（企业管理专业论文）福建省中小企业贷款信用风险度量研究.pdf

- t h e s i sf o rm a s t e rd e g r e eo f f u j i a na g r i c u l t u r ea n df o r e s t r yu n i v e r s i t y s t u d y o nt h ec r e d i tr i s ka s s e s s m e n to f l o a nt om a l la n dm e d i u m - s i z e d e n t e r p r i s e 。 f ij i a np r qc(inl a nr o v i n c e s u b j e c tc a t e g o r y ：m a n a g e m e n ts c i e n c e p r i m a r ys u b j e c t ：b u s i n e s sa d m i n i s t r a t i o n s e c o n d a r ys u b j e c t ：e n t e r p r i s em a n a g e m e n t r e s e a r c hf i e l d ：f i n a n c i a le n t e r p r i s e m a n a g e m e n t p o s t g r a d u a t e ：y a n gq i u - l u a n a c a d e m i ct u t o r ：p r o l i uy a n n a s u b m i t t e dd a t e ：a p r i l ，2 010 独创性声明 本人声明，所呈交的学位( 毕业) 论文，是本人在指导教师的指导下独立完 成的研究成果，并且是自己撰写的。尽我所知，除了文中作了标注和致谢中已作 了答谢的地方外，论文中不包含其他人发表或撰写过的研究成果。与我一同对本 研究做出贡献的同志，都在论文中作了明确的说明并表示了谢意，如被查有侵犯 他人知识产权的行为，由本人承担应有的责任。 学位( 毕业) 论文作者亲笔签名：杨镉l 氆 日期：2 o l u 6 论文使用授权的说明 本人完全了解福建农林大学有关保留、使用学位( 毕业) 论文的规定，即学 校有权送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或 部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 保密，在年后解密可适用本授权书。口 不保密，本论文属于不保密。 口 学位( 毕业) 论文作者亲笔签名：翻铜疡日期：, o l u 6 指导教师亲笔签名：日期：加c ，石 目录 摘要l a b s t r a c t 二i i 1 绪 仑1 1 1 研究背景和研究意义l 1 2 研究方法和技术路线2 1 2 1 研究方法2 1 2 2 技术路线3 1 3 研究创新点及不足3 1 3 1 研究的特色与创新一3 1 3 2 本研究的不足之处4 2 文献综述5 2 1 国外研究现状5 2 1 1 传统信用风险的研究方法5 2 1 2 现代信用风险度量模型6 2 2 国内研究现状7 2 2 1 信用风险在中小企业贷款方面的应用7 2 2 2 非财务因素在中小企业信用风险评价中的运用8 2 2 3 关于福建省中小企业贷款信用风险评价一9 2 3 国内外研究评述9 2 4 本章小结10 3 福建省中小企业贷款信用风险违约影响因素的理论分析1 2 3 1 中小企业的概念和界定标准1 2 3 1 1 世界主要工业国家和地区划分标准1 2 3 1 2 我国中小企业的界定标准1 3 3 2 福建省中小企业信贷需求特点15 3 2 1 福建省中小企业总体发展概况1 5 3 2 2 福建省中小企业信贷需求特点1 6 3 3 福建省中小企业贷款信用风险形成的原因1 7 3 3 1 外部环境依存度高，受金融危机冲击较大1 7 3 3 2 福建省中小企业内部管理的缺陷1 8 3 3 3 商业银行自身经营管理不善2 0 3 4 福建省中小企业贷款信用风险指标体系的设计2 0 3 4 1 指标体系设计的原则2 0 3 4 2 指标和指标体系的构成2 2 3 5 本章小结2 5 4 福建省中小企业贷款信用风险度量实证研究2 6 4 1 模型选择及原理2 6 4 1 1 模型选择2 6 4 1 2l o g i s t i c 回归模型原理2 6 4 2 样本数据的来源2 8 4 3 指标变量初选2 9 4 4 模型的构建3 2 4 4 1 样本违约判别模型的构建3 2 4 4 2 模型指标的筛选3 3 4 5 模型的检验3 5 4 5 1 显著性检验3 5 4 5 2 有效性检验3 5 4 5 3 拟合优度检验3 7 4 6 实证结果分析3 8 4 7 本章小结4 2 5 总结与讨论4 3 5 1 总结。