【利率市场化下我国中小企业信用风险影响研究14000字（论文）】

MACROBUTTONAcceptAllChangesInDoc双击此处键入本章题目错误！未找到引用源。利率市场化下我国中小企业信用风险影响研究摘要中小企业是我国金融体系的重要组成部分，但大部分中小企业在发展过程中却面临着各种困难，信用风险也较高，严重阻碍了我国经济的发展。而随着近几年我国利率市场化改革的不断推进，中小企业信用风险问题也受到越来越多的关注。利率市场化的改革，使得信用风险的管理与控制成为中小企业的首要任务。因此，在利率市场化下对我国中小企业信用风险进行研究十分有必要。在查阅了大量关于利率市场化和中小企业信用风险的文献之后，本文采用Logistic模型做为利率市场化下中小企业信用风险度量的模型，选取了2019年442家中小企业的数据做为研究变量，利用SPSS软件进行回归分析后得出对中小企业信用风险有显著影响的因素，并对模型准确率进行检验，最终得出在利率市场化背景下，企业的盈利能力、偿债能力和成长能力都对中小企业信用风险有着显著的负相关影响。本文最大的创新点在于将利率市场化和中小企业信用风险结合起来，以动态视角进行研究，但本文没有将中小企业进行行业上的划分，在选取研究变量时因数据的难获取性没有将外部宏观因素考虑进去，因此本文的研究结果可能具有片面性，这是本文的不足之处。关键词:利率市场化；中小企业；信用风险；Logistic模型；因子分析目录TOC\o"1-3"\h\u26521摘要 I2356Abstract II29155目录 III16321一、引言 111540（一）研究背景和意义 1215761.研究背景 1300412.研究意义 124971（二）研究内容及方法 2134291.研究内容 292572.研究方法 220197（三）创新点与不足 21947二、相关概念和文献综述 232615（一）相关概念 231131.利率市场化 3152642.信用风险 3218813.中小企业 421222（二）文献综述 5283251.利率市场化研究综述 5165172.中小企业信用风险度量研究综述 5307183.利率市场化下中小企业信用风险的测度研究综述 613556三、利率市场化下我国中小企业信用风险现状 621476（一）利率市场化对中小企业信用风险影响 6137711.我国利率市场化进程 6213392.利率市场化对中小企业信用风险影响 729325（二）我国中小企业信用风险现状 7103071.中小企业商业信用风险 872832.中小企业融资信用风险 821086四、利率市场化下我国中小企业信用风险影响的实证分析 916860（一）模型选取和研究步骤 996151.模型选取 9292132.研究步骤 915089（二）变量选取和样本数据 10216791.变量选取 10275712.样本数据 1111236（三）我国中小企业信用风险测度实证过程 11284571.因子分析过程 1132192.Logistic模型回归分析过程 146872五、结论与建议 1610220（一）结论 1622198（二）建议 173895参考文献 18一、引言（一）研究背景和意义1.研究背景我国中小企业在国民经济中占有重要部分，从数量上来说，中小企业占全国企业比重达99%，但是我国中小企业质量却普遍不高。绝大多数中小企业都面临着资金紧张，规模较小，信用风险较高的困境，且中小企业不能很好的适应不断变化的市场环境，一旦市场环境出现较大变动，这些中小企业就很难继续经营，严重的阻碍了我国经济的发展。因此，我国进行了利率市场化改革。20世纪80年代初，利率市场化改革作为我国金融体系改革进程中的一项重要日程，它的进展与实施结果的好坏不仅关系着金融市场的稳定与发展，同时也影响着我国中小企业的经营状况。利率市场化改革进程的快慢与中小企业的发展状况是相辅相成的。因此，本文以利率市场化为背景，对中小企业信用风险进行探究。中小企业面临的风险主要有市场风险、流动性风险、操作风险、信用风险和利率风险等各类风险。由于金融交易的基础在于交易双方的信用，因此交易对手违约的可能性即信用风险对金融交易的影响自然不言而喻。中小企业本身资产规模小，融资困难，企业发展不确定性较大，信用风险也较高。在实行利率市场化以后，一些中小银行就丧失了原本能依靠存贷差的盈利优势，为了在与大银行的竞争中争得一席之地，中小银行会逐渐与中小企业加强合作，也会贷出更多资金给中小企业。对中小企业而言，利率下限放宽，企业获取信贷资金的成本降低，中小企业为了自身的发展前景也会向银行贷出更多的资金。