制造业中小企业信用风险度量与管理对策研究.doc

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1、制造业中小企业信用风险度量与管理对策研究 北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 摘要 知 识 经 济 的 到 来 使 科 技 与 创 新 已 成 为 当 今 世 界 经 济 发 展 的 一 个 重 要 推动力, 在 这个背景下, 中小企业由于其经营机制灵活、 市场反应快等特点成为知识经济中最具活力的部分, 促进中小企业健康、 迅速发展被各国视为一个重要的课题。 在我国, 随着经济体制改革的不断深入, 中小企业获得了蓬勃发展, 成为经济增长的一个新的亮点, 也是吸纳劳动力的主要部门。 正确认识中小企业的发展周期与规律, 科学掌握其融资特点, 为其提供操作性强、效率高、成本

2、低的融资方式具有深刻的社会和经济意义。 本 文 围 绕 如 何 建 立 适 合 银 行 实 际 情 况 的 中小 企 业 信 用 风 险 评 估 模 型 这一主题, 在对信用风险度量的相关文献回顾和比较的基础上, 针对中小企业在不同生命 周期阶段的信用风险特点以及融资需求, 探索现阶段我国中小企业信用风险度量与 贷款定价的最可行方法。 本文利用某大型商业银行信贷信息系统中的实际数据, 选择影响客户违约的各类定量和定性指标, 区分种子期、导入期、 成长期和 成熟期等不 同 生命周期,建 立了中小 企业 LOGISTIC违约概率模型, 并对模型进行了实证分析, 给出了模型建立中需要注意的问题 。

3、最后, 分析了制造业中小企业信用风险管理面临的问题, 提出信用风险度量模型的应用是提升这类客户信用风险管理的关键, 介绍了度量模型在信用风险管理各个环节的应用, 并 以一家实际中小企业客户为例 , 将模型结果应用于客户信贷 评级及审批 定价,通过 研究各类贷款定 价方法,指 出以 风险调整后的资本收益率 是现阶段 中小企业信贷融资定价 的良好方法 。 本 研 究 为 建 立 针 对 我 国 制造业 中 小 企 业 的 信 用 风 险 度 量 与 管 理 的 信 用决策系统提供了理论上的依据 和实践指导 。 关键 词: 中小企业 违约概率 LOGISTIC 模型 贷款定价 风险度量 II北京理

4、工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 Abstract In the Knowledge Economy, technology and innovation have become to be a big push of the world economic development. Under this ground, small-and-medium-sized enterprisesSMEs become to be the most energetic part in our economy, because they have flexible operative

5、mechanism and can react quickly to the market. It has become to be a big question that how to promote the development of SMEs for all nations. In our country, with the deepening of economic reform, SMEs develop quickly, and have become to be a new bright spot in economic development. They also becom

6、e to be the main sector to absorb labor force. We should try our best to understand the development cycle and law of SMEs, to know the character of financing of SMEs, to provide suitable financing mode. This is very important to our social and our economic development. In this paper, I review the re

7、levant literature in credit risk measurement, and then try to establish the PD model of SMEs which is suitable for our country. In different life cycle stages, SMEs show different character of credit risk and financing needs. I develop different models for each stage to reflect this characteristic.

8、I use the real data of a big bank to develop the modelIt is important to include qualitative and quantitative indicators in the model, I do a lot of work in data and indicators selection. I estimate the LOGISTIC model based on the real data, and do a deep analysis of the model result. I show some ad

9、ditional notes to the model development. In the last chapter, I use the model to a specific customer, which name is Kerong company. We show that the PD can be used to the credit approval and the credit pricing, and RAROC is a good way to SMEs credit pricingThis study provides theory and practice ins

10、truction for SMEs credit measurement and management in our bankKey Words: SMEs, probability of defaultPD, LOGISTIC model, credit pricing, risk measurement III北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 目 录 研究成果声明I 关于学位论文使用权的说明I 摘要 II Abstract. III 目 录. IV 第 1 章 绪论1 1.1 研究 背景及意 义1 1.2 研究 内容和思 路3 1.3 概念 界定4 第 2 章