4 3 5 2 进一步研究的方向4 4 参考文献4 5 附勇专4 8 致谢4 9 图表目录 图1 - 1 技术路线图3 表3 1 美国小企业管理局( s b a ) 对中小企业的界定标准1 3 表3 2 日本中小企业基本法对中小企业的界定标准1 3 表3 - 3 我国2 0 0 3 年颁布的中小企业界定标准1 4 表3 - 4 影响中小企业贷款信用风险的定性指标2 4 表3 - 5 影响中小企业贷款信用风险的定量指标2 5 表4 - 1 指标变量含义3 0 表4 - 2 样本描述性统计3 3 表4 - 3 解释变量的p e a r s o n 相关分析表3 4 表4 - 4 模型系数的多项检验3 5 表4 - 5 样本分类表3 6 表4 6h o s m e ra n dl e m e s h o w 检验分类交互表3 7 表4 - 7h o s m e ra n dl e m e s h o w 检验3 8 表4 - 8 样本观测数量表3 9 表4 - 9 通过单变量检验的指标变量3 9 表4 1 0 未通过单变量检验的指标变量4 0 表4 1 l 参数估计和最终的统计量4 1 福建农林大学硕士学位论文 摘要 近年来，福建省的中小企业一直保持较好的发展势头，主要经济指标增长强 劲，注册企业数保持较高的增长，成为吸纳社会就业的主渠道，企业的经济效益 有明显的提高，以中小工业企业为主体的民营企业已经成为出口增长的新亮点。 但融资难却成为福建省中小企业发展过程中的瓶颈，中小企业信用风险大是其中 的一个主要因素。金融机构研发出符合中小企业信用风险特征的金融产品是解决 中小企业融资难题的一个重要途径。因此，研究中小企业信用风险对商业银行业 具有十分重要的意义。本文研究的主要内容如下： 第二章为国内外研究综述，首先从传统和现代信用风险度量方法两个方面对 国外在企业信用风险评价方面的研究进行介绍。接着对国内应用于中小企业贷款 中的信用风险和非财务因素的文献进行梳理，并对福建省中小企业贷款信用风险 的有关研究做了整理。最后，对国内外在中小企业方面的研究进行评述，同时总 结出福建省中小企业适用的信用风险评价方法。 第三章首先介绍了中小企业的概念和界定标准，总结了福建省中小企业总体 发展概况和信贷需求的特点。从外部环境、中小企业内部因素和商业银行自身经 营管理对中小企业的影响等三个方面指出福建省中小企业贷款信用风险形成的 原因。最后，在结合指标体系设计原则的基础上，根据福建省中小企业的特点并 结合前人的研究成果总结出适用于福建省中小企业的指标体系。 第四章是本文的主体部分，首先阐述了l o g i s t i c 回归模型的主要用途和该模 型区别于其他模型的优点，对l o g i s t i c 回归分析的原理进行介绍，并说明了获取 样本数据的途径。接着介绍了各指标变量的含义，根据样本数据的实际情况对指 标变量进行初步筛选，选定6 个财务指标和1 1 个非财务指标进入回归模型，通 过s p s s 向前条件逐步回归有4 个非财务指标进入最终的模型。最后对模型进行 显著性、有效性和拟合优度的检验，结果证实该模型对福建省中小企业贷款信用 风险度量具有较高的适用性。 关键词：中小企业；信用风险；指标体系；l o g i s t i c 回归模型 福建农林大学硕士学位论文 a b s t r a c t i nr e c e n ty e a r s ，t h es m a l la n dm e d i u m - s i z e de n t e r p r i s e si nf u j i a np r o v i n c ek e e p s g o o dm o m e n t u mo fd e v e l o p m e n t ，t h em a i ne c o n o m i ci n d e xo fv i g o r o u sg r o w t h ， r e g i s t e r e de n t e r p r i s e sk e e ph i g hg r o w t h ，b e c o m et h em a i nj o be n l a r g e m e n t ，t h e e n t e r p r i s ee c o n o m i cb e n e f i t s h a v e s i g n i f i c a n t l yi m p r o v e dw i t hs m a l li n d u s t r i a l e n t e r p r i s e sa st h em a i nb o d yo fp r i v a t ee n t e r p r i s e sh a sb e c o m et h en e wl u m i n e s