基于多層次模糊綜合評價的中小企業(yè)信用風險評估

王帥+楊培濤+黃慶雯

收稿日期： 2014-02-13

基金項目： 湖南省科技廳軟科學項目（2013ZK3003）； 湖南省教育廳科學研究項目（13C1164）； 湖南省社科院省情與決策項目（2013BZZ40）

作者簡介： 王 帥（1983—）， 男， 中南林業(yè)科技大學講師，湖南大學工商管理博士后， 研究方向： 產(chǎn)業(yè)金融。

摘 要：引入多層次模糊評價方法，設(shè)計包括行業(yè)狀況、上下游狀況、產(chǎn)品狀況、管理水平、財務(wù)狀況和資信狀況的指標體系，構(gòu)建多層次模糊綜合評價的中小企業(yè)信用風險評估模型。算例分析表明該方法綜合了定性因素和定量因素，能有效地評價中小企業(yè)的信用風險。

關(guān)鍵詞： 多層次模糊綜合評價； 信用風險； 風險評估

中圖分類號：F832；F224；F275 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2014）05-0013-05

一、引 言

近年來，中小企業(yè)逐漸活躍，并成為了社會經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展和繁榮穩(wěn)定的重要因素。商業(yè)銀行對中小企業(yè)的重視程度也逐漸加深，競相成立了中小企業(yè)貸款的專門機構(gòu)。由于中小企業(yè)沒有大企業(yè)的規(guī)范制度、企業(yè)文化以及信息透明度，商業(yè)銀行與中小企業(yè)之間往往存在信息不對稱，并且，學界和業(yè)界普遍認為銀行與中小企業(yè)之間的信息不對稱往往會使得商業(yè)銀行面臨較大的運營風險，所以商業(yè)銀行在經(jīng)營中小企業(yè)貸款時往往慎之又慎。

近年來，國內(nèi)外關(guān)于中小企業(yè)信用風險方面的研究在不斷深化。Dietsch和Petey（2002）度量了法國中小企業(yè)貸款的VaR值，并根據(jù)新巴塞爾資本協(xié)議計算了對應(yīng)的風險資本，認為借款人有限的信息（limited information）對信貸風險的影響較大[1]。Altman和Gabriele（2007）認為應(yīng)將中小企業(yè)信用由公司類貸款轉(zhuǎn)為零售類貸款，同時還要加大中小企業(yè)客戶風險管理工具和方法的開發(fā)[2]。Canales和Nanda（2012）認為代理問題和信息不對稱均會對中小企業(yè)的信用風險產(chǎn)生重要影響[3]。郭小波等（2009）認為中小企業(yè)具有一定的特殊性，因此在對其進行信用風險評價時不能直接采用針對大企業(yè)的評價指標，其關(guān)鍵指標主要體現(xiàn)在非財務(wù)信息等方面，如企業(yè)員工人數(shù)等[4]。周中勝和王愫（2010）對中小企業(yè)信貸的“直接嵌入”和“間接嵌入”進行了研究[5]。汪興?。?012）分析了泰國泰華農(nóng)長銀行“信貸工廠”的模式，并認為這一模式對中小企業(yè)的信用風險管理具有積極作用[6]。