11、国内外研究综述及评价. 6 2.1 传统 的信用风 险度量方 法的发展与演 变. 6 2.2 现代 信用风险 度量模型 化方法的发展 与演变10 2.3 中小 企业信用 风险度量 模型的发展与 演变. 11 2.4 国内 对信用风 险度量及 中小企业信用 风险管理 的研究 14 第 3 章 制造业中小企业信用风 险度量模型建立. 17 3.1 信用 评分模型 的选择与 构建的基本思 路 17 3.2 数据 来源与样 本的选取 和分类. 19 3.3 中小 企业信用 风险度量 模型构建 23 3.4 模型 评价. 33 3.5 本章 小结. 34 第 4 章 制造业中小企业信用风 险管理问题及对

12、策35 4.1 制造 业中小企 业信用风 险管理面临的 问题. 35 4.2 制造 业中小企 业信用风 险管理 流程、 体系与组 织架构 36 4.3 银行 应建立满 足信用风 险度量要求的 数据信息 管理体系. 39 4.4 制造 业中小企 业信用风 险管理应充分 利用信用 风险度量 结果 40 4.5 建立 基于信用 风险度量 的风险、收益 和资本联 动管理机 制43 4.6 制造 业中小企 业信用风 险度量及管理 案例. 48 4.7 本章 小结. 51 结论 53 参考文献55 致谢 57IV北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文第 1 章 绪论 1.1 研 究背

13、景及 意义 知识经济的到来使科技与创新已成为当今世界经济发展的一个重要推动力 。在这个背景下, 中小企业由于其经营机制灵活、 市场反应快等特点成为知识经济中最具活力的部分,促进中小企业健康、迅速发展 被各国视为一个重要的 课题。在我国, 随着经济体制改革的不断深入 , 中小企业 获得了蓬勃发展, 成为经济增长的一个新的亮点 , 也是吸纳劳动力的主要部门 。 尽管如此, 由于 中小 企业本身具有的一些特点,如创建初期风险较高、自身资产规模较小、经济体制不健全、盈利能力波动较大等, 使其在市场上融资较为困难, 这也在一 定程度上限制了它们的发展及其经济潜能的发挥。 十二五期间, 国家明确将民生作为

14、经济发展的重点, 提出居民收入增长速度要超过国内生产总值增长速度, 银行业务将面临转型,对中小企业的信贷将成为新的增长点。 因此, 正确认识 中小企业的发展周期与规律, 科学掌握其融资特点, 为其提供操作性强、 效率高、 成本低的融资方式具有深刻的社会意义 。 某国有商业银行明确提出大力发展中小企业贷款, 降低贷款集中度的目标, 并在授信流程、 贷款定价、 绩效考核等多方面探索建立适合中小企业客户特征的管理机制。 制造业是该行贷款最多的行业, 在存款客户中有一批中小企 业, 不少客户向银行提出了融资需求。 本文将以这类客户为研究对象, 通过分析客户信用特征,建立评级模型,提出 贷款及其它服务定

15、价策略。 1.1.1 中小企业 在国民经 济中的地位 自 20 世纪80 年代以来, 以高新技术为基础的 中小企业 的发展一直是各国政府和理论界关注的重点。 特定的国情和需求更决定了我国不可能选择资源型和依附型的经济发展模式,走创新型国家发展道路是我国 21 世纪发展的战略选择 。自主创新能力不仅在于能产生科研成果, 更重要的是成果转化、 产业化应用和 市场开拓, 而企业具有把科技成果转化为产品的先天优势, 有直接面向市场 并了解市场需求的灵敏机制, 有实现持续的技术创新的条件。 因此企业成为创新的主体。 中小型 企业在国民经济中占有举足轻重的地位。 第一, 中小企业 更重视高科1北京理 工大

16、 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 技产品开发研制机制 的建设, 创新 意识强 , 市场反应能力强 , 已经逐渐成为 推动整个社会科技创新发展的重要力量。 第二, 中小企业 为新兴产业发展和资源禀赋各异的地区经济增长 提供了重要基础, 成为 了推动产业升级、 提高 地区 经济综合竞争力的基本力量。 第三, 中小企业为国家创造了巨大产值的同时, 也为社会新增就业机会。第四,从社会层面看,创业活动的展开也有利于创业精神的培养。可以说 , 中小企业的发展对推动一个国家或地区的经济增长和社会发展均有着非常重要的意义。 1.1.2 中小企业 信用评级 的需求与缺失 由于 中小企业具有高成长