此时，两者的目标达到趋同。但是随着大量信贷资金的流出，银行信贷资金管理风险会大幅度上升，中小企业在获得更多信贷资金的同时财务风险、经营风险也会大幅度上升，如果企业自身经营不善，依然会导致信用风险上升。就我国金融体系和信用风险管理的现状来看，在中国这种以企业为主导的金融体系中，制度缺陷加上长期缺乏信用的大环境使得企业信用风险成为威胁金融体系稳定的第一大风险。而在中国众多的企业中，中小企业在其中占据了绝大部分，因此，在利率市场化下对中小企业的信用风险进行研究非常有必要。2.研究意义中小企业若是产生信用风险不仅会损害投资者的利益，导致投资者财富大幅缩水，还会通过连锁效应和传染效应影响金融机构和其他企业，危害到金融市场的健康运行和实体经济的平稳发展。因此在制定和实施宏观政策的过程中，要关注信用风险的测度和变化情况，并探究其内在机制。利率市场化改革会通过影响金融行业资金价格的决定方式，经由金融行业传导到实体企业，改变中小企业的融资约束；通过影响中小企业的融资成本和机会成本，影响中小企业的经营活动和行为，从而使中小企业在运营过程中收获一定的利益，但同时也面临一定风险，尤其是面临信用风险。因此本文对利率市场化下我国中小企业信用风险进行研究，具有一定的理论意义和实践意义。一方面，尽管近几年业内学者对利率市场化和中小企业信用风险都给与了很高的关注并进行了各方面的研究，但是将利率市场化和中小企业信用风险结合起来研究的文章仍旧很少，所以本文以动态视角研究利率市场化下我国中小企业信用风险打破了常规，为我国中小企业信用风险的研究方式提供了新思路，具有理论意义；另一方面，对利率市场化下我国中小企业信用风险进行研究，为中小企业在利率市场化下更应该加强风险管理意识，提高风险控制能力提供了借鉴意义，也为中小企业在利率市场化影响下如何更好的管理信用风险提供决策建议，有利于我国中小企业的发展，因此具有实践意义。（二）研究内容及方法1.研究内容本文主要对利率市场化下我国中小企业的信用风险进行研究。第一部分为引言，简单介绍了研究的背景和意义。第二部分为相关概念和文献综述，主要对本文研究内容所涉及到的相关理论概念以及与本文研究内容相关的文献做了简单的介绍。第三部分对利率市场化下我国中小企业信用风险的研究现状进行了分析。第四部分是实证分析，利用Logistic模型对利率市场化下我国中小企业的信用风险进行度量。第五部分为结论和建议。在总结全文理论和实证内容的基础上提出建议。2.研究方法（1）文献研究。通过查阅核心期刊、书籍、互联网等资料了解当前我国利率市场化的进程与中小企业信用风险等相关内容，为论文写作获取丰富真实的资料。（2）实证分析。通过Logistic模型建立中小企业的信用风险违约概率模型，通过实证分析证明在我国利率市场化背景下，中小企业的信用风险主要受企业盈利能力、偿债能力和成长能力的影响，为我国中小企业在利率市场化背景下控制信用风险的决策提供了一些建议。（三）创新点与不足利率市场化和中小企业信用风险都算得上是近几年研究的热点话题，但是将两者结合起来研究的文献还很少。因此本文以动态视角研究利率市场化下我国中小企业信用风险。本文选择Logistic模型做为利率市场化下中小企业信用风险度量模型，搜集具体的中小企业相关数据资料，利用选定的模型来进行实证检验，通过实证结果进一步分析利率市场化背景下国内中小企业信用风险的影响，并基于利率市场化对中小企业信用风险的影响，对中小企业如何控制信用风险提出了对策建议。但是因研究数据难以获取以及本人的能力有限，本文并未对中小企业做行业上的划分，所选择的研究变量也只是企业内部的数据，没有考虑到在利率市场化的影响下，行业的不同可能也会对信用风险造成不同程度的影响，也没有考虑其他非财务指标以及宏观因素对企业信用风险的影响，这是本文的不足之处。二、相关概念和文献综述（一）相关概念1.利率市场化利率市场化是指将利率的决定权完全交给市场来决定，由市场的资金供求者相互作用决定市场利率。这样，市场主体可以在市场利率的基础上，根据各个金融市场交易的特点，买卖双方相互作用得出令双方都满意的实际利率。2.信用风险信用风险是指交易对方不履行到期债务的风险。信用风险又称违约风险，主要指借款人、证券发行人或交易对方由于各种原因不愿或不能按期履行合同约定而造成违约，导致银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。而中小企业信用风险，就是指在以信用作为交易双方内在联系的中小企业交易过程中，交易的一方不按照双方签订的合同内容履行约定，给交易对方造成经济上的损失的可能性。