在方法研究方面，郭小波等（2011）運用Binary logistic回歸分析方法研究了中小企業(yè)的信用風險，并以此方法為基礎(chǔ)，篩選了中小企業(yè)信用風險評估的關(guān)鍵變量[7]。夏立明等（2011）在對供應(yīng)鏈金融的概念界定的基礎(chǔ)上，從銀行的視角建立了中小企業(yè)信用風險評價指標體系，運用灰色層次分析法和一次門限法，建立了基于供應(yīng)鏈金融的中小企業(yè)信用風險評價模型[8]。梁琪等（2012）以2005～2009年首次被實施ST的中小上市公司為研究對象，綜合利用財務(wù)指標和公司治理指標并采用考慮極端值樣本的穩(wěn)健logistic回歸構(gòu)建了財務(wù)失敗預(yù)警模型[9]。胡海青等（2012）運用機器學習的方法支持向量機（SVM）建立信用風險評估模型，并通過與用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立的信用風險評估模型進行對比，結(jié)果表明在小樣本條件下，基于SVM的信用風險評估模型更具有效性和優(yōu)越性[10]。在針對中小企業(yè)信貸風險評價分析的過程中，對中小企業(yè)分析評價的最終目的就是判斷其償債能力，而影響其償債能力的因素有很多，包括外部環(huán)境、自身經(jīng)營及財務(wù)、非財務(wù)信息等，這些因素具有不確定、相互關(guān)聯(lián)的特點，因素與因素之間可能會存在非線性演變的關(guān)系，并且這種關(guān)系隨著外部經(jīng)濟環(huán)境、行業(yè)環(huán)境的變化而變化，根據(jù)確定效應(yīng)來判斷企業(yè)違約概率的計量方法存在一定的缺陷，因此傳統(tǒng)方法在對信息不對稱程度較高的中小企業(yè)進行信用風險評價時不具有較好的適用性。

近年來，模糊綜合評價這一方法逐漸受到重視[11，12]，模糊綜合評價方法考慮變量的模糊特征，將定性變量和定量變量綜合分析，能夠有效處理多變量的模糊成分。在具體的評價過程中，該方法基于模糊集中的隸屬度函數(shù)，對變量和變量之間的關(guān)系進行數(shù)學運算，從而建立反映評價對象本質(zhì)特征的評價方式。對于中小企業(yè)信貸風險，由于存在定性、定量等多種衡量標準，各因素對信用風險的影響不盡相同，因此，模糊綜合評價方法不失為一類有效的方法，并且，各個信用風險影響因素有著不同的層次結(jié)構(gòu)，在進行信用風險評估時，需要從分指標逐漸過渡到總指標，運用不同層次風險指標得到的模糊綜合評價方法則為多層次模糊綜合評價方法，通過運用多層次模糊綜合評價方法則可以得到中小企業(yè)信用風險評價結(jié)果。

基于此，本文運用多層次模糊綜合評價方法來對中小企業(yè)信用風險進行評價，該方法能夠有效處理中小企業(yè)信用風險評價過程中的定性因素和定量因素，實現(xiàn)了評價指標與評價方法的有效結(jié)合。本文接下來的安排如下：第二部分構(gòu)建中小企業(yè)信用風險評估的多層次模糊綜合評價模型；第三部分為多層次模糊綜合評價模型信用評級的算例分析；最后為研究結(jié)論。

二、中小企業(yè)信用風險評估的多層次模糊綜合評價模型構(gòu)建

（一）中小企業(yè)信用風險評估的因素集

中小企業(yè)信用風險評估的因素集為各種影響中小企業(yè)信用風險的變量。這些變量可以分為主因素集合和子因素集合。主因素集合為一級指標，子因素集合為二級指標。將主因素集定義為：U={U1，U2，…，Um}。子因素集為：Ui={Ui1，Ui2，…，Uim}。其中，m為子因素集的個數(shù)，i為信用風險評估的第i個主因素。

運用文獻整理、深度訪談的方法來確定風險評價指標，經(jīng)過多次修正，得到最終的評價指標體系，指標體系為包含六個一級指標的主因素集。六個一級指標分別為行業(yè)狀況、上下游狀況、產(chǎn)品狀況、管理水平、財務(wù)狀況和資信狀況（參見表1）。與以往大多數(shù)信用風險評價集合不同，本文的因素集合體現(xiàn)了主觀因素和客觀因素的結(jié)合，同時體現(xiàn)了定量分析和定性分析的有效結(jié)合，因而更能夠全面客觀地反映中小企業(yè)的信用風險，也更能夠克服由于中小企業(yè)信息不對稱程度較高所帶來的信用風險評價困難。

