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    基于Logistic模型的小微企業(yè)信用風(fēng)險度量研究

    2015-04-13 00:34:27曹明生
    時代金融 2015年8期
    關(guān)鍵詞:小微企業(yè)信用風(fēng)險

    【摘要】本文通過對小微企業(yè)信貸特征及國內(nèi)外主流信用風(fēng)險度量方法的對比分析,篩選出適用于我國小微企業(yè)信用風(fēng)險度量的Logistic模型。利用從銀行取得的94個小微企業(yè)信貸樣本,綜合企業(yè)的財務(wù)及非財務(wù)信息,進行了Logistic模型的構(gòu)建和檢驗。實證結(jié)果表明,該模型對于小微企業(yè)的信貸違約概率具有較高的正判率。

    【關(guān)鍵詞】小微企業(yè) 信用風(fēng)險 違約概率 Logistic模型

    一、引言

    隨著數(shù)量和規(guī)模的不斷增長,小微企業(yè)已經(jīng)成為促進我國經(jīng)濟快速、持續(xù)發(fā)展的重要力量,而從金融機構(gòu)所獲取的較少的信貸額度已成為制約其發(fā)展的主要因素。究其原因,小微企業(yè)貸款的高風(fēng)險應(yīng)是重要原因。風(fēng)險偏高一方面是由小微企業(yè)的經(jīng)營特點所決定的,另一方面是由于我國大部分商業(yè)銀行針對小微企業(yè)的信用風(fēng)險評價體系并不完善,風(fēng)險度量的精度無法得到保證。然而,在金融脫媒、利率市場化以及國家政策引導(dǎo)的背景下,銀行勢必在規(guī)避風(fēng)險、應(yīng)對監(jiān)管的同時,將目光放在開拓小微企業(yè)信貸市場上。但是,目前我國商業(yè)銀行針對小微企業(yè)信用風(fēng)險的評估,仍主要使用傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評分方法,對現(xiàn)代信用風(fēng)險度量技術(shù)的研究和應(yīng)用尚處在起步階段。因此,基于理論和實證的高度,研究和分析適用于我國小微企業(yè)的現(xiàn)代信用風(fēng)險度量方法,具有一定的理論和現(xiàn)實意義。

    二、小微企業(yè)信用風(fēng)險度量方法的對比及選擇

    (一)小微企業(yè)的信貸特征

    小微企業(yè)的產(chǎn)品單一、靈活性強、投資規(guī)模小、運營不規(guī)范等經(jīng)營特征,決定了它們擁有與大中企業(yè)差異明顯的信貸特征。首先,小微企業(yè)貸款需求以短期流動資金為主,且金額小、頻率高。小微企業(yè)的生產(chǎn)和銷售具有較強的隨機性和緊迫性,信貸需求往往無計劃,資金需求非常頻繁,但其經(jīng)營規(guī)模不大,單筆資金需求金額往往較小。其次,對小微企業(yè)貸款效率低、成本高。小微企業(yè)貸款金額少而筆數(shù)多,銀行卻需要履行與大中企業(yè)一樣的信息收集與信貸審批程序,造成較高的信貸費用。最后,與大中企業(yè)相比,貸款信息不對稱。小微企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)不夠完善,對外信息披露不清晰,銀行人員難以對企業(yè)的狀況和資金的流動進行足夠的了解,加劇了企業(yè)融資難的困境和銀行信貸風(fēng)險程度。

    (二)信用風(fēng)險度量方法對比分析

    國內(nèi)外對于信用風(fēng)險度量的研究,大致經(jīng)過了傳統(tǒng)的專家判斷法、信用評分方法、現(xiàn)代風(fēng)險度量模型等幾個階段。較早的專家判斷法,主要依靠專家根據(jù)自己的經(jīng)驗對企業(yè)進行信用評價,具有過高的主觀性,不能滿足現(xiàn)實需求。信用評分方法是種類最多、使用最廣的信用風(fēng)險度量方法,主要運用數(shù)理統(tǒng)計方法建立回歸模型,進而通過計算違約概率來評估信用風(fēng)險,如Logit模型、多元判別分析、Probit模型和人工智能方法等。20世紀90年代以來,現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型獲得了迅速發(fā)展,如基于期權(quán)理論的KMV信用監(jiān)控模型、基于信用風(fēng)險VaR的Credit Metrics模型、基于信用等級變遷的CPV信貸組合、基于財產(chǎn)保險精算的Credit Risk+模型等。

    由于專家判斷法精度太低,而現(xiàn)代風(fēng)險度量模型對于金融數(shù)據(jù)依賴較大,國內(nèi)外對于小微企業(yè)信用風(fēng)險度量的研究和應(yīng)用,集中于使用基于統(tǒng)計判別方法的預(yù)測模型。其中,由于Logistic回歸模型對數(shù)據(jù)的要求不嚴,不需要保持自變量與因變量的線性關(guān)系,也不需要滿足正態(tài)分布,并且能夠解決部分因變量是非財務(wù)指標的問題,因此比較適用于小微企業(yè)信用風(fēng)險度量。