c e n t s p o te x p o r tg r o w t h b u tt h ef i n a n c i n gd i f f i c u l t i e so fs m a l la n dm e d i u m s i z e d e n t e r p r i s e si nf u j i a np r o v i n c e ，h a sb e c o m et h eb o t t l e n e c ki nt h ed e v e l o p m e n tp r o c e s s f i n a n c i a lp r o d u c t sw i t ht h ec h a r a c t e r i s t i c so fs m a l la n dm e d i u m s i z e de n t e r p r i s e s d e v e l o p e db yf i n a n c i a li n s t i t u t i o n sa n di n c r e a s i n gc r e d i ts u p p o r ti so n eo ft h em o s t i m p o r t a n tw a y st os o l v ef i n a n c i n gp r o b l e mf o rs m a l la n dm e d i u m s i z e de n t e r p r i s e s t h e r e f o r e ，t h es t u d yo fc r e d i tr i s km o d e la n dm e t h o do fc o m m e r c i a lb a n k i n gh a st h e e x t r e m e l yv i t a ls i g n i f i c a n c e t h em a i nc o n t e n to f t h i ss t u d ya r ea sf o l l o w s ： i nt h es e c o n dc h a p t e r ，d o m e s t i ca n df o r e i g nr e s e a r c hi sr e v i e w e d f i r s t i ti sf r o m t w oa s p e c to fc r e d i tr i s kr e s e a r c hm e t h o d sa n dm e a s u r e si n t r o d u c e sf o r e i g ns t u d i e si n e n t e r p r i s ec r e d i tr i s ka s s e s s m e n t t h e n ，i tm a k e sl i t e r a t u r er e v i e wi na p p l i e dt o d o m e s t i cs m e so fc r e d i tr i s ka n dn o n f i n a n c i a le l e m e n t s ，a n ds o r t sr e s e a r c ha b o u tt h e s m a l la n dm e d i u m - s i z e de n t e r p r i s e si nf u j i a np r o v i n c e f i n a l l y , t h ep a p e rr e v i e w st h e r e s e a r c ho fs m a l la n dm e d i u m s i z e d e n t e r p r i s e s a th o m ea n da b r o a d i ta l s o s u m m a r i z e sc r e d i tr i s ka s s e s s m e n tm e t h o d sf o rt h es m a l la n dm e d i u m s i z e d e n t e r p r i s e si nf u j i a np r o v i n c e i nt h et h i r dc h a p t e r , f i r s t l y , t h ec o n c e p ta n ds t a n d a r do fs m a l la n dm e d i u m s i z e d e n t e r p r i s e si si n t r o d u c e d i ts u m m a r i z e st h eo v e r a l ld e v e l o p m e n ts i t u