1.行業(yè)狀況。指中小企業(yè)所處的行業(yè)環(huán)境，主要從行業(yè)發(fā)展趨勢、行業(yè)成熟度、行業(yè)壁壘及國家行業(yè)政策等四個方面進行衡量。由于中小企業(yè)對行業(yè)敏感度較強，通過行業(yè)分析可以判斷中小企業(yè)風險狀況及未來發(fā)展前景。行業(yè)發(fā)展趨勢判斷意味著中小企業(yè)未來發(fā)展空間，通過分析中小企業(yè)生產(chǎn)工藝、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等判斷其是否與行業(yè)發(fā)展趨勢相吻合，進而判斷其成長空間；行業(yè)成熟度是一個行業(yè)發(fā)展狀況的總體判斷，成熟度越高，技術(shù)、市場越穩(wěn)定，企業(yè)市場風險越小，發(fā)展趨勢越穩(wěn)定；行業(yè)壁壘是判斷一個行業(yè)進入難易的程度，行業(yè)壁壘高的話，企業(yè)準入難度大，對企業(yè)自身綜合實力要求比較高，當然壁壘高的行業(yè)一般市場都比較穩(wěn)定，惡性競爭風險較低，相反，壁壘很低的競爭較強，風險較大；國家行業(yè)政策是分析國家對該行業(yè)的政策態(tài)度，是屬于支持類還是限制類，是否有政策優(yōu)惠措施等，進而可以判斷企業(yè)成長環(huán)境。

2.上下游狀況。通過對中小企業(yè)上下游進行分析，可以判斷企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中所處的地位及未來發(fā)展?jié)摿Α⒑罄m(xù)盈利空間等，主要從上下游穩(wěn)定性、上下游結(jié)算方式、上下游議價能力和上下游客戶情況四個方面進行衡量。中小企業(yè)上下游的穩(wěn)定性代表了企業(yè)穩(wěn)定的發(fā)展模式，有穩(wěn)定的原料來源及穩(wěn)定的市場渠道，受市場沖擊影響不是很大；中小企業(yè)上下游結(jié)算方式對其資金鏈影響很大，目前大部分中小企業(yè)資金緊張都是由于上下游資金占用較大引起，因此是考察的主要方面；中小企業(yè)上下游議價能力代表了其定價能力、盈利能力，議價能力較高說明對原材料及產(chǎn)成品定價自主權(quán)越強，導(dǎo)致其產(chǎn)品利潤空間越大，相反，則利潤空間越??；中小企業(yè)上下游客戶情況代表了企業(yè)未來發(fā)展空間、市場競爭力的大小，上游原材料供應(yīng)商規(guī)模、資質(zhì)越強越能保證原料來源的穩(wěn)定及質(zhì)量，下游客戶質(zhì)量越高，說明其產(chǎn)品市場競爭力越強。

3.產(chǎn)品狀況。產(chǎn)品生產(chǎn)是中小企業(yè)發(fā)展的最終目的，是集聚勞動化的成果，主要從市場競爭力、市場占有率、產(chǎn)品替代性和產(chǎn)能利用率四個方面進行衡量。產(chǎn)品的市場競爭力是企業(yè)產(chǎn)品打開市場的主要方式，包括價格、質(zhì)量、售后服務(wù)等；產(chǎn)品的市場占有率是市場競爭力的表現(xiàn)形式，只有市場競爭力強，有效需求客戶高，才能保證市場占有率處于較高的水平；產(chǎn)品替代性代表了產(chǎn)品的生命周期，產(chǎn)品的使用價值，產(chǎn)品可替代性越小，說明產(chǎn)品的市場潛能越大，相反，產(chǎn)品被淘汰的可能性越大；產(chǎn)能利用率代表了企業(yè)產(chǎn)能的實際達產(chǎn)情況，當企業(yè)產(chǎn)能利用率很低時，說明企業(yè)存在潛在生產(chǎn)設(shè)備的浪費，市場份額不足。

