的探討—基于關(guān)系型貸款的綜合評(píng)價(jià)模型[J].[河南金融管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)].[2004]. 52-54.
[7]曹繼英 規(guī)避中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)注意的主要因素[J].[浙江金融].[2004]. 31-33.
[8]關(guān)偉,薛鋒.基于灰色聚類(lèi)法的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J].[生產(chǎn)力研究].[2004]. 51-53.
[9]田麗紅,吳曉燕,常明.中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模式的選擇分析[J].[石家莊] [鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)].[2005]. 111-114.
[10]趙紹光.中小企業(yè)信用評(píng)估指標(biāo)體系的研究[J].[長(zhǎng)春師范學(xué)院學(xué)報(bào)]. [2005].
[11]魯煒,趙恒晰,劉冀云.KMV模型關(guān)系函數(shù)推測(cè)及其在中國(guó)股市的驗(yàn)證[J].[運(yùn)
籌與管理].[2003].43一45.
[12]王文英,潘華.中小企業(yè)信用的兩個(gè)層面與評(píng)估模式探討[J].[經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索]. [2004]. 61一62.
. 71一 111.
[14] Altman E.I. [Financial ratios, Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. [J]. [Journal of Finance]. [1965]. 589-609.
.
文獻(xiàn)綜述指導(dǎo)教師評(píng)語(yǔ)
[關(guān)鍵詞]中小企業(yè);信用擔(dān)風(fēng)險(xiǎn);博弈模型
[中圖分類(lèi)號(hào)]F832.42 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1006―5024(2009)09―0166―03
[基金項(xiàng)目]鹽城工學(xué)學(xué)院應(yīng)用基礎(chǔ)研究項(xiàng)目“我國(guó)中小企業(yè)信用擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)管理研究”(批準(zhǔn)號(hào):XKY2009103)
[作者簡(jiǎn)介]宋冬梅,鹽城工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師,碩士,研究方向?yàn)橥顿Y管理、管理科學(xué)與工程;
沈友娣,鹽城工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授,碩士,研究方向?yàn)楣ど坦芾怼?江蘇鹽城224002)
一、引言
關(guān)鍵詞:中小企業(yè);信用風(fēng)險(xiǎn);信用等級(jí)
中圖分類(lèi)號(hào):F230 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-1723(2013)03-0009-01
一、概述
中小企業(yè)是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中重要的組成單元。改革開(kāi)放以來(lái),中小企業(yè)發(fā)展快速,對(duì)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)做出了巨大的貢獻(xiàn)。有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,中小企業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率超過(guò)70%以上,并且創(chuàng)造了大量的、就業(yè)機(jī)會(huì)。但與之形成鮮明對(duì)比的是中小企業(yè)從銀行獲得的信貸資金不足30%。中小企業(yè)的內(nèi)部信息往往都是內(nèi)部化的,不需要會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)其財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行審計(jì),信息不透明,一般人很難獲取。銀行也不敢對(duì)其提供信用貸款。中小企業(yè)缺乏對(duì)融資信用的重視,向銀行借款時(shí)并未考慮未來(lái)可否按期償還,很多中小企業(yè)由于違約風(fēng)險(xiǎn)大,銀行不敢放貸。
二、中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的特征
中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)是指銀行等債權(quán)人事先不能觀察中小企業(yè)的違約情況,導(dǎo)致銀行等債權(quán)人不能按期收回貸款本金和利息的風(fēng)險(xiǎn)。正確認(rèn)識(shí)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)特征有助于建立和完善中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制、強(qiáng)化信用風(fēng)險(xiǎn)管理。
(一)非系統(tǒng)性
中小企業(yè)是否違約主要取決于其還款能力和還款意愿。違約風(fēng)險(xiǎn)取決于企業(yè)的個(gè)體特征,盡快也受到宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響,但更多是受經(jīng)營(yíng)能力、財(cái)務(wù)管理能力等這類(lèi)非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響。
(二)道德風(fēng)險(xiǎn)
中小企業(yè)和銀行等交易過(guò)程中,存在信息不對(duì)稱(chēng)的狀況。中小企業(yè)掌握更多的信息優(yōu)勢(shì),而銀行相對(duì)處于劣勢(shì)。通過(guò)逆向選擇,更多信用風(fēng)險(xiǎn)不佳的中小企業(yè)從銀行獲取信貸資金,而銀行承受更多的不良貸款的可能。
(三)相關(guān)性
中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)環(huán)境也密切相關(guān)。宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng),宏觀政策包括貨幣政策和財(cái)政政策都會(huì)對(duì)其經(jīng)營(yíng)績(jī)效、財(cái)務(wù)狀況造成影響。中小企業(yè)相互之間密切相關(guān),往往會(huì)出現(xiàn)同地區(qū)、同行業(yè)的中小企業(yè)違約情況。外部環(huán)境對(duì)中小企業(yè)影響甚大。
除此之外,中小企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模相對(duì)較小,技術(shù)、服務(wù)和產(chǎn)品比較單一,自由資本相對(duì)匱乏。同時(shí),管理者自主管理和決策能力差。也缺少必要的制約和規(guī)范機(jī)制,管理者個(gè)人信用觀念和信用行為直接影響中小企業(yè)信用決策和信用行為。
三、中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素
中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)受到許多方面因素的影響,可分為內(nèi)因和外因兩種。外因包括宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r和產(chǎn)業(yè)政策等。內(nèi)因包括財(cái)務(wù)狀況、公司管理水平、公司戰(zhàn)略等。包括選擇以下三個(gè)指標(biāo):
(一)規(guī)模
中小企業(yè)的規(guī)模直接影響到其信用水平。一般認(rèn)為,規(guī)模和償債能力成正比,當(dāng)中小企業(yè)規(guī)模越大是,則其償債能力越好,信用水平越高;反之,信用水平越低。
(二)盈利能力
中小企業(yè)的利潤(rùn)是其償付債務(wù)和不斷發(fā)展的基本保障。盈利能力直接影響到公司支付賬款的能力。盈利能力越強(qiáng),違約風(fēng)險(xiǎn)越小。
(三)營(yíng)運(yùn)能力
營(yíng)運(yùn)能力反應(yīng)了企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中各項(xiàng)資產(chǎn)的利用效率,反應(yīng)了中小企業(yè)管理者的管理水平和配置資產(chǎn)的能力。運(yùn)營(yíng)能力強(qiáng)的企業(yè),其信用等級(jí)較高,發(fā)生違約可能性較小。從上面影響因素的分析中可以看出,償債能力三企業(yè)現(xiàn)在和未來(lái)是否按規(guī)定期限歸還貸款與支付利息的能力,他是違約率評(píng)價(jià)的核心和關(guān)鍵。其它的影響中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的因素還包括宏觀經(jīng)濟(jì)變量、穩(wěn)定性、發(fā)展能力、創(chuàng)新能力等方面。
四、建議
首先,正確認(rèn)識(shí)信用管理,倡導(dǎo)以現(xiàn)金流為主導(dǎo)的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理文化是目前解決我國(guó)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題的第一步,現(xiàn)金流是企業(yè)的細(xì)胞,沒(méi)有穩(wěn)定的現(xiàn)金流,企業(yè)就無(wú)法保證,更談不上發(fā)展。企業(yè)應(yīng)該促進(jìn)應(yīng)收賬款及時(shí)、安全地回收。其次,加強(qiáng)債權(quán)立法、執(zhí)法的力度,良好的法律環(huán)境是維持社會(huì)信用體系不可或缺的保障。進(jìn)一步完善公司法、合同法、企業(yè)破產(chǎn)法等有關(guān)法律法規(guī),規(guī)范中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)行為和財(cái)務(wù)行為。最后,建立透明的信用信息披露機(jī)制,尤其是要建立起中小企業(yè)信息共享機(jī)制。改善中小企業(yè)與銀行之間的信息不對(duì)稱(chēng)。具體而言,需多借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家的中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制方法,結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況,完善信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)機(jī)制,加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理人員的素養(yǎng),從根本上提供中小企業(yè)的信用等級(jí)。
參考文獻(xiàn)
[1] 張宏.完善企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制的探討[J].中國(guó)中小企業(yè),2010,(5).