a t i o na n dt h e c h a r a c t e r i s t i c so ft h en e e d so ft h ec r e d i ta n do fs m a l la n dm e d i u m s i z e de n t e r p r i s e si n f u j i a np r o v i n c e i tp o i n t so u tf o r m a t i o nc a u s eo fc r e d i tr i s kt os m el o a n si nf u j i a n f r o mt h r e ea s p e c t so fs m a l la n dm e d i u m s i z e de n t e r p r i s ei n t e r n a lf a c t o r s c o m m e r c i a l b a n k sm a n a g e m e n ta n de x t e r n a le n v i r o n m e n t f i n a l l y , b a s e do nt h ep r i n c i p l eo f d e s i g no fi n d e xs y s t e m ，a c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i c so fs m a l la n dm e d i u m s i z e d e n t e r p r i s e si nf u j i a np r o v i n c ea n dc o m b i n i n gp r e v i o u sr e s e a r c ha c h i e v e m e n t so f s u i t a b l es u m m e du pt h ei n d e xs y s t e mo fs i n a i la n dm e d i u m s i z e de n t e r p r i s e si nf u j i a n p r o v m c e t h ef o u r t hc h a p t e ri st h em a i np a r to ft h ep a p e l l f i r s t l y , i te x p o u n d st h em a i n p u r p o s eo ft h el o g i s t i cr e g r e s s i o nm o d e la n dt h ed i f f e r e n tf r o mo t h e rm o d e l i n t r o d u c e st h ep r i n c i p l eo fl o g i s t i cr e g r e s s i o nm o d e l ，a n de x p l a i n st h ew a yf o rt h e s a m p l ed a t a t h e n i ti n t r o d u c e st h em e a n i n go f e a c hi n d e xv a r i a b l e s a c c o r d i n gt ot h e a c t u a is i t u a t i o no ft h es a m p l ed a t a , i tp r e l i m i n a r ys c r e e n sf o ri n d e xv a r i a b l e sa n d s e l e c t s6f i n a n c i a li n d i c a t o r sa n dl ln o n f i n a n c i a li n d i c a t o r se n t e rr e g r e s s i o nm o d e l w i t ht h eh e l po fs p s sf o r w a r ds t e p w i s er e g r e s s i o nc o n d i t i o n sh a v ef o u rn o n f i n a n c i a l i n d i c a t o r si n t ot h ef i n a lm o d e l f i n a l l y , i tm a k e ss i g n i f i c a n t l y , e f f e c t i v e n e s sa n d h o s m e ra n dl e m e s h o wt e s t i n gf o rm o d e l t h er e s u l ts h o w st h a