从中小企业信用风险的产生因素来看，中小企业的信用风险可以分为财务风险和操作风险。财务风险是指当金融环境发生不好的变化时，客户不愿意支付账款或推迟支付的可能性；操作风险是指信贷客户由于与客户经营和管理活动相关的环境退化而拒绝支付的可能性。信用风险具有不对称性、累积性、非系统性和内源性四个主要的特征：不对称性是指预期收益和预期损失的不对称，即当某一主体承受一定的信用风险时，该主体的预期收益和预期损失是不对称的；累积性是指信用风险具有不断累积、恶性循环、连锁反应、超过一定的临界点会突然爆发而引起金融危机的特点；非系统性是指与市场风险相比，信用风险能获得的观察数据较少，因此具有明显的非系统性风险特征；内源性是指信用风险不是完全由客观因素驱动的，而是带有主观性的特点，并且无法用客观数据和事实证实。信用风险的这些特征对中小企业信用风险而言同样适用。信用风险对于银行、企业和投资者来说都是一种重要的影响决策的因素。若某企业违约，则银行和投资者都得不到预期的收益。现有许多种方法可以对信用风险进行管理，但是这些方法并不能满足对中小企业信用风险管理的更高要求，因此还需要对如何测量信用风险做进一步的研究，从而更好的管理中小企业信用风险。3.中小企业中小企业包括中型企业、小型企业和微型企业，是相比同行业大型企业而言员工数量和经营规模都比较小的企业。中小企业占我国企业总数的绝大部分，对国民经济和社会发展具有重要意义。中小企业能够为人们提供更多就业机会、能够促进国民经济增长，在科技创新和社会稳定方面也发挥着很不一般的作用。为了解决中小企业融资难的问题，我国政府也提出了一些相关的应对办法，就直接资金来源方面《中小企业促进法》明确提出了中央财政要安排中小企业专项资金，该法同时规定加强对中小金融机构的支持力度，鼓励商业银行调整信贷结构，加大对中小企业的信贷支持。鼓励各种担保机构为中小企业提供信用担保，同时也鼓励中小企业依法开展多种形式的互助融资担保。当然最重要的还是建立了中小企业的征信体系，1998年中国人民银行就建立了征信体系，征信中心囊括了应收账款融资服务平台，为研究中小企业信用风险提供了相关数据，如果能有更多的中小企业被纳入征信系统，将会更有利于中小企业信用评级以及获取贷款，同时也更有利于对中小企业的信用风险进行研究和管理。（二）文献综述1.利率市场化研究综述利率市场化在国外的推行时间远比我国要早，当前我国的利率市场中依然存在一些不足的地方，在一定程度上制约了经济的发展，因此我国的许多学者都对利率市场化进行了深入的研究。在利率市场化改革的国际经验方面：许永明（2016）主要对美国、日本、阿根廷和智利四国的利率市场化改革实践作了分析,得出了美国和日本成功地主要经验以及阿根廷和智利失败的主要教训。然后分析了我国利率市场化改革的历程、面临的问题和改革的目标，最后从政府、市场和金融机构三个角度提出了进一步完善我国利率市场化改革以及防范风险的政策建议,以期促进对我国利率市场化改革的深入研究。冯娟娟等（2019）通过对美国、日本和韩国利率市场化的研究，得出结论：美国、日本和韩国均经历过管制利率与市场利率并行的阶段，并伴随着资管等表外业务的快速发展，一方面衍生出大量创新金融工具，在逃避管制、扩大资金来源的同时削弱了数量型货币政策工具调控的有效性；另一方面提供了市场化利率的金融产品和服务，有助于完善利率定价和传导机制，对于利率市场化起到了积极的推动作用。2.中小企业信用风险度量研究综述长期以来，业界对中小企业信用风险度量进行了一系列的研究。马怀然（2015）根据我国资本市场的实际情况确定KMV模型的参数，采用ARMA模型或GARCH模型的方法计算股权价值波动率，最后考虑通货膨胀对债务人的影响调整违约距离，提出了相应的KMV修正模型。然后选取了沪深股票市场中550家中小上市企业作为研究样本，应用修正后的KMV模型计算中小上市企业的违约距离，并对修正后KMV模型的结果进行有效性验证，研究表明引入通货膨胀因素的KMV模型度量效果显著。企业资产规模，行业因素对中小上市企业信用风险有显著影响。闫晓磊（2017）以财务透明度较高的上市中小企业为研究对象,采用Logistic模型就其信用违约风险进行了实证研究,并考虑影响中小企业信用风险的财务和非财务因素,建立了预测上市中小企业信用风险模型。最后得出选取的模型较为适合用来预测我国上市中小企业的信用风险的结论。