企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型
企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的
核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。
I —、企业信用风险评估概念
企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。
信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。
I 二、企业信用风险评估模型构建
(一）信用分析瘼型概述
—
在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。
计分模型
Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。
2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。
Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。
3.营运资产分析模型
营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。
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营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。
□第三章企业征信业务
又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。
4.特征分析模型
特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
(二）企业信用风险评估模型构建①
1.预测性风险模型构建——Z计分模型
在应用该模型的过程中，不能生搬硬套，要区分不同的行业、个体企业的特性、企业信息的透明度等情况。一般来说，该模型可以分为三种形式，其中Zi为最基本的模型，适用于上市公司；Z2适用于非上市公司；z3适用于非制造企业。
)
Z, = l. 2X1 + +3. 3X3+0. 6X4+0. 999X5(3-1)
其中X1=(流动资产-流动负债）/资产总额x2=未分配利润/资产总额
x3=(利润总额-财务费用）/资产总额X4=权益市场值/负债总额x5=销售收人/总资产
Z2=0. 717XJ+0. 847X2+3. l07X3+0. 420X4+0. 998X5(3-2)
其中X1=(流动资产-流动负债）/资产总额x2=未分興利润/资产总额
x3=(利润总额+财务费用）/资产总额x4=所有者权益/负债总额x5 =主营业务收人净额/总资产
Z3 =6. 56X,+3. 26X2+6. 72X3 + 1. 05X4(3-3)
X,=(流动资产-流动负债）/资产总额x2 =未分配利润/资产总额
x3=(利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额X4=所有者权益/负债总额判定标准：
Z,小于,企业处于破产区；Z,大于 2. 99，企业处于安全区。
-
Z2小于,企业破产的可能性大；Z2大于时，.企业持续经营的可靠性越强，风险越小。
Z3小于,企业破产的风险很大；Z3大于 2. 9时，企业破产风险较小。
使用Z计分模型最主要的目的，就是判断企业是否可能破产，即如何界定破产的可能性。这就要根据企业的财务资料，看X,，X2，X3,…，乂这些变量的情况，而在系数不变的情况下，变量就起到决定性的作用。
五、净利润724. 4>)90S. 09
根据表3-3和表3-4提供的资料，我们知道该企业不是上市公司，可以利用&模型对企业进行分析和判断。
所以选择公式为：Z2 = 0. 717X!+0. 847X2+3. 107X3+0. 420X4+0. 998X5 2006年的情况：
Xi=(流动资产-流动负债)/资产总额=(10 /14 =0. 346 X2=未分配利润/资产总额=3 054. 91/14 499. 21 =——
X3=(利润总额+财务费用)/资产总额=(1 + /14 =0. 084 `
X4=所有者权益/负债总额=9 417. 38/5 =
X5 =主营业务收人净额/总资产=13 117. 16/14 =0. 905
代人公式计算，得到：
Z2=2. 369 2007年的情况：
Xj = (11 170. 70) /16 926. 53=0. 329
X2= 3 963/16 926. 53=0. 234
X3 = (1 + 167. 39) /16 926. 53 = 0. 090
X4= 10 755. 83/6 =
{
X5 = 16 380. 03/16 926. 53 二0. 968
Z2=2. 412
通过上面分析，发现xx制革有限公司2006年、2007年两年的经营情况基本正常。该
企业虽然没有处于破产风险区域之内，但还没有远离破产的可能性。所求出的两年的Z 值均处于~2. 9,其发展趋势是Z值越来越走强，表明该企业处于持续经营态势较好的情况。
根据案例分析可得出：
(1)Z计分模型只要企业的财务资料齐全且真实，即可判别其破产的可能性。
(2)在模型所运用的五个变量指标中，将总资产报酬放在特别重要的地位，它所占的比重超过其他四个变量指标之和，由此判断，年年亏损的企业，即将破产。
(3)该模型使用起来比较方便，但它终究是引进的，是否适宜中国企业发展的现实，这就要求在使用时根据市场变化、行业特性、行业景气指数、行业平均指标等对模型指标系数进行及时修正。