    (三)Logistic回歸模型簡介

    Logistic回歸模型比較常見的非線性概率模型,對于信用風(fēng)險的度量有著三方面的特點:第一,自變量的類型(離散、連續(xù)或虛擬變量等)不會影響到模型的應(yīng)用;第二,能夠使求得的預(yù)測概率值處在[0,1]區(qū)間內(nèi);第三,能夠在因變量為二分類變量的情況下把問題轉(zhuǎn)變?yōu)閷Πl(fā)生概率的理論解釋。它以計算某種狀態(tài)或者屬性的概率為目標,其采用函數(shù)的形式如下:

    Logistic模型直接預(yù)測了事件發(fā)生的概率P,它的值介于0到1之間。在預(yù)測違約概率時候,P值越接近于1就表示違約的可能性越大,越接近0則表示違約的可能性越小。

    三、實證檢驗

    (一)樣本選取及違約定義

    本文選取了某銀行2013~2013年的94個制造業(yè)和批發(fā)零售業(yè)的小微企業(yè)信貸樣本,其中包含47個違約樣本。根據(jù)銀行信貸情況,將因變量在違約時定義為1,不違約時定義為0。

    (二)財務(wù)及非財務(wù)指標選取

    結(jié)合前人的研究,并根據(jù)所收集到的信貸信息,從五個維度選取財務(wù)指標。企業(yè)規(guī)模:總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)、銷售收入;償債能力:流動比率、速動比率、銀行負債資產(chǎn)比、現(xiàn)金流動比率;盈利能力:凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、銷售凈利率;營運能力:應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;發(fā)展能力:凈利潤增長率、凈資產(chǎn)增長率、總資產(chǎn)增長率、銷售收入增長率。同時,由于小微企業(yè)財務(wù)信息的準確性和及時性不太高,而其信用風(fēng)險往往受到其經(jīng)營環(huán)境和股東情況等非財務(wù)信息的影響,因此有必要將非財務(wù)信息納入模型的備選指標池中,具體見表1:

    (三)模型的建立及檢驗

    首先,對各個自變量進行單因素T檢驗,剔除對因變量不顯著的指標,余下凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)增長率、關(guān)鍵人職稱、經(jīng)營場地所有權(quán)等五個指標。其次,對篩選出的指標進行相關(guān)性分析,而凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率高度相關(guān),經(jīng)選擇,剔除凈資產(chǎn)收益率。最后,再次將剩余的四個指標進行Logistic回歸建立模型,結(jié)果如下:

    由表2可以看出,在0.05的顯著性水平下,四個自變量都是顯著的,可以寫出Logistic的方程:P=exp(0.706-1.256*經(jīng)營場地所有權(quán)+0.934*關(guān)鍵人職稱-3.009*總資產(chǎn)收益率-3.537*凈資產(chǎn)增長率)/[1+exp(0.706-1.256*經(jīng)營場地所有權(quán)+0.934*關(guān)鍵人職稱-3.009*總資產(chǎn)收益率-3.537*凈資產(chǎn)增長率)]。方程表明,違約概率與經(jīng)營場地所有權(quán)、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)增長率成反比,而與關(guān)鍵人職稱成正比。由表3可以看出,Nagelkerke R Square值為0.705,說明模型具有較好的擬合度。由表4可以看出,對“y=0”一類的正判率為88.0%,對“y=1”一類的正判率為85.1%,總的正判率為84%,說明模型的擬合效果較好。

    四、結(jié)論與展望

    本文通過對小微企業(yè)信用風(fēng)險特征及度量方法的對比分析,并選取Logistic模型進行實證檢驗,結(jié)果表明,該方法適用于我國小微企業(yè)的信用風(fēng)險度量。根據(jù)實證結(jié)果,小微企業(yè)的違約概率與經(jīng)營場地所有權(quán)、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)增長率成反比,與關(guān)鍵人職稱成正比。同時,本文也存在一些需要改進的地方,比如樣本選取的代表性不夠、沒有考慮宏觀經(jīng)濟因素等,有待于后續(xù)研究。

    參考文獻

    [1]胡建生,葛揚,陸彩蘭.內(nèi)部評級法在信用風(fēng)險評估中的運用及挑戰(zhàn)[J].現(xiàn)代管理科學(xué).2012(2):9-11.

    [2]夏紅芳.商業(yè)銀行信用風(fēng)險度量與管理研究[D].南京航空航天大學(xué)博士學(xué)位論文,2007.8.

    [3]趙軻軻,毛加強.信用風(fēng)險中違約概率的測算模型研究——兼論我國商業(yè)銀行基于巴塞爾新協(xié)議的內(nèi)部評級法.鄭州大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2007.40(3):68-72.

    作者簡介:曹明生(1989-),男,河南周口人,福州大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院會計學(xué)碩士研究生,研究方向:財務(wù)管理。

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