李海，吴广海（2020）基于Logistic回归构建了针对上市中小企业的信用风险评估模型,并以2017年至2019年上市中小企业的数据为样本进行检验,研究结果显示该模型可以有效评估中小企业的信用风险,具有一定实际应用价值。最后在研究分析的基础上,为金融机构、中小企业和政府机构提出了相对应的对策和建议。3.利率市场化下中小企业信用风险的测度研究综述目前关于利率市场化的研究，学者们主要关注利率市场化成因、进程和利率市场化改革的影响；关于中小企业信用风险的研究，学者们主要探讨如何度量信用风险，缺乏动态视角综合研究利率市场化和中小企业信用风险的内容。李雨泽（2015）通过对我国上市公司经营状况相关指标的处理，尝试建立适合我国利率市场化下信用风险度量模型，最终选取修正后的KMV模型对大型上市公司信用风险进行度量，选取半参数Logit模型作为中小上市公司信用风险度量模型，通过实证检验显示模型总体预测率达到69.45%，最后基于实证结果对利率市场化下我国上市公司信用风险提出政策和建议。三、利率市场化下我国中小企业信用风险现状（一）利率市场化对中小企业信用风险影响1.我国利率市场化进程由于我国实行市场体制和改革开放时间不长，所以我国对利率的管制从未放松过，致使严格的利率管制对我国经济造成了巨大的负影响，包括对中小上市企业的融资约束从未放松过，从而抑制我国中小上市企业的发展；商业银行由于无法改变的息差使得中介活动难以有效地经营；存款利率的确定使得中国家庭人口没有富足的存款收入从而使得我国金融收入稀少等。利率市场化是金融市场改革中的重要环节，其成功与否直接影响着整个金融体系的稳定，若利率市场化的改革存在问题，不仅仅是银行业、证券业、保险业等，其他金融业的稳健发展都会受到影响，因此我们应建立合适的风险机制去预防此类问题的发生，发展一整套完善的风险管理体制、科学的管理技术与适当的工具相结合，共同管理与预防金融体系风险。2.利率市场化对中小企业信用风险影响利率市场化是我国市场经济不断蓬勃发展的必然趋势，是金融市场化程度不断提高的重要保证。依据其他各国利率市场化改革的经验，利率市场化的实施有利于我国经济的发展和金融市场资源配置的优化，这也是我国实施利率市场化改革的动力之一。利率市场化改革改变了利率的决定方式，增强了金融行业的竞争程度。金融市场的功能是支持实体经济发展，利率市场化经由对金融市场的影响传导到实体企业，通过影响实体企业的融资渠道、融资成本和机会成本，影响实体企业的日常活动，进而影响企业的信用风险。目前，利率市场化改革基本告一段落，对于利率市场化影响和政策效果的研究依然是学术界的热点。而中小企业产生信用风险会损害投资者利益，构成资本市场的不稳定因素，所以中小企业信用风险的影响因素也是金融领域的热点研究课题。那么，利率市场化对中小企业信用风险会造成怎样的影响呢？从美国经验来看，随着利率市场化发展，固定收益类产品创新也加快，债券市场投资活跃度提升，这也为企业债券的发展注入较好的流动性。那么，中小企业债券市场发展良好势必会使中小企业获得更多的收益，中小企业的盈利能力越高，资产流动性越好，企业偿还债务的能力就会越高，发生违约的概率就会降低。所以，换句话说，利率市场化的推进更有利于中小企业降低信用风险。（二）我国中小企业信用风险现状中小企业的信用风险从狭义解释就是违约风险，而中小企业违约事件大多产生在企业与企业之间，企业与银行之间，所以中小企业信用风险又表现在商业信用风险和融资信用风险两方面。1.中小企业商业信用风险2.中小企业融资信用风险从中小企业融资信用风险的角度来看，我国许多中小企业很少关注融资信用问题，中小企业大多依赖银行贷款作为融资来源。而且中小企业没有那么强的能力来偿还银行贷款，经常会找理由长期拖延短期贷款的还款期限，或者用新借的钱偿还过去欠的债。甚至有的中小企业从借款开始就没想要偿还贷款，给银行带来了巨大的风险以及巨大的损失，也增加了中小企业的融资信用风险。但是随着利率市场化改革的推进，我国中小企业偿还银行贷款的能力越来越高，这从商业银行的不良贷款率呈下降趋势就可以看出。因我国中小企业数量占全国企业的99%左右，所以用商业银行的不良贷款率来表现中小企业对商业银行的不良贷款情况也具有合理性。笔者整理了2004年至2019年我国商业银行不良贷款率情况，绘制折线图如图3-1所示：图3-1不良贷款率趋势图从图3-1我们可以看出，从2004年至2019年这16年的商业银行不良贷款率整体呈下降趋势，虽然近几年有小幅度的上升，但也远低于5%的监管标准。我国中小企业偿还银行贷款的能力不断增强，即中小企业融资信用风险越来越小，这与我国实施利率市场化改革是分不开的。