；
(4)模型本质上，只针对几个财务变量进行直接考虑，而缺乏其他因素对企业的影响（例如公司治理变量、股东支持、经营政策调整等），在运用模型评判企业时刻适当考虑其他因素对企业的影响。
2.管理性风险模型构建——营运资产分析模型
在评估企业的风险状况时，还可以运用管理性风险模型这类工具。这类模型是根据企业已经发生的事项来判断其风险程度。
营运资产分析模型对信用管理的最大贡献在于为企业授信过程提供计算授信额度的思路：对于不同风险程度的客户在进行评估时给予一个相应的比例，按照比例结合营运资产来确定其信用额度。我们也可以将营运资产分析模型称为信用风险定价模型。
该模型自1981年起在国际上开始应用，在计算企业的信用额度方面具有非常实用的价值。该模型的操作分为三个步骤：企业营运资产界定、企业偿债能力评估值计算、企业信用额度计算。
(1)企业营运资产界定
该模型首先提出考察的指标是营运资产，以此作为衡量企业规模的尺度，这一指标与销售营业额无关，只同企业的净流动资产和账面价值有关。
营运资产的计算公式是：营运资产=(营运资本+净资产）/2 ^
其中：营运资本=流动资产-流动负债
净资产即企业自有资本或股东权益。
的真实资本实力，因此，净资产是保障客户信用的另一个重要指标。
(2)企业偿债能力评估值计算
偿债能力评估值是按照如下公式计算得出的：
评估值=流动比率+速动比率-短期债务净资产比率-债务净资产比率其
中：流动比率=流动资产/流动负债
速动比率=(流动资产-存货）/流动负债短期债务净资产比率=流动负债/净资产债务净资产比率=负债总额/净资产xx制革有限公司2007年的评估值计算如下：
评估值=11 6 170. 70 + (11 240. 23)/6 170. 706 170. 70/10 755. 83-6 170. 70/10 755. 83 = 1. 969 评估值综合考虑了资产流动性和负债水平两个最能反映企业偿债能力的因素。评估值越大，表示企业的财务状况越好，风
险越小。
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(3)企业信用额度计算
计算出企业营运资产的规模、根据财务资料得出企业的风险评估值以后，就可以根据企业的信用申请来核定给予企业的信用额度。也就是说，由此得
到对企业的授信参考值，也称为“信用限额”。信用额度是综合考虑企业的营运资产的计算和评估值，可以具体计算出企业的授信额度。至于营运资产分
析模型衡量客户授信量大小的标准，经过长期的实践总结，基本形成了共识，具体如表3-5所示。
根据已经计算出的xx制革有限公司的营运资产规模和评估值，套用上面的授信比例要求，可以初步核定该企业的授信额度为：8 162. 08万元x22. 5%= 1 836. 47万元。
从理论上来说，对于处于目前经营状况的xx制革有限公司，赊销授信的总规模可以
控制在1 800万元的水平，如果有其他客户发生赊销授信事项，可以在总授信控制规模内核减。
(4)注意事项
由此可见，该模型使用的财务数据和比率并不复杂，直接在客户企业的财务报表中都可获得，因此较为实用。但在模型的运用过程中，仍要注意以下几个方面的情况：
①要注意企业财务信息的真实性；
②当运用该模型计算评估值时，发现其值无故偏高时，要理智分析具体情况（或是新兴行业对模型不适用，或是企业经营过程中有较强的跳跃性，或虚构财务数据掩盖经营真相等方面），加以谨慎判断；
③在运用该模型授信决策时，要看负债中“应付账款”的规模、应付客户对象的集中程度、应付账款的账龄结构等；
④运用该模型时，可以考虑与个人信用评分模型进行比较，或可能取得最接近的赊销授信额度的决策。
| 三、评价模型的修正与调整
无论是预测性风险模型还是管理性风险模型建立起来的企业信用风险评估模型，都可能存在模型的自变量及其相应的参数与实际情况不相符合的情况，因此，在一些特定环境或条件下，可以利用行业的有关统计数据对模型中的自变量或参数进行调整或修正，以完善信用风险评估系统。
信用风险量化的4种模型
信贷风险管理的信用评级方法 信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。 1、KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。 KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。 KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示： （1）KMV是如何工作的？ 假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。 在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。 KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。
商业银行信用风险评估