[關(guān)鍵詞] 中小企業(yè);信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià);因子分析
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 21. 002
[中圖分類(lèi)號(hào)] F275 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673 - 0194(2013)21- 0004- 03
1 引 言
隨著我國(guó)加入WTO和經(jīng)濟(jì)體制改革的逐步深入,我國(guó)銀行業(yè)面臨著外資銀行涌入的巨大壓力,同時(shí),這也給我國(guó)銀行業(yè)提供了加快發(fā)展和參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的良好機(jī)遇。如何把握好經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有利時(shí)機(jī),力求在風(fēng)險(xiǎn)得到有效控制的前提下,大力發(fā)展信貸業(yè)務(wù),是我國(guó)商業(yè)銀行面臨的一大挑戰(zhàn)。
20世紀(jì)90年代以來(lái),隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)改革的不斷深化,中小企業(yè)成為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量、吸納社會(huì)就業(yè)的主要載體及技術(shù)與機(jī)制創(chuàng)新的有效組織形式。據(jù)有關(guān)部門(mén)統(tǒng)計(jì),中小企業(yè)已經(jīng)成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,在全國(guó)企業(yè)總戶(hù)數(shù)中中小企業(yè)占98.5%,職工人數(shù)占70%,資產(chǎn)總額占50%,銷(xiāo)售額占60%,工商稅收占50%。不難看出,中小企業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)穩(wěn)定和人民生活改善中起著舉足輕重的作用[1]。然而,中小企業(yè)在迅速發(fā)展的過(guò)程中也遇到了許多問(wèn)題,其中資金不足、融資困難已成為制約中小企業(yè)發(fā)展的重要因素。對(duì)我國(guó)大多數(shù)中小企業(yè)而言,融資困難主要體現(xiàn)在貸款難上面。目前中小企業(yè)獲得銀行貸款的份額不到銀行全部貸款額的四成,這與其在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位極不相稱(chēng)。另外,目前銀行的信用評(píng)估體系中,缺乏有效的針對(duì)中小企業(yè)貸款信用的評(píng)估體系,中小企業(yè)的資信評(píng)級(jí)通常難以達(dá)到銀行放貸標(biāo)準(zhǔn)而被銀行排除在放貸對(duì)象之外,這樣的結(jié)果在一定程度上會(huì)制約中小企業(yè)的發(fā)展,進(jìn)而對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展也會(huì)產(chǎn)生一定的影響。黨的十報(bào)告指出,針對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中遇到的難題,我們要從實(shí)際出發(fā),確保政府對(duì)企業(yè)的扶持政策落到實(shí)處,重點(diǎn)扶持中小企業(yè)發(fā)展,擴(kuò)大生產(chǎn),增加就業(yè),保持社會(huì)穩(wěn)定,政府要幫助中小企業(yè)拓寬融資之路,讓中小企業(yè)可以順利地?cái)[脫困境,支撐經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),提升中小企業(yè)的創(chuàng)新能力,提高企業(yè)的內(nèi)在發(fā)展?jié)摿?,加快調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),努力實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)。
因此,建立適合我國(guó)中小企業(yè)的貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型具有重要意義。
2 我國(guó)中小企業(yè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的建立
2.1 因子分析模型的原理
因子分析起源于20世紀(jì)初,K.Pearson和C.Spearman等學(xué)者定義和測(cè)定智力所做的統(tǒng)計(jì)分析。該模型的目的是用幾個(gè)不可觀測(cè)的隱變量來(lái)解釋原始變量之間的協(xié)方差關(guān)系,是主成分分析的推廣和發(fā)展,也是一種重要的降維方法[2]。因子分析(Factor Analysis)是根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間的相關(guān)性較高,但不同組的變量相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu),稱(chēng)為公共因子(彼此之間不相關(guān))。然后把描述變量的信息分解為這些公共因子所表達(dá)的信息和每個(gè)變量特有的信息。具體地講,就是用少數(shù)幾個(gè)不可測(cè)的所謂公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來(lái)描述原來(lái)的每一分量,并且因子分析還可用于對(duì)變量或樣品的分類(lèi)處理。
一般地,因子分析的數(shù)學(xué)模型為:
設(shè)有n個(gè)樣品,每個(gè)樣品觀測(cè)p個(gè)變量,且數(shù)據(jù)已標(biāo)準(zhǔn)化。記公共因子變量為F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m(m
如果x=(x1,x2,…,xp)′是可觀測(cè)隨機(jī)向量,且均值向量E(x)=0,協(xié)方差∑與相關(guān)矩陣R相等。
F=(F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m)′是不可觀測(cè)向量,且均值向量E(F)=0,協(xié)方差COV(F)=I。
ε=(ε1,ε2,…,εp)′與F=(F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m)′相互獨(dú)立,且E(ε)=0,Var(ε)=diag(σ112,…,σpp2)。
則模型x1=a11F1+a12F2+…+a1mFm+ε1x2=a21F1+a22F2+…+a2mFm+ε2…xp=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+εp 式 1
稱(chēng)為因子模型,其矩陣形式為
x=AF+ε 式 2
其中x=(x1,x2,…,xp)′,F(xiàn)=(F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m)′,ε=(ε1,ε2,…,εp)′,
A=a11 … a1map1 … apm
上述模型中,F(xiàn)1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m稱(chēng)為公共因子,它們是相互獨(dú)立的理論變量,在各個(gè)原觀測(cè)變量中都要體現(xiàn)。公共因子的含義需結(jié)合具體問(wèn)題的實(shí)際意義而定。ε1,ε2,…,εp稱(chēng)為特殊因子,主要體現(xiàn)了同類(lèi)變量的個(gè)體差異。
矩陣A中的元素aij稱(chēng)為因子載荷。aij的絕對(duì)值越大,表明xi與Fi的相依程度越大,或者說(shuō)Fj對(duì)xi的載荷量越大,F(xiàn)j反映xi的信息也就越多。
因子分析可用于多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)。它的思路就是估算m個(gè)公因子F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m的得分FAC1_1,F(xiàn)AC1_2,…,F(xiàn)AC1_m,以每個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率占m個(gè)公共因子的總方差貢獻(xiàn)率的比重βj作為權(quán)數(shù)(要求累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到要求),構(gòu)造綜合評(píng)價(jià)函數(shù)
FAC1=β1FAC1_1+β2FAC1_2+…+βmFAC1_m 式3
由此公式可以計(jì)算出每個(gè)樣本的綜合評(píng)價(jià)函數(shù)得分,據(jù)此對(duì)樣本進(jìn)行比較分析[3]。
2.2 實(shí)證數(shù)據(jù)分析
本文主要運(yùn)用因子分析法對(duì)中小企業(yè)貸款信用評(píng)價(jià)模型進(jìn)行實(shí)證分析。根據(jù)中小企業(yè)的自身特點(diǎn)、企業(yè)的成長(zhǎng)理論和企業(yè)的一些報(bào)表,主要從中小企業(yè)的信用潛質(zhì)方面進(jìn)行評(píng)估,并結(jié)合目前我國(guó)企業(yè)貸款信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系的內(nèi)容和特點(diǎn),設(shè)置了以下一些指標(biāo),主要包括企業(yè)的財(cái)務(wù)因素、非財(cái)務(wù)因素和經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素3個(gè)方面。首先,企業(yè)的財(cái)務(wù)因素是一個(gè)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)狀況的體現(xiàn),是在信用評(píng)級(jí)中的關(guān)鍵因素,包括盈利能力指標(biāo)中的銷(xiāo)售毛利率、銷(xiāo)售凈利率、資產(chǎn)凈利率和資產(chǎn)凈收益率,營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)中的存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,償債能力分析中的營(yíng)運(yùn)資金比率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率和速動(dòng)比率,財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)中的債務(wù)資本比和凈資產(chǎn)比率;其次,非財(cái)務(wù)因素也在一定程度上反映了企業(yè)發(fā)展?jié)摿?、信譽(yù)狀況和抗風(fēng)險(xiǎn)能力,主要用企業(yè)資產(chǎn)來(lái)衡量;三是環(huán)境經(jīng)濟(jì)因素,即企業(yè)生存和發(fā)展的大環(huán)境,是不可缺少的因素,主要以GDP增長(zhǎng)率和CPI增長(zhǎng)率進(jìn)行分析。