17、性、 高风险性和高回报等特点, 以及其所面临的激烈的竞争环境, 使中小型企业的创业发展存在很大的不确定性。 同时, 在 中小型企业 的创业期, 由于企业没有形成自己的品牌、 商誉, 资产规模较小, 金融机构无法知晓企业的资信情况, 在市场上融资更为困难, 这就在很大程度上限制了它们的发展及其经济潜能的发挥。 因此, 采用合理的方法对 中小型企业 进行信用评级具有很高的现实价值。 然而目前多数银行对 中小企业 的贷款基本上沿用了原有针对大中型企业的管理模式, 而未能结合 中小企业自身的特点, 以企业的发展潜质、 技术水平、 市场开发潜力、 还贷能 力和退出机制等要素作为主要的审贷标准。可以说,

18、针对 中小企业 的信用评级是缺失的。 正是由于中小企业的特征, 针对中小企业的信用评级体系应不同于 于大中型企业, 其主要提点是, 大型企业更侧 重企业财务数据分析, 而中小企业更应注重企业所处环境、 高级管理人员素质、 行业和区域经济特征等特点; 中小企业信用风险评级要加重视 对贷款缓释因素 的分析, 而且评级体系更应该 注意流程化体系 。 总之, 中小企业的蓬勃发展具有较强 的经济外部性, 不仅是推动国民经济持续稳定高速增长的重要力量, 而且在调整经济结构、 扩大社会就业等方面都发挥着积极的作用。 鉴于 中小企业 在国民经济中的重要影响和当前 中小企业 信用评级的缺失, 关于 中小企业 信

19、用评级技术的开发、 对不同生命周期的企业融资需求判断和存在风险的界定等方面的研究有重要的现实意义。 1.1.3 中小企业 与商业银 行信贷 随着经济体制改革的 推进, 中 小 企 业 在 现 代 经 济 中 起 着 越 来 越 重 要 的 作 用,对中小企业的金 融支持也成 为商业银行 经营的重要课题 。2008 年, 中 国银行 业2北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 监督管理委员会 明确成立中小 企业服务 小组,开始从政 策上引导商业 银行中小 企业贷款,并要求银行中小企业贷款增长速度不得低于总的贷款增长速度。 对商业银行而言, 中小企业 的信贷管理 与传统意义上

20、的 大客户信贷 管理有较大区别。首先, 中小企业往往 出现“地 域集群”的特征 ,在一个地区 集聚了大 量类似的企业群; 第二, 很多中小企业的财务数据不如大企业规范, 甚至难以找到历史财务数据; 第三, 与大企业相比, 银行对中小企业的管理少了很多个性化特征, 更适宜于用规范化的流程来进行管理。 中国商业银行由于传统上与政府关系比较密切, 对大型国有企业 的信贷管理有很多经验, 但随着中小企业信贷的发展 ,需要建立合适的中小企业信贷风险管理模型及体系,才能适应业务发展的需要。 本 文围绕如何建立适合 制造业中小 企业信用风险评估模型这一主题, 在对信用风险度量的相关文献回顾和比较的基础上,

21、针对 制造业中小 企业在不同生命周期阶段的信用风险特点以及融资需求, 探索现阶段 制造业 中小企业信用风险度量与 管理 的最可行方法, 提出针对制造业中小企业这一客户群体的信贷管理政策建议。 1.2 研 究内容和 思路 本 文主要目的是探索 建立适合中国国情的 中小企业 信用风险度量 模型, 以制造业 中小企业 为研究对象 , 以某大型商业银行 的数据为基础 , 回顾了 信用风险度量方法、模型 的发展情况 ,提出了制造业 中小企业信用风险度量最可行的方法。本文在深入研究信用风险度量理论的基础上, 开创性地将信用评分模型与 企业生命周期 理论相结合, 为 中小企业的风险度量与管理的信用 风险管理

22、体系提供了 参考与建议。 本 文所研究的主要内容安排如下 : 第二 章是对现有的信用风险度量的文献综述 。 包括 中小企业信用风险的特点 、 传统的和现代的信用风险度量模型 , 以及关于 中小企业 信用风险度量的相关文献 。 第三章是中小企业 信用风险度量模型的构建 , 包括 风险度量模型的选择 、 中小企业 的融资定价和 中小企业资金供给 。 本部分 将 建立 一 个调 整后 的 信用 评分 模 型, 并 在此 基 础上 得到 违 约概 率(PD )指 标的数值 ; 将其引入贷款定价模型 , 利用 RAROC 、EVA 等定价模型对单个 中小 企业 的回报率进行测算 , 进而得到企业贷款的定

