基于多层次模糊综合评价的中小企业信用风险评估

2014-10-17王帅杨培涛黄庆雯

财经理论与实践 2014年5期

关键词：风险评估信用风险

王帅+杨培涛+黄庆雯

收稿日期： 2014-02-13

基金项目：湖南省科技厅软科学项目（2013ZK3003）；湖南省教育厅科学研究项目（13C1164）；湖南省社科院省情与决策项目（2013BZZ40）

作者简介：王帅（1983—），男，中南林业科技大学讲师，湖南大学工商管理博士后，研究方向：产业金融。

摘要：引入多层次模糊评价方法，设计包括行业状况、上下游状况、产品状况、管理水平、财务状况和资信状况的指标体系，构建多层次模糊综合评价的中小企业信用风险评估模型。算例分析表明该方法综合了定性因素和定量因素，能有效地评价中小企业的信用风险。

关键词：多层次模糊综合评价；信用风险；风险评估

中图分类号：F832；F224；F275 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2014）05-0013-05

一、引言

近年来，中小企业逐渐活跃，并成为了社会经济持续发展和繁荣稳定的重要因素。商业银行对中小企业的重视程度也逐渐加深，竞相成立了中小企业贷款的专门机构。由于中小企业没有大企业的规范制度、企业文化以及信息透明度，商业银行与中小企业之间往往存在信息不对称，并且，学界和业界普遍认为银行与中小企业之间的信息不对称往往会使得商业银行面临较大的运营风险，所以商业银行在经营中小企业贷款时往往慎之又慎。

近年来，国内外关于中小企业信用风险方面的研究在不断深化。Dietsch和Petey（2002）度量了法国中小企业贷款的VaR值，并根据新巴塞尔资本协议计算了对应的风险资本，认为借款人有限的信息（limited information）对信贷风险的影响较大[1]。Altman和Gabriele（2007）认为应将中小企业信用由公司类贷款转为零售类贷款，同时还要加大中小企业客户风险管理工具和方法的开发[2]。Canales和Nanda（2012）认为代理问题和信息不对称均会对中小企业的信用风险产生重要影响[3]。郭小波等（2009）认为中小企业具有一定的特殊性，因此在对其进行信用风险评价时不能直接采用针对大企业的评价指标，其关键指标主要体现在非财务信息等方面，如企业员工人数等[4]。周中胜和王愫（2010）对中小企业信贷的“直接嵌入”和“间接嵌入”进行了研究[5]。汪兴隆（2012）分析了泰国泰华农长银行“信贷工厂”的模式，并认为这一模式对中小企业的信用风险管理具有积极作用[6]。

在方法研究方面，郭小波等（2011）运用Binary logistic回归分析方法研究了中小企业的信用风险，并以此方法为基础，筛选了中小企业信用风险评估的关键变量[7]。夏立明等（2011）在对供应链金融的概念界定的基础上，从银行的视角建立了中小企业信用风险评价指标体系，运用灰色层次分析法和一次门限法，建立了基于供应链金融的中小企业信用风险评价模型[8]。梁琪等（2012）以2005～2009年首次被实施ST的中小上市公司为研究对象，综合利用财务指标和公司治理指标并采用考虑极端值样本的稳健logistic回归构建了财务失败预警模型[9]。胡海青等（2012）运用机器学习的方法支持向量机（SVM）建立信用风险评估模型，并通过与用BP神经网络算法建立的信用风险评估模型进行对比，结果表明在小样本条件下，基于SVM的信用风险评估模型更具有效性和优越性[10]。在针对中小企业信贷风险评价分析的过程中，对中小企业分析评价的最终目的就是判断其偿债能力，而影响其偿债能力的因素有很多，包括外部环境、自身经营及财务、非财务信息等，这些因素具有不确定、相互关联的特点，因素与因素之间可能会存在非线性演变的关系，并且这种关系随着外部经济环境、行业环境的变化而变化，根据确定效应来判断企业违约概率的计量方法存在一定的缺陷，因此传统方法在对信息不对称程度较高的中小企业进行信用风险评价时不具有较好的适用性。

近年来，模糊综合评价这一方法逐渐受到重视[11，12]，模糊综合评价方法考虑变量的模糊特征，将定性变量和定量变量综合分析，能够有效处理多变量的模糊成分。在具体的评价过程中，该方法基于模糊集中的隶属度函数，对变量和变量之间的关系进行数学运算，从而建立反映评价对象本质特征的评价方式。对于中小企业信贷风险，由于存在定性、定量等多种衡量标准，各因素对信用风险的影响不尽相同，因此，模糊综合评价方法不失为一类有效的方法，并且，各个信用风险影响因素有着不同的层次结构，在进行信用风险评估时，需要从分指标逐渐过渡到总指标，运用不同层次风险指标得到的模糊综合评价方法则为多层次模糊综合评价方法，通过运用多层次模糊综合评价方法则可以得到中小企业信用风险评价结果。