商业银行信用风险评估 结合本文分析了商业银行内部信用风险评估体系在银行风险管理的地位和作用，内容摘要：对如何完善和发展内蒙古商业银行,我国商业银行在信用风险评估方法上存在的问题和现状的内部信用风险评估体系提出了几点建议。国内银行业面临着参与国际随着我国金融体制改革步伐的加快和金融业开放程度的提高， 我国商业银行必须借鉴国际上先进的信用风险管理在金融全球化的新形势下，竞争的挑战。经验，强化信用风险管理，开发适用的信用风险管理模型，适应《巴赛尔协议》新框架的需银行融资仍将是企业筹措资金的在今后很长一段时期，要。我国处于经济发展的初期阶段，深入研究我国商业银行银行体系面临的风险将是我国金融风险的主要构成因素。主要方式，从全局不仅是商业银行作为微观金融主体进行内部管理的自主行为，的信用风险管理问题，股市引发货币危机、上看也是防范商业银行的信用风险导致银行信用体系和支付体系崩溃，下面仅就如何构建商行内部信用风险管理评估体系谈谈自己的一点暴跌和金融危机的需要。浅见，仅供交流和探讨。风险管理信用风险关键字：内蒙古商业银行 一、引言次系统性银行危机。个国家先后爆发了112世纪初，全球有70年代末到2193自20 世纪年美国利率风暴年美国股市崩盘、1994尤其90年代以来频频爆发的金融危机——如198720071998年俄罗斯政府违约事件，特别是及中南美洲比索风暴、1997年亚洲金融危机、影响程度之大，年的全球金融风暴，波及范围之广，年春季开始的次贷危机最终演变为2008对全它们不仅使一国多年的经济发展成果毁于一旦，还危机到一国的经济稳定，史无前例。近年随着巴林银行和雷曼兄弟的倒闭让人们愈加的认识到银行球经济也产生了强大的冲击。信用风险管理的重要性。二、我国商业银行业信用风险评估方法现状分析 目前我国的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段。银行机构主要使用计算贷款风险度的方法进行信用风险评估。信用风险的分析仍然是以单一投资项目、贷款和证券为主,衍生工具、表外资产的信用风险以及信用集中风险的评估尚属空白,更没有集多种技术于一体的动态量化的信用风险管理技术。其主要表现在以下几个方面: (一)信用风险衡量采用专家制度。我国商业银行信用风险衡量大多采用专家制度。但专家制度存在一定的缺陷和不足,在实际运用中没有引起重视。如专门信用分析人员不足、实施效果很不稳定、银行应对市场变化的能力较低、银行在贷款组合方面过度集中的问题进一步加剧等。 (二)信用风险评估中定量分析不够。从信用风险的识别、衡量方面看,我国商业银行信用风险管理定性分析多,定量分析少(尽管已经使用了一些定量分析方法,但仍存在着不完善的地方);静态分析多,动态分析少;局部分析多,全局分析少。以企业信用评级为例,从评级要素的设计看,多侧重财务指标分析(总分值达三十分以上),而忽略了财务信息的质量问题。众所周知我国企业财务信息质量不高已是不争的事实;忽视了企业发展前景在信用评级中的作用,如企业所在行业发展状况、市场预期状况仅占1分,这样得出的评级结果更多反映的是企业过去和现在的信用状况,而未能反映企业未来的资信质量。从评级时间看,对企业的信用评级每年进行一次,不利于银行及时了解企业的信用等级变化,不能为风险管理提供动态的信息。再从国内银行对贷款的风险度测量方法看,一个最主要的问题就是贷款风险度涉及因素的选择和风险系数的确定很大程度上受到主观因素的影响。贷款风险度是否受到或仅受到企业信用等级、贷款方式的影响,有实证研究结果表明,中国的商业银行资产质量与抵押、担保贷款风险系数确定的依据是这意味着贷款方式与贷款风险度并无直接关系。, 率无直接线性关系 什么?这些问题由于未得到解决,导致了贷款风险度的测量并不能真正反映贷款信用风险水平。此外,我国商业银行贷款风险度的测量关注的是某一笔贷款的信用风险,并没有从组合管理的角度对信用风险进行测定。一笔贷款对贷款组合的信用风险贡献度,即边际信用风险为多少?各笔贷款之间的风险度相关性如何?这些问题在贷款风险度的测量方法中都没有加以解决。
企业信用分析框架_债券投资信用风险研究
企业信用分析框架：债券投资信用风险研究 公司基本情况 1、包括公司名称、成立时间、历史沿革、注册地、注册资本、实收资本（报表中的实收资本、营业执照、验资报告及公司章程披露的注册资本应当一致，不一致的应追究原因）、出资方式（货币出资要优于实物出资）、法定代表人，经营范围，业务资格资质(是否有从事无业务资质的业务)； 2、公司主要股东及股权占比，股东背景，实际控制人。股东背景对企业的经营方式、经营方向、经营效率等有重要影响。股东背景情况可分为以下几类：1）按有无外资分（外资控股企业要注意股东方撤资外逃风险和利润输送风险），2）按有无国有股份分（国有背景优于民营背景）；3）按有无公开上市分（上市代表信息透明度高、财务报表真是性高、具备再融资能力）；4）按有无集团背景分（一方面反映股东方支持，另一方面反映关联资金占用、关联交易输送利益的可能）；5）按有无家族背景分（家族性企业普遍存在公司治理不够健全，经营风格激进的特点）。对于一些资本运作的企业和民营企业，其股东往往是比较深的，有的企业法定代表人并不是实际控制者，有的企业第一大股东并不是实际控制者，应注意挖掘。
3、公司组织架构，主要职能部门，经营团队、员工队伍、企业文化、制度建设，主要关联企业及投资企业。形成对公司及其关联企业的一个框架性认识，看企业是集团核心生产主体，还是只是一个车间，或者是投融资平台等。并从根据公司整体的资本实力、资源配置、人员素质，分析其产业链的覆盖、产业的扩张是合理的还是激进的，分析其投资扩张的动机，分析其投资扩张行为是否会对其资金链带来相应的影响、经营管理水平能否覆盖其投资领域。必要时我们甚至要对整个关联企业的资产状况、经营状况、财务状况、资信状况等作相应的调查和反映。 4、关注公司管理者的风险，要重点考核客户管理者的人品、诚信度、融资动机及其道德水准、教育程度，历史经营记录及从业经验。管理层、股东层面的稳定性。对民营企业尤其是家族性企业更要关注这一点。 公司经营情况 1、行业背景情况，企业所处行业的整体情况，企业在这个行业的排名、在当地区域市场上的排名和占有率情况。企业行业竞争力（包括价格竞争、品牌竞争、产品升级换代的竞争、服务的竞争）、行业壁垒（包括资金壁垒、技术壁垒、资源壁垒、政策壁垒）。对“两高
信用风险的度量方法