23、价 。 第四章 是中小企业 贷款的风险度量与管理的具体的实施办法与建议 。 本 文的研究框架结构如下所示 (图 1-1) , 在深入剖析经典信用风险度量模型3北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 的基础上,开创性地提出了适用于 中小企业 的风险度量与管理的信用决策系统。传统的信用风险度量模型 现代的信用风险度量模型 中小企业信用风险度量模型定 价 信用风 险管 理 信用风 险度 量中小企业的信用风险 中小企业信用风险管理 风险度量模型建立 对策建议图1-1 本 文 研究 框架 结构1.3 概 念界定 1.3.1 中小企业 本文是针对银行信贷管理中的问题进行研究, 使用中

24、国银行业监督管理委员会对中小企业的定义: 中小企业是指企业资产规模在 3 亿元以下或者企业年销售收入在 5000 万元以下的企业。 1.3.2 违约 根据 中国银行业监督管理委员会 指引及某国有商业 银行内部管理规定, 违约定义为: (1) 贷款五级分类为次级、 可 疑及损失; (2) 银行停止对贷款进行计 息;(3)银行将贷 款出售并承担 了贷款本 金 20%以上的损失 ; (4)由于 贷款质量 出现下降或其它原因,冲 销了贷款或者 计提了贷款本金余额 20% 以 上 的 专 项 准 备金; (5 ) 银行对贷款进行了重组, 造成 贷款本金、 利息或相关费用的减少, 减 少程度在 5%以上。

25、 4北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 1.3.3 违 约概率 违约概率是指借款人在未来一定时期内 违约的可能性。 违约概率是计算贷款预期损失、 贷款定价以及信贷组合管理的基础, 如何准确、 有效地计算违约概率对商业银行信用风险管理十分重要。对商业银行信用风险管理而言, 违约概率测度居于基础性地位, 发挥着重要作用。作为测量信用风险的基本方法,只有对借款人的违约概率作出科学测度,银行才能够精确地计算出预期损 失, 才能对客户信用状况作出客观、 准确的评估 。5北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 第 2 章 国内外 研究综 述及评 价 2.1

26、传 统的信用 风险度 量方法的发 展与演变 信用风险度量 技术是伴 随着信用 评级 的发展而不断 推进的。1841 年第一家商业信用评估机构 Louis Tappan 在美 国纽约的设立宣告了现代的信用风险度量与管理的起源。1890 年, John Moody 创办了穆迪评估公司, 主要是 评估美国铁路债券的资信等级,该公司在 20 世纪 30 年代经济大萧条产生 导致大量 信用风险事件 之后 得到迅速发展。 信用评级在美国经历百余年的发展 ,其制度日臻完善,最著名的评级公 司是 穆迪(Moody ) 、 标 准普尔(S&P )和 惠誉 。从理 论基础和 发展历 程来看, 信用风险度量可以划分

27、为两个阶段, 即以信用评分法为代表的传统信用风险分析和基于资本市场理论、 信息科学理论以及资产组合理论的现代信用风险分析。 2.1.1 专家系统 分析法 早期金融机构对借款人进行信用风险度量通常采用专家系统分析法, 为传统信用分析法中的一种。 专家系统分析法出现在 20 世纪 60 年代, 由美国的兰德公司首创, 专家人士的专业经验知识、 主 观判断和对一些因素的权衡是风险度量结果的决定性因素。 银行业在发展过程中为控制信用风险形成了一些有用的信用风险管理技术, 如常见的 5C 法和5P 法。 采用专家系统分析法可 以综合考虑各方面的因素, 从而形成比较客观的结论, 在 对企业风险度量过程中发

28、挥着积极的重要作用。然而,专家分析法对于考察对象没有较为稳定的分析要素及权重的规定,同时过分依赖专家的主观经验判断, 由于与会专家的专业经历、 主观偏好各不相同,从而导致最终的结论带有较大的随意性,可能扭曲借款人真正的信用品质。同时 , 由于专家资源的限制, 难以形成 信用风险定价市场机制, 无法 满足信用风险评估 迅速发展的要求。 2.1.2 单变量判 别模型 芝加哥大学会计系 Beaver (1966 ) 提 出了单变量判定模型。 他 随机抽取了79 家已发生违约 的公司作为研究样本, 同时寻找了另外 79 家正常经营的公司 ,6北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文