4.管理水平。通過管理情況可以看出企業(yè)核心競爭力，企業(yè)軟實力等，主要從企業(yè)股東背景、領(lǐng)導(dǎo)者管理能力、領(lǐng)導(dǎo)者決策水平及成本控制能力四個方面進行衡量。股東背景體現(xiàn)了企業(yè)成立的歷史，企業(yè)的實力等，如果企業(yè)是自然人股東，需考察自然人的出資實力、誠信度、品質(zhì)等，如果企業(yè)股東是法人股東，可以分析股東的規(guī)模、實際控制人及股東對企業(yè)的控制能力，包括人流、資金流的控制等；領(lǐng)導(dǎo)者管理能力體現(xiàn)了企業(yè)管理者對企業(yè)的管理水平，包括對人員、財務(wù)、費用等的管理，是企業(yè)軟實力的體現(xiàn)；管理者決策水平?jīng)Q定了企業(yè)發(fā)展的成長空間，對的思路應(yīng)該與企業(yè)實力、市場狀況等相適應(yīng)，與企業(yè)長遠發(fā)展相適應(yīng)，而不是脫離主營業(yè)務(wù)去追求短期的回報等；成本控制能力是對企業(yè)盈利能力的一個考驗，也是企業(yè)競爭力的一個體現(xiàn)，擁有了成本優(yōu)勢，產(chǎn)品可降價空間就大，產(chǎn)品適應(yīng)市場能力就更強。

5.財務(wù)狀況。財務(wù)狀況反映了企業(yè)財務(wù)現(xiàn)實情況，通過對財務(wù)分析可以判斷企業(yè)經(jīng)營運作情況、現(xiàn)金周轉(zhuǎn)情況等，進而推算出企業(yè)可用于償還債務(wù)的資金量及償債能力。主要從資產(chǎn)負債率、銷售增長率、利潤增長率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率和經(jīng)營活動創(chuàng)造現(xiàn)金能力六個方面進行衡量。資產(chǎn)負債率體現(xiàn)了企業(yè)整體負債水平，代表了其債務(wù)壓力；銷售增長率體現(xiàn)了企業(yè)產(chǎn)品市場銷售情況，增長率應(yīng)該較穩(wěn)定，并處于行業(yè)平均水平；利潤增長率體現(xiàn)了企業(yè)創(chuàng)造利潤的能力，利潤增長率應(yīng)該與銷售增長率成正比，銷售增長率高、利潤增長率低的企業(yè)都是不正常的；應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率體現(xiàn)了企業(yè)對下游的議價能力，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越低越好，對企業(yè)資金占用越小，相反，則對企業(yè)不利；存貨周轉(zhuǎn)率體現(xiàn)了企業(yè)銷售情況及對庫存商品的管理能力，存貨周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)商品銷售不出去，市場情況不好，對企業(yè)不利；經(jīng)營活動創(chuàng)造現(xiàn)金能力體現(xiàn)了企業(yè)資金流情況，當經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量小于零時，說明企業(yè)創(chuàng)造現(xiàn)金能力較弱，需要籌資活動現(xiàn)金流滿足經(jīng)營需求，對企業(yè)不利。

6.企業(yè)資信狀況。企業(yè)資信狀況為企業(yè)的歷史信用狀況，資信狀況評價的維度包括同業(yè)信用、同行信用、納稅情況和管理者信譽四個二級變量。同業(yè)信用反映了企業(yè)在其他銀行授信情況、還款情況等，可以通過人行征信系統(tǒng)查詢企業(yè)同業(yè)信用記錄；同行信用體現(xiàn)了企業(yè)在周圍圈子里的信用情況，如行業(yè)協(xié)會，上下游關(guān)系等，進而可以判斷企業(yè)誠信水平；納稅情況體現(xiàn)了兩點：一是看企業(yè)是否存在偷稅、漏稅情況，二是可以核實企業(yè)真實收入水平；管理者信譽是考察企業(yè)主要管理者個人的誠信水平，由于中小企業(yè)規(guī)制不健全，管理者對企業(yè)的發(fā)展起到實質(zhì)性作用，管理者素質(zhì)非常關(guān)鍵。

