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 Z-score模型主要是利用财务指标进行加权平均，该模型有2大缺陷：①企业财务数据反映的是过去的信息，利用这些数据进行风险度量的结果也只是对过去风险水平的测量；②中小企业多半不是上市公司，财务指标原始数据获得困难。 二、现代判别法 （一）统计模型法。统计模型法是典型的定量评级法，根据中小企业信用数据，统计模型，计算其违约风险的大小常见的有Logit模型和Probit模型。 １、Ｌｏｇｉｔ模型。Logit模型是通过一个取值为0和1之间的Logistic 函数来进行二类模式分类。不要求数据满足正态分布，这是其最大优点；另外，自变量、因变量之间不是线性关系，模型如下： p=1 1+e－s s=c0+ m i=k Σc k x k x k（k=1，2，…m）为信用风险影响变量（多为企业财务指标），c k（k= 0，1，2，…，m）为技术系数，通过回归估计获得。回归值p∈（0，1）为中小企业信用风险分析的判别结果。如果p接近于0，则被判定为“差类”企业；若p接近于1，则被判定为“好类”企业。即p值离0越远，企业违约风险越小；反之，违约风险越大。 ２、Ｐｒｏｂｉｔ模型。Probit模型假定误差项服从标准正态分布，样本企业的债信质量得分也服从标准正态分布。模型如下： Y i*＝ k n=1 Σβnχin+εi=X i B+εi X i与B分别为解释变量与回归系数构成的向量；Y i*为样本公司有 财务危机的倾向。当Y i *>0时，表示样本企业有债务危机倾向；当Y i*<0时，表示无债务危机倾向。 中小企业信用风险评估模型比较 □文／赵池北 （宿迁职业技术学院江苏·宿迁） 信用／法制《合作经济与科技》No.10s2014 190 －－ DOI:10.13665/https://www.360docs.net/doc/753940180.html,ki.hzjjykj.2014.19.104 ［提要］本文提出司法公开在当前有助于提升司法公信力，有助于法官廉洁品质的养成，有助于培育公众的法律信仰，有助于普及法律知识等这些社会意义，强调司法公开的必要性及公平正义的价值基础，但是在具体的司法公开推进中还应注意把握好尺度，适度限制，寻求司法公开的最佳方案。 关键词：司法公开；意义；适度限制 中图分类号：Ｄ９文献标识码：Ａ 收录日期：２０１４年６月２９日 一、司法公开的意义 （一）司法公开有助于提升司法公信力。司法公信力是指司法与公众之间信任、交往及互相评价。司法公信力的建立，不是朝夕之事，而需要长期积累与证明。当下中国，法院的司法公信力正遭遇严峻挑战，严重影响到矛盾解决的社会成效，而司法公开则可有效地改变当前局面。 司法公开可以促进司法公信力的全面提升，客观上维护社会的公平正义，并且让广大公众直观地感受法庭的威严、判决的公平公正以及法官的判案能力及廉洁品质，使广大公众真切地感受到法院在打击犯罪、保障人民权利、维护社会秩序、保障民生等各个方面所付出的努力，从程序方面使当事人接纳裁判过程，信服裁判结果，促进社会公众法律信仰的形成。另外，树立司法公信的基础是公正的司法行为以及高质量的审判活动。在公开透明的审判环境下，法官队伍的能力和素质面临人民群众的直接评判，司法审判的任何瑕疵及疏漏都会被公众所关注。总之，司法活动在公众的参与与监督制约下，能够实现公众认同的普遍价值，这样的司法结果自然会得到社会公众的认同，司法本身的公信力就会随之建立起来。 （二）司法公开有助于法官廉洁品质的养成。法律在实践中能否发挥最大的功能和价值，取决于法官对法律的操作。剖析司法腐败，诚然除法官素质不高外，还与制度的不健全、管理的不到位、监督不力等因素有关。法官参与到案件的整个过程，掌握着其中的来龙去脉，最后如何裁决，不仅是国家法律规定的问题，也涉及到法官个人的倾向。因此，司法公正的践行取决于法律的执行者—— —法官。法官只有做到公正司法，廉洁司法，公平与正义价值才能得以实现，才能维护司法权威。但是，法官素质不可能在短时间内一跃提升到最理想状态。因此，在逐步提 司法公开的意义及适度限制简议 □文／高志峰 （讷河市人民法院黑龙江·讷河） 统计模型确实可以凭借统计分析提供有参考价值的依据，比较容易在评级效果上取得一致性。但存在两点缺陷：①缺乏有力的理论基础支持区别函数中的权重及自变量。在信用评分模型中的权重及自变量通常只能维持短期的稳定状态，特别是当金融市场发生变化时，其他的财务比率也许在解释违约风险概率上容易造成预测模型的不稳定。②模型忽略了难以计量但又重要的因素，如借款人声誉。 （二）人工智能法。人工智能法主要包含专家系统和神经网络。 １、专家系统。专家系统其实是模拟专家运用知识进行推理的计算机程序，将专家解决问题的推理过程再现从而成为专家的决策工具或为非专业决策者提供专业性建议。