一、信用风险度量方法与模型 １．传统的信用风险评价方法 （１）要素分析法。 要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。 常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。 根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。 还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。 无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。 （２）特征分析法。 特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。 （３）财务比率分析法。 信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。 财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。 杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。 沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。 ２．多变量信用风险判别模型 多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要
企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
当前信用风险管控形势的分析与思考讲解学习
当前信用风险管控形势的分析与思考 陈育林 今年以来，银行业信用风险呈加快暴露趋势，对守住风险底线、推动银行业深化改革、更好支持实体经济提出了重大挑战。为科学应对严峻的信用风险形势，笔者在对当前信用风险暴露表征、成因进行调查研究和深入剖析的基础上，就如何找准各方定位、推进风险化解、危中寻机乃至化危为机进行了积极的思考和探索。 当前信用风险暴露的主要特点 （一）风险表现的全面性。银行业信用风险在行业、地区和客户分布上持续扩散。一是行业内整体反弹。从相关数据来看，全国各类银行业金融机构不良普遍呈加快暴露趋势，其中大型银行和农村中小金融机构资产质量劣变趋势更为明显。二是地域上普遍反弹。从去年二季度开始，银行业信用风险从珠三角、长三角到黄三角，由南向北呈阶梯式蔓延；今年开始，信用风险又由东部沿海向中西部地区逐步扩散；而且风险开始出现在银行、信托、融资性担保机构甚至民间融资之间相互交叉感染的苗头。特别是化解过剩产能压力较大区域和民间金融比较活跃的区域，不良贷款反弹压力加大。三是客户集中反弹。不仅大中型企业信用风险暴露加快，而且小微、农户贷款不良也开始普升。以山东为例，截至2014年6月末，山东大客户贷款不良率较年初上升了0.26%，小微不良率较年初上升了0.4%，农户贷款不良率较年初上升了1.61%。 （二）风险发生的集群式。联保贷款，作为经济上行期解决企业
融资担保难题的创新方式，却随着互联互保的非理性扩张和经济面的调整，“意外地”使单体客户风险被放大并蔓延及整个担保圈（链），引发担保圈（链）企业的“火烧连营”。调查显示，担保圈（链）一般沿产业链或行业在区域客户集群内构建，经营规模、整体实力、贷款金额等接近的企业之间更易形成互保，并通过关联企业、上下游客户、关系人等形成层层担保圈，涉及银行众多、债权债务关系复杂，牵一发而动全身。“多米诺骨牌效应”已成为当前企业集群风险暴露的形象描述，甚至一家中小客户的突发风险即可诱发区域性群体风险事件。 （三）风险暴露的复杂化。当前银行信贷“大户情结”的路径依赖依然存在，扎堆追逐本地优质客户，部分股份制银行、外资银行甚至普遍跨区域授信，导致信贷资源进一步向大型企业集团集中。而这些企业多为当地支柱企业，政府、银行、企业与职工各方利益错综交织、互相博弈，关系经济金融社会秩序稳定。风险发生后，地方政府往往在“保银行”还是“保企业”中摇摆，涉及央企情况则更加复杂，由于央企在地方地位的相对超然性、银行客户关系维护的相对重要性，其地方子公司发生授信风险时，需理顺的关系更复杂多元、处置难度也更大。 信用风险加快暴露的原因分析 （一）“去产能化”中的金融阵痛。产能过剩是眼下我国经济运行中的突出矛盾，尤其是钢铁、水泥、电解铝、平板玻璃、船舶5大行业产能过剩严重，国务院专门印发化解指导意见，要求落实有保有控的金融政策。但银行在化解过剩产能中对相关行业的信贷政策普
企业价值估值模型
企业价值估值模型 相对估值法（乘数方法）： 一市价 /净利比率模型（即市盈率模型）PE 法 基本 目标企业每股价值=可比企业平均市盈率×目标企业的每股净利 模型 模型 原理 驱动 ①企业的增长潜力；②股利支付率；③风险（股权成本）。其中最主要驱动因素是企业的增长潜力。 因素 模型①计算市盈率的数据容易取得，并且计算简单；②市盈率把价格和收益联系起来，直观地反映投入优 点和产出的关系；③市盈率涵盖了风险补偿率、增长率、股利支付率的影响，具有很高的综合性。 模型 ①如果收益是负值，市盈率就失去了意义；②市盈率除了受企业本身基本面的影响以外，还受到整 局限 个经济景气程度的影响。在整个经济繁荣时市盈率上升，整个经济衰退时市盈率下降。 性 模型β值接近于 1 的企 业。 市盈率模型最适合连续盈利，并且 适用 周期性较弱企业，如公共服务业，因其盈利相对稳定。 范围 逻辑上， PE 估值法下，绝对合理股价P=EPS× P/E；股价决定于 EPS 与合理 P/E 值的积。在其它条PE 法 P/E 值就会越高，绝对合理股价就会出现上涨；高EPS 成长件不变下， EPS 预估成长率越高，合理 的理 P/E。因此，当 EPS 实际成长率低于预期时( 被乘数变股享有高的合理 P/E，低成长股享有低的合理 解 小 )，合理 P/E 值下降 (乘数变小 )，乘数效应下的双重打击小，股价出现重挫，反之同理。 二市价 /净资产比率模型（即市净率模型） PB 法 市净率＝市价÷净资产 基本模型 股权价值＝可比企业平均市净率×目标企业净资产 模型原理 ①权益报酬率；②股利支付率；③增长率；④风险（股权成本）。其中最主要驱动因素是权益 驱动因素 报酬率。 ①净利为负值的企业不能用市盈率估价，而市净率极少为负值，可用于大多数企业；②净资产 账面价值的数据容易取得，并且容易理解；③净资产账面价值比净利稳定，也不像利润那样经 模型优点 常被人为操纵；④如果会计标准合理并且各企业会计政策一致，市净率的变化可以反映企业价 值的变化。