29、 这些公司与违约样本公司 产业范围 、 规模类似。 他比较 了两组样本公司间 各个财务比率 指标的差 异, 发现 “现 金流量/ 债务总额”指标 在预测公司发 生违约( 经营危机 ) 中表现最显著 , 其次 是“负债/总资产”和资产报酬率 两个指标 。 之后 ,Deakin (1972) 等学者对单变量模型进行了 更深入的 研究, 发现 单变量 模型虽然形式比较简单, 方法不太严谨,但 在某 些财务比率上 违约率高低的公司之间的显著差异 确实存在。 他们的 研究表明 , 公司 违约率高低不同 会导致公司 的某些单一财务 变量 出现差异,但财务 变量的差异并不一定反映出公司违约率的高低 。 2.

30、1.3 多变量分 析方法 为解决 单变量模型在 解释公司违约率方面方法上 不太严谨的问题, 研究者们开始引入 一系列多变量分析方法, 例如 多元判别分析和多元回归分析。 多元判别分析 模型包括 Altman 的 Z 计分模型 及在其基础上扩展的 ZETA 模型。美国学者Altman (1968)选取了 1946-1965 年间 美国 66 家制造业公司作为样本,其中 一半为违约 (申请破产) 的企业, 另一半为 与这些企业规模相类似 的正常 企业。他研究了违约企业在违约前 前一年 间 22 个财务指标的 变化情况,构建了 一个多元判别模型, 即 Z 计分模型。 该模型 是信 用风险度量进入多元

31、线性统计分析阶段 的标志 。 之后,Altman (1977)对 Z 计分 模型进行扩展, 重新建立 了模型, 即 ZETA模型,相对于 Z 计分模型准确度大大提 高。由于 ZETA 模型的简便、成本低、 效果佳等优点, 曾一度被美国各商业银行广泛应用于对客户的信用风险评估, 并取得了巨大的经济效益。 利 用 多 元 回 归 模 型 来 进 行 企 业 信 用 分 析 的 有 Horrigan (1966)、Pogue 和Soldofsky (1969)及 West (1970 ) 等的研究。 其中,Horrigan 使用 标准普尔和穆迪的历史样本 数据对模型 的预测能力 进行了评估,发现 其

32、误判率 分别 为 48 %和 42%。West 则对穆迪和标准普尔评 定为投资级的信用评级样本进行了评估,发现 误判 率为 38 %。 由于评级 等级过 多, 这些模型 预 测的正确率 均不 太高, 为解决这一问题 ,Pogue 和 Soldofsky 采用 0-1 二元因变量回归 模型(0 表示投资级 ,1 为投机级) ,利用 1961-1964 年间 有穆迪评级的公司债券样本进行 分析,结果的 正确率达到了 80%以上。 7北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 2.1.4 非线性回 归模型方 法 通过单变量或多变量分析方法虽然能获得不错的预测能力, 但在方法上存在着

33、一些统计问题。 首 先, 多元回归模型将离散的级别对应于一组连续的数, 这就隐含认为相邻级别间的风险差异是相等的,这与信用级别体系的基本假设不符。其次,利用 0、1 的二元分类因变量,无法使最终的概率值落在 0 与 1 之间,限制了模型的应用。 再次, 在多元判别分 析模型中存在着诸多与现实不符的假设要求, 这导致其 虽针对历史样本有较高的判别准确度, 但其适应性令人质疑。 于是,20 世纪 80 年代以后多元非线性回归模型陆续出现,Logit 和Probit 是最典型的针对非连续的二分类选择式因变量的分析模型。 Ohlson (1980) 使用多元 Logit 回归方法分析了 1970-19

34、76 年间破产的 105家公司和 2058 家公司组成的非配对样 本,发现用公司规模、资本结构、业绩和当 前 的 变 现 能 力 进 行 财 务 困 境 的 预 测 准 确 率 达 到 96.12% 。此后,Casey 和Bartczak (1985) 、Tirapat 和Nittayagasetwat (1999 ) 也采用 Logit 模型进行了相应的实证研究。 Grablowsky 和Talley (1981 ) 在信用风险分析中使用了 Probit 模型并与判别分析进行比较 ,结论是前 者较好。穆 迪(Moody)公司基 于多年信用 评级积 累TM的 经验 数据和专家知识, 在 200