從中小企業(yè)的自身特點(diǎn)出發(fā),同時(shí)考慮到一些指標(biāo)很難取得,如銀行的授信數(shù)量和企業(yè)歷史的利息償還記錄等,因此,本文主要是以企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表及國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況為分析數(shù)據(jù)的來(lái)源,選取19個(gè)中小企業(yè)作為研究的樣本數(shù)據(jù),為了與財(cái)務(wù)定量分析相結(jié)合,非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取亦考慮盡可能量化。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的運(yùn)算,得出了關(guān)于中小企業(yè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的初步指標(biāo)數(shù)據(jù),在建立模型之前,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。無(wú)量綱化處理就是對(duì)多個(gè)不同的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行合成,轉(zhuǎn)化成無(wú)量綱的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),這樣才能進(jìn)行比較分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理之后的指標(biāo)即為標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo),可以直接應(yīng)用于分析中。分析時(shí)首先檢驗(yàn)因子模型的前提條件,然后進(jìn)行因子分析,通過(guò)因子旋轉(zhuǎn)計(jì)算因子綜合得分,并得出是否給予貸款的閾值,然后得出適合評(píng)價(jià)中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)的信用評(píng)價(jià)模型。
在進(jìn)行中小企業(yè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)時(shí),首先需要計(jì)算出各個(gè)因子得分,然后計(jì)算各中小企業(yè)的綜合得分,以此對(duì)其進(jìn)行有針對(duì)性的研究。而在計(jì)算各因子得分以及各企業(yè)的綜合得分時(shí),需要用到標(biāo)準(zhǔn)化后的樣本數(shù)據(jù)。參照標(biāo)準(zhǔn)化的樣本數(shù)據(jù)和因子得分系數(shù)矩陣可以計(jì)算出樣本企業(yè)的各自公共因子得分系數(shù)表。先以第一個(gè)企業(yè)為例,計(jì)算其第一個(gè)公共因子的得分值,其他公因子的得分和其他的企業(yè)的計(jì)算同理。
F1=0.052×0.007 521 888+0.053×0.011 659 22-0.111×0.932 423 677+0.044×0.038 076 558 2+0.216×0.047 933 176-0.032×0.498 862 065-0.57×0.541 617 518+0.056×0.339 788 627+0.056×0.199 315 451+0.204×0.141 111 609-0.014×0.054 343 636+0.013×0.100 667 251-0.049×0.014 085 018+0.233×0.004 029 732-0.216×0.952 066 824+0.194×0+0.032×1+0.032×1=-0.219 17 式4
根據(jù)上面的公式給出各企業(yè)公共因子的得分表,見(jiàn)表1。
通過(guò)計(jì)算,公共因子F1、F2、F3、F4的方差貢獻(xiàn)率的近似值分別為0.253、0.233、0.193、0.170,那么現(xiàn)以4個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù),結(jié)合因子得分表,我們可以得出各企業(yè)的綜合得分。各企業(yè)綜合得分的公式為:
FAC1=(0.253×F1+0.233×F2+0.193×F3+0.170×F4)÷0.849 式5
按照上面的綜合得分公式,可以得出各企業(yè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的綜合得分情況,按得分大小進(jìn)行分組排名,將得分大于0的中小企業(yè)劃分為第一組,將得分小于0的中小企業(yè)劃分為第二組(其中第一組是貸款信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低的企業(yè),第二組是貸款信用風(fēng)險(xiǎn)較高的企業(yè))。結(jié)果見(jiàn)表2。
根據(jù)該評(píng)價(jià)模型,企業(yè)和銀行都可以利用企業(yè)所能提供的一些財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)資料,計(jì)算相應(yīng)的指標(biāo),代入相應(yīng)的信用評(píng)價(jià)模型中,對(duì)企業(yè)的信用進(jìn)行有效的評(píng)價(jià),這樣既可以促使企業(yè)為了提高信用度而進(jìn)行積極生產(chǎn),又可以使得銀行在放貸時(shí)不再盲目,而且可以有效地對(duì)授信企業(yè)的信用進(jìn)行評(píng)價(jià)。
建立中小企業(yè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型之后,就可以利用中小企業(yè)的報(bào)表等相關(guān)資料來(lái)對(duì)其信用狀況進(jìn)行評(píng)價(jià),這樣既能為商業(yè)銀行判斷中小企業(yè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)提供依據(jù),也能為中小企業(yè)解決融資難問(wèn)題提供理論方面的指導(dǎo)。
主要參考文獻(xiàn)
[1]苗麗娜.中小企業(yè)銀行貸款問(wèn)題研究[D].合肥:安徽大學(xué),2006.
關(guān)鍵詞:中小企業(yè);信用風(fēng)險(xiǎn);模型
中圖分類(lèi)號(hào):F27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
收錄日期:2014年7月3日
引言
作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的活力之源,中小企業(yè)支撐著國(guó)民經(jīng)濟(jì)“半壁江山”。隨著近年外部市場(chǎng)及金融環(huán)境趨緊,中小企業(yè)發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn),最突出的就是信用風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的融資困難。中小企業(yè)融資渠道狹窄,銀行信貸是其主要融資渠道,但由于信息不對(duì)稱(chēng)造成的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn),使銀行對(duì)中小企業(yè)有惜貸趨勢(shì)。因此,破解中小企業(yè)融資困難的關(guān)鍵首先在于完善中小企業(yè)各類(lèi)信用數(shù)據(jù)庫(kù),為銀行信貸提供數(shù)據(jù)支撐;其次要立足國(guó)情,學(xué)習(xí)先進(jìn)測(cè)量技術(shù),開(kāi)發(fā)適合中小企業(yè)特點(diǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法,構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估模型,系統(tǒng)評(píng)價(jià)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn),改變企業(yè)與銀行信息不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)狀,破解中小企業(yè)融資困境。信息系統(tǒng)的建設(shè)與共享是一項(xiàng)長(zhǎng)期而艱巨的任務(wù),目前我國(guó)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)庫(kù)在中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的重要性,人行征信中心的企業(yè)信用信息數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)逐漸成熟,司法、環(huán)保、社保、質(zhì)檢等中小企業(yè)信用數(shù)據(jù)已經(jīng)逐步共享完善。所以,目前當(dāng)務(wù)之急是合理設(shè)計(jì)中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型,為銀行信貸提供技術(shù)支持,降低信用風(fēng)險(xiǎn)。
一、傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型分析
傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)估方法已相當(dāng)成熟,在國(guó)內(nèi)外銀行信貸決策中應(yīng)用較多,主要包含專(zhuān)家制度法、信用評(píng)級(jí)法、信用評(píng)分法。
(一)專(zhuān)家制度法。20世紀(jì)70年代前,企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要是銀行專(zhuān)家依據(jù)品格、資本、償付能力、抵押品、經(jīng)濟(jì)周期等5C要素進(jìn)行主觀判斷,后來(lái)衍生出5P模型(個(gè)人因素、目的因素、償還因素、保障因素、前景因素)和5W模型(借款人、借款用途、還款期限、擔(dān)保物、如何還款)??v觀這三種模型,都是定性分析,無(wú)法量化風(fēng)險(xiǎn)水平,而且嚴(yán)重依賴(lài)專(zhuān)家的主觀判斷,這會(huì)造成銀行信貸決策作風(fēng)盛行,降低銀行在金融市場(chǎng)中的應(yīng)變能力,同時(shí)專(zhuān)家制度在對(duì)借款人進(jìn)行信用分析時(shí),難以確定共同遵循的標(biāo)準(zhǔn),造成信用評(píng)估的隨意性和不一致性。
(二)信用評(píng)級(jí)法。信用評(píng)級(jí)法是美貨幣監(jiān)理署開(kāi)發(fā)的,該方法將現(xiàn)有貸款安全級(jí)別分為5類(lèi):正常類(lèi)、關(guān)注類(lèi)、次級(jí)類(lèi)、可疑類(lèi)、損失類(lèi),后來(lái)細(xì)化為10類(lèi):AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D(標(biāo)注普爾)。評(píng)級(jí)后再根據(jù)級(jí)別提取不同貸款準(zhǔn)備金率。
(三)信用評(píng)分法。和前兩種方法相比,信用評(píng)分法是一個(gè)量化法,最著名的模型就是Z計(jì)分模型(Z-score):它的基本思想是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的辨別方法分析銀行的貸款情況,建立一個(gè)可以在最大程度上區(qū)分信貸風(fēng)險(xiǎn)度的模型,得到最能夠反映借款人的財(cái)務(wù)狀況的好壞,具有預(yù)測(cè)和分析價(jià)值的比率,從而對(duì)企業(yè)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)狀況評(píng)估。模型如下:
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
變量解釋?zhuān)?/p>