信用风险评估方法及其比较
信用风险评估方法及其比较 本篇论文目录导航： 【题目】中国网络保险信用风险的控制研究 【第一章】网络保险信用风险防控分析绪论 【第二章】网络保险信用风险的影响因素及其作用机理 【第三章】信用风险评估方法及其比较 【4.1 - 4.3】网络保险信用风险度量模型的构建 【4.4 4.5】信用风险Logit回归结果与多元线性回归分析 【结论/参考文献】网络保险信用风险的管理研究结论与参考文献 第三章信用风险评估方法及其比较 3.1 信用风险评估的概念 所谓的信用风险评估是指找出一些可能引起信用风险的因素，并利用定量和定性的方法对这些因素进行系统的分析，找出其中引起信用风险的最主要的影响因素，或者是直接运用相关的计量模型来计算出发生信用风险的概率，例如，如果通过相关模型找出某一企业的违约概率很大，那么担保机构就不会为该企业担保，银行也不会为该企业贷款。之所以有信用风险的评估，实际上的主要目的对评估对象的违约风险进行预测，也就是为了控制信用风险。对保险公司来说，
信用风险评估主要是对投保人来说的，如果说投保人的信用风险较高，可能收取的保费就比较多，反之如果投保人的信用较好可能降低该投保人的保费，也就是说，保险公司一般都会利用科学的信用评级方法，对投保人的信用状况进行合理的评估来降低信用风险，但是随着网络保险的发展，保险公司面临的信用风险发生了一些转变，一般的信用评级方法已不在适合于网络保险业务。网络保险的信用风险评估就是以一般保险公司的信用评估理论为基础，利用针对网络保险设计的评估模型，对在互联网上投保人的信用状况进行评估。 3.2 信用风险的评估方法 3.2.1 传统评估方法 由于市场经济的发展，人们对于市场信用风险评估方法的研究也比较早，随着市场经济的不断变化，人们对于信用风险的评估方法也在不断地改进和创新。经过多年的发展，如今存在着多种信用评估方法，本文将那些较早出现的信用评估方法称为传统的信用评估方法，与之相对应的就称为现代评估方法。并且由于信用评估方法的种类较多，本文就不一一都做介绍，只对那些影响力较大、较为典型的几种评估方法做出描述。 （1）专家系统法。所谓的专家系统法，就是一些掌握着专业的知识和具有丰富的经验的高素质人才组成的评估团队，他们利用他们的专业知识和工作经验，以及一些统计分析工具对信用风险的评估对象进行主观上的分析判断，它是过去应用最为广泛的一种信用风险分析方法，对如今的一些信用风险分析方法产生了深远的影响。在专
个人信贷风险评估模型建立
个人信贷风险评估模型 建立 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
个人信贷风险评估模型建立 摘要 随着我国商业银行个人消费贷款突飞猛进的发展，总量和规模与日俱增，个人消费贷款违约事件也屡见不鲜，因此商业银行个人消费贷款客户的信用评价也更显重要。 本文通过合理假设数学模型，研究确定银行个人信贷风险的评估标准。在实际中，影响贷款风险性的因素涉及很多方面，我们在题目中所给因素的基础上，选择和添加了十组较为重要的影响因素，并对其进行量化处理。 论文内容可分为三个层次：首先，我们在对大量真实样本数据分析的基础上，确定了信贷风险评分中十项影响因素的取值，并通过矩阵运算、程序设计、均值算法、数据统计、方程求解等方法，确定了各项指标的评分系数，进而最终确定了评估个人信贷风险的评分函数；其次，在确定评分函数的基础上计算贷款评分的临界值，并依次对客户进行信用评分等级划分；最后，随机选择了十位客户的数据进行检验，得出通过建立的评估模型和所求的数据与实际情况基本一致，且具有简便、易用的特点。 一、问题的提出 2008年9月美国金融市场风云再起，雷曼兄弟控股公司破产，美洲银行收购美林集团和AIG集团陷入危机。由此引发了美国金融市场的强烈震撼，并在国际金融市场掀起滔天巨浪，旷日持久的美国次贷危机中与演变成一场严峻的全球经济危机，未及一年多来，贸易骤减，企业倒闭，失业增加，各国经济特别是发达国家的经济呈现出一片萧条的景象。 “古为今用，史为实用”。前车之鉴，反思效实。所以，次贷风险的度量和防范就成为当前一个重要研究内容，而次贷风险的防范应该从信贷开始。因此，研究分析银行的客户信用程度，偿还能力等指标对银行的更好运作有着举足轻重的作用。 二、问题分析 中国人民银行颁布的《关于开展个人消费信贷指导意见》中要求各中资商业银行加大对消费贷款的支持力度，刺激消费从而带动经济发展。个人消费贷款将成为银行贷款投向的一个重点，但是消费贷款不同于其他贷款，其客户分散，贷款规模较小，且笔数多，成本高，风险远远高于其他贷款。所以银行应当加强消费信贷风险管理，建立健全信贷风险管理机制及评分标准，以保证贷款的安全性。而对贷款进行风险评估和量化研究则是银行信贷风险管理的一个必要手段。
应收账款客户风险评估体系的建立与完善分析
应收账款客户风险评估体系的建立与 完善分析 1