（二）中小企業(yè)信用風險評估因素集的計算

1.指標權(quán)重的確定。本文運用層次分析方法來確定主因素集和子因素集指標權(quán)重。在該方法的具體計算過程中，可通過專家打分來比較風險因素之間的相對重要性，在相對重要性矩陣基礎(chǔ)上即可計算出指標的權(quán)重。設(shè)每一個二級指標權(quán)重的和為1，則Uij對Ui的權(quán)重為aij，有

∑j=1～maij=1 （1）

Ui對U的權(quán)重為ai，則

∑i=1～nai=1 （2）

m和n分別表示二級風險因素和一級風險因素的個數(shù)。

2.確定評價集。評價集為信用風險評價結(jié)果的可能結(jié)果，設(shè)有i種中小企業(yè)信用風險評級結(jié)果，通常用v表示為v={v1，…，vi}。本文將中小企業(yè)信用風險的等級分為5個等級，風險由高到低分別為：v1=高風險；v2=較高風險；v3=一般風險；v4=較低風險；v5=低風險。

3.建立中小企業(yè)信用風險評價的模糊判斷矩陣。以rnk表示判斷風險評估在第n個風險指標上，可得到模糊判斷矩陣（R）。

R=r11r12…r1k

r21r22…r2k

…………

rn1rn2…rnk （3）

4.中小企業(yè)信用風險的初級模糊評價。在這一過程中，將每一風險因素按照因素的等級進行評估，風險評估結(jié)果記為B。

B=A°R=[a1，a2…an]°

r11r12…r1k

r21r22…r2k

…………

rn1rn2…rnk=[b1，b2…bk] （4）

5.中小企業(yè)信用風險的多級模糊綜合評價。根據(jù)評估指標的權(quán)重和初級評價結(jié)果，可以得到最頂層的模糊綜合評價結(jié)果，同時根據(jù)最大隸屬度原則，對最終評價結(jié)果進行判斷，選取最終向量中最大權(quán)重值所對應(yīng)的等級為中小企業(yè)信用風險評價的等級。

三、基于多層次模糊綜合評價模型的信用評級算例分析

目前關(guān)于中小企業(yè)信貸風險方面的定量研究主要集中在財務(wù)分析方面，而忽略了很多非財務(wù)因素，由于中小企業(yè)存在信息不對稱性，且財務(wù)報表質(zhì)量水平較差，因此單純通過財務(wù)分析、判斷，很難真正掌握其風險點，必須結(jié)合各方面因素全面分析，為了使得研究結(jié)論更符合中小企業(yè)的實際情況，參閱了前期文獻和相關(guān)二手資料，并通過實地走訪商業(yè)銀行，并與信貸審批、風險管理人員訪談，收集了中小企業(yè)信用風險評估的相關(guān)數(shù)據(jù)，對于定性數(shù)據(jù)，則通過問卷調(diào)查和專家訪談的方式來獲得。在收集一手數(shù)據(jù)和二手數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，完成了本文的算例分析。

