上市企業(yè)信用評級體系的研究

李含悅

[摘要]隨著產(chǎn)能過剩和企業(yè)效益下滑等問題逐漸向金融領(lǐng)域傳導(dǎo)，為了降低不良貸款率，防范信貸風(fēng)險，商業(yè)銀行對上市企業(yè)信用評級的方法仍需不斷完善。本文通過建立指標(biāo)體系，綜合運用因子分析和聚類分析的統(tǒng)計方法，對我國116家制造業(yè)上市企業(yè)劃分了信用風(fēng)險等級，進(jìn)而建立了上市企業(yè)信用評級標(biāo)準(zhǔn)。

[關(guān)鍵詞]商業(yè)銀行；上市企業(yè)；信用評級；因子分析；聚類分析

一、引言

2015年人民幣正式加入SDR，我國金融國際化程度不斷提高。在保持人民幣幣值穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，靈活的貨幣政策減輕了實體經(jīng)濟的成本壓力，相對舒適的融資環(huán)境促進(jìn)了實體經(jīng)濟的發(fā)展。然而，2014年至今，我國GDP增速放緩，產(chǎn)能過剩行業(yè)的尷尬處境以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資的持續(xù)回落，給我國經(jīng)濟發(fā)展帶來威脅。這不僅導(dǎo)致了企業(yè)利潤減少甚至持續(xù)虧損，還制約了制造業(yè)投資的積極性，部分企業(yè)自身的償債能力明顯降低，極大地提高了商業(yè)銀行的不良貸款率。因此，銀行對上市企業(yè)貸款必須保持謹(jǐn)慎的態(tài)度，并提出嚴(yán)格的條件，不斷完善信用評級方法。自2015年起，我國需要重新振興制造業(yè)，其信用風(fēng)險狀況顯得尤為重要。由于信用風(fēng)險的不可預(yù)知性較大，信用評級的工作量也較大，評級人員的綜合素質(zhì)要求較高，所以科學(xué)有效的信用評級還需要借助計算機和統(tǒng)計模型來完成。本文結(jié)合實際的經(jīng)濟背景，選取了我國116家制造業(yè)上市企業(yè)作為樣本，建立了信用評級體系并進(jìn)行實證分析，希望在防范和化解信貸風(fēng)險方面得出具有實際意義的結(jié)論。

二、上市企業(yè)信用評級指標(biāo)體系

（一）相關(guān)假設(shè)

為了簡化問題便于研究，在將經(jīng)濟問題抽象化為數(shù)學(xué)模型研究之前，需要先做些假設(shè)。本文針對信用評級問題所做的假設(shè)如下：1經(jīng)過抽樣得到的上市企業(yè)在該年內(nèi)的會計核算以及編制會計報表時所采用的原則、方法、程序等并未變更：2選取的財務(wù)數(shù)據(jù)在統(tǒng)計上并沒有出現(xiàn)登記性誤差，即所有數(shù)據(jù)都是客觀真實的：3本次信用風(fēng)險評級的研究不會受到表外業(yè)務(wù)的影響。

（二）信用評級指標(biāo)的選取原則

1.代表性。在上市企業(yè)信用評級研究的問題上，影響評級結(jié)果的因素有很多，且每個因素對結(jié)果的影響程度是不同的，這就要求抓住問題的主要矛盾來做分析，即把握最能夠反映上市企業(yè)信用狀況的因素，使指標(biāo)具有代表性，得到的結(jié)果具有說服力。2.獨立性。有些因素相互之間包含了大量的重疊信息，如果不加以剔除，就會出現(xiàn)幾個指標(biāo)說明同一個問題的情況，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理的低效率，給經(jīng)濟含義的解釋造成不便。3協(xié)調(diào)性。除了需要保證指標(biāo)間的獨立性，又要考慮到變量問的協(xié)調(diào)性。在各個指標(biāo)包含著不同經(jīng)濟信息的前提下，又能夠相互配合地對上市企業(yè)信用狀況進(jìn)行解釋，有助于決策者從盡可能全面的角度對企業(yè)進(jìn)行審視，從而降低自身的經(jīng)營風(fēng)險。