X1=流動(dòng)資本/總資產(chǎn);X2=留存收益/總資產(chǎn);X3=息稅前收益/總資產(chǎn);X4=優(yōu)先股和普通股市值/總負(fù)債;X5=銷(xiāo)售額/總資產(chǎn)=主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額/總資產(chǎn)。
判斷準(zhǔn)則:
Z
Z-score模型主要是利用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)平均,該模型有2大缺陷:①企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)反映的是過(guò)去的信息,利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量的結(jié)果也只是對(duì)過(guò)去風(fēng)險(xiǎn)水平的測(cè)量;②中小企業(yè)多半不是上市公司,財(cái)務(wù)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)獲得困難。
二、現(xiàn)代判別法
(一)統(tǒng)計(jì)模型法。統(tǒng)計(jì)模型法是典型的定量評(píng)級(jí)法,根據(jù)中小企業(yè)信用數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)模型,計(jì)算其違約風(fēng)險(xiǎn)的大小常見(jiàn)的有Logit模型和Probit模型。
1、Logit模型。Logit模型是通過(guò)一個(gè)取值為0和1之間的 Logistic函數(shù)來(lái)進(jìn)行二類(lèi)模式分類(lèi)。不要求數(shù)據(jù)滿(mǎn)足正態(tài)分布,這是其最大優(yōu)點(diǎn);另外,自變量、因變量之間不是線性關(guān)系,模型如下:
p=
s=c0+ckxk
xk(k=1,2,…m)為信用風(fēng)險(xiǎn)影響變量(多為企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)),ck(k=0,1,2,…,m)為技術(shù)系數(shù),通過(guò)回歸估計(jì)獲得。回歸值p∈(0,1)為中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)分析的判別結(jié)果。如果p接近于0,則被判定為“差類(lèi)”企業(yè);若p接近于1,則被判定為 “好類(lèi)”企業(yè)。即p值離0越遠(yuǎn),企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)越?。环粗?,違約風(fēng)險(xiǎn)越大。
2、Probit模型。Probit模型假定誤差項(xiàng)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,樣本企業(yè)的債信質(zhì)量得分也服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。模型如下:
Yi*=βnχin+εi=XiB+εi
Xi與B分別為解釋變量與回歸系數(shù)構(gòu)成的向量;Yi*為樣本公司有財(cái)務(wù)危機(jī)的傾向。當(dāng)Yi*>0時(shí),表示樣本企業(yè)有債務(wù)危機(jī)傾向;當(dāng)Yi*
統(tǒng)計(jì)模型確實(shí)可以憑借統(tǒng)計(jì)分析提供有參考價(jià)值的依據(jù),比較容易在評(píng)級(jí)效果上取得一致性。但存在兩點(diǎn)缺陷:①缺乏有力的理論基礎(chǔ)支持區(qū)別函數(shù)中的權(quán)重及自變量。在信用評(píng)分模型中的權(quán)重及自變量通常只能維持短期的穩(wěn)定狀態(tài),特別是當(dāng)金融市場(chǎng)發(fā)生變化時(shí),其他的財(cái)務(wù)比率也許在解釋違約風(fēng)險(xiǎn)概率上容易造成預(yù)測(cè)模型的不穩(wěn)定。②模型忽略了難以計(jì)量但又重要的因素,如借款人聲譽(yù)。
(二)人工智能法。人工智能法主要包含專(zhuān)家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
1、專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)其實(shí)是模擬專(zhuān)家運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行推理的計(jì)算機(jī)程序,將專(zhuān)家解決問(wèn)題的推理過(guò)程再現(xiàn)從而成為專(zhuān)家的決策工具或?yàn)榉菍?zhuān)業(yè)決策者提供專(zhuān)業(yè)性建議。專(zhuān)家系統(tǒng)一般采用歸納推理法,分析一系列案例,發(fā)現(xiàn)其規(guī)律。歸納推理有兩種途徑:一是利用大量案例信息來(lái)發(fā)現(xiàn)規(guī)律的信息驅(qū)動(dòng)型;二是利用先驗(yàn)?zāi)P椭笇?dǎo)來(lái)發(fā)現(xiàn)規(guī)律的意識(shí)模型驅(qū)動(dòng)型。利用計(jì)算機(jī)的人工智能法大大降低了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的難度,但是專(zhuān)家系統(tǒng)中知識(shí)的獲取始終是瓶頸,極大地影響著專(zhuān)家系統(tǒng)在信用分析領(lǐng)域的應(yīng)用前景。
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有模式識(shí)別能力、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)特點(diǎn)的計(jì)算機(jī)制,該方法主要將知識(shí)編碼用于整個(gè)權(quán)值網(wǎng)絡(luò),具有包容錯(cuò)誤的能力,同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有嚴(yán)格要求,也不必要詳細(xì)表述自變量與因變量之間的函數(shù)關(guān)系。該模型原理是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)功能進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)分析的。首先找出影響分類(lèi)的因素,作為PNN的輸入量,然后通過(guò)有導(dǎo)師的或無(wú)導(dǎo)師的訓(xùn)練形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險(xiǎn)分析模型,用于新樣本的判別。
三、結(jié)論
信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法大致經(jīng)歷了從定性到定量;從指標(biāo)分析到模型分析;從財(cái)務(wù)指標(biāo)分析到資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值分析;從只考慮公司這個(gè)微觀客體到把宏觀經(jīng)濟(jì)因素考慮在內(nèi)??紤]到我國(guó)中小企業(yè)大部分為非上市公司,Z-score模型無(wú)法普遍推行使用。另外,我國(guó)中小企業(yè)信用數(shù)據(jù)庫(kù)尚不成熟,歷史信用數(shù)據(jù)積累少,質(zhì)量較差,當(dāng)前運(yùn)用現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)評(píng)估我國(guó)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)尚不成熟。但是,目前銀行單獨(dú)使用傳統(tǒng)分析法,將大部分資金匱乏的中小企業(yè)拒之門(mén)外,逼迫中小企業(yè)求助民間貸款,年利息高達(dá)30%。“貸款越來(lái)越少,利息越來(lái)越高”成了中小企業(yè)發(fā)展的罩門(mén)。因此,度量中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的最有效辦法是將傳統(tǒng)方法與現(xiàn)代判別法相結(jié)合,同時(shí)載入財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析。
主要參考文獻(xiàn):
>> 企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)公司信用風(fēng)險(xiǎn)管理淺析 小額貸款公司信用風(fēng)險(xiǎn)管理探討 小額信貸公司的信用風(fēng)險(xiǎn)管控研究 陜西省地方電力公司電力客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理 農(nóng)村小額信貸信用風(fēng)險(xiǎn)管理策略探析 農(nóng)戶(hù)小額信貸信用風(fēng)險(xiǎn)管理淺析 淺析外貿(mào)企業(yè)的客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理 談外貿(mào)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理及防范 外貿(mào)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理及防范措施 商業(yè)銀行集團(tuán)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)及其管理 試論醫(yī)藥流通企業(yè)客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)管理 農(nóng)村小額信貸信用風(fēng)險(xiǎn)分析 民營(yíng)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)管理 淺析小額貸款公司信用風(fēng)險(xiǎn)管理 控制客戶(hù)信用風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的重頭戲 工商企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理探討 完善中國(guó)信用違約互換的信用風(fēng)險(xiǎn)管理政策披露 商業(yè)銀行信貸過(guò)程中的信用風(fēng)險(xiǎn)管理 基于CreditRisk+模型的信貸資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險(xiǎn)管理與控制 我國(guó)商業(yè)銀行個(gè)人信貸信用風(fēng)險(xiǎn)管理策略研究 常見(jiàn)問(wèn)題解答 當(dāng)前所在位置:l .
[5] 陳建華,唐立波.淺析我國(guó)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的建立[J].金融研究,2002(9).
[6] 羅學(xué)梅.集團(tuán)客戶(hù)授信業(yè)務(wù)發(fā)展中的風(fēng)險(xiǎn)管理[J].中國(guó)金融,2003(22).
[7] 中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì).商業(yè)銀行集團(tuán)客戶(hù)授信業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理指引[EB/OL].[2003-10-23]. http:///gongbao/content/2004/content_62733.htm.
[8] 趙銀祥,劉瑞霞.新巴塞爾協(xié)議及外國(guó)商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系研究[J].金融論壇,2003(2).