而中小企业融资信用风险降低也能说明中小企业发展情况越来越好，资金更充足且流动性较高，说明中小企业盈利能力有所提高，那么，中小企业的商业信用风险也会得到一定程度的降低，也就是说，利率市场化改革同样能够降低中小企业的商业信用风险。综上所述，在利率市场化下，我国中小企业信用风险得到了很好的控制，呈现出逐渐下降的趋势。在后文对中小企业信用风险的实证研究中，我们并不做商业信用风险和融资信用风险的区分，因为不管是商业信用风险还是融资信用风险，归根结底都是由于中小企业因自身发展状况出现异常而发生违约所产生的信用风险，区别仅在于中小企业发生违约的交易对象不同，在实证中，我们研究的违约中小企业与不违约中小企业的样本数据并没有对其交易对象进行区分，所以在实证分析中对中小企业信用风险类别不做细究。四、利率市场化下我国中小企业信用风险影响的实证分析（一）模型选取和研究步骤1.模型选取在借鉴了众多业内学者对企业信用风险度量模型在我国的适用性研究之后，本文选用Logistic回归模型来建立中小企业的信用风险度量模型。Logistic回归模型适用于因变量是类别变量的情况，可分为二分类和多分类模型。在本文的研究中，因变量是中小企业是否违约的二分类变量，因此可以与二元Logistic模型相匹配。一般情况下，当因变量取值为0时，代表某种事件或状态不发生；当因变量取值为1时，代表某种事件或状态发生。在本文中，我们将中小企业不违约取值为0，将中小企业违约取值为1。在单因素分析中，我们假定，线性模型的话则为，但是直接用线性模型分析的话，方程式右边取值范围是无穷大或无穷小的，这与某个概率作为因变量估计值取值范围相违背，所以才引入Logistic模型，即：，等号左边是事件发生概率与不发生概率之比再取对数，可以称作对数发生比。在Logistic回归中，代表每增加或减少一个单位时，对数发生比的相应改变，所以此处与没有直接的线性关系。在多因素分析中，我们可以得到公式：logit，也可以表示为：其中，为影响因素，为企业违约的概率值，为待估系数，为影响因素数量。2.研究步骤第一步，利用主成分分析法对所选的初始指标进行因子分析，从中提取出合适的主成分因子进行后续的回归分析，达到降维和简化模型的目的；第二步，将通过因子分析提取出的主成分因子做为自变量，将中小企业违约和不违约作为二分类因变量，代入到Logistic模型中进行回归分析，得出对中小企业信用风险有显著影响的因子，并加以解释。（二）变量选取和样本数据1.变量选取中小企业盈利能力也就是企业获取利润的能力，盈利是企业的主要目标，盈利能力的高低可以很直观的表现企业是盈利状态还是亏损状态，本文选取股东权益报酬率即净资产收益率、净利润率、营业利润率、总资产报酬率和成本费用利润率来衡量中小企业的盈利能力；中小企业成长能力主要是指企业能否在现有发展的基础上扩大经营，是指中小企业未来的发展前景和发展速度，本文选取总资产增长率、净资产增率、固定资产增长率作为分析中小企业成长能力的主要指标；中小企业偿债能力通常是指短期债务的偿还能力，这是由于长期债务有足够的时间来偿还，但短期债务不能及时偿还的话就会引起很多问题甚至导致中小企业资金链断裂，因此选取反应企业短期偿债能力的流动比率、速动比率、现金比率以及反应企业负债水平的综合指标资产负债率来衡量中小企业偿债能力；中小企业营运能力主要表现在资产运用、循环的效率高低，中小企业的效率主要是指企业资产、营运资金、应收账款等的周转能力，因此本文选取总资产周转率、流动资产周转率、应收账款周转率以及运营资金周转率来衡量企业的营运能力。表4-1变量定义表评估因素指标名称计算公式指标代码盈利能力净资产收益率净利润率营业利润率总资产报酬率成本费用利润率净利润/净资产净利润/主营业务收入(利润总额+利息支出)/平均资产总额营业利润/营业收入利润总额/成本费用总额X1X2X3X4X5成长能力总资产增长率净资产增长率固定资产增长率本年总资产增长额/年初资产总额本期净资产增加额/上期净资产总额本期净增固定资产原值/期初固定资产原值X6X7X8偿债能力流动比率速动比率资产负债比率现金比率流动资产/流动负债(流动资产-存货)/流动负债总额负债/总额资产货币资金/流动负债X9X10X11X12营运能力总资产周转率流动资产周转率应收账款周转率运营资金周转率营业收入/总额资产营业收入/流动资产净值营业收入/应收账款均值销售收入净额/营运资本平均余额X13X14X15X162.样本数据在建立我国利率市场化下中小企业的信用风险度量模型时，需要选取一定的违约中小企业和非违约中小企业分别作为Logistic模型中的二元被解释变量，所选取样本企业均来自我国深交所上市公司中的中小企业板块。