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内容提要 伴随市场经济的发展,市场竞争愈演愈烈,赊销已成为企业间扩大销售、占领市场的重要手段,因而就产生了大量的应收账款。有调查显示,近年来中国应收账款的情况已有明显改进,各行业平均应收账款周转天数逐年降低,但这一指标与发达国家相比仍有较大差距,中国大多数企业尚缺乏系统规范的信用管理。 本文介绍了中国应收账款的现状,进而分析了应收账款产生的原因,主要在于企业的管理理念与管理方法上存在问题,如企业为应对市场竞争而盲目赊销产品,缺乏商业信用意识和法律观念,没有系统的信用管理标准和工具等。 本文以建立中小企业客户信用评估及管理体系为目标,从中小企业营销的角度出发,为中小企业提供一套客户信用评估及管理的理论和可操作的方法,使中小企业能够及时采取预防措施,加强客户信用管理,尽量减少因其客户信用缺失而造成的经济损失。 本文的研究方法主要采用定性的方法对中小企业客户信用评估和管理进行了一些探索性的研究。期望对解决应收账款问题有所帮助。 关键词:应收账款信用风险 5C 信用评估体系
目录 一、应收账款风险的形成原因以及影响因素 (1) (一)应收账款风险的形成原因 (1) (二)应收账款风险的影响因素 (1) 二、应收账款信风险评估体系的组成内容 (3) (一)”5C”的企业信用评价指标体系建立 (4) (二)建立基于”5C”的客户信用评价信息库 (4) (三)企业信用指标评审体系.............................. . . . . . . . . . . . . . . .8 (四)企业信用风险等级评定 . . . . . . . . . . . . . 11 三、应收账款客户风险控制的环节 (13) (一)签约前风险的控制侧重于客户选择 (13) (二)签约风险的控制应侧重于科学管理决策 (14) (三)履约风险的控制应侧重于加强监控力度 (14) 四、应收账款客户风险控制存在的问题 (14) (一)客户信用意识淡薄 (14) (二)信用法制不健全 (15) (三)中小企业未建立、健全完善的客户信用管理体系 (15) 五、对策和建议 (15) (一)企业客户信用调查管理程序的建立 (15) 1
基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究
２０１３／１０ 总第４３８期 商业研究 ＣＯＭＭＥＲＣＩＡＬＲＥＳＥＡＲＣＨ 文章编号：１００１－１４８Ｘ（２０１３）１０－０１７１－０７ 基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究 夏立明１ ，边亚男１ ，宗恒恒 ２ （１．天津理工大学管理学院，天津 ３００４５０；２．天津房友工程咨询有限公司，天津 ３００４５０）摘要：在以往供应链金融视角下，中小企业信用风险评价多在孤立时间点上进行，这样会造成指标数据因某些原因而可能发生较大幅度变化，进而导致评价结果的错误，使银行在放贷过程中存在较大风险。本文以Ａ企业为例，构建了基于时间维的供应链金融视角下中小企业信用风险评价模型。根据评价指标特点，该模型在各个时间点上选用微粒群算法和模糊综合评价方法对其进行信用风险评价，将各个时间点上的评价结果进行比较，分析企业的信用等级变化趋势，以期为银行放贷风险的降低提供有效途径。 关键词：供应链金融；中小企业；信用风险评价；时间维；微粒群算法中图分类号：Ｆ８３０ 文献标识码：Ａ 收稿日期：２０１３－０７－０３ 作者简介：夏立明（１９６０－），男，天津人，天津理工大学管理学院教授，研究生导师，研究方向：工程项目管理和 供应链金融；边亚男（１９８８－），女，河北保定人，天津理工大学管理学院研究生，研究方向：工程项目管理和供应链金融；宗恒恒（１９８６－），女，山东枣庄人，天津房友工程咨询有限公司职员，管理学硕士，研究方向：工程项目管理、供应链金融。 基金项目：天津市哲学社会科学规划项目，项目编号：ＴＪＧＬ１２－０４６。 一、引言 近年来，银行业的竞争日渐激烈，传统的利润空间在不断缩小，拓展中小企业贷款业务的竞争正在不断升温。针对现有中小企业融资存在的风险性弊端，探索结合供应链和中小企业特点的“供应链金融”模式应运而生。目前，造成银企之间融资信贷风险矛盾的原因主要是两者之间存在的信息不对称所引起的逆向选择和道德风险，这会使得其在放贷的过程中存在很大风险。信用风险评价旨在通过建立相应的信用风险评价模型，确定中小企业信用等级，以便使银行做出正确的贷款决策，降低银行的放贷风险。因此，研究供应链金融模式下的中小企业信用风险评价问题具有重要的指导意义。 到目前为止，供应链金融视角下中小企业的信用风险评价已成为一大研究热点。熊熊等（２００９）运用主成分分析法和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方法建立了供应链金融模式下中小企业信用风险评价模型，降低了依靠专家评价的局限性 ［１］ 。胡海青等（２０１１）针对 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方法要求样本量大且预测精度不高的缺点，提出了运用支持向量机建立供应链金融模式下中小企业信用风险评价模型，并对这两种方 法进行了对比研究 ［２］ 。谈俊英（２０１２）分析了我 国商业银行供应链金融服务的不足之处，并运用了因子分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ的分析方法对中小企业进行信用评价 ［３］ 。谢伟（２０１２）运用了层次分析法和 功效系数法等构建供应链金融视角下中小企业信用评价模型，并与传统的信用评价指标体系进行比较 ［４］ 。孟丽（２０１１）建立了灰色层次分析法、 一次门限法和模糊综合评价法相结合的供应链金融视角下中小企业的评价实用模型 ［５］ 。 综上所述，目前关于供应链金融视角下中小企业信用风险评价方法的研究大多是在孤立时间点上落实的，结果只能反映中小企业在此时间点上的信用状况，而指标数据由于政策、市场环境等变化，往往可能会发生较大幅度增长或降低，导致产生错误的评价结果，从而使银行在放贷过程中存在很大风险。可见，如何对供应链金融视角下的中小企业进行真实有效的信用风险评价，是一个亟