廣東省國(guó)際貿(mào)易促進(jìn)委員會(huì)今年2月25日了《建立和完善廣東外貿(mào)出口信用風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制》的專(zhuān)題報(bào)告(以下簡(jiǎn)稱(chēng)專(zhuān)題報(bào)告)。不久前,在廣東“兩會(huì)”上,廣東省貿(mào)促會(huì)會(huì)長(zhǎng)陳文杰也提交了相關(guān)提案建議:建立出口信用保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)基金,建立全球資信調(diào)查服務(wù)體系和廣東省外貿(mào)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制,確保外貿(mào)出口健康、穩(wěn)定發(fā)展。本刊記者獲悉,該專(zhuān)題報(bào)告作為今年廣東政協(xié)的提案,已經(jīng)受到有關(guān)部門(mén)的重視。
針對(duì)廣東外貿(mào)出口壞賬現(xiàn)象,廣東省貿(mào)促會(huì)提出以下應(yīng)對(duì)措施:
――完善出口信用保險(xiǎn)的法律法規(guī),應(yīng)借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn),以法律法規(guī)代替行政規(guī)章,明確規(guī)定出口信用保險(xiǎn)的宗旨、經(jīng)營(yíng)原則、管理方式、各參與機(jī)構(gòu)的權(quán)利和義務(wù)等,為出口信用保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)管理和運(yùn)作提供可靠的法律保障,
――政府應(yīng)建立出口信用保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)基金,借助國(guó)家惟一的政策性保險(xiǎn)公司――中國(guó)出口信用保險(xiǎn)公司的優(yōu)勢(shì),采取更加積極優(yōu)惠的財(cái)政政策鼓勵(lì)企業(yè)購(gòu)買(mǎi)短期出口信用保險(xiǎn)、中長(zhǎng)期出口信用保險(xiǎn)、投資保險(xiǎn)、擔(dān)保、商賬追收、資信評(píng)估、保單融資等產(chǎn)品和服務(wù),大力推廣保理等風(fēng)險(xiǎn)防范工具。另外,積極向國(guó)家爭(zhēng)取政策,組建廣東省出口信用保險(xiǎn)機(jī)構(gòu),先行先試,并試點(diǎn)開(kāi)發(fā)更多、更好、更優(yōu)惠的避險(xiǎn)產(chǎn)品。
――建立有效的出口信用保險(xiǎn)監(jiān)管協(xié)調(diào)機(jī)制。建立和完善廣東省出口信用保險(xiǎn)的政府部門(mén)間的協(xié)調(diào)機(jī)制,吸收政府相關(guān)部門(mén)、金融外貿(mào)行業(yè)企業(yè)代表和專(zhuān)家學(xué)者參加,建立專(zhuān)門(mén)的出口信用保險(xiǎn)例會(huì)制度和重大事件的緊急處理制度,變多頭監(jiān)管為統(tǒng)一協(xié)調(diào)。
――進(jìn)一步完善出口信用保險(xiǎn)體制。應(yīng)當(dāng)將相關(guān)政府部門(mén)、出口信用保險(xiǎn)公司以及銀行等金融部門(mén)聯(lián)合起來(lái),對(duì)出口信用保險(xiǎn)體制進(jìn)行改革和優(yōu)化,建立完善配套的出口信用保險(xiǎn)體制。
――建立全球資信調(diào)查服務(wù)體系和廣東省外貿(mào)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。密切跟蹤金融危機(jī),加大監(jiān)測(cè)出口風(fēng)險(xiǎn)力度,加大對(duì)歐美買(mǎi)家信用風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控力度,并隨時(shí)向企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)、國(guó)別風(fēng)險(xiǎn)和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等信息;將出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)異動(dòng)狀況的國(guó)外買(mǎi)家、金融機(jī)構(gòu)列入“黑名單”,及時(shí)向投保企業(yè)發(fā)出預(yù)警;加大對(duì)企業(yè)海外應(yīng)收賬款的跟蹤和定期排查力度,及時(shí)與企業(yè)溝通信息,幫助企業(yè)加大風(fēng)險(xiǎn)控制力度;探索引入國(guó)際先進(jìn)的信用管理和評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)、商賬追索等服務(wù)企業(yè),并借助遍布全球的資信調(diào)查渠道,及時(shí)為出口企業(yè)調(diào)查海外進(jìn)口商的資信狀況并提供專(zhuān)業(yè)的資信報(bào)告。
廣東省貿(mào)促會(huì)還提出了其他應(yīng)對(duì)措施,如:積極發(fā)揮銀行、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的作用,為外貿(mào)出口保駕護(hù)航;增強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí),完善企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制;舉辦各種類(lèi)型的培訓(xùn)班,提升企業(yè)信用管理水平;加速推進(jìn)市場(chǎng)多元化,避免出口市場(chǎng)過(guò)度集中可能導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn),優(yōu)化法律服務(wù),強(qiáng)化應(yīng)對(duì)國(guó)際貿(mào)易救濟(jì)措施的能力,為廣東省外貿(mào)出口發(fā)展提供法律保障等。
金融租賃公司引入外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)和信用風(fēng)險(xiǎn)管理有助于提高其信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和防范能力,提升自身核心競(jìng)爭(zhēng)力。而信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)開(kāi)展與金融租賃公司的合作,也可進(jìn)一步拓展市場(chǎng),增加信用信息數(shù)據(jù)的積累。二者合作的主要方式包括信用評(píng)級(jí)、盡職調(diào)查、管理咨詢(xún)以及信用方案設(shè)計(jì)等。
關(guān)鍵詞:金融租賃;信用評(píng)級(jí);合作
1 金融租賃行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)
融資租賃誕生于20世紀(jì)50年代初期的美國(guó),目前,全球近15%的投資都通過(guò)融資租賃完成;在美國(guó),融資租賃已經(jīng)成為僅次于銀行信貸的第二大金融工具,其租賃滲透率已超過(guò)30%,進(jìn)入成熟期。而在中國(guó),到20世紀(jì)80年代才引入融資租賃,融資租賃的滲透率一直較低。2007年3月1日,銀監(jiān)會(huì)頒布的《金融租賃公司管理辦法》正式實(shí)施。這一辦法的出臺(tái),標(biāo)志著銀行自1997年被強(qiáng)行退出租賃市場(chǎng)后重新獲得該牌照,工行、國(guó)開(kāi)行、建行、交行、民生、招行等相繼成立了金融租賃公司。據(jù)銀監(jiān)會(huì)統(tǒng)計(jì),截至2008年11月,6家銀行租賃公司的平均注冊(cè)資本達(dá)到36億元,租賃資產(chǎn)規(guī)模約為460億元,只用了一年就大致占據(jù)了整個(gè)融資租賃市場(chǎng)業(yè)務(wù)的半壁江山。
融資租賃是一種特殊的金融業(yè)務(wù),是一種將金融、貿(mào)易、工業(yè)結(jié)合起來(lái),使用權(quán)與所有權(quán)分離,通過(guò)“融物”達(dá)到“融資”的交易,其法律實(shí)質(zhì)是出租人按承租人對(duì)租賃物與供貨人的選擇取得租賃物再出租給承租人。
金融租賃公司在開(kāi)展融資租賃業(yè)務(wù)過(guò)程中,不可能完全依賴(lài)于自有資金,也需要資金提供方的融資支持。它既接受銀行提供資金的服務(wù),是銀行信貸信用的受信人,又是向承租企業(yè)提供設(shè)備和服務(wù)的授信人。
金融租賃公司如何為承租企業(yè)設(shè)置融資租賃信用條件與融資租賃公司能否滿(mǎn)足資金提供人的信貸信用條件,融資租賃公司的未來(lái)租金收益與融資租賃公司未來(lái)應(yīng)付資金提供人本息是否相匹配,是保證融資租賃業(yè)務(wù)流程得以成功實(shí)施的關(guān)鍵因素。其中,承租企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)是金融租賃公司面臨的主要風(fēng)險(xiǎn),這是因?yàn)樽赓U業(yè)務(wù)收入是目前我國(guó)金融租賃公司的主要收入來(lái)源,而承租企業(yè)的信用狀況不僅直接決定了金融租賃公司租賃業(yè)務(wù)的收入與風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)也決定了其資產(chǎn)質(zhì)量和資本充足水平。
2 引入外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)管理的必要性
隨著金融租賃業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,監(jiān)管部門(mén)對(duì)金融租賃公司資本充足水平和資產(chǎn)質(zhì)量等的監(jiān)管也日趨嚴(yán)格,如何有效識(shí)別、防范和控制承租企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn),加強(qiáng)內(nèi)部信用風(fēng)險(xiǎn)管理,是金融租賃公司面臨的共同課題。
金融租賃公司引入外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)加強(qiáng)承租企業(yè)信用評(píng)級(jí)和信用風(fēng)險(xiǎn)管理的必要性主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
2.1 獨(dú)立、客觀地揭示承租企業(yè)違約的可能性和損失的嚴(yán)重程度,提高金融租賃公司信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和防范能力