在商業(yè)銀行中小企業(yè)信貸風險管理過程中，由于中小企業(yè)群體性風險較大，商業(yè)銀行首先會對中小企業(yè)的行業(yè)風險進行評價。有鑒于此，本文在算例分析過程中，在對單個中小企業(yè)的風險狀況進行調(diào)查的基礎(chǔ)上，從行業(yè)視角來對中小企業(yè)的信用風險進行評價。本文問卷是針對陜西省蘭炭生產(chǎn)加工中小企業(yè)進行信貸風險調(diào)查，問卷設(shè)計包括基本情況、指標權(quán)重以及信用評級指標三個部分。第一部分為企業(yè)的基本情況；第二部分主要調(diào)查行業(yè)狀況、上下游狀況、產(chǎn)品狀況、管理水平、財務(wù)狀況和資信狀況的相對重要性；第三部分主要收集中小企業(yè)信用風險二級指標體系的相關(guān)數(shù)據(jù)。本文的問卷調(diào)查實施對象主要是光大銀行、中信銀行、浦發(fā)銀行、農(nóng)業(yè)銀行等商業(yè)銀行風險管理部、信貸審批部相關(guān)工作人員，主要采取現(xiàn)場打分的形式進行，其中，發(fā)放問卷160份，回收問卷134份，有效問卷120份。通過對問卷信度進行分析可知，中小企業(yè)信貸風險及其六個構(gòu)面行業(yè)狀況、上下游狀況、產(chǎn)品狀況、管理水平、財務(wù)狀況和資信狀況的Cronbachs α系數(shù)分別為0.782、0.831、0.798、0.724、0.825、0.872、0.823，均超過了0.7這一高信度水平，各二級指標的Cronbachsα系數(shù)也都超過了0.5這一最低信度水平。通過問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，取各指標權(quán)重的均值作為指標的調(diào)查權(quán)重值。中小企業(yè)信貸風險各指標的權(quán)重值為：

A1，A2，A3，A4，A5，A6=

0.11，0.19，0.14，0.18，0.17，0.21 （5）

（1） 行業(yè)狀況各指標的權(quán)重值為：

a11，a12，a13，a14=0.24，0.23，0.29，0.24 （6）

（2） 上下游狀況各指標的權(quán)重值為：

a21，a22，a23，a24=0.26，0.24，0.29，0.21 （7）

（3） 產(chǎn)品狀況各指標的權(quán)重值為：

a31，a32，a33，a34=0.28，0.24，0.27，0.21 （8）

（4） 管理水平各指標的權(quán)重值為：

a41，a42，a43，a44=0.26，0.20，0.25，0.29 （9）

（5） 財務(wù)狀況各指標的權(quán)重值為：

a51，a52，a53，a54，a55，a56=

0.16，0.145，0.19，0.17，0.135，0.20 （10）

（6） 資信狀況各指標的權(quán)重值為：

a61，a62，a63，a64=0.21，0.27，0.23，0.29 （11）

接著，根據(jù)打分結(jié)果計算六個主因素集的隸屬度，通過運用B=A°R評價算法進行模糊綜合評價分析，歸一化后得：

B=0.16，0.18，0.25，0.31，0.10 （12）

本文中，設(shè)定的評語集V={V1，V2，V3，V4，V5}分別表示為（高風險、較高風險、一般風險、較低風險、低風險），通過模糊綜合評價法可知，對陜西省蘭炭生產(chǎn)加工中小企業(yè)授信后所產(chǎn)生的信用風險評價結(jié)果的概率分別為16%、18%、25%、31%和10%，其中，V4=較低風險的概率大于其他結(jié)果的概率，根據(jù)最大隸屬度原則，可以判定樣本企業(yè)的信用風險處于該風險水平，而針對樣本企業(yè)進行授信的整體風險是可以把控的。

四、結(jié) 論

中小企業(yè)的信息具有不透明等特點，用傳統(tǒng)的信用評級方法難以有效把控其風險。本文將模糊綜合評價方法運用到中小企業(yè)信用評級領(lǐng)域，充分發(fā)揮模糊綜合評價方法處理定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)的優(yōu)越性，設(shè)計了一套適合該方法的評價指標體系，并以實際數(shù)據(jù)進行了算例分析，從而為商業(yè)銀行等非金融機構(gòu)提供了一種新的中小企業(yè)信用評級方法。該方法能夠在一定程度上克服中小企業(yè)信息不對稱程度較高的問題，因而具有一定的優(yōu)勢。綜合評價方法的過程中，需要獲得中小企業(yè)真實信息。中小企業(yè)種類繁多，不同行業(yè)狀況有所不同，因此，今后的研究可以對這些指標進行更詳細地探討。

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[9]胡海青，張瑯，張道宏. 供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)信用風險評估研究——基于SVM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較研究[J]. 管理評論，2012，（11）：70-80.