tt h i sm o d e lo fs i n a i l a n dm e d i u m s i z e de n t e r p r i s e si n f u j i a np r o v i n c eo fc r e d i tr i s kl o a n sh a sh i g h a p p l i c a b i l i t y 、 k e y w o r d s ：m a l la n dm e d i u m s i z e de n t e r p r i s e s ；c r e d i tr i s k ；i n d e xs y s t e m ：l o g i s t i c r e g r e s s i o nm o d e l i i 福建农林大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 研究背景和研究意义 2 0 世纪9 0 年代以来，随着我国社会主义市场经济体制的逐步形成和完善， 中小企业快速发展成为福建省经济的重要组成部分，在我省经济改革和发展中的 作用逐渐受到重视。为增强我省经济活力和发展社会生产力做出了重大贡献，已 经成为提供就业岗位的主渠道和技术创新的生力军。据福建省经贸委的数据显 示，2 0 0 8 上半年，全社会中小工业企业实现产值6 8 7 1 8 4 亿元，同比增长2 2 9 ，占全部工业产值的8 4 6 ；实现增加值1 9 5 2 4 9 亿元，同比增长2 2 5 ，占 全部工业增加值的8 6 8 。中小企业已经成为吸纳福建省社会就业的主渠道，截 至2 0 0 8 年6 月末，全社会中小工业企业数为5 1 8 2 1 户，占全社会工业企业数的 9 9 8 ；从业人员4 8 8 4 0 万人，同比增长1 8 ，占全部工业从业人员数的9 2 8 。 2 0 0 8 上半年，规模以上中小工业企业实现利税总额为4 5 1 6 9 亿元，同比增长 2 1 4 ，占规模以上全部工业利税总额的8 6 8 ；实现利润总额2 6 4 5 2 亿元，同 比增长2 3 6 ，占规模以上全部工业利润总额的8 6 3 纠。可以看出，中小企业 已经成为福建省工业经济的重要增长点，为国民经济发展做出了巨大的贡献，中 小企业已经发展成为市场经济中最活跃的经济主体。但是与中小企业在国民经济 中日益显要的地位不相称的是，它的发展受到众多因素的制约，尤以融资约束最 为显著。融资难一直是网扰福建省中小企业的一大瓶颈，而福建省中小企业具有 数量优势、效率优势和市场优势，为中小企业提供积极的金融支持，对商业银行 创造新的业务增长点，提高市场竞争力具有重要的意义。 在风险管理越来越受到重视的银行业，银行坏账等信用风险首当其冲，而中 小企业贷款的信用违约风险又是重点关注的对象。由于多数中小企业经营制度不 规范、缺乏可抵押资产，而且企业经常存在逆向选择和道德风险等行为，这种信 息不完全或信息不对称导致了商业银行即使有大量的存货差也不敢给中小企业 贷款，从而引发了中小企业在问接融资市场上的困难处境。就能够获得银行贷款 的中小企业而言，它们发生违约等信用风险同大型企业发生的信用风险相比也表 现出不同的特征，银行面对它们产生的信用风险也采取不同的弥补措施。本文的 目的正是通过对样本的实证研究探索并建立一个实用的信用风险度量模型，试图 找出福建省中小企业贷款信用风险存在的特征，为尽早建立适用于本省的中小企 福建农林大学硕士学位论文 业信用风险度量( 评价) 体系，解决中小企业融资困境作一定的探索。具体而言， 本文的意义在于： ( 1 ) 理论上回顾和介绍传统和现代的信用风险度量模型与方法，指出我国 在这方面与国外的差距，通过分析福建省中小企业信贷需求特点和贷款信用风险 形成的原因，应用福建省中小企业信贷样本分析影响福建中小企业信用风险的因 素，丰富了信用风险度量的研究； ( 2 ) 通过信用风险度量模型对中小企业的实证检验，找出福建省中小企业 贷款信用风险存在的特征指标，评估中小企业贷款的信用风险，这对目前福建省 商业银行改革创新，开发其信贷风险管理系统具有重要的实践意义。 1 2 研究方法和技术路线 1 2 1 研究方法 复杂， 说明主 信用进 较，根 的适用 法，本 企业贷 福建农林大学硕士学位论文 1 2 2 技术路线 上 文献 整理 r 提出 问题 1r 分析 问题 1 解决 问题 研究内容研究方法 图1 - 1 技术路线图 f i g u r e l - it e c h n o l o g yr o a d m a p 1 3 研究创新点及不足 1 3 1 研究的特色与创新 本研究比较国内外各种信用风险度量方法在中小企业信用风险度量上的可 行性，以非财务指标为主，结合财务指标构建福建省中小企业贷款信用风险评价 的指标体系，对福建省1 0 8 家中小工业企业运用l o g i s t i c 回归模型对中小企业贷 款信用风险各个参数进行估计，并最终建立福建省中小企业贷款信用风险评价模 型。 