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关于企业信用方面论文范例,与基于logit模型的微型企业信用评价相关毕业论文模板
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内容提要：微型企业是在2008年金融危机后兴起的概念.微型企业缺乏有效的抵、质押品,同时也缺乏健全的财务制度,因此普遍面临融资难题.本文认为解决该难题的关键在于寻找合适的信用评价技术,而信用评价模型技术是可能的选项.本文试图通过logit模型来探索信用评价模型在微型企业信用评价中的应用.
关 键 词：企业融资微型企业信用评价小额信贷
中图分类号：F830.56文献标识码：A文章编号：章编号：1006-1770(2011)08-054-05
中小企业融资难一直是我国经济生活中引人注目的问题.近几年来,国内研究者将中小企业的范畴更为细化,将微型企业从中小企业概念中剥离出来,直接探讨微型企业的融资难题；另一方面,近几年来,我国城市商业银行等中小型银行逐步发展,从弱到强,中小型银行体系从模糊到清晰.哈尔滨商业银行、包头商业银行、台州银行等一大批中小银行将面向微型企业的小额信贷作为自己差异化竞争,谋生存、求发展的战略方向.因此,研究微型企业信用评价问题不仅能够解决微型企业的融资难题,还是中小商业银行差异化生存的战略方向.
目前,各商业银行面对微型企业的贷款主要在小额贷款大类中.而小额信贷所采用的信用评价方法主要是经验方法,或称为专家方法.依赖信贷人员主观判断的方法,受限于合格信贷人员的数量和较高的人力成本,很难大规模推广使用.而一个有效的信用评价模型,依赖信息技术的处理能力,不仅可以克服不能大规模推广的弊病,还能够提高评价结果的公平性.事实上,微型企业贷款单笔数额小、笔数多、交易数据丰富等特点,刚好符合了信用评分技术需要借助大量业务数据形成准确判断的要求.
该文转载于:http://www.sxsky.net/guanli/00428500.html
一、微型企业信用评分的应用和发展
上世纪90年代,美国银行业开始使用信用评价方法审核小企业的贷款申请.富国银行开通了专门针对小企业贷款的“企业通”产品.10万美元以下的贷款,直接通过企业信用评分决定是否放款.同一时期,美国信用评分巨头FairIsaac公司推出了专门针对小企业进行评分的系统SBSS（SmallBusinessScoringService）.SBSS的主要目标是针对中小企业25万美元以下的小额贷款,10万美元以下的设备租赁和5万美元以下的信用卡业务的信用评分.这一系统目前仍然被300多家美国银行使用,并处理90%以上的小额商业贷款.
随着信用评分在美国小企业贷款中的运用迅速扩展,亚特兰大联邦储备银行在2000年进行了一次调查.针对1997年的业务情况,访问了美国资产规模前200的所有银行,有99家银行作了回应,其中就有61家报告对于绝大多数低于10万美元的贷款,都使用了小企业评分系统.亚特兰大联储银行的AllenN.Berger、W.ScottFrame等人对小企业信用评分的作用和影响作了一系列的实证研究分析.他们通过实证研究发现,得益于信用评分系统的采用,每家金融机构小企业贷款的金额平均增长了40亿美元,相当于市场份额增长了8.4%.AllenN.Berger(2005)进一步研究了小企业信用评分,得出由于信用评分系统的应用,不仅使得小企业贷款的总量得到了增长,还使得低收入地区和富裕地区一样获得了更多的贷款.同时该技术对大小银行的影响不同,大银行基于自己充沛的资金实力和技术能力,往往更倾向于使用评分技术,而小企业信用评分改善了它们由于信息不对称导致的在中小企业贷款上的劣势.AllenN.Berger(2009)进行了一次新的调查,与上次调查着眼于大银行不同,这次调查对象是资产总量在10亿美元以下的社区银行,结果显示46%的社区银行使用了信用评分.然而与大银行不同,使用信用评分的社区银行中,86%对小企业主使用客户评分（针对客户的评分系统）而非企业评分系统,2%使用小企业信用评分决定贷款,另外的12%则两种评分混合使用.对社区银行使用信用评分技术的实证分析表明,这一类型的银行在使用信用评分上存在着学习过程.在度过最初的学习期之后,小企业贷款量得到了增长,但市场份额并没有增长.社区银行使用信用评分技术后,其贷款总量的增加和质量的改善,受信用评分在贷款程序中使用方式影响.这些研究说明微型企业信用评分对大银行的意义要远远超过小银行,这可能归因于大银行由于其治理结构复杂,在处理微型企业客户时,与中小银行相比,存在更为严重的信息不对称问题.微型企业信用评分在应对这些问题方面可以发挥较好的作用.