[10]梁琪，過新偉，石寧. 我國中小上市公司財務(wù)失敗預(yù)警研究——基于財務(wù)指標和公司治理指標的綜合考察[J]. 經(jīng)濟管理，2012，（3）：123-132.

[11]羅新星，張曉鵬. 一種C2C商鋪可信度混合模糊綜合評價方法[J]. 軟科學，2013，（2）：136-139.

[12]汪忠，吳琳，張乾梅，胡蘭. 基于模糊綜合評價法的社會企業(yè)合作伙伴選擇研究[J]. 財經(jīng)理論與實踐，2013，（4）：104-108.

（責任編輯：鐘 瑤）

The Impact of Credit Support on low carbon economy：

an empirical study on the Hunan Province

WANG Shuai1，2，YANG Pei tao2，HUANG Qing wen2

（1.School of Economics， Central South University of Forestry and Technology， Changsha， Hunan 410004，China；

2.Industry and Finance Research Center，Central South University of Forestry and Technology，Changsha， Hunan 410004，China）

Abstract：SMEs is an important part of the social economy， but the credit risk of SMEs is difficult to obtain due to the information asymmetry. This paper constructs a multi layer fuzzy comprehensive evaluation model to evaluate the credit risk of SMEs by introducing the fuzzy comprehensive method and designing the indicator system which includes the industry condition， the industry chain， the product information， the management level， the financial condition and the credit condition of a company. And the example analysis shows that the method proposed in this paper is effective to evaluate the credit risk of SMEs.

Key words：Multi layer fuzzy comprehensive evaluation； Credit risk； Risk evaluation

[2]Altman E I， Gabriele S. Modeling credit risk for SMEs：evidence from the US marktet[J]. Journal of Financial Services Research， 2007， 43： 332-357

[3]Canales R， Nanda R. A darker side to decentralized banks：market power and credit rationing in SME lending[J]. Journal of Financial Economics， 2012， 105（2）： 353-366.

[4]郭小波， 王婉婷， 周欣. 我國中小企業(yè)信貸風險識別因子的有效性分析[J]. 國際金融研究， 2009， （4）： 62-67.

[5]周中勝， 王愫. 企業(yè)家能力、信用評級與中小企業(yè)信貸融資可獲性[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟， 2010， （6）： 10-17.

[6]汪興隆. 大中型商業(yè)銀行構(gòu)建中小企業(yè)金融服務(wù)商業(yè)模式的參考案例[J]. 國際金融， 2012， （7）： 17-22.

[7]夏立明，曾樂樂，孟麗. 中小企業(yè)信用風險評價模型構(gòu)建研究——基于供應(yīng)鏈金融視角[J]. 經(jīng)營與管理，2011，（11）：103-105.

[8]王修華.中國農(nóng)戶受金融排斥狀況研究[J].金融研究，2013，（7）：139-152.

[9]胡海青，張瑯，張道宏. 供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)信用風險評估研究——基于SVM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較研究[J]. 管理評論，2012，（11）：70-80.

[10]梁琪，過新偉，石寧. 我國中小上市公司財務(wù)失敗預(yù)警研究——基于財務(wù)指標和公司治理指標的綜合考察[J]. 經(jīng)濟管理，2012，（3）：123-132.

[11]羅新星，張曉鵬. 一種C2C商鋪可信度混合模糊綜合評價方法[J]. 軟科學，2013，（2）：136-139.

[12]汪忠，吳琳，張乾梅，胡蘭. 基于模糊綜合評價法的社會企業(yè)合作伙伴選擇研究[J]. 財經(jīng)理論與實踐，2013，（4）：104-108.