35、0 年公 布了 RiskCalc 违约概率模型, 将这 个 模型应用于 28104 家正常公司和 1604 家 违约公司 ,结果表明 该模型较 现行的其他1 TM模型 更可靠 。RiskCalc 违约模型实 质上是 Probit 模型,从 2002 年开始,TMRiskCalc 违约模型已经应用于贷款证券化 业务的信用评级 , 并被世界上多个国家广泛应用 。 2.1.5 神经网络 方法 近二十多年 来,由于计算技术的快速发展, 非线性 方法被应用于多个领域 ,例如 神经网络方法、 非线性区别分析法、 遗传算法、 非参数统计方法等 。 在信用风选度量领域, 也开始应用 遗传算法、 神经网络等方法

36、, 神经网络法应用最为广泛。 神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发, 应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统, 能高度并行计算能力、 自学能力和容错能力,其理论起源 可追溯到 20 世纪 40 年代,90 年代开始应用 于信用风险分析 。神经网络的结构是由一个输入层、若干个中间隐含层和一个输出层组成。Tam 和 Kiang8北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 (1992 ) 选择了1985-1987 年期间 美国德州 59 家违约 银行和59 家正常银 行,以19 个财务比率为 解释 变量, 比较 了多 个模型对银行 是 否违约 的区分 能力,结 果显

37、示 , 神经网络模型的正确率最高。Coats 和 Fant(1993) 、Trippi 和 Turban(1993 ) 采用神经网络分析法对美国银行和公司 的财务危机进行预测, 取得了比较理想的结果 。Altman 、Marco 和 Varetto (1995) 使用神经网络分析法 对意大利公司财务危机 进行了分析 。 2.1.6 国内信用 风险研究 情况 王春峰 、 万海晖和张维 (1998 ) 将判别 分析法应用于商业银行信用风险评估 ,这是国内较早使用定量方法研究银行信用风险的探索 。 之后国内文献可见的信用风险度量研究大都集中于对上市公司的数据。 陈静(1999 )使用单变量判别分析

38、和多元判别 分析分别对国内 ST 公司进行分析, 将ST 公司定义为 “违约” , 其结果表明, 判别分析 模型 在预测公司一年期违约事件中具有较好的效果,离 违约日期 越近 , 模型判别成功率越 好。 宋秋萍 (2000)采用 Beaver (1966)的单变 量模型和 Z 计分模型对国内 6 家上市公司 违约状 况 进行了预测, 她发现,经营风险和财务风险 是公司违约 的主要动因。 高培业和张道奎 (2000) 把深市上市公 司 区分为制造业和非制造业, 使用线性判别模型和 Probit 模型分别进行预 测,结果 发现 模型准确率比较 高,从一个侧面也证明了国内上市公司的 财务数据是 可靠

39、的。 张玲 (2000) 使用判别分析 方法对国内 120 家上市公司 的信用状况进行分析, 她构造了 4 变量的多元 判别分析模型,结果 表明 ,在公司出 现风险前两 年(发生亏损) 或者在违约 前 4 年( 被ST ) ,模型就具 备了预测能 力,该结果 明显优于陈静(1999 )的结论 。陈冶和 陈治鸿(2000)使用 Logit 模型对上市公 司 违约进行预测 ,发现 ST 公司的 判别 准确率 高 达86.5%。 吴世农和卢贤义(2001)在上市公司中 选取了 70 家处于 ST 公司和 70 家正常 公司 ,分别运用线性判别分析、多元线性回归分析和 Logistic 回归分析三 种

40、方法 , 建立了三组违约 预测模型, 结果 表明 这三种模型均能 对公司违约事件进行比较 准确的预测, 在 违约 发生前 4 年的 准确率超过了 72%; 相对而言,Logistic模型的 违约误判率最低, 在违约 发生前 1 年的误判率仅为 6.47%。 施锡锉和邹新月(2001 ) 为评价上市公司信用风险水平 , 建立了多元 线性判别模型, 结果显示样本 违约状况 的正确判别率 高达93.09% 。 9北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 近 年 来 , 也 有 部 分 研 究 者 使 用 银 行 信 贷 客 户 数 据 进 行 研 究 。 方 洪 全 和 曾 勇(

