商業企業信用風險體系預警模型構建

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摘要：信用風險評估模型可以分為兩大類，預測性模型和管理性模型。我們選取反映經營業務風險、管理信用風險、融資渠道項目風險的8個信用風險指標來構建預警模型，采取Bartlett's球形檢驗和Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）檢驗2種方法對8個指標進行適應性檢驗，按每個公因子的特征值與3個公因子特征值之和的比作為權重，建立綜合評價模型，得出5個公因子能從不同角度反映中小型商業企業信用風險水平。

關鍵詞：商業企業；信用風險體系；預警模型

大多數中小型商業企業由于經營業務單一，受系統性風險影響較大。中小企業融資渠道狹窄，銀行存在惜貸的行為，或貸款程序復雜、手續費高，導致中小企業寧可獲得利率畸高的民間貸款，也不愿到銀行貸款，與此同時民間借貸也引發大量借貸糾紛。銀行方面也擔心中小企業抗風險能力差，貸款無法收回，從貸款成本和風險成本角度看，他們也偏好將款項貸給經營狀況一般的國有企業或者上市公司。為科學衡量中小企業信貸風險，課題組將收集企業歷史資料數據的基礎之上，運用數理統計方法與各種數學建模方法構建統計模型與數學模型，從而對信用主體的信用風險大小進行量化測度。

一、文獻綜述

（一）Z計分模型

信用風險模型分預測模型和管理模型兩類。預測模型用于分析信貸客戶發展前景，衡量其破產的概率；管理模型則偏重于揭示客戶信息，衡量客戶現有實力。美國學者愛德華•阿特曼（EdwardAltman）在1968年對美國破產和非破產生產企業進行觀察，采用了22個財務比率通過篩選建立了5變量Z計分模型。該模型以破產企業為樣本，運用多元線性規劃，收集非破產企業和破產企業大量觀測數據，分析企業破產前的財務指標，最終形成企業破產的判別系統。在權數固定的情況下，公司破產判斷取決于5個指標。這些指標值越大，企業經營效果越好，發生信用風險的可能性越小。

（二）巴薩利模型

巴薩利模型（Bathory模型）是以其發明者AlexanderBathory的名字命名的客戶資信分析模型。相對于Z計分模型，該模型有兩個特點，一是不需要復雜的計算，二是適用于所有企業。模型將相關指標相加即為最終指數，如果指數低或為負值，表明公司前景不好，存在信用風險。巴薩利模型相關指標為稅前利潤/營運資本、股東權益/流動負債、有形資產凈值/負債總額、營運資本/總資產。以上兩個模型均屬于預測模型。

（三）營運資產分析模型

營運資產分析模型是管理模型，它能夠衡量企業客戶現有實力，在計算客戶的信用限額方面具有非常實用性價值。模型的計算分兩步：營運資產計算和資產負債比率計算。這兩個指標可以從財務報表中直接取得。營運資產分析模型的流動比率越高，客戶經營實力越強，而資本結構比率，說明負債越低，償還債務能力越強。

二、中小型商業企業信用風險預警模型構建

（一）選擇指標原則

針對中小型商業企業的信用風險評價指標的搭建，需要遵循以下4個原則：一是科學性，二是可操作性，三是動態性，四是定性定量相結合性。在綜合前人研究總結的基礎上，為反映中小型商業企業存在的問題和成功的潛質，因此將風險劃分為兩個層次：其一，企業決策層和管理層的個人風險；其二，企業日常經營風險，使指標體系更符合本研究的主要方向。

