基于灰色关联度模型的中小企业信用风险评估
2014-04-28李亚
●李亚
基于灰色关联度模型的中小企业信用风险评估
●李亚
中小企业作为我国经济不可或缺的重要部分，为我国的经济发展作出了重要贡献。但是，我国的中小企业普遍面临着融资难的问题，严重制约了我国经济的发展。文章针对新出现的中小企业贷款业务，构建起科学且具有一定实际推广应用价值的中小企业风险评估模型，通过对五家公司进行相关的实证分析，证明这个评价体系具有较强的操作性，能够对企业进行有效的风险评估，为银行的贷款提供一定的依据。
中小企业 信用风险 灰色系统理论 关联分析
一、研究背景
中小企业是我国经济不可或缺的组成部分，在国民经济中具有无可替代的地位。据统计，全国企业当中的中小企业数量占到99%，全国GDP的60%由中小企业创造，税收的50%由中小企业贡献，进出口总额的60%由中小企业生产，国家发明专利的65%由中小企业承担；新产品的80%由中小企业开发。在为国家经济发展做出重要贡献的同时，中小企业面临的环境却与其地位严重不相符合，融资难一直是中小企业面临的最重要的问题。中小企业无法及时获得发展资金，将会对我国经济的发展产生不利影响。
一直以来，只有不到五分之一的中小企业可以获得银行贷款，大多数经营失败的中小企业就是因为资金周转问题。社会逐渐开始关注中小企业的融资难问题。从银行方面来看，中小企业贷款仍有部分问题：第一，资金基础较薄弱，财务报表存在不规范；第二，相关的担保制度不完善；第三，货款审核难度大。最近几年，虽然商业银行开展了新的针对中小企业的贷款业务，在实际操作中仍然存在问题，其中，对中小企业的风险评估就是一个重要方面，快速准确地对中小企业进行有效的信用风险评估，是这项针对中小企业的贷款业务能否成功的关键。
二、文献回顾
针对信用风险的分析是一个全球性的话题。自上世纪60年代，国外的学者就已经针对信用风险进行分析研究。到目前为止，已经逐步建立起了一个相对完整的信用风险评价体系。针对信用风险的分析方法经历了统计学方法（上世纪60～70年代）、专家系统法（上世纪80年代）和神经网络方法（上世纪90年代）到最近的向量分析法等。这些方法一般运用在银行贷款客户信用分析和企业财务危机预警分析，无法体现中小企业的特点，到目前为止，还没有一个完整的针对中小企业的信用风险评价体系。
就这个问题，国内有些学者已经展开了研究，任永平（2001）研究了中小企业信用评价指标体系的构建相关问题①；紫彭颐（2003）针对小型进出口企业信用等级评价指标体系构建进行了相关的研究与分析②；范柏乃（2003）对中小企业信用评价指标的理论进行了分析，并以这些理论为基础进行了实证分析③；高媛（2003）研究了中小企业信用评价体系构建当中的部分问题④；田丽红等（2005）总结了当前中小企业信用风险度量模型，通过对当前通用的信用风险度量模型进行分析的基础上，提出了要素分析法和多变量信用风险判别模型⑤；赵子铱等（2005）建立以财务资料为基础，企业及其负责人信息定量化的中小企业信用评分模型⑥。
从上述分析中可以看出，针对中小企业在管理者素质、资本实力等各个方面进行信用评价，需要首先理解中小企业的特性，并以此为基础建立一个系统科学的中小企业信用风险评价指标体系。
三、灰色关联分析原理
灰色系统理论的关联分析是灰色关联的理论基础。灰色关联分析的基本思想根据事物或因素的时间序列曲线的相似程度来判断其关联程度的大小，曲线的形状相似程度越高，那么它们的关联度就越大，反之，则关联度越小。灰色系统可以以较少的历史数据来解决不确定性问题，并充分考虑各因素之间的关系，操作简便，计算量小，便于广泛应用。
由于邓氏灰色关联度算法具有成熟可靠、计算量小等优势，与其他方法组合应用灵活性高，因此，本文选用了邓氏灰色关联度。
邓氏灰色关联系数
其中，ξ为分辨系数。
将特征序列设定为x0=(x0(1),…,x0(n))，因素序列设定为