基于此，本文运用多层次模糊综合评价方法来对中小企业信用风险进行评价，该方法能够有效处理中小企业信用风险评价过程中的定性因素和定量因素，实现了评价指标与评价方法的有效结合。本文接下来的安排如下：第二部分构建中小企业信用风险评估的多层次模糊综合评价模型；第三部分为多层次模糊综合评价模型信用评级的算例分析；最后为研究结论。

二、中小企业信用风险评估的多层次模糊综合评价模型构建

（一）中小企业信用风险评估的因素集

中小企业信用风险评估的因素集为各种影响中小企业信用风险的变量。这些变量可以分为主因素集合和子因素集合。主因素集合为一级指标，子因素集合为二级指标。将主因素集定义为：U={U1，U2，…，Um}。子因素集为：Ui={Ui1，Ui2，…，Uim}。其中，m为子因素集的个数，i为信用风险评估的第i个主因素。

运用文献整理、深度访谈的方法来确定风险评价指标，经过多次修正，得到最终的评价指标体系，指标体系为包含六个一级指标的主因素集。六个一级指标分别为行业状况、上下游状况、产品状况、管理水平、财务状况和资信状况（参见表1）。与以往大多数信用风险评价集合不同，本文的因素集合体现了主观因素和客观因素的结合，同时体现了定量分析和定性分析的有效结合，因而更能够全面客观地反映中小企业的信用风险，也更能够克服由于中小企业信息不对称程度较高所带来的信用风险评价困难。

1.行业状况。指中小企业所处的行业环境，主要从行业发展趋势、行业成熟度、行业壁垒及国家行业政策等四个方面进行衡量。由于中小企业对行业敏感度较强，通过行业分析可以判断中小企业风险状况及未来发展前景。行业发展趋势判断意味着中小企业未来发展空间，通过分析中小企业生产工艺、产品结构等判断其是否与行业发展趋势相吻合，进而判断其成长空间；行业成熟度是一个行业发展状况的总体判断，成熟度越高，技术、市场越稳定，企业市场风险越小，发展趋势越稳定；行业壁垒是判断一个行业进入难易的程度，行业壁垒高的话，企业准入难度大，对企业自身综合实力要求比较高，当然壁垒高的行业一般市场都比较稳定，恶性竞争风险较低，相反，壁垒很低的竞争较强，风险较大；国家行业政策是分析国家对该行业的政策态度，是属于支持类还是限制类，是否有政策优惠措施等，进而可以判断企业成长环境。

2.上下游状况。通过对中小企业上下游进行分析，可以判断企业在产业链中所处的地位及未来发展潜力、后续盈利空间等，主要从上下游稳定性、上下游结算方式、上下游议价能力和上下游客户情况四个方面进行衡量。中小企业上下游的稳定性代表了企业稳定的发展模式，有稳定的原料来源及稳定的市场渠道，受市场冲击影响不是很大；中小企业上下游结算方式对其资金链影响很大，目前大部分中小企业资金紧张都是由于上下游资金占用较大引起，因此是考察的主要方面；中小企业上下游议价能力代表了其定价能力、盈利能力，议价能力较高说明对原材料及产成品定价自主权越强，导致其产品利润空间越大，相反，则利润空间越小；中小企业上下游客户情况代表了企业未来发展空间、市场竞争力的大小，上游原材料供应商规模、资质越强越能保证原料来源的稳定及质量，下游客户质量越高，说明其产品市场竞争力越强。

3.产品状况。产品生产是中小企业发展的最终目的，是集聚劳动化的成果，主要从市场竞争力、市场占有率、产品替代性和产能利用率四个方面进行衡量。产品的市场竞争力是企业产品打开市场的主要方式，包括价格、质量、售后服务等；产品的市场占有率是市场竞争力的表现形式，只有市场竞争力强，有效需求客户高，才能保证市场占有率处于较高的水平；产品替代性代表了产品的生命周期，产品的使用价值，产品可替代性越小，说明产品的市场潜能越大，相反，产品被淘汰的可能性越大；产能利用率代表了企业产能的实际达产情况，当企业产能利用率很低时，说明企业存在潜在生产设备的浪费，市场份额不足。