专家系统一般采用归纳推理法，分析一系列案例，发现其规律。归纳推理有两种途径：一是利用大量案例信息来发现规律的信息驱动型；二是利用先验模型指导来发现规律的意识模型驱动型。利用计算机的人工智能法大大降低了风险评估的难度，但是专家系统中知识的获取始终是瓶颈，极大地影响着专家系统在信用分析领域的应用前景。 ２、神经网络（ＰＮＮ）。神经网络是一种具有模式识别能力、自组织、自适应、自学习特点的计算机制，该方法主要将知识编码用于整个权值网络，具有包容错误的能力，同时对数据的分布没有严格要求，也不必要详细表述自变量与因变量之间的函数关系。该模型原理是通过神经网络的分类功能进行信用风险分析的。首先找出影响分类的因素， 作为PNN的输入量，然后通过有导师的或无导师的训练形成神经网络的信用风险分析模型，用于新样本的判别。 三、结论 信用风险度量方法大致经历了从定性到定量；从指标分析到模型分析；从财务指标分析到资产市场价值分析；从只考虑公司这个微观客体到把宏观经济因素考虑在内。考虑到我国中小企业大部分为非上市公司，Z-score模型无法普遍推行使用。另外，我国中小企业信用数据库尚不成熟，历史信用数据积累少，质量较差，当前运用现代信用风险度量技术评估我国中小企业信用风险尚不成熟。但是，目前银行单独使用传统分析法，将大部分资金匮乏的中小企业拒之门外，逼迫中小企业求助民间贷款，年利息高达30%。“贷款越来越少，利息越来越高”成了中小企业发展的罩门。因此，度量中小企业信用风险的最有效办法是将传统方法与现代判别法相结合，同时载入财务数据与非财务数据，进行多元统计分析。 主要参考文献： ［１］安东尼·桑德斯等．刘宇飞译．信用风险度量［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２００１． ［２］李志辉．现代信用风险量化度量和管理研究［Ｍ］．北京：中国金融出版社，２００１． 信用／法制 No.10s2014《合作经济与科技》 191 －－DOI:10.13665/https://www.360docs.net/doc/753940180.html,ki.hzjjykj.2014.19.105 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 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。 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 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 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 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 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 1 2 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 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 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。 ［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 客户信用分析模型（Z计分模型、巴萨利模型等） 客户信用分析模型 客户信用分模型分为两类：预测模型和管理模型。预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性，Z计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标。 客户信用分析之预测模型－Z计分模型 信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。最初的Z计分模型由 Altman在1968年构造。 其中：Z1主要适用于上市公司，Z2适用于非上市公司，Z3适用于非制造企业。 Z1＝1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + 0.999*X5 其中 X1 ＝（流动资产-流动负债）/资产总额 X2 ＝留存收益/资产总额 X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额 X4 ＝权益市场值/负债总额 X5 ＝销售收入/总资产 一般地，Z值越低企业越有可能破产。