本站小編為你精心準備了中小企業(yè)評價信用風(fēng)險論文參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發(fā)您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

一、信用評分法

和前兩種方法相比，信用評分法是一個量化法最著名的模型就是Z計分模型（Z-score）：它的基本思想是利用數(shù)理統(tǒng)計中的辨別方法分析銀行的貸款情況，建立一個可以在最大程度上區(qū)分信貸風(fēng)險度的模型，得到最能夠反映借款人的財務(wù)狀況的好壞，具有預(yù)測和分析價值的比率，從而對企業(yè)進行信用風(fēng)險狀況評估。模型如下：X1=流動資本/總資產(chǎn)；X2=留存收益/總資產(chǎn)；X3=息稅前收益/總資產(chǎn)；X4=優(yōu)先股和普通股市值/總負債；X5=銷售額/總資產(chǎn)=主營業(yè)務(wù)收入凈額/總資產(chǎn)。Z<1.8，財務(wù)狀況較差，信用風(fēng)險高，拒絕貸款；1.8≤Z≤2.99，為灰色區(qū)，誤判的概率較大；2.99<Z，財務(wù)狀況良好，信用風(fēng)險低，可以貸款。Z-score模型主要是利用財務(wù)指標進行加權(quán)平均，該模型有2大缺陷：①企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)反映的是過去的信息，利用這些數(shù)據(jù)進行風(fēng)險度量的結(jié)果也只是對過去風(fēng)險水平的測量；②中小企業(yè)多半不是上市公司，財務(wù)指標原始數(shù)據(jù)獲得困難。

二、現(xiàn)代判別法

（一）統(tǒng)計模型法。統(tǒng)計模型法是典型的定量評級法，根據(jù)中小企業(yè)信用數(shù)據(jù)，統(tǒng)計模型，計算其違約風(fēng)險的大小常見的有Logit模型和Probit模型。1、Logit模型。Logit模型是通過一個取值為0和1之間的Logistic函數(shù)來進行二類模式分類。不要求數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布，這是其最大優(yōu)點；另外，自變量、因變量之間不是線性關(guān)系，模型如下：xk（k=1，2，…m）為信用風(fēng)險影響變量（多為企業(yè)財務(wù)指標），ck（k=0，1，2，…，m）為技術(shù)系數(shù)，通過回歸估計獲得。回歸值p∈（0，1）為中小企業(yè)信用風(fēng)險分析的判別結(jié)果。如果p接近于0，則被判定為“差類”企業(yè)；若p接近于1，則被判定為“好類”企業(yè)。即p值離0越遠，企業(yè)違約風(fēng)險越小；反之，違約風(fēng)險越大。2、Probit模型。Probit模型假定誤差項服從標準正態(tài)分布，樣本企業(yè)的債信質(zhì)量得分也服從標準正態(tài)分布。Xi與B分別為解釋變量與回歸系數(shù)構(gòu)成的向量；Yi*為樣本公司有財務(wù)危機的傾向。當(dāng)Yi*>0時，表示樣本企業(yè)有債務(wù)危機傾向；當(dāng)Yi*<0時，表示無債務(wù)危機傾向。統(tǒng)計模型確實可以憑借統(tǒng)計分析提供有參考價值的依據(jù)，比較容易在評級效果上取得一致性。但存在兩點缺陷：①缺乏有力的理論基礎(chǔ)支持區(qū)別函數(shù)中的權(quán)重及自變量。在信用評分模型中的權(quán)重及自變量通常只能維持短期的穩(wěn)定狀態(tài)，特別是當(dāng)金融市場發(fā)生變化時，其他的財務(wù)比率也許在解釋違約風(fēng)險概率上容易造成預(yù)測模型的不穩(wěn)定。②模型忽略了難以計量但又重要的因素，如借款人聲譽。

（二）人工智能法。人工智能法主要包含專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1、專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)其實是模擬專家運用知識進行推理的計算機程序，將專家解決問題的推理過程再現(xiàn)從而成為專家的決策工具或為非專業(yè)決策者提供專業(yè)性建議。專家系統(tǒng)一般采用歸納推理法，分析一系列案例，發(fā)現(xiàn)其規(guī)律。歸納推理有兩種途徑：一是利用大量案例信息來發(fā)現(xiàn)規(guī)律的信息驅(qū)動型；二是利用先驗?zāi)Ｐ椭笇?dǎo)來發(fā)現(xiàn)規(guī)律的意識模型驅(qū)動型。利用計算機的人工智能法大大降低了風(fēng)險評估的難度，但是專家系統(tǒng)中知識的獲取始終是瓶頸，極大地影響著專家系統(tǒng)在信用分析領(lǐng)域的應(yīng)用前景。2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有模式識別能力、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)特點的計算機制，該方法主要將知識編碼用于整個權(quán)值網(wǎng)絡(luò)，具有包容錯誤的能力，同時對數(shù)據(jù)的分布沒有嚴格要求，也不必要詳細表述自變量與因變量之間的函數(shù)關(guān)系。該模型原理是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類功能進行信用風(fēng)險分析的。首先找出影響分類的因素，作為PNN的輸入量，然后通過有導(dǎo)師的或無導(dǎo)師的訓(xùn)練形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險分析模型，用于新樣本的判別。

三、結(jié)論

信用風(fēng)險度量方法大致經(jīng)歷了從定性到定量；從指標分析到模型分析；從財務(wù)指標分析到資產(chǎn)市場價值分析；從只考慮公司這個微觀客體到把宏觀經(jīng)濟因素考慮在內(nèi)。考慮到我國中小企業(yè)大部分為非上市公司，Z-score模型無法普遍推行使用。另外，我國中小企業(yè)信用數(shù)據(jù)庫尚不成熟，歷史信用數(shù)據(jù)積累少，質(zhì)量較差，當(dāng)前運用現(xiàn)代信用風(fēng)險度量技術(shù)評估我國中小企業(yè)信用風(fēng)險尚不成熟。但是，目前銀行單獨使用傳統(tǒng)分析法，將大部分資金匱乏的中小企業(yè)拒之門外，逼迫中小企業(yè)求助民間貸款，年利息高達30%?！百J款越來越少，利息越來越高”成了中小企業(yè)發(fā)展的罩門。因此，度量中小企業(yè)信用風(fēng)險的最有效辦法是將傳統(tǒng)方法與現(xiàn)代判別法相結(jié)合，同時載入財務(wù)數(shù)據(jù)與非財務(wù)數(shù)據(jù)，進行多元統(tǒng)計分析。

作者：趙池北單位：宿遷職業(yè)技術(shù)學(xué)院