（三）指標(biāo)選取

從科學(xué)性的角度看，對企業(yè)的信用評級應(yīng)包含兩個方面：財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)。具體操作思路如下：首先對財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)分別建立相應(yīng)模型，再將兩個模型的評價結(jié)果綜合分析，得到最終商業(yè)銀行對上市企業(yè)信用評級的完整模型。從客觀性的角度看，通過選取一定數(shù)量的財務(wù)指標(biāo)可以進(jìn)行對財務(wù)指標(biāo)的定量分析：依據(jù)評級人員的推理判斷可以進(jìn)行對非財務(wù)指標(biāo)的定性分析。由于評級人員的經(jīng)驗抉擇因人而異，差別可能較大，且不易制定衡量的標(biāo)準(zhǔn)，故本文只討論基于客觀的財務(wù)指標(biāo)。

通過查閱相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)，用于信用評級的指標(biāo)有很多，但事實上，評級指標(biāo)并非多多益善。在參考了國內(nèi)外度量信用風(fēng)險指標(biāo)的研究成果后，根據(jù)指標(biāo)選取原則，本文最終擬選取9項指標(biāo)進(jìn)行分析，具體如下表所示：

基本每股收益能夠說明收益的增長或減少，指標(biāo)值越大，股利分配來源越充足，資產(chǎn)增值能力越強，可以用來衡量一個企業(yè)是否能達(dá)到其預(yù)期利潤目標(biāo)?？傎Y產(chǎn)收益率直接地反映了企業(yè)的發(fā)展能力和管理水平，體現(xiàn)了企業(yè)運用資金的效果和效率，能夠反映企業(yè)的長期競爭力。資產(chǎn)負(fù)債率代表了企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和在相當(dāng)長的時間內(nèi)償還債務(wù)的能力，也可以衡量企業(yè)借入資金的比重，是判斷貸款風(fēng)險程度的重要指標(biāo)。有形資產(chǎn)負(fù)債比率將無形資產(chǎn)扣除出去，消除了個別無形資產(chǎn)價值帶來的影響，更加可靠地反映了企業(yè)償債的安全度。流動比率反映了企業(yè)償還短期債務(wù)、現(xiàn)金流動、正常營運的能力。一般地，流動比率值越高，企業(yè)資產(chǎn)的變現(xiàn)能力越強，短期內(nèi)償還債務(wù)的能力越強；反之則弱。存貨周轉(zhuǎn)率反映了一定時期內(nèi)企業(yè)存貨資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度。通常情況下，存貨周轉(zhuǎn)率越高，存貨的流動性越好，存貨的變現(xiàn)能力就越高。相應(yīng)地，企業(yè)的獲利能力越大且經(jīng)營風(fēng)險相對較小。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率衡量企業(yè)應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金的速度，體現(xiàn)了企業(yè)資金周轉(zhuǎn)是否正常以及壞賬損失的多少。營業(yè)收入增長率體現(xiàn)了企業(yè)營業(yè)收入的增減變動情況，體現(xiàn)了企業(yè)在長期內(nèi)的履約能力，是衡量企業(yè)經(jīng)營狀況和市場占有力、預(yù)測企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)拓展能力的重要標(biāo)志。

資產(chǎn)是企業(yè)償還債務(wù)的保證，保持資產(chǎn)穩(wěn)定增長對于企業(yè)健康發(fā)展具有積極的推動作用?？梢娍傎Y產(chǎn)增長率能夠反映企業(yè)資產(chǎn)的整體情況和增長能力，體現(xiàn)了企業(yè)在長期內(nèi)的履約能力。

三、上市企業(yè)信用評級方法

（一）樣本的選擇

本文搜集了2014年在上海證交所上市的將近2000家企業(yè)，并篩選出了在2012年1月1日之前上市的企業(yè)。由于本次的研究對象是我國的制造業(yè)企業(yè)，因此本文得到467家上市企業(yè)作為研究總體。為了選取更具有代表性的數(shù)據(jù)樣本，先用簡單隨機抽樣從總體中剔除3個個體，使剩下的總體個數(shù)能被整除，再根據(jù)樣本總量進(jìn)行系統(tǒng)抽樣，按照2.5g的比例總共抽取了116家。

（二）因子分析

本文所選的評級指標(biāo)有9個，通過降維將原指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個可以反映原有變量大部分信息的因子，計算樣本的因子得分便于進(jìn)一步的樣本分類。

在運用因子分析前需要運用KMO和Bartlett球形度檢驗法進(jìn)行適應(yīng)性檢驗。一般來說，KMO檢驗值大于0.5或者Bartlett球形度檢驗P值小于0.05說明所選取的財務(wù)指標(biāo)間具有—定的相關(guān)性，適合做因子分析。