萎 福建农林大学硕士学位论文 1 3 2 本研究的不足之处 在研究中小企业贷款信用风险时如果按行业分类采样可检验行业因素的预 测力，由于部分中小企业的财务制度有失规范，公司治理结构不完善，经营管理 方式落后等原因，并受数据采集难度和样本容量的限制，本文只采集了中小企业 中最为典型的工业企业数据。在条件允许的情况下，应全面收集各行业的数据， 以便更加系统的分析和预测中小企业违约风险造成的原因。 福建农林大学硕士学位论文 2 文献综述 2 1 国外研究现状 从信用风险的研究方法来看，目前研究信用风险的方法有很多，从5 c 法、信 用评分模型、判别分析，到近几年的非线性判别分析、神经网络方法、遗传算法、 线性规划、非参数统计方法，再到现在的期限结构模型、死亡率模型、r a r o c 模 型，各种信用风险的评价方法层出不穷。 2 1 1 传统信用风险的研究方法 传统的信用风险研究方法主要有专家制度法、多元判别分析法( z 评分模型 及z e t a 评分模型) 、神经网络模型和非线性判别分析法( l o g i t 模型和p r o b i t 模型) 。 专家制度法在早期金融机构的信用风险评估中起了重要的作用，至今仍存在 一定的价值，但此制度有两个比较重大的缺陷：首先，由于专家制度法依靠的是 经过培训拥有专业技能的专家，没有可以共同遵守的统一标准，并带有专家个人 主观的偏好和随意性，因此评估结果可能存在较大的偏差，使其制度本身便存在 风险。其次，专家素质的高低和经验的多少也大大影响了对结果的判断，且高水 平专业人才的成本对银行来说也是个不小的压力，随着银行业务的不断增加，人 才的需求也越来越大。 多元判别分析法是从若干表明研究对象特征的变量值( 主要是财务比率) 中 筛选出能提供较多信息的变量并建立模型使推导出的判别函数对研究样本分类 时的错判率最小，然后对研究对象所属类别进行判别。其中最著名的是美国纽约 大学e d w a r d i a l t m a n 教授于19 8 6 年提出的z 评分模型( zs c o r em o d e l ) ，19 7 7 年他与h a l d e m a n 、n a r a y a n a n 对原始的z 计分模型进行了修正和扩展f 2 】，建立了 分类准确度较高的第二代信用评分模型：z e t a 评分模型。a l t m a n 的z 评分模 型是建立在以财务比率为变量的单变量会计评分系统基础上的多变量评分模型 【3 1 。这种多变量技术是a l t m a n 对美国破产和非破产生产企业进行观察，采用了 最能反映借款人财务状况和还本付息能力的2 2 个变量，经过数理统计筛选建立 的著名的5 变量z s c o r e 模型。 神经网络模型是大致模拟人脑思维过程及学习方法的人工智能系统。神经网 络的算法是一组输入，再通过转换函数进行数学转换产生出一个输出。它的基本 原理与非线性判别分析十分相似，它扬弃了解释变量的线性关系假设，用非线性 福建农林大学硕士学位论文 预测函数取代了线性预测函数，是一种并行分布模拟处理系统。神经网络模型的 缺点是：( 1 ) 特殊的理论基础和用数据挖掘的方法确认解释变量之间隐含的相关 关系以及它们的经济含义；( 2 ) 要得到一个较好的神经网络结构，需要耗费大量 的人力和时间；( 3 ) 个在样本之内有很好解释能力的模型可能在样本以外进行 预测时却表现极差，神经网络工作的随机性限制了神经网络的广泛应用。尽管存 在一些遗憾，神经网络方法作为- - f 7 崭新的现代信息处理科学方法仍然吸引着众 多领域的研究者。 l o g i s t i c 回归模型由于不要求样本数据满足正态分布从2 0 世纪7 0 年代以来 在信用风险预测的研究中使用广泛。l o g i s t i c 回归模型采用一系列财务比率变量 来预测公司破产或违约的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设定风险 警戒线、以此对分析对象进行信用风险评估和管理。该模型使用l o g i s t i c 回归， 根据样本数据使用最大似然估计法估计参数值，经过一定的数学推导运算，求得 财务困境公司破产或违约的概率。l o g i s t i c 回归不先假定任何概率分布，这与一 般多元判别方法正态分布假设的局限是不同的，在变量不满足正态分布情况下， 其判别正确率一般高于判别分析法的结果。此模型的主要优点是l o g i t 函数可以 对每个变量进行显著性检验，特别是计算相对风险；解决了自变量非正态化问题， 所求得的概率落在0 与1 之间。 2 1 2 现代信用风险度量模型 国际上比较流行的信用风险管理模型包括k m v 公司的e d f 模型、麦肯锡的 c p v 模型、j p 摩根的c r e d i tm e t r i c s t m 模型、c s f b 的c r e d i tr i s k + 模型。