企业信贷能力的因子分析模糊综合评价

■聂 轰 贵州财经大学MBA中心中国农业银行住房金融与个人信贷部

目前，大多数企业都采用了综合打分法来对企业自身的信贷能力进行评价，还有一些企业也采用了层次分析法或者主成分分析法来评价自身的信贷能力。从整体上看，综合分析法与层次分析法都存在着一些类似的问题，综合起来可分为两种：首先，这些方法都不能够完全的体现出信贷能力的影响因素与影响程度，导致信贷能力的评价不够深入；其次，企业中所指定的评价指标不够全面，很容易造成工作人员在其中进行人为操纵，导致信贷能力评价不够全面。而采用主成分分析法进行信贷能力的评价，虽然重视了信贷能力的影响因素与影响程度，也将其中少数部分当做了评价依据，但是它几乎是凭借相关依据进行评价，并没有相对合理的、人性化的指标，根本无法正确的评价出企业的信贷能力。针对于上述方法，下文将这些方法不断改进与创新，提出了更为合理的分析方法，即因子分析模糊综合评价法，以此来评价企业的信贷能力。

一、企业信贷能力评价指标体系

在对企业进行信贷能力的评价过程中，其所涉及的指标依据相对较多，从统计学的角度上分析，我们可以将这些指标依据进行分类，可以分为盈利能力、偿债能力、成长能力以及经济实力四大类。根据统计指标体系的建立原则将这四个类型总结成14个指标体系，并在每一个类型中采用因子分析来进行评价，最后再通过模糊评价法来权衡各个层面的关系，以此来评价企业中的信贷能力。由上述四个分类我们将评价指标体系分为以下四种：

（1）盈利能力指标。在该指标体系中，主要由总资产利润率（x1）、销售利润率（x2）、利息保障倍数（x3）组合而成。

（2）偿债能力指标。主要有应收账款周转率（x4）、存货周转率(x5)、资产负债率(x6)、流动比率(x7)。

（3）成长能力指标。其中主要有在建工程比率(x8)、销售增长率(x9)、净利增长率(x10)、总资产增长率(x11)。

（4）经济实力指标。其中主要包括净资产(x12)、固定资产(x13)、利润总额(x14)等。

二、企业信贷能力评价模型

1.指标数据处理

（1）评价指标的选择

要想对企业信贷能力进行综合评价，首先就需要企业根据自身特点而选择一个科学的评价项目，然后建立一个合适的评价指标。在选择指标的过程中，我们必须要坚持以下几点原则：①统一性。即选择的指标一定要与信贷能力的指标相吻合；②客观性。也就是企业决策者在评价之前，应该需要对信贷能力的本质与内涵进行全面分析，这样才能够保证选择的指标反映出其特征以及决策者的偏好；③全面性。所选用的不同评价指标必须要在不同的角度上反映出信贷能力；④敏感性。确定选择的指标可以很敏感的反映出信贷能力的变化状况；⑤独立性。在选择指标的过程中应该尽量选择相关度较低的指标，因为这样才能够说明信贷能力中的问题，而出国相关度过高，那么也就加大了指标的权重；⑥可比性。选择的指标涵义必须明确，保证反映的信贷能力具有可比性（横向可比、动态可比）；⑦可操作性。在选择指标的过程中，决策者不仅要让现有资料充分发挥作用，更需要收集更多有用的信息，以保证评价的准确性。

（2）指标数据的处理

我们对n个企业进行分析，并获取ρ个观测指标，此时的样本数据为[yij](i=1,2,…,n；j=1,2,…,ρ)。由于各项指标所获取的数值都有所不同，所以我们需要采用无量纲化的方法对其进行处理。首先，如果j值在yij中越大，那么我们就可称其为望大特性，此时就需要根据其理论变换；其次，如果j值在yij中越小，那么就可称其为望小特性，管理者再根据其理论来进行相应的变换；最后，如果j值在yij中处于最佳状态，那么我们就可称之为望目特性。

2.因子分析方法

所谓因子分析法也就是企业决策者根据信贷能力内部依赖关系进行考虑，然后将其中一些较为复杂、重复的信息进行归纳总结，使之变成少部分综合因子的一种统计分析方法。其基本原则是：决策者按照相关程度对这些信息变量进行分组，此时每个组内的变相相关度都比较大，但是每个组之间的相关度就很小，甚至不相关，我们也就将其中的信息变量看做一个公共因子。

我们在应用因子分析法的过程中，需要按照以下流程进行数据的处理：

以标准化的形式来处理数据样本——通过公式计算出样板的相关矩阵——计算出相关矩阵的特征根以及向量的结果——以系统要求的累积贡献率为主来计算出主因子的数量——计算出因子的载荷矩阵——确定因子的模型——总结各个运算的结果，并对整个系统进行分析。

从整体上来看，虽然因子分析法与主成分分析法都属于因素分析法，都是统计分析方法的分支，但是两者依然存在着较大的区别，其主要体现在以下几个方面：

（1）主成分分析是将主要成分表示为原始观察变量的线性组合，而因子分析是将原始观察变量表示为新因子的线性组合，原始观察变量在两种情况下所处的位置不同。

（2）主成分分析中，新变量的坐标维数(或主成分的维数)与原始变量维数相同，它只是将一组具有相关性的变量通过正交变换转换成一组维数相同的独立变量，再按总方差误差的允许值大小，来选定多个主成分；而因子分析法是要构造一个模型，将问题的为数众多的变量减少为几个新因子，新因子变量数小于原始变量数，从而构造成一个结构简单的模型。可以认为，因子分析法是主成分分析法的发展。

（3）主成分分析中，经正交变换的变量系数是相关矩阵R的特征向量的相应元素；而因子分析模型的变量系数取自因子负荷量。

3.模糊综合评价法

所谓模糊综合评价法也就是在模糊数学的基础上发明的一种综合评价方法，这种方法在实际工作中主要是应用模糊数学的理论，然后将定性评价方法转变为定量转变方法。也就是说，当企业的信贷能力在评价过程中受到外界各种因素的影响时，我们就可采用这种方法来对其进行评价。这种方法系统性相对较强，并且能都得出明确的结果，可以解决存在在其中的各种不确定因素。

三、应用实例

综合上述，我们对三个企业（A、B、C）的信贷能力进行综合评价，采用因子分析模糊综合评价法来对其进行分析。分析结果表明，A企业综合得分分列一、二位，且在各层而指标上的得分均居中等偏上地位，二者偿债能力良好企业发展后劲较足是典型的绩优客户银行可给子较优越的贷款条件为其提供一个良好的资金支持环境，且可适当放宽各种期限的贷款。B企业的偿债能力较好，因此，银行可以适当放宽中短期的贷款，以提升企业的市场竞争能力。C企业在各层而指标上的得分均较低。应在改善经营管理、提高偿债能力的基础上，积极争取银行的信贷支持。

四、结束语

通过上述，我们将设计的评价结果与实际企业的运算结果相对比，结果表明，在企业中采用这种方法进行信贷能力的评价相对比较客观，满足了银行信贷的工作需要，通过因子分析模糊综合评价法能够针织的反映出企业的偿债能力、盈利能力、成长能力以及经济实力，并且还能够充分反映出银行的回款风险，相对于其他评价分析方法而言，这种方法具有科学性以及实用性的特点。

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