信用評分模型在中小企業(yè)信貸評估中的運用

董立武 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院在職人員高級課程研修班學(xué)員

中小企業(yè)作為國家經(jīng)濟發(fā)展的主要力量，尤其是推動經(jīng)濟發(fā)展與處理就業(yè)問題方面起到較大優(yōu)勢?？墒窃谄髽I(yè)發(fā)展過程中給予金融服務(wù)提出更為嚴格的需求，表現(xiàn)出顯著的融資難的問題?，F(xiàn)階段處于資本市場欠發(fā)達的金融機制環(huán)境中，間接融資可以作為中小企業(yè)最佳的融資渠道。然而因為中小企業(yè)貸款風(fēng)險比較大，所以商業(yè)銀行需要加大力度支持中小企業(yè)的信貸發(fā)展。信用評分模型主要是評估中小企業(yè)貸款申請的相關(guān)內(nèi)容，在很大程度上可加快企業(yè)信貸發(fā)展腳步，如何把信用評分模型科學(xué)的應(yīng)用在中小企業(yè)信貸評估中，為中小企業(yè)持續(xù)化建設(shè)提供保障是重點內(nèi)容，為此筆者進行具體分析。

一、信用評分模型基礎(chǔ)概述

信用評分模型主要是對企業(yè)拖欠貸款對項目進行可能性模型預(yù)測，通過統(tǒng)計方法給予相同類型的貸款申請者的特征進行研究，識別能夠?qū)斶€貸款產(chǎn)生影響的關(guān)鍵性指標，同時結(jié)合指標與信用風(fēng)險之間的關(guān)系進行權(quán)重賦予。分數(shù)往往在1-100之間，風(fēng)險程度與分數(shù)的高低呈現(xiàn)正比關(guān)系。如果申請者的分數(shù)較高，銀行將會批準申請項目，反之會拒絕申請項目。如果申請者分數(shù)位于“灰色”區(qū)域，信貸員將運用傳統(tǒng)手段評估申請者，走進企業(yè)進行深層次的調(diào)查。信用評估模型結(jié)合企業(yè)的現(xiàn)有財務(wù)情況與欠款支付記錄信息等，計算出對應(yīng)的信用評分。信用評分可通過Score=W1F1+W2F2+`...+WiFi進行表示，（Wi代表第i個指標的權(quán)重、Fi是第i個指標值）。

針對信用評分模型類型，包含行為評分模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。前者是通過統(tǒng)計研究的方法對多變量回歸模型進行構(gòu)造，完成預(yù)測企業(yè)拖欠貸款的工作。此種評分模型類型涉及線性概率模型、概率單位模型、分類判別模型與對數(shù)單位模型。不同之處是：線性概率模型主要指自變量和貸款違約率的線性關(guān)系；概率單位模型主要是貸款違約率對累計正態(tài)分布結(jié)構(gòu)存有服從傾向；分類判別模型主要是判別貸款申請者的個體風(fēng)險程度，以高風(fēng)險形式與低風(fēng)險形式為主；對數(shù)單位模型主要是貸款違約率對邏輯分布結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)服從傾向。后者是貸款評估過程中應(yīng)用人工智能系統(tǒng)，借助一定的學(xué)習(xí)過程明確貸款者自身是否和貸款拖欠存有關(guān)系，自動化判別影響預(yù)測結(jié)果的關(guān)鍵性因素。通常而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較標準統(tǒng)計模型具備靈活性，由于此種模型不需要假設(shè)函數(shù)形式與變量的統(tǒng)計變化，處理變量多重共線性項目。在多項指標判別時要思考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運用可行性，全方位凸顯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)勢。

二、信用評分模型在銀行中應(yīng)用的意義

信用評分技術(shù)在銀行中的運用，能夠最大化地減小銀行信貸成本，對信用風(fēng)險進行防范與控制，推動中小企業(yè)貸款的增長，追求企業(yè)處理融資難的問題。