4.管理水平。通过管理情况可以看出企业核心竞争力，企业软实力等，主要从企业股东背景、领导者管理能力、领导者决策水平及成本控制能力四个方面进行衡量。股东背景体现了企业成立的历史，企业的实力等，如果企业是自然人股东，需考察自然人的出资实力、诚信度、品质等，如果企业股东是法人股东，可以分析股东的规模、实际控制人及股东对企业的控制能力，包括人流、资金流的控制等；领导者管理能力体现了企业管理者对企业的管理水平，包括对人员、财务、费用等的管理，是企业软实力的体现；管理者决策水平决定了企业发展的成长空间，对的思路应该与企业实力、市场状况等相适应，与企业长远发展相适应，而不是脱离主营业务去追求短期的回报等；成本控制能力是对企业盈利能力的一个考验，也是企业竞争力的一个体现，拥有了成本优势，产品可降价空间就大，产品适应市场能力就更强。

5.财务状况。财务状况反映了企业财务现实情况，通过对财务分析可以判断企业经营运作情况、现金周转情况等，进而推算出企业可用于偿还债务的资金量及偿债能力。主要从资产负债率、销售增长率、利润增长率、应收账款周转率、存货周转率和经营活动创造现金能力六个方面进行衡量。资产负债率体现了企业整体负债水平，代表了其债务压力；销售增长率体现了企业产品市场销售情况，增长率应该较稳定，并处于行业平均水平；利润增长率体现了企业创造利润的能力，利润增长率应该与销售增长率成正比，销售增长率高、利润增长率低的企业都是不正常的；应收账款周转率体现了企业对下游的议价能力，应收账款周转率越低越好，对企业资金占用越小，相反，则对企业不利；存货周转率体现了企业销售情况及对库存商品的管理能力，存货周转率越高，说明企业商品销售不出去，市场情况不好，对企业不利；经营活动创造现金能力体现了企业资金流情况，当经营活动现金净流量小于零时，说明企业创造现金能力较弱，需要筹资活动现金流满足经营需求，对企业不利。

6.企业资信状况。企业资信状况为企业的历史信用状况，资信状况评价的维度包括同业信用、同行信用、纳税情况和管理者信誉四个二级变量。同业信用反映了企业在其他银行授信情况、还款情况等，可以通过人行征信系统查询企业同业信用记录；同行信用体现了企业在周围圈子里的信用情况，如行业协会，上下游关系等，进而可以判断企业诚信水平；纳税情况体现了两点：一是看企业是否存在偷税、漏税情况，二是可以核实企业真实收入水平；管理者信誉是考察企业主要管理者个人的诚信水平，由于中小企业规制不健全，管理者对企业的发展起到实质性作用，管理者素质非常关键。

（二）中小企业信用风险评估因素集的计算

1.指标权重的确定。本文运用层次分析方法来确定主因素集和子因素集指标权重。在该方法的具体计算过程中，可通过专家打分来比较风险因素之间的相对重要性，在相对重要性矩阵基础上即可计算出指标的权重。设每一个二级指标权重的和为1，则Uij对Ui的权重为aij，有

∑j=1～maij=1 （1）

Ui对U的权重为ai，则

∑i=1～nai=1 （2）

m和n分别表示二级风险因素和一级风险因素的个数。

2.确定评价集。评价集为信用风险评价结果的可能结果，设有i种中小企业信用风险评级结果，通常用v表示为v={v1，…，vi}。本文将中小企业信用风险的等级分为5个等级，风险由高到低分别为：v1=高风险；v2=较高风险；v3=一般风险；v4=较低风险；v5=低风险。

3.建立中小企业信用风险评价的模糊判断矩阵。以rnk表示判断风险评估在第n个风险指标上，可得到模糊判断矩阵（R）。

R=r11r12…r1k

r21r22…r2k

…………

rn1rn2…rnk （3）

4.中小企业信用风险的初级模糊评价。在这一过程中，将每一风险因素按照因素的等级进行评估，风险评估结果记为B。

B=A°R=[a1，a2…an]°

r11r12…r1k

r21r22…r2k

…………

rn1rn2…rnk=[b1，b2…bk] （4）

5.中小企业信用风险的多级模糊综合评价。根据评估指标的权重和初级评价结果，可以得到最顶层的模糊综合评价结果，同时根据最大隶属度原则，对最终评价结果进行判断，选取最终向量中最大权重值所对应的等级为中小企业信用风险评价的等级。

三、基于多层次模糊综合评价模型的信用评级算例分析

目前关于中小企业信贷风险方面的定量研究主要集中在财务分析方面，而忽略了很多非财务因素，由于中小企业存在信息不对称性，且财务报表质量水平较差，因此单纯通过财务分析、判断，很难真正掌握其风险点，必须结合各方面因素全面分析，为了使得研究结论更符合中小企业的实际情况，参阅了前期文献和相关二手资料，并通过实地走访商业银行，并与信贷审批、风险管理人员访谈，收集了中小企业信用风险评估的相关数据，对于定性数据，则通过问卷调查和专家访谈的方式来获得。在收集一手数据和二手数据的基础上，完成了本文的算例分析。