承租企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn),即違約的可能性和損失的嚴(yán)重程度受一系列因素的影響,包括承租企業(yè)所處的行業(yè)發(fā)展階段、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況、產(chǎn)業(yè)政策,承租企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況、管理水平和財(cái)務(wù)實(shí)力等,需要運(yùn)用專(zhuān)門(mén)的方法和程序進(jìn)行全面、深入的調(diào)查與分析。金融租賃公司借助外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)歷經(jīng)多年所建立起來(lái)的信用評(píng)級(jí)體系和專(zhuān)業(yè)判斷對(duì)承租企業(yè)進(jìn)行信用評(píng)級(jí),一定程度上可以彌補(bǔ)當(dāng)前其對(duì)承租企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和控制方面的不足,提高信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平。
另一方面,外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)以獨(dú)立第三方的地位開(kāi)展承租企業(yè)信用評(píng)級(jí),能夠不受委托方和被評(píng)企業(yè)之間利益關(guān)系的影響,評(píng)級(jí)結(jié)果的公平性和客觀性有較大程度的保障。
2.2 實(shí)行資產(chǎn)五級(jí)分類(lèi),提高資本充足水平的需要
《金融租賃公司管理辦法》、《非銀行金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)指導(dǎo)原則》等現(xiàn)行監(jiān)管政策規(guī)定金融租賃公司資本凈額不得低于風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的8%,同時(shí)應(yīng)實(shí)行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)五級(jí)分類(lèi)制度,并提取規(guī)定的呆賬準(zhǔn)備金。外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)承租企業(yè)的評(píng)級(jí)結(jié)果可為金融租賃公司基于信用風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)分類(lèi)提供重要參考,同時(shí)為風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)和資本充足率的計(jì)量提供依據(jù)。
2.3 有助于加強(qiáng)內(nèi)部管理和控制,打造和提升核心競(jìng)爭(zhēng)力
隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈和監(jiān)管的加強(qiáng),我國(guó)金融租賃公司必須迅速提升信用風(fēng)險(xiǎn)定量識(shí)別和控制技術(shù),建立和健全內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制制度和流程。同時(shí),金融租賃公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力將從單純的業(yè)務(wù)擴(kuò)張逐步轉(zhuǎn)變?yōu)轱L(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和經(jīng)濟(jì)資本分配,從而實(shí)現(xiàn)收益和風(fēng)險(xiǎn)相匹配的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。借鑒外部評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)和信用風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢(xún)經(jīng)驗(yàn),有助于促進(jìn)金融租賃公司核心競(jìng)爭(zhēng)力的提高。
3 信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)與金融租賃公司的合作方式
根據(jù)金融租賃公司的業(yè)務(wù)特點(diǎn)和信用特征,信
用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)可在以下方面與金融租賃公司開(kāi)展業(yè)務(wù)合作,以幫助金融租賃公司進(jìn)一步提高承租企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和控制能力,提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。
針對(duì)融資租賃公司的承租企業(yè)進(jìn)行主體信用評(píng)級(jí);為金融租賃公司提供針對(duì)承租客戶(hù)的盡職調(diào)查服務(wù);為金融租賃公司提供信用風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢(xún)服務(wù);為融資租賃業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)相關(guān)信用方案。
3.1 承租企業(yè)信用評(píng)級(jí)
承租企業(yè)的信用評(píng)級(jí)是對(duì)受評(píng)企業(yè)按時(shí)、足額償付約定租金的能力及意愿的評(píng)價(jià),其核心是充分揭示受評(píng)企業(yè)是否有足夠的現(xiàn)金來(lái)源以?xún)斶€其到期租金,并以簡(jiǎn)單的評(píng)級(jí)符號(hào)表示其違約風(fēng)險(xiǎn)的大小和損失的嚴(yán)重程度。主要分析要素包括經(jīng)營(yíng)環(huán)境、企業(yè)的基本經(jīng)營(yíng)及競(jìng)爭(zhēng)地位、管理素質(zhì)、財(cái)務(wù)狀況、關(guān)聯(lián)企業(yè)之間的關(guān)系及特發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)等。金融租賃公司應(yīng)首先選擇信用等級(jí)高的企業(yè)開(kāi)展業(yè)務(wù)。
3.2 承租企業(yè)盡職調(diào)查服務(wù)
盡職調(diào)查是評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)通過(guò)專(zhuān)門(mén)的征信方法、渠道和程序,對(duì)擬承租客戶(hù)真實(shí)的資產(chǎn)和負(fù)債狀況、股權(quán)結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)企業(yè)、經(jīng)營(yíng)歷史及現(xiàn)狀、主要管理人員、法律關(guān)系及其所面臨的機(jī)會(huì)以及潛在的風(fēng)險(xiǎn)等進(jìn)行的一系列調(diào)查和核實(shí)。
盡職調(diào)查的報(bào)告內(nèi)容主要包括企業(yè)基本情況、發(fā)展歷史及組織結(jié)構(gòu)、人力資源管理、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)現(xiàn)狀、財(cái)務(wù)狀況、特定債務(wù)、涉訴事件、經(jīng)營(yíng)者個(gè)人誠(chéng)信情況以及相關(guān)行業(yè)的簡(jiǎn)要分析等。該報(bào)告可幫助金融租賃公司判斷承租方的經(jīng)營(yíng)、管理實(shí)力并甄別經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),提供決策參考。
3.3 內(nèi)部信用風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢(xún)
金融租賃公司在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中將始終面臨著必須不斷擴(kuò)張信用以擴(kuò)大市場(chǎng)份額和爭(zhēng)取客戶(hù),但另一方面又必須最大限度地減少潛在信用風(fēng)險(xiǎn),提高贏利水平的兩難困境,因此,建立企業(yè)內(nèi)部信用制度,構(gòu)建企業(yè)信用信息管理機(jī)制勢(shì)在必行。信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)可協(xié)助金融租賃公司建立有效的信用管理體系,以幫助金融租賃公司解決好客戶(hù)選擇、融資方案制訂并實(shí)施、加強(qiáng)應(yīng)收融資租賃賬款的管理等問(wèn)題,從而實(shí)現(xiàn)增加收入和降低風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期目標(biāo)。信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)提供風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢(xún)的主要內(nèi)容包括:信用管理診斷、信用管理制度體系建立、信用管理部門(mén)建立及人員考核指標(biāo)體系設(shè)計(jì)、信用管理政策制定、業(yè)務(wù)流程重組、資金營(yíng)運(yùn)及信用風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)建設(shè)等方面。
3.4 為融資租賃業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)相關(guān)信用方案
融資租賃業(yè)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)控制的實(shí)踐證明,承租企業(yè)的經(jīng)營(yíng)方式、機(jī)構(gòu)實(shí)力、交易的機(jī)構(gòu)組合、中介服務(wù)機(jī)構(gòu)的介入與否以及二手設(shè)備市場(chǎng)的設(shè)立都將影響融資租賃公司對(duì)承租企業(yè)信用條件的設(shè)置。針對(duì)融資租賃業(yè)務(wù)承租企業(yè)的不同特點(diǎn),在進(jìn)行融資租賃業(yè)務(wù)關(guān)鍵要素方案時(shí),應(yīng)根據(jù)承租企業(yè)主體信用評(píng)級(jí)的結(jié)果,進(jìn)行具體優(yōu)化設(shè)計(jì)。信用方案設(shè)計(jì)的重點(diǎn)在于對(duì)租賃債權(quán)的管理能力以及未來(lái)的租金收益、余值處置收益與金融租賃公司所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)以及資金成本、現(xiàn)金流壓力等是否匹配。在針對(duì)大型服務(wù)運(yùn)營(yíng)商客戶(hù)時(shí)(如電信、電力、供水、供氣運(yùn)營(yíng)商),除考慮當(dāng)前的信用等級(jí)外,信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)還將對(duì)該類(lèi)企業(yè)未來(lái)贏利能力和現(xiàn)金流情況進(jìn)行評(píng)估判斷,并根據(jù)設(shè)備余值風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)和處置能力綜合設(shè)計(jì)融資租賃方案;而面對(duì)一般生產(chǎn)加工類(lèi)企業(yè)對(duì)建筑、工程施工設(shè)備或大型生產(chǎn)設(shè)備的融資租賃需求時(shí),其在行業(yè)內(nèi)的地位、市場(chǎng)份額、核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、設(shè)備的通用性、歷史信用記錄以及第三方擔(dān)保等保障措施均成為融資租賃方案設(shè)計(jì)的主要考慮因素。