信用风险量化模型
银行风险量化评级模型 银行根据巴塞尔新资本协议对内部评级法的要求及借鉴国际银行业经验，采用信用风险评级模型，通过此模型测算客户违约概率、违约损失率等风险参数。 将客户信用等级分为三等九级，即AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C级。从AAA级到C级风险逐及递增。在内部评级结果运用于确定授信额度上，表现为授信额度以企业净资产为基数，乘以一个与企业评级相对应的信用系数；客户信用等级高，对应的信用系数大，则相应的授信额度就高；客户信用等级低，对应的信用系数小，则相应的授信额度就低。内部评级结果除了影响授信额度外，还被用于进行简单的贷款定价，如某银行将借款人评级等级与贷款利率浮动水平联系起来，信用等级高的借款人其贷款利率在基准利率的基础上下浮动，等级越高，下浮幅度越大；信用等级低的借款人其贷款利率在基准利率的基础上上浮，等级越低，上浮幅度越大，从而起到覆盖风险成本的作用。 通过建立有效的程序来获得和更新有关借款人财务状况和贷款特性的重要信息，并在掌握重要信息的基础上及时更新借款人评级，对可能影响借款人违约概率、违约损失率的因素进行持续监测，并根据掌握的信息对客户和业务进行重
新评级。同时，独立部门必须至少每年检查一次银行评级体系及其运行状况，包括信用风险控制职能的运作和对违约概率、违约损失率等风险要素的估计。 在开发评级模型和评级系统等“硬件”设施的同时，设计了内部评级体系运行的组织架构，明确了风险管理、信贷等有关部门的职能分工，从管理制度等“软件”方面保证评级体系的正常运行。内部评级体系的运行由风险管理部、信贷经营部、合规部三个部门分工合作完成，其中风险管理部门负责制定客户信用评级办法，组织专家对信用评级的指标体系、模型方法和参数标准进行论证，负责设计、开发、维护评级系统；信贷部门负责确定评级人员，组织、推进和实施客户信用评级；合规部门则负责指导、检查和监督信用等级审定工作。
中小企业信用风险评估模型比较
［提要］本文立足于我国中小企业融资难现状，从中小企业产业特点出发，在比较分析国内外信用风险度量技术的基础上，借鉴先进的信用风险度量方法，为金融机构提出切实可行的信用风险识别评估模型组合，以破解中小企业融资难困境。 关键词：中小企业；信用风险；模型 中图分类号：Ｆ２７文献标识码：Ａ 收录日期：２０１４年７月３日 引言 作为市场经济的活力之源，中小企业支撑着国民经济“半壁江山”。随着近年外部市场及金融环境趋紧，中小企业发展面临诸多挑战，最突出的就是信用风险导致的融资困难。中小企业融资渠道狭窄，银行信贷是其主要融资渠道，但由于信息不对称造成的逆向选择和道德风险，使银行对中小企业有惜贷趋势。因此，破解中小企业融资困难的关键首先在于完善中小企业各类信用数据库，为银行信贷提供数据支撑；其次要立足国情，学习先进测量技术，开发适合中小企业特点的信用风险度量方法，构建信用风险识别、评估模型，系统评价企业信用风险，改变企业与银行信息不对称的现状，破解中小企业融资困境。信息系统的建设与共享是一项长期而艰巨的任务，目前我国已经认识到数据库在中小企业信用风险管理中的重要性，人行征信中心的企业信用信息数据库已经逐渐成熟，司法、环保、社保、质检等中小企业信用数据已经逐步共享完善。所以，目前当务之急是合理设计中小企业信用评价模型，为银行信贷提供技术支持，降低信用风险。 一、传统信用风险度量模型分析 传统信用风险分析评估方法已相当成熟，在国内外银行信贷决策中应用较多，主要包含专家制度法、信用评级法、信用评分法。 （一）专家制度法。20世纪70年代前，企业信用风险评估主要是银行专家依据品格、资本、偿付能力、抵押品、经济周期等5C要素进行主观判断，后来衍生出5P模型（个人因素、目的因素、偿还因素、保障因素、前景因素）和5W模型（借款人、借款用途、还款期限、担保物、如何还款）。纵观这三种模型，都是定性分析，无法量化风险水平，而且严重依赖专家的主观判断，这会造成银行信贷决策官僚主义作风盛行，降低银行在金融市场中的应变能力，同时专家制度在对借款人进行信用分析时，难以确定共同遵循的标准，造成信用评估的随意性和不一致性。 （二）信用评级法。信用评级法是美货币监理署开发的，该方法将现有贷款安全级别分为5类：正常类、关注类、次级类、可疑类、损失类，后来细化为10类：AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D（标注普尔）。评级后再根据级别提取不同贷款准备金率。 （三）信用评分法。和前两种方法相比，信用评分法是一个量化法，最著名的模型就是Z计分模型（Z-score）：它的基本思想是利用数理统计中的辨别方法分析银行的贷款情况，建立一个可以在最大程度上区分信贷风险度的模型，得到最能够反映借款人的财务状况的好坏，具有预测和分析价值的比率，从而对企业进行信用风险状况评估。模型如下： Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 变量解释： X1=流动资本/总资产；X2=留存收益/总资产；X3=息税前收益/总资产；X4=优先股和普通股市值/总负债；X5=销售额/总资产=主营业务收入净额/总资产。 判断准则： Z<1.8，财务状况较差，信用风险高，拒绝贷款；1.8≤Z≤2.99，为灰色区，误判的概率较大；2.99