（二）構建中小型商業企業信用風險體系的評價指標體系

（1）企業經營業務風險。商業往來作為中小型商業企業的“靈魂”，優秀的信用評級和信用管理可以幫助企業規避企業在經營過程中出現的較大的風險。在商業企業承擔較大的債務“包袱”時，由于行業的宏觀經濟形勢不好或因自身經營不善導致無法還款時，充當“中轉站”的商業企業的運營結果就會使整個供應鏈出現問題。一方面，上游企業的貨物生產和存貨占整個流動資產的比例也會受到牽連；另一方面，也會影響零售企業等中下游企業的正常運轉，間接影響貨物輸入地的物價水平，從而增加整個商業企業的運輸成本和運營成本，形成惡劣循環，同時商業企業也要承擔著對上游企業的應付賬款和中下游企業一部分的應收賬款，從而形成商業企業較高的信用風險。（2）決策層和管理層的信用風險。包括還款信譽程度和企業經營素養兩個方面。還款信譽程度涵蓋了企業的信用程度，經濟實力和融資素養等，而企業的經營素養則可以通過交易雙方的貿易往來可以體現，企業的還款信譽和經營素養越好，則按時還款的可能性就越高，發生信用風險的可能性就越小。（3）融資渠道項目風險。中小企業融資渠道單一，其發展主要依靠企業經營自身積累，表內則體現為留存收益多寡。由于缺少抵押物、抗風險能力差，不受銀行青睞，缺少外部融資渠道。出于信用風險的考慮，銀行主要提供流動資金貸款，較少提供長期信用貸款，中小企業在擴大產能、新產品的創新和研發資金不足，導致無法做大做強。大量中小企業只能通過利率畸高的民間借貸獲得貸款，一旦經營出現困難，企業陷入困境，資金鏈斷裂，企業最終破產，且給供應鏈端的企業資金造成困難，信用風險不可謂不高，信用成本不可謂不大。

（三）指標選擇及定義

本研究根據以上分析，在4個一級指標的基礎上，選擇了經濟實力，品質和經營能力等個二級指標，構建了中小型商業企業的信用風險指標體系。

（四）統計分析

采用EpiData3.1建立數據庫錄入數據，應用SPSS19.0統計軟件進行一般描述性分析和因子分析。采取Bartlett's球形檢驗和Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）檢驗2種方法對8個信用風險指標進行適應性檢驗，按確定的每個公因子的特征值與3個公因子特征值之和的比作為權重，建立綜合評價模型。以P<0.05為差異有統計學意義。

三、實證分析結果

（一）描述性分析

根據相關系數矩陣可以看出各概率幾乎大于0.05，，因此可以認為各變量兩兩之間不是相關的。

（二）因子分析

因子分析結果顯示，因子分析結果顯示，KMO檢驗值為0.706，Bartlett’s球形檢驗差異有統計學意義（χ近似2＝185.410，P<0.001），適宜進行因子分析。應用主成分分析法對8個信用風險指標提取公因子，經方差最大方差正交旋轉后提取出經營風險因子、管理信用風險因子、融資渠道項目風險因子3個公因子，累計方差貢獻率為72.305%。其中，經營風險因子反映了中小型商業企業經營中存在的風險；管理信用風險因子反映了中小型商業企業信用管理存在的風險；融資渠道項目風險因子反映了中小型商業企業融資渠道項目存在的風險。使用Varimax法進行因子旋轉后得到的因子負荷矩陣。旋轉后的因子負荷矩陣兩端集中，能更好地解釋主因子。從表中可看出，第一個因子與X1,X3關系密切，第二個因子與X5關系密切，第三個因子與X8關系密切，第四個因子與X2,X7密切，第五個因子與X6密切。這說明了7個指標對信用風險的影響不一樣。

（三）公因子得分系數矩陣

公因子得分系數矩陣，以5個公因子分別作為因變量，以8個信用風險指標得分作為自變量，采用回歸法建立各公因子線性表達式。

（四）綜合評價模型建立及評價

根據上述旋轉后的5個公因子從不同角度反映了中小型商業企業信用風險水平，按照確定的每個公因子的特征值與5個公因子特征值之和的比值作為權重，建立綜合評價模型計算中小型商業企業信用風險水平綜合評分。將綜合評分能力從低到高的順序進行排列，然后按照四分數將信用風險分為高（>P75）、中（P25～P75）、低（<P25）三類。本文以2012～2016年上市公司中小型商業企業樣本總共有141家，樣本觀測值547個，其中信用風險較高的136個（25%），信用風險中等的334個（61%），信用風險較低的75個（14%）。

四、結論及啟示

隨著國內經濟的快速發展，在未來幾年，我國商業企業融入全球經濟供應鏈的趨勢加快，而對于中小型商業企業來講，既是機遇也是挑戰。在信用風險機制的作用以及融資渠道日漸豐富和銀行和擔保機構的操作趨向于正規化、市場化的條件下，中小型商業企業合理管理信用風險，建立信用風險指標評價體系及預警會走向更高、更深層次的發展。本研究基于中小型商業企業的角度出發，其理論研究對中小型商業企業的信用風險的進一步優化，以及評價和預警模型的構建具有指導意義。

參考文獻

［1］呂瑩.物流金融業務風險體系的研究［J］.價值工程,2010（7）.

［2］王永進.地理集聚會促進企業間商業信用嗎［J］.管理世界,2013（1）.

作者：胡定杰 單位：廣東白云學院會計學院