依据前人研究，将公司因“财务状况异常”而被实施“退市风险警示”特别处理作为中小企业出现财务危机的标志，即ST公司或*ST公司。本文选取中小企业的数据均来自巨潮咨讯官网，在剔除了存在数据的缺失和异常数值的企业之后，共选取了442家中小企业2019年的样本数据，其中选取了被ST处理的60家中小企业作为违约样本，并从运营正常的中小企业中任意抽取了382家作为非违约样本。（三）我国中小企业信用风险测度实证过程1.因子分析过程KMO和Bartlett检验是用来检验建立的模型是否适合作因子分析的。其中，KMO检验是用来检测各变量之间的相关性大小，一般而言，KMO值越接近1说明研究变量越适合做因子分析，而Bartlett检验是用来判定相关的矩阵是不是单位矩阵的，一般来说显著性结果为0最好。结果如表4-2所示：表4-2KMO和Bartlett检验KMO值0.807Bartlett球形度检验近似卡方df显著性8011.9551200.000由表4-2可以看出，KMO值为0.807，说明这些变量很适合做因子分析。由Bartlett检验的Ｐ值为0.000也能得出这些指标之间是存在相关性的，可做因子分析。表4-3给出了因子分析的结果，可以看出，表中前4个因子特征值都超过了1，它们累积的特征值贡献率为81.396%，也就是说，前4个变量包含了原始变量81.396%的信息，能够对原始变量做出较好地解释，因此，我们提取前4个主成分因子做后续的分析。表4-3总方差解释组件初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%15.19932.49632.4965.19932.49632.4964.57728.60828.60823.88324.27056.7653.88324.27056.7653.37321.08249.69032.41215.07371.8382.41215.07371.8383.16019.75169.44141.5299.55781.3961.5299.55781.3961.91311.95581.39650.6053.78185.17660.4732.95888.13570.4652.90991.04480.4082.55393.59790.3031.89595.492100.2711.69697.188110.1801.12498.312120.1180.73899.050130.0680.42399.473140.0340.21299.685150.0300.18799.872160.0200.128100.000载荷越大的变量越能够反映主成分因子的经济意义，载荷越高，就表示这个主成分所含有的该指标的信息量就更大。因此，根据表4-4我们可以对以上4个主成分作出如下分类和解释。表4-4旋转后的成分矩阵组件1234净利润率X20.9510.1010.0520.079营业利润率X30.9480.0960.0580.035成本费用利润率X50.9210.1400.0460.081总资产报酬率X40.8950.0890.169-0.044净资产收益率X10.8710.0510.0520.030流动比率X90.0210.964-0.076-0.016资产负债比率X110.1780.952-0.0950.052速动比率X10-0.0260.947-0.076-0.017现金比率X120.3020.677-0.0790.085总资产周转率X130.098-0.0390.9370.171应收账款周转率X150.131-0.0270.9260.195流动资产周转率X140.102-0.0040.8640.102运营资金周转率X16-0.004-0.3300.751-0.039固定资产增长率X8-0.125-0.0740.1010.839净资产增长率X70.0400.1150.1560.821总资产增长率X6.436.056.117.655对第一个主成分因子来说，对其贡献率最大的是净利润率、营业利润率、成本费用利润率、总资产报酬率，所以第一个主成分因子反映了中小企业的盈利能力；对于第二个主成分因子来说，对其贡献率最大的是流动比率、资产负债比率、速动比率、现金比率，所以第二个主成分因子反映了中小企业的偿债能力；对于第三个主成分因子，对其贡献率最大的是总资产周转率、应收账款周转率、流动资产周转率、运营资金周转率，因此第三个主成分因子反映了中小企业的营运能力；对于第四个主成分因子而言，对其贡献率最大的是固定资产增长率、净资产增长率、总资产增长率，所以第四个主成分因子反应了中小企业的成长能力。