1 9 9 3 年， k m v 公司开发并公布q e d f ( e x p e c t e d d e f a u l tf r e 2 q u e n c y ) 模型。这方面的理论依 据主要是b l a c k 和s c h o l e s 以及m e r t o n 的期权定价和风险中性思想 4 - 5 1 。该模型不依 赖于信用评级以及评级转移，而是通过企业自身的资本结构和资本收益等因素来 估计违约概率的损失分布【6 】。k m v 公司模型对相关性系数高度敏感，对相关性 参数估计的精确度要求很高。k m v 模型也需要长期的历史违约率数据，但它侧 重企业自身的数据特征包括财务结构和负债状况等，这些对于大的授信客户才比 较容易得到。 ? 麦肯锡的c p v ( c r e d i tp o r t f o l i ov i e w ) 模型的技术描述主要来自于模型设计 者w i l s o n 7 1 ，以及麦肯锡公司于1 9 9 8 年公布的技术文档【8 1 。在c p v 模型中，决定 6 福建农林大学硕士学位论文 违约概率的是利率、汇率、政府支出等宏观经济变量。对于c p v 模型所需要的资 产特征数据，也存在着部门数据不容易获得的问题。c p v 模型用宏观经济周期来 预测违约事件，将很难保证周期开始时预测结构的准确性，而且在选择宏观经济 变量方面，仍然面临一系列计量检验方面的难题。 c r e d i tm e t r i c s t m 模型是j p m o r g a n 等公司于1 9 9 7 年开发的一种基v a r ( v a l u e a tr i s k ) 了y 法的信用风险管理模型【9 】。其关键是考虑到信用等级变化对资产价值 的影响。这个模型的创新点在于它第一次将信用评级的变化、违约概率、违约损 失率以及违约相关性纳入统一框架，全面分析信用风险问题。c r e d i tm e t r i c s t m 模 型对相关性系数高度敏感，对相关性参数估计的精确度要求很高。c r e d i t m e t r i c s t m 要求输入的数据最多，包括资产特征、股本回报率、评级系统和转移矩 阵、远期零息债收益率曲线以及国别和产业指数。 c r e d i tr i s k + 是瑞士信贷银行( c r e d i ts u i s s ef i r s tb o s t o n ) 在1 9 9 6 年开发的一种 信用风险管理模型【1 0 1 。这个模型将保险业精算方法应用于计算金融机构中的信 用风险，分析信贷组合的损失分布，c r e d i tr i s k + 模型有严密的数学推理过程，以 及输入数据较少的优势，因此为国内今后的信用风险模型的研究和风险管理提供 了二个很好的研究方向和思路。c r e d i tr i s k + 要求输入的数据较少，只要求敞口数 据以及违约率数据，因此在风险管理模型中具有其特有的优势。 2 2 国内研究现状 2 2 1 信用风险在中小企业贷款方面的应用 中小企业贷款信用风险的研究方法主要集中于层次分析法、b p 神经网络、 主成分分析、因子分析和l o g i s t i c 回归模型，还有一些运用隶属度分析、相关性 分析和鉴别力分析等统计分析方法。范柏乃和朱文斌在分析国外企业信用评价指 标的基础上，从企业偿债能力、经营能力、盈利能力、管理能力、创新能力与成 长能力六个层面遴选了2 8 个评价指标，并运用隶属度分析、相关分析和鉴别力 分析对评价指标进行实证筛选，进而建立了中小企业信用评价体系【l l 】；贾生华 和史煜筠以杭州、宁波、台州、绍兴和嘉兴五地区商业银行内从事信贷相关工作 人员为对象，借助问卷测量，运用主成分分析法探讨商业银行的中小企业信贷风 险影响因素及管理策略问题【1 2 1 ；赵家敏和黄英婷在中小企业信用评级指标体系 优化模块和指标权重确定模块的基础上，基于层次分析法构建我国商业银行中小 7 福建农林大学硕士学位论文 企业信用评级模型【1 3 】；高丽华和朱邦毅在分析信用评价重要性的基础上，根据 中小企业信用评价的指标体系建立了基于b p 神经网络的企业信用三层神经网络 评价模型，该模型具有对中小企业信用的预测功能，同时认为在信用评价领域内， 神经网络结构、算法的设计和参数的设定仍有许多值得研究和改进的方面【1 4 】； 康书生等在借鉴国内外企业信用评级技术和方法的基础上，结合我国国情和中小 企业自身特点，设计了中小企业信用评级指标体系，并运用相关性分析进行指标 的实证筛选，运用a h p 方法确定指标权重，为定量指标建立了模糊数学的综合 评判模型，为定性指标设计了专家评判表，进而建立了一套适合我国中小企业特 点的信用评级方法和模型f 1 5 】； 在具有代表性的参考文献中，运用l o g i t 模型来研究中小企业信用风险的文 章较多，经过实证分析检验之后证实l o g i t 模型优于其他统计分析模型，这也是 本文采取该模型的原因。