在商业银行中小企业信贷风险管理过程中，由于中小企业群体性风险较大，商业银行首先会对中小企业的行业风险进行评价。有鉴于此，本文在算例分析过程中，在对单个中小企业的风险状况进行调查的基础上，从行业视角来对中小企业的信用风险进行评价。本文问卷是针对陕西省兰炭生产加工中小企业进行信贷风险调查，问卷设计包括基本情况、指标权重以及信用评级指标三个部分。第一部分为企业的基本情况；第二部分主要调查行业状况、上下游状况、产品状况、管理水平、财务状况和资信状况的相对重要性；第三部分主要收集中小企业信用风险二级指标体系的相关数据。本文的问卷调查实施对象主要是光大银行、中信银行、浦发银行、农业银行等商业银行风险管理部、信贷审批部相关工作人员，主要采取现场打分的形式进行，其中，发放问卷160份，回收问卷134份，有效问卷120份。通过对问卷信度进行分析可知，中小企业信贷风险及其六个构面行业状况、上下游状况、产品状况、管理水平、财务状况和资信状况的Cronbachs α系数分别为0.782、0.831、0.798、0.724、0.825、0.872、0.823，均超过了0.7这一高信度水平，各二级指标的Cronbachsα系数也都超过了0.5这一最低信度水平。通过问卷调查收集数据，取各指标权重的均值作为指标的调查权重值。中小企业信贷风险各指标的权重值为：

A1，A2，A3，A4，A5，A6=

0.11，0.19，0.14，0.18，0.17，0.21 （5）

（1）行业状况各指标的权重值为：

a11，a12，a13，a14=0.24，0.23，0.29，0.24 （6）

（2）上下游状况各指标的权重值为：

a21，a22，a23，a24=0.26，0.24，0.29，0.21 （7）

（3）产品状况各指标的权重值为：

a31，a32，a33，a34=0.28，0.24，0.27，0.21 （8）

（4）管理水平各指标的权重值为：

a41，a42，a43，a44=0.26，0.20，0.25，0.29 （9）

（5）财务状况各指标的权重值为：

a51，a52，a53，a54，a55，a56=

0.16，0.145，0.19，0.17，0.135，0.20 （10）

（6）资信状况各指标的权重值为：

a61，a62，a63，a64=0.21，0.27，0.23，0.29 （11）

接着，根据打分结果计算六个主因素集的隶属度，通过运用B=A°R评价算法进行模糊综合评价分析，归一化后得：

B=0.16，0.18，0.25，0.31，0.10 （12）

本文中，设定的评语集V={V1，V2，V3，V4，V5}分别表示为（高风险、较高风险、一般风险、较低风险、低风险），通过模糊综合评价法可知，对陕西省兰炭生产加工中小企业授信后所产生的信用风险评价结果的概率分别为16%、18%、25%、31%和10%，其中，V4=较低风险的概率大于其他结果的概率，根据最大隶属度原则，可以判定样本企业的信用风险处于该风险水平，而针对样本企业进行授信的整体风险是可以把控的。

四、结论

中小企业的信息具有不透明等特点，用传统的信用评级方法难以有效把控其风险。本文将模糊综合评价方法运用到中小企业信用评级领域，充分发挥模糊综合评价方法处理定性数据和定量数据的优越性，设计了一套适合该方法的评价指标体系，并以实际数据进行了算例分析，从而为商业银行等非金融机构提供了一种新的中小企业信用评级方法。该方法能够在一定程度上克服中小企业信息不对称程度较高的问题，因而具有一定的优势。综合评价方法的过程中，需要获得中小企业真实信息。中小企业种类繁多，不同行业状况有所不同，因此，今后的研究可以对这些指标进行更详细地探讨。

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（责任编辑：钟瑶）

The Impact of Credit Support on low carbon economy：

an empirical study on the Hunan Province

WANG Shuai1，2，YANG Pei tao2，HUANG Qing wen2

（1.School of Economics， Central South University of Forestry and Technology， Changsha， Hunan 410004，China；

2.Industry and Finance Research Center，Central South University of Forestry and Technology，Changsha， Hunan 410004，China）

Abstract：SMEs is an important part of the social economy， but the credit risk of SMEs is difficult to obtain due to the information asymmetry. This paper constructs a multi layer fuzzy comprehensive evaluation model to evaluate the credit risk of SMEs by introducing the fuzzy comprehensive method and designing the indicator system which includes the industry condition， the industry chain， the product information， the management level， the financial condition and the credit condition of a company. And the example analysis shows that the method proposed in this paper is effective to evaluate the credit risk of SMEs.

Key words：Multi layer fuzzy comprehensive evaluation； Credit risk； Risk evaluation