二、微型企业信用评价模型的选择
目前常用的信用评价模型有多元判别法、回归分析法、神经网络和数学规划方法.这些方法各有自己的优缺点,多元回归模型容易解释、使用,但对缺失值、极端值的处理不尽人意；判别分析模型通常假设自变量的分布是正态分布,这与事实情况常常不符；神经网络模型可以处理多元回归不能模拟的非线性数量关系,从而能够更精确的模拟现实情况,但整个过程近似于一个黑箱,样本微小变化对结果的影响较大,抗干扰性差.
事实上,除此之外,还有基于期权定价的KMV模型、基于VAR方法的J.P.Man模型、基于保险方法的死亡率模型和CSFP的信用风险附加模型、基于资产组合的RAROC模型.这些新型模型起源于上世纪90年代,并且在大型企业的风险管理中得到迅速普及使用.这些方法往往依赖于成熟的证券、信贷市场均衡价格.这些价格在中小企业所处的环境中,往往不能得到,故这些新方法、新技术不在本文模型选择的视野内.
综合考虑,本文选择较为常用的logit模型作为微型企业信用评价的实证方法,来详细分析信用评价技术.
三、模型指标的选择
范柏乃介绍了中小企业信用评价指标遴选的一般方法：依次通过隶属度分析、相关分析和鉴别力分析,提取出合理的指标体系.范柏乃首先按偿债能力、经营能力、获利能力、管理能力、创新能力、成长能力分组搜集了中小企业的28项指标,作为筛选的基础.接下来,向全国近300位专家学者发出了调查问卷,要求各专家选出其中最重要的十个指标.问卷汇集之后,根据指标被选择次数占专家总数的比重,即隶属度,排除隶属度低于0.3的6个指标.在剩下的22个指标中,分析彼此的相关性,再剔除相关系数高于0.6的5个指标,之后再利用20家中小企业的数据计算余下17个指标的变差系数,排除两个不合格的指标,剩下的15个指标构成了最终的指标体系,整个指标的遴选过程就此完成.这15个指标主要体现了偿债能力、经营能力、创利能力、创新能力和成长能力.
本文在选择指标体系时参考了该文的研究成果,针对每一项能力选取一到两个指标来表示.为偿债能力设计了指标债务收入比（Debt_Sales）和小额信贷占比（Sm_Debt）.这里之所以选择债务收入比代替资产负债率,来反映企业偿债能力,是因为笔者在处理模型时,发觉这一变量更能直接反映还款资金的来源,从而对是否违约有更大的影响.另外,笔者在调查实践中发现,微型企业的实际借款情况比较复杂,除了向农信社、农行借小额贷款外,还进行一系列的民间融资.因此,笔者在模型中加入了小额信贷在企业总债务中的占比这一变量.
体现经营能力的指标是资产周转率（Sales_Assets）.资产周转率是销售收入与资产的比率值.资产周转率高意味着,微型企业的资产使用更有效率；业主的管理能力更强；在利润率相同的情况下,可以获得更多的利润.
模型中体现获利能力的指标是销售利润率（Profit_Sales）.销售利润率越高意味着,在相同销售收入的情况下,能够获得更多的利润.资产周转率和销售利润率的乘积为资产利润率（Profit_Assets）.这三个变量是会计学中杜邦分析体系的重要变量,能够全面的反映企业运行情况
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