同时，根据各主成分因子的得分系数（见表4-5），我们可以列出各个主成分因子的表达式，设4个主成分因子分别为F1、F2、F3、F4，则各表达式如下：F1=0.203X1+0.218X2+0.219X3+0.203X4+0.208X5+0.073X6-0.035X7-0.060X8-0.055X9-0.065X10-0.018X11+0.029X12-0.030X13-0.025X14-0.023X15-0.018X16F2=-0.039X1-0.030X2-0.029X3-0.016X4-0.016X5-0.028X6+0.014X7-0.042X8+0.310X9+0.307X10+0.291X11+0.192X12+0.048X13+0.057X14+0.048X15-0.047X16F3=-0.027X1-0.034X2-0.026X3+0.027X4-0.032X5-0.058X6-0.038X7-0.067X8+0.050X9+0.051X10+0.025X11-0.002X12+0.315X13+0.300X14+0.308X15+0.255X16F4=-0.021X1+0.002X2-0.024X3-0.081X4+0.004X5+0.348X6+0.450X7+0.481X8-0.039X9-0.037X10-0.003X11+0.022X12-0.020X13-0.052X14-0.007X15-0.103X16根据各主成分表达式，我们可以计算出每一家中小企业在各主成分上的得分，即可以了解每家中小企业整体上的盈利能力水平、偿债能力水平、营运能力水平和成长能力水平。通过对442家样本企业主成分得分的分析，我们得出了382家非违约中小企业的平均盈利能力水平为25.92%，平均偿债能力水平为5.68%，平均营运能力水平为3.65%，平均成长能力水平为8.09%，60家违约中小企业的平均盈利能力水平为-165.03%，平均偿债能力水平为-36.17%，平均营运能力水平为-23.25%，平均成长能力水平为-51.48%。总体来说，非违约中小企业的各项能力均为正值，说明非违约企业各项能力运行良好；而违约中小企业的各项能力均为负值，说明违约企业各项能力都很差，企业基本处于亏损状态，所以我们可以认为，非违约中小企业的盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力远远高于违约中小企业，而不管对非违约中小企业还是违约中小企业来说，对其影响最大的能力指标都是盈利能力，其次是成长能力，再次是偿债能力，最后是营运能力。表4-5主成分得分系数矩阵组件1234净资产收益率X10.203-0.039-0.027-0.021净利润率X20.218-0.030-0.0340.002营业利润率X30.219-0.029-0.026-0.024总资产报酬率X40.203-0.0160.027-0.081成本费用利润率X50.208-0.016-0.0320.004总资产增长率X60.073-0.028-0.0580.348净资产增长率X7-0.0350.014-0.0380.450固定资产增长率X8-0.060-0.042-0.0670.481流动比率X9-0.0550.3100.050-0.039速动比率X10-0.0650.3070.051-0.037资产负债比率X11-0.0180.2910.025-0.003现金比率X120.0290.192-0.0020.022总资产周转率X13-0.0300.0480.315-0.020流动资产周转率X14-0.0250.0570.300-0.052应收账款周转率X15-0.0230.0480.308-0.007运营资金周转率X16-0.018-0.0470.255-0.1032.Logistic模型回归分析过程在对所选指标结合主成分分析法得到四个主成分因子之后，根据主成分因子表达式，我们可以求出每家企业的每个主成分因子的总得分，将其作为自变量，代入二元Logistic回归模型进行分析，我们采用有条件的向前回归法利用SPSS分析得出了如下结果：表4-6个案处理摘要未加权的个案a数字百分比选定的个案已包括在分析中的个案缺少个案总计4420442100.00.0100.0未选定的个案00.0总计442100.0根据表4-6，我们可以看出，442家中小企业的数据完整，没有缺失值，并且所有数据都被纳入到模型中，这说明模型分析结果可以反应442家企业的真实情况。