（責任編輯：鐘 瑤）

The Impact of Credit Support on low carbon economy：

an empirical study on the Hunan Province

WANG Shuai1，2，YANG Pei tao2，HUANG Qing wen2

（1.School of Economics， Central South University of Forestry and Technology， Changsha， Hunan 410004，China；

2.Industry and Finance Research Center，Central South University of Forestry and Technology，Changsha， Hunan 410004，China）

Abstract：SMEs is an important part of the social economy， but the credit risk of SMEs is difficult to obtain due to the information asymmetry. This paper constructs a multi layer fuzzy comprehensive evaluation model to evaluate the credit risk of SMEs by introducing the fuzzy comprehensive method and designing the indicator system which includes the industry condition， the industry chain， the product information， the management level， the financial condition and the credit condition of a company. And the example analysis shows that the method proposed in this paper is effective to evaluate the credit risk of SMEs.

Key words：Multi layer fuzzy comprehensive evaluation； Credit risk； Risk evaluation

[2]Altman E I， Gabriele S. Modeling credit risk for SMEs：evidence from the US marktet[J]. Journal of Financial Services Research， 2007， 43： 332-357

[3]Canales R， Nanda R. A darker side to decentralized banks：market power and credit rationing in SME lending[J]. Journal of Financial Economics， 2012， 105（2）： 353-366.

[4]郭小波， 王婉婷， 周欣. 我國中小企業(yè)信貸風險識別因子的有效性分析[J]. 國際金融研究， 2009， （4）： 62-67.

[5]周中勝， 王愫. 企業(yè)家能力、信用評級與中小企業(yè)信貸融資可獲性[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟， 2010， （6）： 10-17.

[6]汪興隆. 大中型商業(yè)銀行構(gòu)建中小企業(yè)金融服務(wù)商業(yè)模式的參考案例[J]. 國際金融， 2012， （7）： 17-22.

[7]夏立明，曾樂樂，孟麗. 中小企業(yè)信用風險評價模型構(gòu)建研究——基于供應(yīng)鏈金融視角[J]. 經(jīng)營與管理，2011，（11）：103-105.

[8]王修華.中國農(nóng)戶受金融排斥狀況研究[J].金融研究，2013，（7）：139-152.

[9]胡海青，張瑯，張道宏. 供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)信用風險評估研究——基于SVM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較研究[J]. 管理評論，2012，（11）：70-80.

[10]梁琪，過新偉，石寧. 我國中小上市公司財務(wù)失敗預(yù)警研究——基于財務(wù)指標和公司治理指標的綜合考察[J]. 經(jīng)濟管理，2012，（3）：123-132.

[11]羅新星，張曉鵬. 一種C2C商鋪可信度混合模糊綜合評價方法[J]. 軟科學，2013，（2）：136-139.

[12]汪忠，吳琳，張乾梅，胡蘭. 基于模糊綜合評價法的社會企業(yè)合作伙伴選擇研究[J]. 財經(jīng)理論與實踐，2013，（4）：104-108.

（責任編輯：鐘 瑤）

The Impact of Credit Support on low carbon economy：

an empirical study on the Hunan Province

WANG Shuai1，2，YANG Pei tao2，HUANG Qing wen2

（1.School of Economics， Central South University of Forestry and Technology， Changsha， Hunan 410004，China；

2.Industry and Finance Research Center，Central South University of Forestry and Technology，Changsha， Hunan 410004，China）

Abstract：SMEs is an important part of the social economy， but the credit risk of SMEs is difficult to obtain due to the information asymmetry. This paper constructs a multi layer fuzzy comprehensive evaluation model to evaluate the credit risk of SMEs by introducing the fuzzy comprehensive method and designing the indicator system which includes the industry condition， the industry chain， the product information， the management level， the financial condition and the credit condition of a company. And the example analysis shows that the method proposed in this paper is effective to evaluate the credit risk of SMEs.

Key words：Multi layer fuzzy comprehensive evaluation； Credit risk； Risk evaluation