上述方程組中a_ij（i=1，2，…n；j=1，2，…，p）是因子載荷，反映了變量與因子之間的相關(guān)程度，絕對值越接近于1，二者的相關(guān)性越強。由于有些公因子對幾個變量上的載荷都比較大，或者有些變量在幾個公因子上的載荷都不小，所以仍需要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，使每個變量僅在一個公共因子上有較大的載荷，而在其余的公共因子上的載荷比較小，本文運用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)。由于對樣本的評級是基于綜合信用狀況而定的，故需要計算因子總得分，即每個公因子F₁，F(xiàn)₂，…，F(xiàn)_n在每一個樣本點上的加權(quán)得分。

（三）聚類分析

本文最終要將樣本按照信用狀況做信用風(fēng)險等級的分類，對各個級別的上市企業(yè)做相應(yīng)的信用描述，以便商業(yè)銀行在放貸時做出更加合理的決策，所以在得出綜合因子得分后還需做進(jìn)一步的聚類分析。聚類分析先假定每個樣本自成一類，樣本間的距離代表相似程度，這也就是類之間的相似度，相似度高的組成新類：再計算新類之間的距離，再次合并相似度較高的類，形成若干新類：如此進(jìn)行下去，直至根據(jù)距離臨界值和譜系圖，結(jié)合實際需要，確定合適的類數(shù)。本文利用系統(tǒng)聚類方法，以實際情況和譜系圖為依據(jù)，按照如下原則分類：原則A：各類重心之間的距離必須很大：原則B：每一類中的元素不宜過多：原則c：類的個數(shù)必須符合實用目的：在歸類的過程中，利用wafd法，即離差平方和法計算類與類之間距離。具體步驟為：將每個樣本看作一類，再使縮小后方差增加最小的兩類合并，直到所有的樣本歸為一類為止。依據(jù)上市企業(yè)財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的定量特征將其分組歸類，方便了解指標(biāo)間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，并反映樣本和指標(biāo)間的內(nèi)在規(guī)律。

四、上市企業(yè)信用等級評定

（一）數(shù)據(jù)的預(yù)處理

由于量綱的不同需要將指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，采用z-Score法將指標(biāo)值與均值的差除以標(biāo)準(zhǔn)差：接著進(jìn)行適用性檢驗，KMO檢驗系數(shù)為0.586大于0.5，說明變量問的相關(guān)性較強；同時Bartlett檢驗的x²統(tǒng)計值達(dá)到了762A56，顯著性概率為0.000小于0.5，綜合來看，可以對樣本數(shù)據(jù)做因子分析。

（二）主因子的提取

采用主成分分析法提取主因子，得到因子對變量的解釋情況如下表所示：

該表按照因子的特征根的大小排列，由上表顯示的特征值以及解釋方差百分比可以看出，如果濃縮后所得的因子個數(shù)太少，則無法保留變量包含的大部分信息，失去了分析的意義。觀察發(fā)現(xiàn)前4個因子的特征值均大于1，累計貢獻(xiàn)率為86.478%，超過8 5%的原有信息量被保留了下來，可以認(rèn)為用這4個因子能更好地反映9項指標(biāo)包含的大部分信息，故選取前4個因子進(jìn)行分析。

為了明確選取的各因子的經(jīng)濟含義，接下來需要利用因子載荷矩陣給四個主因子分別命名，對初始因子載荷矩陣做正交旋轉(zhuǎn)后結(jié)果如下表所示：

從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣中可以看到，所有的指標(biāo)都在某一個因子上的取值最大，而且具有典型性，即每個指標(biāo)都只被一個因子解釋?；旧厦總€指標(biāo)的因子載荷值都高于0.8，解釋的結(jié)果較好。具體的各因子命名情況如下：

經(jīng)過正交旋轉(zhuǎn)變換后，各公因子的經(jīng)濟意義得以明確?？煽闯?，公因子F，主.要由資產(chǎn)負(fù)債率（X3）、有形資產(chǎn)負(fù)債比率（X4）、流動比率（X5）三個指標(biāo)決定，代表了樣本企業(yè)的還債能力，F(xiàn)1對樣本的方差貢獻(xiàn)率為33.226%，說明企業(yè)的償債能力對企業(yè)信用的影響力較大，所以，將F1命名為償債能力因子。