參考文獻(xiàn):
引言
我國(guó)特殊的制度背景形成了上市公司特有的資本結(jié)構(gòu)。無(wú)論是從融資行為上,還是從資本構(gòu)成上,我國(guó)上市公司資本結(jié)構(gòu)都存在著一些問(wèn)題,河南省也不例外。信用風(fēng)險(xiǎn)作為上市公司資本結(jié)構(gòu)的影響因素之一。它是金融市場(chǎng)上最為古老也是危害最大的一類(lèi)風(fēng)險(xiǎn),是現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)實(shí)體(尤其是上市公司)以及投資者和消費(fèi)者所面臨的重大挑戰(zhàn)。理論界對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)和資本結(jié)構(gòu)分別的研究已經(jīng)日臻成熟,但迄今為止國(guó)內(nèi)外對(duì)于兩者間關(guān)系的研究卻很少。Merton(1974)的經(jīng)典模型對(duì)公司債務(wù)做出了一個(gè)現(xiàn)代金融學(xué)意義上的開(kāi)創(chuàng)性解釋?zhuān)瑸楣镜男庞蔑L(fēng)險(xiǎn)分析、定價(jià)提供了一個(gè)全新的視角。該模型將資本結(jié)構(gòu)與信用風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系起來(lái),為研究?jī)烧哧P(guān)系提供了方便。本文以此為理論基礎(chǔ),重點(diǎn)研究河南省上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題、資本結(jié)構(gòu)以及兩者的關(guān)系。
一、河南省上市公司資本結(jié)構(gòu)與信用風(fēng)險(xiǎn)特征研究
(一)資本結(jié)構(gòu)特征
資本結(jié)構(gòu)是指企業(yè)各種資本的構(gòu)成及其比例關(guān)系。我省上市公司資本結(jié)構(gòu)有兩大特征:一是資產(chǎn)負(fù)債率偏低,流動(dòng)負(fù)債比重偏高,長(zhǎng)期負(fù)債比重偏低;二是過(guò)分依賴(lài)外部融資,存在強(qiáng)烈的股權(quán)融資偏好。利用河南省上市公司的實(shí)際數(shù)據(jù)也能證明這一點(diǎn)。
由表1可知,河南省上市公司資產(chǎn)負(fù)債率逐年上升,但水平普遍偏低,從債權(quán)期限來(lái)看,流動(dòng)負(fù)債占總負(fù)債比重偏重,長(zhǎng)期負(fù)債占總負(fù)債比重偏低。
由下頁(yè)表2可以看出,河南省上市公司與優(yōu)序融資理論預(yù)測(cè)的不一致,更偏向于股權(quán)融資。
(二)信用風(fēng)險(xiǎn)特征
河南省上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)脫離不了我國(guó)這個(gè)大環(huán)境。我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)特征有以下幾點(diǎn):
1.違約風(fēng)險(xiǎn)具有骨牌效應(yīng)?,F(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營(yíng)大部分都有前后鏈接關(guān)系,相關(guān)企業(yè)之間的信用風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)持股關(guān)系、債權(quán)債務(wù)關(guān)系、關(guān)聯(lián)交易和結(jié)算關(guān)系等相互傳染,形成關(guān)聯(lián)信用風(fēng)險(xiǎn)。一旦其中一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問(wèn)題,連帶著多家企業(yè)面臨債務(wù)危機(jī)。
2.風(fēng)險(xiǎn)潛性,難以預(yù)測(cè)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的失真,使得企業(yè)融資決策失誤,一旦喪失償債能力,企業(yè)就會(huì)陷入財(cái)務(wù)困境。另外,信息不對(duì)稱(chēng)降低外部監(jiān)督效率,使得一些逃避銀行債務(wù)的企業(yè)表現(xiàn)出明顯的拆東墻補(bǔ)西墻行為。
3.可控性差,危害較大。企業(yè)內(nèi)部缺乏完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系,僅僅依靠外部監(jiān)督。大部分企業(yè)以圈錢(qián)為目的,甚至在利益的驅(qū)動(dòng)下不惜一切手段借錢(qián)投資高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目,而不注重風(fēng)險(xiǎn)控制,只有在投資失敗后,才意識(shí)到其危害極大。另外,許多企業(yè)面對(duì)嚴(yán)重的信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,往往選擇不聞不問(wèn)、能躲則躲的方式,這不僅僅是對(duì)銀行的損害,長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)講,信用體系沒(méi)了,企業(yè)整體運(yùn)行就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。
二、上市公司資本結(jié)構(gòu)與信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系研究
上市公司資本結(jié)構(gòu)會(huì)隨著信用風(fēng)險(xiǎn)狀況做出相應(yīng)的調(diào)整,即隨著信用風(fēng)險(xiǎn)的增大,公司資本結(jié)構(gòu)更傾向于股權(quán)融資。從信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)債權(quán)融資的影響來(lái)看,信用風(fēng)險(xiǎn)影響債務(wù)利息,使得債務(wù)融資成本提高。從信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股權(quán)融資的影響來(lái)看,在信息對(duì)稱(chēng)的條件下,企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)越大,投資者要求的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)就越大,也就是說(shuō)股權(quán)融資的成本會(huì)提高,這也是企業(yè)信用下降導(dǎo)致股價(jià)下降的原因。但是股利和分紅是股東對(duì)剩余權(quán)利的分享,而且股權(quán)融資不需要償還,不用擔(dān)心高信用風(fēng)險(xiǎn)下的償還能力,這也是我國(guó)上市公司更傾向于股權(quán)融資的原因。
根據(jù)MM理論,適當(dāng)利用負(fù)債可以降低企業(yè)資本成本,但是隨著負(fù)債的增加,企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)越來(lái)越大。布萊克和斯科爾斯提出了用于歐式期權(quán)定價(jià)的模型,將這種僅適用于金融衍生產(chǎn)品期權(quán)定價(jià)方法延伸到可以衡量實(shí)體企業(yè)債券價(jià)值,從而度量企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn),這就是B-S-M 模型。在B-S-M 模型的假設(shè)條件下,首先來(lái)看企業(yè)股權(quán)價(jià)值E0,它相當(dāng)于持有一個(gè)看漲期權(quán),公式表達(dá)如下:
式中:V0表示企業(yè)當(dāng)前價(jià)值;N(d)表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中離差小于d的概率;D表示到期需要償還債務(wù)價(jià)值;rc表示連續(xù)復(fù)利的年度的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率;t表示債務(wù)到期日前的時(shí)間(年);σ2表示連續(xù)復(fù)利的公司資產(chǎn)價(jià)值的方差。
另外,莫頓提出了違約距離 DD的概念,它表示到期資產(chǎn)價(jià)值和到期債務(wù)價(jià)值的差額,并定義違約距離對(duì)應(yīng)的預(yù)期違約概率為N(-DD),這個(gè)違約概率與企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值、預(yù)期增長(zhǎng)率、資產(chǎn)價(jià)值變化風(fēng)險(xiǎn)、資本結(jié)構(gòu)等相關(guān),是一個(gè)綜合性指標(biāo)。
由于企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)表示企業(yè)的違約可能性,N(d2)表示債權(quán)執(zhí)行的概率,那么企業(yè)違約的概率就等于1-N(d2),違約距離DD=d2,如果企業(yè)債權(quán)融資平均利率為r,那么當(dāng)前上市公司資產(chǎn)負(fù)債率d表示為:d=De-rt/V0,則由公式(1)得:
d2= 對(duì)N(d2)求關(guān)于資產(chǎn)負(fù)債率d的導(dǎo)數(shù)得出:
[N'(d2)=][e]×([-])
可知行權(quán)概率是資產(chǎn)負(fù)債率的減函數(shù),那么違約概率1-N(d2)是其資產(chǎn)負(fù)債率的遞增函數(shù),公司的資產(chǎn)負(fù)債率越高,其違約概率越高,企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)就越大。也就是說(shuō),上市公司資產(chǎn)負(fù)債率與信用風(fēng)險(xiǎn)之間是正關(guān)聯(lián)關(guān)系。