如果企业的Z值大于2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较低。反之，若Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险。如果Z值处于两者之间，则企业的财务状况非常不稳定。 Z2＝0.717*Xl + 0.847*X2 + 3.107*X3 + 0.420*X4 + 0.998*X5 其中 X1 ＝（流动资产一流动负债）/资产总额 X2 ＝未分配利润/资产总额 X3 ＝（利润总额+利息支出）/资产总额 X4 ＝权益/负债总额 X5 ＝销售收入/总资产 Z3＝6.56*X1 + 3.26*X2 + 6.72*X3 + 1.05*X4 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+折旧+摊销+利息支出）/资产总额 X4 ＝所有者权益/负债总额 Altman认为，根据上述公式计算的Z值，如果Z小于1.23，风险很大；Z大于2.9风险较 小。 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 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 银行企业贷款信用风险评估 近年来，国家越来越重视中小企业的发展，不断出台支持政策，努力鼓励金融机构向中小企业倾斜。厦门银行积极响应政F的号召，先行先试，直击企业痛点，降低企业成本，不断为企业“减负”。针对小微企业贷款续期过程中筹集资金的压力，推出“接力贷”促进企业的健康发展，坚持为小微企业提供无抵押金融服务。但大部分中小企业融资慢、融资难的问题仍然没有得到有效解决。本研究从中小企业贷款难以及厦门银行自身体制的角度出发，分析当下状况和现存问题，并据此提出对中小企业信用贷款风险控制的建议。 一、中小企业融资难的成因 中小企业获得的贷款基本上是短期贷款，，而企业谋求发展，将流动资金贷款用于购买设备、技术改造，这将直接导致流动性紧张。此外，由于产业结构，业务规模，经营业绩和自身弱点的制约，大多数中小企业短期内不能直接使用直接融资渠道。 （一）信息不对称许多中小企业都有信息不透明的情况，银行对企业生产经营情况不明朗，很难对贷款进行贷前调查，贷款时间审查和贷后检查。基于对风险考量，银行对中小企业谨慎放贷、强化对中小企业贷款的审核要求，使中小企业难以融资，或贷款审批程序冗长复杂。 （二）企业自身原因中小企业规模小，没有健全规范的财务管理制度，信息不透明，导致银行不能获取有效信息。基于银行自身考虑在不能有效防范信用风险的情况下，必然是“惜贷”的。中小企业自身 素质不高，信用度普遍较低，当中小企业遇到经营瓶颈时，无法按时归还贷款，同时难以筹集发展资金。金融机构丧失对企业的信心，必然导致企业失去融资机会，从而使企业得不到长远发展。 （三）金融机构的授权和信用不足金融机构投资过于单一，投资仍集中在国有企业和政F主导的基础项目上，不愿意承担高风险，将大量中小企业则被排除在金融之外。国有商业银行普遍实行集约化信贷管理制度，权力不下放，对基层银行信贷授权严重不足。根据调查，贷款至少执行至少6个程序，耗时28天才能批准和发放。报告各级贷款的审批程序烦琐复杂，大大影响了贷款的时效性。 二、完善厦门银行小额贷款风险控制机制的建议 （一）独立的信用评分管理部门由于信息的不透明性，投资存在一定的风险，需成立独立的风险管理部门对风险进行集中管理。信用评分是确定风险程度的方式之一，主要通过数理统计模型和计算机系统对客户的信用水平、还款能力等进行分析、预测，确保风险之间的可比性。 （二）完善监督机制，防范管理风险银行必须在自身内部建立健全的监管机制，提高其员工的业务能力；建立客户投诉渠道，并制定解决方案；寻求第三方商业银行监管部门信访投诉制约，建立适合小额贷款风险防范的市场投诉渠道，降低厦门银行自身的管理风险。 （三）健全贷款信用评定机制造成中小企业贷款困难的主要原因是信息的不对称，银行无法判断企业的信用水平和还款能力。银行不愿承担未知风险，大多会选择放弃贷款。为了解决这一矛盾，有必要信用风险量化的4种模型
商业银行信用风险评估
信用风险的度量方法
企业信用风险评估模型分析
企业价值估值模型
信用风险评估方法及其比较
个人信贷风险评估模型建立
应收账款客户风险评估体系的建立与完善分析
基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型研究
信用风险量化模型
中小企业信用风险评估模型比较
客户信用分析模型型剖析
公司估值的常用模型方法
商业银行信用风险预警模型
个人信用卡申请风险评估模型
银行企业贷款信用风险评估.docx