公因子F2主要由營業(yè)收入增長率（Xa）、總資產(chǎn)增長率（x0）兩個指標(biāo)所決定，代表了樣本企業(yè)的成長能力，F(xiàn)2對樣本的方差貢獻(xiàn)率為25.330%，可見企業(yè)的發(fā)展能力所產(chǎn)生的影響也較大，故可將F2命名為發(fā)展能力因子。公因子F3主要由基本每股收益（X1）、總資產(chǎn)收益率（x2）決定，方差貢獻(xiàn)率為16.157%，故將其對應(yīng)的F5命名為盈利能力因子。公因子F4則主要由存貨周轉(zhuǎn)率比率（X6）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X7）決定，方差貢獻(xiàn)率為11.665%，說明企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)能力和變現(xiàn)能力對企業(yè)信用也產(chǎn)生了一定影響，因此將F4命名為周轉(zhuǎn)能力因子。

（三）因子得分

確定了主因子后，就可以計算其在樣本上的得分。利用因子得分，也就可以在下文進(jìn)行聚類分析，將上市企業(yè)按照信用風(fēng)險的等級分類。得到因子得分系數(shù)矩陣后，為了對我國上市企業(yè)的信用風(fēng)險進(jìn)行綜合評價，首先計算樣本中各企業(yè)在每個主因子上的得分，然后將各因子的方差貢獻(xiàn)率與累計方差貢獻(xiàn)率的比值作為權(quán)數(shù)，加總求出綜合得分。再以因子總得分為對象進(jìn)行聚類分析，將因子總得分與信用等級掛鉤。企業(yè)信用綜合因子得分為：

F=（33.226*F1+25.330*F2+16.157*F3+11.665*F4）/86.478

根據(jù)此公式可以得出樣本中各個上市企業(yè)的綜合得分，即可進(jìn)行聚類分析，建立起最終評級模型。

（四）信用等級劃分

本文將采用系統(tǒng)聚類法，按照wafd方法確定合并原則分析，選擇綜合因子得分作為變量，對116個制造業(yè)上市企業(yè)進(jìn)行分類。結(jié)合樹狀圖并對比不同分類數(shù)量的效果，最終得到聚類分析結(jié)果如表5。從表中的數(shù)量一欄來看，數(shù)據(jù)大體呈現(xiàn)出“兩頭小，中間大”的特點，這說明信用情況好和信用狀況差的上市企業(yè)是占少數(shù)的，而信用狀況一般的上市企業(yè)比重較大，這和實際情況是相吻合的，可以初步認(rèn)為該分類結(jié)果還是比較合理的。聚類分析結(jié)果和綜合因子得分存在著對應(yīng)的關(guān)系，所以下面求出相鄰兩類的兩個相鄰極值的平均數(shù)，并將其作為區(qū)間的邊界，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)等級的定量劃分。例如，第1類中綜合因子得分最低的為2.2l，第2類中綜合因.子得分最高的為1.28，取二者的算術(shù)平均值應(yīng)為1.745，即作為區(qū)別兩類的邊界。為了使各類對應(yīng)的上市企業(yè)信用狀況更加直觀，對每一類都賦予了相應(yīng)的符號，根據(jù)在四個主因子上的得分情況作了文字描述，依此方法所得結(jié)果如下：

五、結(jié)論

本文以制造業(yè)上市企業(yè)為研究對象，選取了9項具有代表性的定量財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建了信用評級指標(biāo)體系，從償債能力、發(fā)展能力、盈利能力、周轉(zhuǎn)能力等四個方面反映了上市企業(yè)的信用風(fēng)險狀況。在實證研究中對我國116家制造業(yè)上市企業(yè)的信用狀況評定了等級，大致分為A+、A、B+、B、c+、c六個風(fēng)險級別，并做出了相應(yīng)的信用描述。

本文建立的信用評級指標(biāo)體系從影響違約風(fēng)險的因素入手，提取出用于信用評級研究的科學(xué)合理的財務(wù)指標(biāo)，且對財務(wù)指標(biāo)的內(nèi)涵和意義做了說明，能夠保證評級結(jié)果的準(zhǔn)確性和參考性。將因子分析和聚類分析有機結(jié)合的信用評級方法，為定量的信用評級提供了客觀有效的依據(jù)，對于改善銀行信用風(fēng)險控制和管理，提高我國信用風(fēng)險評級水平有一定的參考價值。