（一）信用評分模型可控制貸款中出現(xiàn)信息不對稱問題?？傮w而言，信用評分模型可對貸款申請者的償債能力進行量化處理，促使銀行全方位了解貸款者具備的信用風(fēng)險程度，進而避免貸款期間產(chǎn)生信息不對稱問題。我國的商業(yè)銀行一直以來受到巨額不良資產(chǎn)的影響，風(fēng)險大小作為挑選貸款對象的主要因素。商業(yè)銀行強化貸款風(fēng)險控制，從根源上掌握貸款風(fēng)險信息，會導(dǎo)致大多數(shù)的中小企業(yè)排除在貸款范疇之外。由于在一些商業(yè)銀行的管理者思想中，中小企業(yè)管理規(guī)模比較小，具備的信用能力不佳，所以存在著貸款信用風(fēng)險。此種認知凸顯在商業(yè)銀行的信用等級評定標準中，既增加企業(yè)管理規(guī)模在信用評級中占據(jù)的權(quán)重，導(dǎo)致中小企業(yè)在評估信用中受到不良因素的影響。運用信用評分模型，預(yù)測企業(yè)貸款拖欠的可能性，創(chuàng)設(shè)完整的評分模型，能夠降低主觀因素對企業(yè)貸款審批產(chǎn)生的影響，客觀層面凸顯個項指標與信用風(fēng)險之間的關(guān)系。通過信用評分模型進行貸款項目，便于商業(yè)銀行客觀地評價中小企業(yè)信用風(fēng)險，給予各個企業(yè)實施針對性的方案。針對信用評分高的企業(yè)，商業(yè)銀行會大力支持，及時進行信用貸款項目。針對信用評分不佳的中小企業(yè)，商業(yè)銀行會謹慎調(diào)查，如果對企業(yè)放貸，會要求企業(yè)提供對應(yīng)的抵押品。由此控制商業(yè)銀行對于企業(yè)貸款采取疑慮，不放款的應(yīng)對思路，更多的為中小企業(yè)提供資金支撐。

（二）信用評分模型減小銀行貸款成本。長期以來，商業(yè)銀行對中小企業(yè)的信貸支持表現(xiàn)出無所作為的局面，最主要的因素是中小企業(yè)貸款范圍廣，銀行經(jīng)營的成本比較高。中小企業(yè)運用資金的特征是支付范圍廣、資金監(jiān)控難度大與付現(xiàn)金額大，同時經(jīng)常和商業(yè)銀行貸款資金的批發(fā)規(guī)模運作理念新矛盾。針對貸款擔(dān)保，銀行擔(dān)憂貸款項目過于形式化，找不到對應(yīng)的擔(dān)保機構(gòu)，面臨抵押貸款手續(xù)存在費用高與變現(xiàn)難的困境。一般來說，中小企業(yè)的貸款頻率是大規(guī)模企業(yè)的5倍，銀行管理成本也隨之增加，影響了銀行向中小企業(yè)發(fā)放貸款的效率。運用信用評分模型之后，絕大多數(shù)的工作通過電腦系統(tǒng)智能完成，節(jié)約貸款處理時間，便于提升貸款效率，達到減少銀行經(jīng)營成本的目的。

三、信用評分模型在銀行中應(yīng)用的局限性

（一）對數(shù)據(jù)信息的要求嚴格。運用的樣本信息應(yīng)該足夠多，并且涉及中小企業(yè)正常貸款拖欠貸款的信息樣本。經(jīng)濟擴張以及蕭條情況下的貸款違約率是存在差異的，因此信息要包含經(jīng)濟周期的多個發(fā)展階段。指標以及信用風(fēng)險的關(guān)系存在多樣化變動，樣本信息應(yīng)該與時俱進吊證。經(jīng)常性測試模型，測試期間盡可能不要運用起始信息，在誤差足夠大時優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。如果銀行運用信用評分模式之后，可把中小企業(yè)的信貸業(yè)務(wù)延伸到更大范圍內(nèi)，使得新的申請者貸款表現(xiàn)和建立模型起始階段運用的信息一致，不然無法進行正確預(yù)測。評分模型自身會給予申請貸款者帶來影響，由于其轉(zhuǎn)變貸款群體的管理成本模式，自然而然的影響信用評分模型準確性。

（二）對信貸風(fēng)險的預(yù)測準確程度需要深入爭論。對于信用評分模式的具體應(yīng)用，準確度是最為關(guān)鍵的因素。即便評分模型能夠減少企業(yè)運營成本，可若預(yù)測的信息不夠準確，減少的成本一定會被壞賬損失抵消。通過大量的貸款信息研究，貸款表現(xiàn)和信用評分模型之間呈現(xiàn)較高相關(guān)性，可不代表全部的研究結(jié)果均肯定信用評分模型足夠準確，因此要關(guān)注信用評分模型是否能夠保障信貸風(fēng)險預(yù)測的準確性。

四、信用評分模型應(yīng)用在中小企業(yè)信貸評估的相關(guān)思考

在運用信用評分模型過程中，應(yīng)關(guān)注規(guī)避模型自身的局限性，科學(xué)的運用信用評分模型促進企業(yè)信貸評估工作，提高中小型企業(yè)信貸評估的綜合水平。

