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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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,故把资产利润率（Profit-Assets)也包含在模型中.

这里之所以没有选择体现创新能力和成长能力的指标,是因为通过笔者的实际调查发现,处于企业发展初期的微型企业主们常常对创新能力和成长能力并没有清晰地理解；进入某一行业时往往具有随机性,很少是对发展前景有严格的判断之后,再进入该行业.考虑到本论文的研究对象是微型企业,而不是科技型、创新型企业,故不加入反映创新能力和成长能力的指标.此外,从数据的易取得性角度来说,创新能力和成长能力方面的指标,属于定性指标,调查过程中不容易获取；而我们选中的三项指标因为涉及利润、金额等硬性的指标,数据较易获取.

前文介绍过微型企业与规模较大的企业不同,企业主的个人特点对整个企业有决定性的影响.因此,本文的模型还包括了微型企业主学历（Degree）、婚姻状况(Married)和社会声誉(Reputation)3个变量.笔者认为一个具有优秀品格的人,比优秀的企业资产状况更重要,更值得信任,而个人学历、婚姻和社会声誉能够有效地反映微型企业主的道德品质.

终上所述,本文构建的模型包括以下变量：微型企业主学历（Degree）、婚姻状况(Married)和社会声誉(Reputation)、债务收入比（Debt_Sales）和小额信贷占比（Sm_Debt）、资产周转率（Sales_Assets）、销售利润率（Profit_Sales）和资产利润率（Profit_Assets）,共8个变量.

四、实证分析

本文所用实证数据的采集地为安徽省东部地区,是皖江城市带承接产业转移示范区的重要部分,符合本文要求的微型企业数目众多的要求.皖东地区地处华中,处于东西部之间的有利区域位置,使得其成为产业结构升级、大量新企业迅速诞生发展的一个优质样本.作为研究微型企业信用评价的论文,笔者认为皖东地区的发展现状完全能符合本文研究的需要.

数据采集的目标区域存在着两个集聚产业,铁器制造业和电子行业.铁器制造业主要生产农用拖拉机防滑轮、建筑用钢结构、铝合金管等等；电子行业生产遥控器、高压包等电子行业的元部件.两个产业都有大大小小的众多企业,其规模从资产千万以上的大中型企业,到小型的家庭加工作坊.数量众多的企业为本文有关微型企业的数据搜集准备了良好的条件.本文的数据主要来源于这两个行业的微型企业,另外还有一些个体经济的数据.

本文所用微型企业的相关数据来源于发放调查问卷和入户访谈.共回收调查问卷近50份,每份调查问卷涉及微型企业的指标有企业的性质、资产总额、总债务额、企业年收入、企业年利润额、业主对行业前景的预测；涉及业主信息的指标有学历、婚姻、社会声誉；涉及小额信贷的指标有无使用抵押、是否有过逾期现象、逾期多久、贷款数额、贷款用途、利率水平、还款方式等合计25个指标.表1为调查问卷中各变量的取值情况：

业主学历（Degree）最高为4,大专水平.这与本文调查的微型企业不属于科技型企业,而多分布于传统产业中是适应的.婚姻状况(Married)的期望值为0.93,且标准差相对较小,说明调查的微型企业业主大多都已结婚.社会声誉（Reputation）的期望值为3.6,说明绝大多数微型企业业主的社会评价较高.源数据中只有1户得到了“很差”的评价.之所以获得了“很差”的评价,是因为该企业业主病重,将实际控制权交给自己的儿子,而第二代不具有领导该企业的能力.

基于logit模型的微型企业信用评价参考属性评定
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债务收入比(Debt_Sales)的最大值是4.5,最小值是0.05,均值是0.58；之所以有相对较高的均值,是因为有几户的比率很大,托高了整个均值.比率最高的4.5是一家破产的加油站,最后的年收入已经低到支撑不起企业的运行,更不要说还款了.

小额信贷占比（Sm_Debt）也是很重要的一个变量,这与微型企业的融资方式密切相关.在笔者的调查区域,微型企业可以向正规的金融机构,如农村信用社、农业银行申请一定额度的小额贷款,也可以通过民间信用的方式,向亲戚朋友、资金富余者借款.除此之外,最重要的融资方式来源于原材料的赊欠,即流动资金的占款,这通常会占一个较大的比例.鉴于上述指标都是基于企业的债务总额度,而本文讨论的是微型企业的还款情况,故小额贷款在其中的比重也是一个很重要的变量,特将其引入到模型中来.

小额信贷占比最大的是1,最小的是0.05.取值最小的是一家家庭作坊式的铁器厂,共向农信社贷了5000元作为起步资金.在调查时,所有本息已全部结清.当时,该厂的总负债额为10万,也就是说主要是通过民间融资的方式解决自己的资金缺口.比值偏低的一个重要原因是企业规模较小,业主人脉不广,很难取得正规金融机构的贷款.小额贷款占比较低的事实说明了处于初创时期的微型企业,获取小额信贷的困难程度.

资产利润率（Profit_Assets）综合体现了资产周转率（Sales_Assets）和销售利润率（Profit_Sales）的影响.资产周转率和销售利润率是杜邦分析体系中最重要的两个变量.资产周转率反映着企业的经营效率,间接体现着业主的经营能力.在同等利润率的情况下,资产周转率高的企业能够获得更大的现金流,陷入经营困境的可能性更小,故偿还小额贷款的可能性更大.销售利润率高的企业,则能够获得更多的利润,从而还款的资金来源更有保证.

在实际调查研究中发现,资产周转率和销售利润率受行业特征影响明显,铁器制造业的微型企业资产周转率通常较高,而电子行业的资产周转率较低.两个比率之间存在一定的反比关系,资产周转率高的行业通常利润率较低,资产周转率低的企业,销售利润率较高,从而保证各行业的资产利润率大致保持一致.资产利润率的标准差为0.26,和销售利润率的标准差0.25相差不大,远低于资产周转率的标准差1.18.这说明了资产利润率远比资产周转率取值稳定.

由表中所知,模型中所有变量之间的相关性数值最大为0.49,说明变量之间的相关性不高,符合模型对数据的要求.

本文的实证分析是通过StataSE11.0进行的.上文引进了8个变量,影响微型企业还款的各方面因素都有包括.接下来的建模过程参考了约化建模理论,通过逐步舍弃不显著的变量,来构建一个较为“简单”的模型：

首先,本文研究包含所有8个变量的logit模型,其回归结果如下：

logit(Pi/1-Pi)等于

-10.37+0.71Degree+3.44Reputation-1.70Debt_Sales

(3.19)(0.71)(3.44)(2.91)

+2.32Sm_Debt-0.52Sales_Assets-8.56Profit_Sales+8.70Profit_Assets

(4.59)(1.69)(8.63)(9.57)

PseudoR2等于0.6885(伪可决系数),prob>chi2等于0.0030

各系数的Z值情况如下表所示：

因大都数微型企业业主都结了婚,故变量婚姻状况(Married)直接被系统自动排除.模型的伪可决系数为0.6885,变量的整体显著性高达99.70%.这说明所有变量作È

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