马九杰对县辖中小企业违约行为进行了实证研究，其数 据采集于3 个省1 5 个县的中小企业实地调查数据，解释变量为财务变量和企业 家个人特征变量等软信息，运用l o g i s t i c 回归模型分析，结果表明企业家个人特 征、地区差异等非财务信息与违约显著相关，而贷款性状( 额度、利率、抵押品、 期限) 与违约概率之间无明显的线性关系l l6 】；糜仲春等以l o g i t 统计回归模型为 基础建立的评估模型，在分别评估财务指标信息和非财务指标信息后，加权相加 两方面结果得到综合评估结果，实证检验证明该评估体系的评估正确率达到9 5 以上m ；陈晓红和戴静以2 0 0 3 年沪深中小上市公司为样本，运用l o g i s t i c 回 归构建模型，采用2 0 0 4 年的样本公司对模型进行稳健性检测，最终结果表明l o g i t 模型可以有效预测中小企业成长危机【l 引。 2 2 2 非财务因素在中小企业信用风险评价中的运用 近年来，对中小企业信用风险的评价越来越重视对非财务因素的研究，研究 的结果显示在加入非财务因素后模型的预警能力得到明显的提高，商业银行在考 察企业的资信水平时也愈加重视对非财务因素的调查和分析。相当多的研究已证 明财务因素能够有效地预测借款人违约风险，而非财务因素的预警能力仍不十分 明确。徐志春等在财务因素的基础上引入非财务因素，利用调查数据建立了 l o g i s t i c 回归模型检验假设，结果显示加入非财务变量后，模型预警能力得到显 著提高【1 9 1 。彭彤丽以非财务因素为研究对象，在分析非财务因素对中小企业违 福建农林大学硕士学位论文 约影响重要性基础上，以交通运输企业为例，提出了非财务指标的具体设计【2 0 】； 李水平认为应从国家产业政策、产品市场、核心管理层情况、技术与创新能力等 7 个方面分析非财务因素在企业信用评价中的作用，并阐述了获取企业非财务信 息的渠道和商业银行进行非财务因素分析面临的障碍【2 l 】；林宏宇和吕贻琴指出 与财务指标相比，市场占有率、新产品总值所占比例、员工满意度、设备利用率、 原材料利用率、知识与智力资本等非财务指标更能准确地反映出企业的未来发展 和成长趋势，能够更全面地，多角度低体现企业的经营业绩，因此对企业信用等 级进行分析和评价具有不可替代的作用【2 2 1 。 2 2 3 关于福建省中小企业贷款信用风险评价 从已掌握的文献资料来看，研究福建省中小企业贷款信用风险评价的文章很 少，而且多数停留在对福建省中小企业产业集群优势、金融需求、融资问题及融 资途径的解决上，而对信用风险的实证分析甚少。孙琴月通过调查问卷形式调查 了福建农村中小企业借贷与融资需求状况，得出了福建农村中小企业存在正规信 贷融资约束的结论，剖析了其产生约束的原因，包括企业自身原因、商业银行信 贷管理体制、商业银行经营理念、现行的贷款管理方法、农村中小企业征信体系 远未健全、政策性担保体系尚未普遍建立等原因，并从企业、银行、金融生态环 境三个方面提出相应的对策【2 3 】；林强采用抽样调查和访谈相结合的方式，考察 了福建农村中小企业金融需求的现状，通过建立l o g i t 模型对影响农村中小企业 信贷需求的因素进行分析，并得出若干具有现实意义的结论【冽；只有顾若结合 目前国内中小企业贷款现状，构造了一个l o g i s t i c 识别模型，利用中行福建省屏 南县支行相关数据对模型进行实证检验，但这篇文章只选取了管理能力、中小企 业的负债状况、中小企业的盈利、中小企业的行业风险四个指标，存在指标太少 而无法全面考察中小企业贷款信用风险的情况【2 5 】。 2 3 国内外研究评述 从1 9 8 8 年巴塞尔资本协议至1 2 0 0 4 年巴塞尔新资本协议，国外信用风险管理研 究的领域由单一风险因素转向了信用风险和市场风险等多种风险因素交织领域 的研究，国外信用风险管理理论从单一的资本充足约束向最低资本金的要求、监 督检查和市场纪律约束等三个方面的共同约束，由单一的信用风险管理，向信用 风险、市场风险和操作风险的全面风险控制即包括风险识别、度量、评价、控制 9 福建农林大学硕士学位论文 和风险文化等综合目标的信贷风险控制能力发展。但国外信用风险管理理论主要 是针对国际大型活跃商业银行的风险管理措施和方法，而对于弱小商业银行，特 别是像中国这样一些发展中国家的金融机构来说，则很难达到现实的指导意义， 这不能不说是一个理论上的缺失。而且，从1 9 9 2 确立建设社会主义市场经济开始， 中国市场经济发展前后才1 8 年的时间，特别是中国资本市场不发达，上市企业数 量少，应用国外信用风险管理模型所需的样本数据不足，国内银行信贷系统一般