公司估值的常用模型方法
绝对估值法（折现方法） 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型）DDM模型 V代表普通股的内在价值， Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义； DCF法大量借鉴了DDM 的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时， FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）；
商业银行信用风险预警模型
商业银行信用风险预警支持模型及其系统 一?引言 商业银行是经营风险的组织,能否很好地管理信用风险将关系到商业银行的生存和发展?现有对信用风险管理的研究,不论是5C法?Z-Score还是KVM模型等,都倾向判断信用风险的大小?这些研究的方向沿着“逐步求精”的思想,从判别 信用风险的相对大小到判别信用风险的绝对大小?然而,信用风险的大小是内外 部环境不断变化的,具有易变性;同时它也随时间而不断变化,具有时变性?虽然,对单一时间点信用风险的研究在信用风险研究中,可以度量及比较信用风险的大小,但在商业银行信用风险管理的实务中,还需要解决什么时间?由什么依据决定需要对信用风险进行度量,以及对度量结果采取怎样避险措施的问题? 对预警(Early-Warning)的研究最早来源于军事,指通过预警飞机?预警雷达等工具提前发现?分析和判断敌人的进攻信号,并把这种信号的威胁程度 传递给指挥部门,以提前采取应对措施?在经济领域,穆尔首先采用多种指标综合方法构建美国宏观经济预警系统?在信用风险管理方面,首先将信用风险预警和 将预警系统(EWS)的概念应用到信用风险管理的是Fisk,预警被认为是对风险的提前预测?将预警理论应用到信用风险预警,现有的研究大多集中在对单一时间点?信用风险大小转化成预警级别的研究,如基于人工神经网络的信用风险预警?基于灰色模型的信用风险预警等等?这些研究从本质上看都是对信用风险度量方法的应用和延伸,缺乏对信用风险整个生命周期内预警的研究? 本文通过对商业银行信用风险生命周期的研究,结合企业预警理论,研究商 业银行信用风险预警的三个阶段,在分析商业银行信用风险预警各个阶段的目标和实现步骤的基础上,研究信用风险预警的概念模型,最后运用系统分析的方法,研究商业银行信用风险预警支持系统的系统结构? 二?信用风险的生命周期和信用风险预警的过程 传统的信用风险定义为包括借款人?债券发行人或金融交易对方在内的交易对手由于各种原因不能完全履约致使金融机构?投资人或交易对方遭受损失的可能性?从狭义上讲,信用风险就指信贷风险?通过对风险概念的梳理,从风险承担 者(即商业银行)的角度来看,信用风险即由于交易对手是否违约的最终结果和商业银行认为交易对手是否违约之间的偏差,这种差异可能对商业银行造成损失? 信贷交易是产生信用风险的一种交易,商业银行的交易对手即贷款人?根据 贷款人借贷的实际情况,对一个贷款人信用风险产生到结束的时间阶段可以用图1表示?该过程一直持续到借贷合同到期,贷款人做出是否违约的决策为止,即信贷交易信用风险的生命周期?在生命周期内,商业银行如果始终认为贷款人一定
个人信用卡申请风险评估模型
申请风险评估模型是指通过对消费信贷申请人的资信状况进行评估来预测其未来严重拖欠和坏账概率的模型。申请风险评估模型在信贷风险管理中有着非常重要的作用，因为其评估结果是信贷审批的主要依据之一。 与国外银行信用卡业务相比，我国各商业银行的信用卡业务的风险管理水平较低，管理手段与方法比较落后。缺乏一套有效的申请评估方法是阻碍个人信用卡业务进一步开展的主要因素之一。如何提高我国商业银行信用卡的信用风险管理水平，从而提高信用卡的盈利能力，使其在与外资银行的竞争中处于不败之地是本文的出发点。本文尝试利用层析分析法(AHP)和BP 神经网络相结合的组合评价方法对信用卡申办人进行信用等级评估，寻求降低信用卡的信用风险的有效措施。 一、AHP -BP 神经网络模型 1.模型构建的出发点 传统的B P 神经网络模型研究的重点是围绕着如何确定网络的输入、输出层维数的建模问题。然而，当研究复杂系统建模时，由于影响因素过多，不能确定冗余因素和有用因素，不能将输入的因素简化，这样在输入信息空间 维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长，从而降低网络性能，影响计算准确度。因此，本文尝试利用层析分析法作为B P 神经网络的前处理，通过已有的专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化，以其结果作为B P 神经网络的输入值，以减小B P 神经网络的结构的复杂性，从而缩短训练时间，并充分利用B P 神经网络强大的容错能力和抗干扰能力，提高模型的效率。 2.两种方法集成的可行性分析 以往国内商业银行对信用风险评估相关的数据重视不足，造成有效信息的缺失，而A H P -B P 神经网络模型仍具有神经网络采用分布式存储结构的特点，具有很强的容错能力，少量单元的局部缺损不会造成整个网络的瘫痪，适合实际操作。 信用卡风险评估是一个较为复杂的过程，涉及各方面 的因素，而且各影响因素与衡量结果之间并不完全是线性关系。而A H P -B P 神经网络模型具有很强的非线性映射能力。AHP -BP 神经网络模型自适应能力强，能不断地接受新样本、不断学习，以调整模型。商业银行以不断更新滚动数据训练模型，使评估结果更符合实际，形成动态评估过程(见图1)。 福州大学管理学院 许速群 张岐山 杨美英 申请风险评估模型 信用卡个人