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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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26;一个整体来说,对各个业主的还款可能性有很大的解释能力.但单个变量的Z检验结果并不理想.“P>|Z|”的取值全都高于0.3,这说明了单个变量的显著性并不明显,变量之间存在着共线性.接下来的处理措施就是去除一些冗余的变量.有Z检验的取值可知,变量Degree的显著性最低,故在新模型中,我们首先排除Degree.其次,资产周转率（Sales_Assets）和销售利润率（Profit_Sales）的系数符号与现实经验相违背.笔者认为这是由于资产周转率、销售利润率与资产利润率之间的共线性造成的.事实上,在表2中,我们可以观察到它们之间相对较高的相关性.在新模型中,我们排除了资产周转率（Sales_Assets）和销售利润率（Profit_Sales）.新模型回归结果如下：
logit(Pi/1-Pi)等于
-9.76+2.80Reputation-2.08Debt_Sales+2.10Sm_Debt
(6.39)(2.80)(1.34)(2.72)
+7.68Profit_Assets
(5.56)
PseudoR2等于0.6224(伪可决系数),prob>chi2等于0.0005
各系数的Z值情况如下表所示：
从表4的数值可知,在去掉多余的变量之后,各变量的显著性有了明显的提高.虽然模型的伪决定系数从0.6885降到0.6224,但这一降低与变量显著性的提高相比是值得的.
常数项的取值为-9.76.这意味着在社会声誉、资产利润率、债务收入比、小额信贷占比都取零的情况下,Pi取值会偏低,趋向于0.这说明在社会声誉较低、企业运行状况较差、资金使用效率低的情况下,本模型认为业主不太可能顺利完成还款.
社会声誉(Reputation)的系数取值为正,说明微型企业业主较高的社会声誉能提高还款概率.这条结论包含着两个原因：一方面,具有较高社会声誉的微型企业业主,通常具有出色的经营能力,故相关企业的实力通常高于平均水平；另一方面,社会声誉能够反作用于业主.业主常常不希望既有的“好名声”被一次违约的信用记录打破,因此有较高社会声誉的微型企业业主在还款方面有比一般业主更大的还款压力,从而具有更高的还款概率.后一点,在笔者的调查过程中,得到了证实.很多微型企业业主向笔者强调“无论如何也不能有违约信用记录,否则将为以后的贷款带来困难!”
资产利润率（Profit_Assets）,综合反映了企业的获利能力和资产使用效率.一个拥有较强获利能力的企业必然有较高的销售利润率,同时资产周转率较高的企业必然在资金使用效率上表现出色.销售利润率和资产周转率相乘,就是资产利润率,决定着企业的利润.
在本文的实证模型中,资产利润率的系数为7.68,说明资产利润率数值的增加有利于提升业主的还款概率.这符合现实经济规律,资产利润率的提高增加了企业现金来源,这减小了企业因还款而存在的资金链压力.
小额信贷占比（Sm_Debt）的系数为2.10,说明随着小额信贷比例的增加,业主&
关于企业信用方面论文范例
债务收入比（Debt_Sales）的系数为-2.08,说明随着负债总额占年收入比率的增长,业主的履约还款的概率在下降.还款资金的直接来源就是企业的销售收入.销售收入相较于负债总额,规模越大,企业还款的压力越小,履约可能性越大.
本文将履约和违约的概率分界点定在1/2处.用上述模型检验对照组的数据,预测的正确性如下所示：
如上表所示,违约业主的预测正确率为50%,低于履约业主的预测正确率87.50%.模型在不同类型业主预测上的差异可能是由于样本数据中履约业主所占比例较大,违约业主数据量较小造成的.较多的数据使得模型能够对履约业主的特征进行更准确的拟合,提高了履约预测准确程度.整个验证数据的预测正确率为80%,说明该logit模型的总体预测能力是比较高的.
结论
本文的研究表明,合适的微型企业信用评价模型能够较为准确地预测还款情况.微型企业信用评价模型完全有能力在微型企业融资过程中发挥重要作用.这种数量化的评价方法,符合微型企业贷款笔数多,额度小的特点.它相较于人工审批,不仅能同时处理更多的贷款申请,还能避免审批过程中的人为偏见.
微型企业信用评价模型从理论走向实践,可以先从贷款笔数多、数据量丰富、模式稳定的微型企业小额贷款开始,然后再扩展到其它的微型企业贷款形式.在应用过程中,我们可以广泛借鉴消费信贷中成熟的模型开发、实施经验,来探索微型企业信用评价的模式.
此外,随着电子商务的发展,一方面,以各类网店为主体的网上交易积累了丰富的交易数据；另一方面,阿里巴巴等知名公司适时推出了网络小额信贷,解决从事电子商务的小企业融资难题.新的交易方式、贷款形式,给微型企业信用评价模型技术提供了广泛的应用前景.信用评价模型在解决微型企业融资难的过程中将大有作为.
参考文献：
1.庄传礼：《中小企业信用》,《银行家》,2008年第11期.
2.范柏乃,朱文斌：《中小企业信用评价指标的理论遴选与实证分析》,《科研管理》,2003年11月.
3.AllenN.Berger,W.ScottFrame,SmallBusinessCreditScoringandCreditAvailability[R],WorkingPaper,May2005
4.AllenN.Berger,AdrianM.Cowan,W.ScottFrame,TheSurprisingUseofCreditScoringinSmallBusinessLendingbyCommunityBanksandtheAttendentEffectsonCreditAvailabilityandRisk[R],WorkingPaper,March2009
5.W.ScottFrame,ArunaSrinivasan,LynnWoosley,TheEffectofCreditScoringonSmall-BusinessLending[J],JournalofMoney,Credit,andBanking,Vol.33,No.3(August2001)
6.W.ScottFrame,MachaelPadhi,andLynnWoosley,TheEffectofCreditScoringonSmallBusinessLendinginLow-andModerate-IneAreas[R],WorkingPaper,April2001
作者简介：
董汝杰交通银行江苏省分行新港支行
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
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