三、河南省上市公司面臨的主要信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題及相關(guān)對(duì)策研究
(一)面臨的主要問(wèn)題
河南省上市公司整體信用狀況良好,但是還存在一些問(wèn)題,例如重視程度不夠,管理控制的不完善等。從資本結(jié)構(gòu)角度來(lái)看,最主要的可以分為逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)兩類(lèi)。企業(yè)進(jìn)行外部融資時(shí),存在著股東與經(jīng)營(yíng)管理者、債權(quán)人與股東之間的兩種委托關(guān)系。在兩權(quán)分離的情況下,由于信息不對(duì)稱(chēng)和契約不完備性,這些關(guān)系的存在將有可能導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)行為發(fā)生。
1.逆向選擇。逆向選擇是企業(yè)為了降低信用風(fēng)險(xiǎn),盡可能的降低資產(chǎn)負(fù)債率,盡管知道負(fù)債經(jīng)營(yíng)可以發(fā)揮財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng),增加收益,也偏向于股權(quán)融資,盡量壓低負(fù)債。這就背離了企業(yè)實(shí)現(xiàn)股東財(cái)富最大化的目標(biāo)。適當(dāng)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)固然重要,但是風(fēng)險(xiǎn)收益是對(duì)等的,不能舍本逐末。這在河南省表現(xiàn)得比較明顯,我省資產(chǎn)負(fù)債率同國(guó)家整體及國(guó)外相比偏低,流動(dòng)負(fù)債比長(zhǎng)期負(fù)債占總負(fù)債比重較重,而且更偏向于股權(quán)融資。這雖然在一定程度上能夠降低信用風(fēng)險(xiǎn)水平,但是對(duì)河南省企業(yè)整體收益不利。
2.道德風(fēng)險(xiǎn)。道德風(fēng)險(xiǎn)在上市公司內(nèi)部也是比較明顯的。內(nèi)部股東對(duì)于公司的投資和生產(chǎn)具有控制權(quán),能夠控制企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)水平。但是在利益的驅(qū)動(dòng)下,他們可能濫用手中的權(quán)力,通過(guò)變更資金投向、提高公司風(fēng)險(xiǎn)水平來(lái)提高股權(quán)價(jià)值。而這部分風(fēng)險(xiǎn)大部分是由債權(quán)人承擔(dān)的。這是一種典型的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。Jenson 和 Meckling(1976)將其稱(chēng)為資產(chǎn)置換。資產(chǎn)置換的收益越高,股東進(jìn)行資產(chǎn)置換的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)。降低公司負(fù)債水平可以起到降低道德風(fēng)險(xiǎn)的作用。
從企業(yè)整體層面上來(lái)講,逆向選擇背離了股東目標(biāo),但這并不是企業(yè)完全自愿的,與我國(guó)資本市場(chǎng)本身不完善有關(guān)。企業(yè)在追求高利潤(rùn)的條件下,必然會(huì)選擇承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn),這就會(huì)形成道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。道德風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生會(huì)降低企業(yè)的效率,股權(quán)結(jié)構(gòu)不合理,經(jīng)營(yíng)者持股制度不完善,償債保障機(jī)制不健全,債券市場(chǎng)發(fā)展緩慢是道德風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的主要原因。從負(fù)債水平來(lái)講,公司負(fù)債水平會(huì)影響股東的資產(chǎn)置換的動(dòng)機(jī),當(dāng)企業(yè)預(yù)期不會(huì)違約,即具有較高的償債能力時(shí),資產(chǎn)置換動(dòng)機(jī)會(huì)隨著負(fù)債水平的提高而提高。但是,較高的負(fù)債比例,使企業(yè)面臨較大的信用風(fēng)險(xiǎn),雖然股東追求財(cái)富最大化,考慮到自身償債能力有限,為了維持企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng),較高負(fù)債率會(huì)降低股東資產(chǎn)置換可能。
(二)相關(guān)的建議
1.提高對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的重視。目前,上市公司內(nèi)部人員對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的重視程度不夠,還沒(méi)有明確其重要性。尤其是公司領(lǐng)導(dǎo)者不重視信用風(fēng)險(xiǎn)控制工作,把眼光集中在了經(jīng)濟(jì)利益的獲得以及資金的籌集上,這就降低了企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。另外,財(cái)務(wù)人員對(duì)其重視也不夠,認(rèn)為只要賬務(wù)處理好,就能避免風(fēng)險(xiǎn),缺乏對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的管理。應(yīng)該從領(lǐng)導(dǎo)層開(kāi)始,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和控制工作,同時(shí)強(qiáng)化財(cái)務(wù)人員的道德水平和專(zhuān)業(yè)能力,提高他們的綜合素質(zhì),保證上市公司有效抵御財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),加強(qiáng)控制水平,從根本上防御風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。
2.優(yōu)化上市公司資本結(jié)構(gòu)。資本結(jié)構(gòu)會(huì)影響上市公司信用風(fēng)險(xiǎn),優(yōu)化上市公司資本結(jié)構(gòu),就是在權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)收益的基礎(chǔ)上,達(dá)到股東財(cái)富最大化。擴(kuò)大內(nèi)源融資,可以增強(qiáng)盈利能力及風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力。適當(dāng)?shù)呢?fù)債經(jīng)營(yíng)也可以使企業(yè)在財(cái)務(wù)穩(wěn)健的前提下充分發(fā)揮財(cái)務(wù)杠桿效用,增加每股收益,增加股東收益。同時(shí),上市公司還要根據(jù)自身的實(shí)際情況制定長(zhǎng)短期負(fù)債率,避免企業(yè)由于負(fù)債過(guò)多而導(dǎo)致的違約風(fēng)險(xiǎn),并分配好自身的資金還款期限。
3.完善上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)度量方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理的需要,西方的現(xiàn)代金融模型在我國(guó)的適用仍存在一定的局限性,目前迫切需要建立適用于上市公司實(shí)際情況的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系。在度量信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí),不僅要考慮企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和市場(chǎng)數(shù)據(jù),還要考慮行業(yè)因素、地域因素、規(guī)模因素等因素的影響,使其盡可能靈敏地預(yù)測(cè)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)變化情況,從而幫助上市公司更好地預(yù)測(cè)未來(lái)經(jīng)營(yíng)狀況。此外,國(guó)家可以建立一個(gè)社會(huì)信用狀況的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),這樣可以節(jié)約單個(gè)企業(yè)信用管理的成本。
4.加強(qiáng)內(nèi)外部監(jiān)督管理。公司內(nèi)部掌握著企業(yè)所有信息,內(nèi)部股東對(duì)于公司的投資和生產(chǎn)具有控制權(quán),能夠控制企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)水平。但他們是以自身財(cái)富最大化為目標(biāo)的,為了追逐利益,不惜高風(fēng)險(xiǎn)投資,隱瞞自身存在的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,損害了外部股東和債券人的利益。債權(quán)人應(yīng)該對(duì)上市公司加以約束,規(guī)定資金用途,及時(shí)掌握自有資金的流向,消除信息不對(duì)稱(chēng)帶來(lái)的影響。上市公司也要加大監(jiān)管力度,控制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn),維持企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力。采取內(nèi)外部同時(shí)監(jiān)管的對(duì)策,可以保證對(duì)資金實(shí)行有效管理,提高企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)控制能力。
結(jié)論
將信用風(fēng)險(xiǎn)的控制應(yīng)用于上市公司資本構(gòu)成體系的研究中,不僅僅是對(duì)傳統(tǒng)理論的創(chuàng)新,而且是對(duì)概念的變革。本文從理論上研究了信用風(fēng)險(xiǎn)與上市公司資本結(jié)構(gòu)間的關(guān)系,拓展了資本結(jié)構(gòu)理論研究的視野,為復(fù)雜系統(tǒng)中公司資本結(jié)構(gòu)變動(dòng)的研究提供了新的借鑒,并為企業(yè)控制信用風(fēng)險(xiǎn)提供一定的參考依據(jù)。在一定程度上有利于促進(jìn)河南省乃至全國(guó)金融市場(chǎng)健康發(fā)展。主要結(jié)論有以下幾點(diǎn):
1.河南省上市公司資本結(jié)構(gòu)不合理,資產(chǎn)負(fù)債率偏低,流動(dòng)負(fù)債占總負(fù)債比重偏重,長(zhǎng)期負(fù)債占總負(fù)債比重偏低。