与关联系数相对应的关联度y（x0,xi）就能够满足灰色关联的相关公理。
灰色关联度的计算步骤：
（1）计算序列初值
（2）计算差序列
（3）计算最大差值和最小差值
（4）计算关联系数
四、构建信用风险评价指标体系
（一）构建原则
信用风险评价的各个评价指标对于实证模型的最终结果起着十分重要作用。在进行指标选取时，需要遵循以下几个基本原则：
1.目的性原则。该评价指标体系应该针对银行现有的信用风险评价，进行构成要素的客观表述，要为信用评价的最终目的服务，并且为评价的最终结果判定提供相应的理论依据。
（5）计算关联度
2.完备性原则。指标体系中所选择的指标需要包含有银行信用风险评估所涉及到的各个方面。
3.预见性原则。中小企业信用风险评估是以深入挖掘中小企业的潜在风险信息为目的的，因此，选择的各个指标需要体现出中小企业的未来发展趋势。
4.科学性原则。该信用风险评估指标体系应该科学合理，保证各个风险评价指标之间的逻辑关系与鲜明的层次结构。
5.实用性原则。选取的信用评价的指标数量要适宜，各个指标的数据要便于收集。
（二）指标构建
银行的信用风险评估主要是针对授信业务进行的，因此，中小企业的基本财务状况就是评价信用风险大小的一个重要方面。结合指标设计的基本原则,选取了企业偿债能力、企业盈利能力、企业资产管理能力和企业发展能力四个方面的12项指标构建指标评价体系，如表1所示：
表1 信用风险评价指标体系
五、信用风险评估实证分析
本文选取了四川省5家上市公司作为检验对象，为了避免对这些公司的影响，本文以A、B、C、D和E指代五家上市公司，数据来自于新浪财经（http://finance.sina.com.cn）
对样本数据进行规范化处理，结果如表2所示：
表2 规范化数据表
根据表2的数据，计算出被评价企业各项指标的关联系数，计算结果如表3：
表3 关联系数表
通过变异数系对各个指标的权重进行确定，计算结果如表4所示：
表4 指标权重表
最后可以计算出各个公司的最终信用风险排序情况，如表5所示：
表5 信用风险排序表
六、结论
从样本数据的分析中可以看出，E公司的关联度最大，这说明其是信用风险最小的一个，与理想的无风险企业最为接近；D公司和C公司分列第二和第三；A公司与B公司是最后两位。
虽然灰色关联度模型有其他评价方法没有的优点，但是，这种方法在实际应用中仍然存在着相当的局限。例如，在对于定性指标的确定及量化等问题上还有待于进一步探讨和研究。
注释：
①任永平.中小企业信用评价指标体系探讨[J].现代经济探讨，2001（4）：11-13
②紫彭颐.小型进出口企业信用等级评价指标体系的构成[J].农村金融研究，2003（6）:35-37
③范柏乃.中小企业信用评价指标的理论遴选与实证分析[J].科研管理，2003（6）:23-25
④高媛.关于中小企业信用评价体系[J].长春工业大学学报，2003（4）: 13-15
⑤田丽红，吴晓燕，常明.中小企业信用风险度量模式的选择分析.石家庄铁路职业技术学院学报，2005（2）:14-17
⑥赵子铱，赵素云.信用评分模型在中小企业信用风险评估中的应用[J].经济与管理，2005（11）:89-90
[1]王传东，王家传.我国中小企业信用担保兴起的背景分析[J].金融与经济2005（10）
[2]张玲，张佳林.信用风险评估方法发展趋势[J].预测，2000（4）
[3]何祖玉，韩玉启，王华伟，梅强.中小企业信用评价体系及方法[J].统计与决策，2003（9）
[4]杨城.中小企业信用担保机构风险管理的策略分析[J].统计与决策，2005（2）
（作者单位：江苏省广电有线信息网络股份有限公司无锡分公司 江苏无锡 214007）
（责编：纪毅）
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1004-4914（2014）06-079-02