41、2004 ) 选择 一家银行的 297 个贷款 客户作为样本数据, 建立 了4 元 线性判别模型, 并利用模型对贷款客户是否违约及逆行那个预测, 结果表 明模型对信用风险有较强的解释和预测能力。 2.2 现 代信用风 险度量 模型化方法 的发展与 演变 20 世纪80 年代以来, 信贷规模以指数方式增长, 信用市场快速发展, 信用风险计量技术也发生了很大变化, 不同 于传统多元统计分析 技术, 基于资本市场理论和信息科学为支撑的现代信用风险模型得到 了快速 发展。20 世纪 90 年代以后,信用风险度量进入现代信用风险模型阶段。 新巴塞尔协议要求银行应建立基于内部评级法 (IRB) 的信用风险

42、度量模型,国内外学者对信用风险 度量技术 进行 了大量的研究, 主要分为两个分支, 并由此产生 两种不同的模型: 结构化 模型 (Structural models ) 和简化模型 (Reduced form models ,也称为 intensity based models)。 结构化模型的思路源于 Merton (1974)的期权定价模型,他 运用 Black 和Scholes (1973) 的期权定价理论来研究公司 债务违约状况 。 在Merton 的模型中,公司的资产结构假定由 公司权益和一个面值为 D, 期限为 T 的零息债券构成 , 公司权益看成为一个执行价格为 D,期限为 T,

43、标的资产为公司资产的欧式看涨期2权 , 当公司的资产 价值 在负债到期时低于负债 时会发生违约 。 这种方法假设 了一个不切实际的资产结构,同时暗含了违约事件只能发生在债券到期时。 Black 和Cox (1976 ) 放松了相应的假设, 提出了 FPM 模型 (First Passage Models ) 。具体来说 ,违约事件 不 再限 定在到期时,而 是公司的资 产价值第一 次低于某个违约 点(default barrier ) 时。这样的假 定使得违 约时间可以 不 发生在债券到期时, 从而具有了不确定性。 当这个违约点是由外生因素确定的某一固定值时,Longstaff 和 Schwa

44、rtz (1995 )认为这个违约点可以作为一种保护债权人的所谓安 全契约(safety covenant)。Leland(1994)以及Leland 和Toft(1996 ) 进一步 研究了内生的情况, 认 为违约点是股东为了达到公司价值最大化的目的 而选择的一个违约阈值(threshold)。 10北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 现代信 用风 险度 量模 型化 方法 结构化 模型 简约化 模型 (Structural models ) (Reduced form models ) Merton (1974 ) Duffie & Singleton (1999

45、) 运用期 权定 价模 型将 公司 权益CID , 基 于 某 一 状 态 变 量 集 , 并看成看 涨期 权以 此研 究违 约 在 此 基 础 之 上 得 到 多 个 相 关 公司的信 用风 险 Black & Cox (1976 ) FPM 模型 ,公 司资 产价 值第 一次Li (1999 ) 低于违 约点 时发 生违 约 给定不 同公 司的 边际 违约 概率 ,将它们 带入 Copula 函数 , 由 此算出联合 的违 约概 率Morellec (2004), Moraux (2004 ) LPM , 资产 价值 第一 次触 及违 约点时, 并不 会立 即导 致公 司破 产 Jarro

46、w & Yu (2001 ) 传播模 型 (Contagion models ) , Hackbarth,Miao&Morell ( e 2004),某公司 的违 约可 以导 致另 一公SDM , 假 设 反 映 公 司 资 产 和 信 用司也发 生违 约事 件 等级的 参数 是状 态依 存的图2-1 现代 信用 风险 度量 方法 发展 2.3 中 小企业信 用 风险 度量模型的 发展与演 变 2.3.1 中小企业 信贷业务 的发展 随着19世纪中产阶级的诞生,产 生了一批私人银行 开始提供透支服务, 为商业活动和日常生活融通资金。 随后, 小 企业贷款市场对资金供给者的吸引力越来越大, 针对

47、中小企业这一特定 客户群的风险度量方法和风险管理系统急需得到发展。20 世纪30年代, 一些邮购公司开始 使用数字的评分系统来克服信用分析员在11北京理 工大 学工 商管 理硕 士(MBA ) 学位 论 文 信贷决策中标准不一致的问题。 20 世纪60年代末信用卡的诞生使银行和其他信用卡的发卡机构认识到了信用评分的实用性。 研究者发现, 信用评分比任何主 观 判断都更具预测性, 不良贷款率也下降了50% 以上。1975 年美国颁布 公平信贷 机会法 后, 理论界与机构完全接 受了信用评分。Weingartner (1966)、Smally 和Sturdivant (1973) 认为从本质上讲, 信用评分是在无法认清总体中分组的特 征、3只能认清相关分组特征