表4-7似然比检验卡方自由度显著性步骤3189.24130.000似然比检验是对模型整体是否有效来做出检验的，当显著性结果小于0.05时，说明模型显著。由表4-7可知，模型的显著性为0，说明我们构建的模型整体是有意义的。表4-8HosmerandLemeshow检验卡方自由度显著性步骤311.27080.187Hosmer和Lemeshow拟合优度检验是为了检验我们做回归分析用的实际数值和模型给出的预测值之间是否存在明显的差异，显著性大于0.05模型才能通过检验。由表4-8可知，Hosmer和Lemeshow检验显著性为0.187，说明模型通过了拟合优度检验，因此可以认为模型对样本观测数据的总体拟合效果较好。对Logistic模型采用有条件的向前回归法进行逐步回归分析后，模型运算在第三步终止，依据各自变量对因变量的影响程度，在95%的置信度水平下，模型依次纳入了F1、F4和F2三个自变量，而F3的显著性为0.255，大于0.05，没有通过显著性检验，所以最终没有被纳入到方程式中。表4-9最终参数估计表变量BS.E.Wald自由度显著性Exp(B)95%C.I.用于EXP(B)下限上限步骤3F1-2.3930.32554.21310.0000.0910.0480.173F2-0.7820.2728.23510.0040.4580.2680.781F4-1.2630.30716.91510.0000.2830.1550.516常量-2.8420.270110.97710.0000.058表4-9给出了模型最终纳入方程式中的参数估计结果。可以看到在0.05的显著性水平下，F1、F2、F4的显著性均小于0.05，通过了显著性检验，说明这三个自变量对因变量取值有显著影响。F1表示的是中小企业的盈利能力，F2代表中小企业的偿债能力，F4代表中小企业的能力成长，所以在度量中小企业是否违约时，对中小企业来说最重要的是其盈利能为，偿债能力，成长能力。而F3营运能力相对没那么重要。因此，根据表4-9给出的各参数系数值，我们最终可以得到我国中小企业的信用风险度量模型表达式为：由模型最终表达式，我们可以得到如下结论：当其他变量不变时，就F1盈利能力因子而言，发生违约情况的B值为-2.393,即中小企业每盈利1%，发生信用风险的概率就会降低2.393%，即中小企业的盈利能力越高，导致企业发生信用风险的可能性越低。同理，当其他变量不变时，F2偿债能力因子的B值为-0.782，说明中小企业的偿债能力每提高1%，其产生信用风险的概率就会降低0.782%；当其他变量不变时，F4成长能力因子的B值为-1.263，所以中小企业的成长能力每提高1%，发生信用风险的概率降低1.263%。另外，因F3营运能力因子的显著性为0.255，没有通过0.05的显著性检验，因此并没有被纳入到模型中。F3营运能力因子主要反应中小企业资产营运的效率，它并不像盈利能力，偿债能力和成长能力那样能够很直观的表现中小企业是盈利还是亏损或者是否能偿还债务，因此用F3营运能力因子来分析中小企业是否违约没有那么高的显著水平。表4-10最终样本与预测结果分类表观测值预测值是否违约百分比正确不违约违约步骤3是否违约不违约377598.7违约223863.3总体百分比93.9表4-10给出了模型的预测效果，可以看出经过回归分析之后，原先的60家违约企业中有38家被划分违约企业，有22家被划分为不违约企业，预测准确率为63.3%，原先的382家不违约企业中有5家被划分为违约企业，预测准确率为98.7％，总体来看442家中小企业中有415家被正确预测，总体判别的准确率达到93.9%，因此该模型预测的准确性是值得肯定的，该模型具有一定的可行性。经过因子分析和logistic模型回归，发现我们选取的16个指标正好能提取出4个具有代表性的主成分因子，即盈利能力因子、偿债能力因子、营运能力因子和成长能力因子。其中盈利能力因子、偿债能力因子和成长能力因子这三个主因子能够较好的反应中小企业违约的可能性，在其他条件不变的情况下，中小企业的盈利能力、偿债能力和成长能力情况与违约的可能性大小都呈负相关。当中小企业经营情况较好，盈利能力、偿债能力和成长能力都较高时，中小企业违约的可能性都会降低，因此中小企业的信用风险也就随之减少；反之，如果中小企业盈利为负，偿债能力和成长能力都较差时，则说明中小企业经营状况不佳，此时很有可能出现违约情况，信用风险也就随之增大。五、结论与