（一）完善基礎(chǔ)信息庫，明確信用評分目標。要想在中小企業(yè)現(xiàn)在評估過程中運用信用評分模型，個人信用信息的匱乏是首要解決的問題。中小企業(yè)貸款的信用風(fēng)險和業(yè)主自身的信用信息是密切相關(guān)的，信用評估模型的創(chuàng)設(shè)要建立在個體信用信息基礎(chǔ)之上，然而我國對個體信用體系的創(chuàng)設(shè)處于起始階段，目前僅僅有部分區(qū)域建立個人征信體系，對于全國性的個體信用信息庫建立有待完善，此種情況給信用評分模型的運用帶來一定困難。所以我國要發(fā)揮政府的職能，充分關(guān)注個體信用機制的建立。銀行自身要注重企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的整理，優(yōu)化現(xiàn)有的基礎(chǔ)信息庫，不同銀行的客戶群是存在差異特征的，以自身銀行基礎(chǔ)信息的整理工作為基礎(chǔ)，才可更加科學(xué)的選取信用評分方法。除此之外，現(xiàn)階段我國銀行內(nèi)部評分設(shè)置總是淡化經(jīng)濟周期的因素，在建立新模型的過程中，不只是要注重貸款者現(xiàn)有的風(fēng)險，還要注重經(jīng)濟周期的變化趨勢。我國銀行存在著信息匱乏等相關(guān)問題，即便國外大規(guī)模商業(yè)銀行也缺少相對完整的信息庫，然而可以把內(nèi)部評分模型和外部評分模型加以有效匹配，通過外部專業(yè)信用評分整理企業(yè)信息庫。在此期間，要全方位發(fā)揮數(shù)據(jù)共享的優(yōu)勢，從根源上處理基礎(chǔ)信息庫完善的問題。

（二）制定信息披露評價標準，體現(xiàn)信息資料的真實性。信用評分結(jié)合公開披露的數(shù)據(jù)資料進行處理，可是我國依舊表現(xiàn)出會計憑證編造與財務(wù)會計報表虛假的情況，勢必會降低信用評分模型應(yīng)用的準確性。所以制定信息披露評價標準是至關(guān)重要的，立足于機制層面，確保企業(yè)給銀行提供真實的數(shù)字信息，同時得到標準化的信用評分。信用貸款研究工作者也要提升真假信息辨別的基礎(chǔ)能力，全面培養(yǎng)自身去偽存真的水平。

（三）結(jié)合定性與定量方法，強化模型檢驗。銀行面臨著授信中小企業(yè)財務(wù)信息不準確與不充分的困境，銀行在企業(yè)提供的財務(wù)信息報表中難以真正掌握企業(yè)經(jīng)營情況。所以在信用評分模型的運用時要思考定性影響因素。相關(guān)人員要關(guān)注依賴定性因素與專家判斷結(jié)果之間的統(tǒng)一性，難以通過評分模型量化風(fēng)險信息。銀行在創(chuàng)建信用評分模型的過程中，要把統(tǒng)計信息當(dāng)作核心工作，圍繞專家判斷結(jié)果對定性因素進行定量化處理。并且對業(yè)務(wù)大小與行業(yè)因素進行打分卡類型的設(shè)置，關(guān)注評分結(jié)果具備的可比性特征。除此之外，強化模型檢驗，諸多企業(yè)管理情況的變化比較大，應(yīng)該結(jié)合企業(yè)信用評分加以時效性調(diào)整。檢驗信用評分結(jié)果是提高評分模型運用有效性的一種手段，給予信用評分模型要持續(xù)化進行檢驗，思考信用評分模型是否可反映銀行客戶的具體信用情況。良好的檢驗指標是優(yōu)化信用評分模型的前提條件，因此在模型檢驗期間應(yīng)樹立相關(guān)人員檢驗意識，及時找到評分模型運用的問題，完善與優(yōu)化信用評分模型。

（四）設(shè)置獨立的管理部門，落實信用風(fēng)險評估工作。在使用評分模型應(yīng)用中，應(yīng)該建立相對獨立的管理部門，集中化管理風(fēng)險信息。由于信用評分模型的應(yīng)用相對廣泛，所以在實際運用中要關(guān)注政策控制，通過信用評分維護部門與中心管理部門，對用戶反饋的信息進行研究，修改信用評分模型的參數(shù)，使得信用評分模型運用更為實效。在此期間，信用評分管理部門要凸顯政策權(quán)威，確保風(fēng)險數(shù)據(jù)之間具備可比性。

結(jié)束語：綜上所述，在我國銀行信用風(fēng)險管理技術(shù)的深入發(fā)展過程中，中小企業(yè)在經(jīng)濟水平提升方面產(chǎn)生顯著的作用，商業(yè)銀行為了更好的整合客戶結(jié)構(gòu)與延伸發(fā)展空間，要開中小企業(yè)客戶市場，發(fā)揮信用評分技術(shù)的優(yōu)勢。在應(yīng)用信用評分模型時，不只是要建立完整的評分模型，還要關(guān)注信用文化的培育，由于信用評分模型僅僅是銀行信用風(fēng)險管理的一個途徑，所以商業(yè)銀行要把信用評分模型當(dāng)作入手點，加大力度進行信用文化的建設(shè)。建立行之有效的信用風(fēng)險管理方案，把信用評分作用在銀行授信政策、貸后管理與資產(chǎn)定價各個業(yè)務(wù)中，確保信用評分模型建立的效用充分發(fā)揮。