基于logit模型的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估管理

尚苗

【摘要】中小企業(yè)是我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，由于我國(guó)目前還沒(méi)有建立完整的針對(duì)中小企業(yè)的信貸評(píng)估模型，因傳統(tǒng)的評(píng)分打分制模型具有很強(qiáng)的個(gè)人主觀性，難以達(dá)到滿意的效果。在logit模型在預(yù)測(cè)是否違約的二分型結(jié)果上具有比較高的準(zhǔn)確性，因此本文利用Logit模型，運(yùn)用中小企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表反應(yīng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)做實(shí)證分析，建立中小企業(yè)信貸評(píng)估模型，并對(duì)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理做出評(píng)估和建議。

【關(guān)鍵詞】信貸風(fēng)險(xiǎn)管理 中小企業(yè) 財(cái)務(wù)指標(biāo) Logit模型

一、引言

在我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，中小企業(yè)的作用日益明顯，逐漸成為我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的中堅(jiān)力量。然而由于中小企業(yè)自身規(guī)模小、風(fēng)險(xiǎn)大、管理不夠規(guī)范等因素，當(dāng)然也有國(guó)家宏觀政策、金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)之間信息不對(duì)稱等因素的影響，導(dǎo)致中小企業(yè)出現(xiàn)融資困境。對(duì)于商業(yè)銀行而言，如何控制中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)，提高風(fēng)險(xiǎn)控制能力成為銀行發(fā)展信貸業(yè)務(wù)面臨的重要問(wèn)題。如本文擬通過(guò)對(duì)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)理論分析和實(shí)證分析，探討評(píng)估中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)量模型，以有效防范和降低中小信貸風(fēng)險(xiǎn)，有效提高商業(yè)銀行對(duì)中小企業(yè)信貸管理水平，繼而從銀行這方面解決中小企業(yè)融資難題。

二、文獻(xiàn)綜述

針對(duì)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，研究者提出了許多分析思路與框架，基于財(cái)務(wù)指標(biāo)和信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的研究，早期較為著名的是Altman，1968年提出的的Logit模型，他應(yīng)用該模型分析了信用風(fēng)險(xiǎn)；隨后有Martin應(yīng)用了Logit模型預(yù)測(cè)公司的破產(chǎn)違約概率；我國(guó)研究者吳世農(nóng)運(yùn)用ST公司數(shù)據(jù)采用四種分析（剖面分析、單變量分析、線性模型、Fisher二類判定分析以及Logit模型分析），其中Logitech模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，研究也證實(shí)了Logit模型要優(yōu)于線性判別模型。

三、實(shí)證分析

（一）logit回歸模型

現(xiàn)實(shí)生活中，許多現(xiàn)象量度并非線性，而是通常分為兩類，Logit模型即用來(lái)度量二分類，它屬于概率型模型，能預(yù)測(cè)某事件發(fā)生的概率。通過(guò)樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立Logit模型就可以預(yù)測(cè)觀察期內(nèi)企業(yè)違約概率。其中，Logit模型形式定義如下：

logitP=ln■

logitP=β0+β1X1+…βiXi+…βnXn

其中，Xi是解釋變量，表示第i個(gè)指標(biāo)；βi為待估參數(shù)，P為違約狀況，為虛擬變量，規(guī)定當(dāng)P取1時(shí)，違約現(xiàn)象存在。Logit模型的優(yōu)點(diǎn)是解決了非線性的問(wèn)題，它對(duì)樣本要求不苛刻，不要求樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正太分布。

（二）變量與數(shù)據(jù)選取

本文選取樣本來(lái)自我國(guó)中小板上市企業(yè)，數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，并運(yùn)用Excel整理分析所得。選取變量如下：

凈資產(chǎn)收益-ROE：是凈利潤(rùn)與平均股東權(quán)益的百分比，反映股東權(quán)益的收益水平。

每股收益-EPS：是股東每股所享有的企業(yè)凈利潤(rùn)或需承擔(dān)的企業(yè)凈虧損，通常被用來(lái)反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成果，衡量普通股的獲利水平及投資風(fēng)險(xiǎn)

應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率-ARTR：應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是企業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)賒銷凈收入與平均應(yīng)收賬款余額之比。它是衡量企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)速度及管理效率的指標(biāo)

速動(dòng)比率-QR：速動(dòng)比率是指企業(yè)速動(dòng)資產(chǎn)與流動(dòng)負(fù)債的比率，用來(lái)衡量企業(yè)變現(xiàn)能力。

營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率-OIR：是指企業(yè)本年?duì)I業(yè)收入增加額對(duì)上年?duì)I業(yè)收入總額的比率，衡量企業(yè)發(fā)展能力。

托賓Q（T-Q）：該系數(shù)為企業(yè)股票市值對(duì)股票所代表的資產(chǎn)重置成本的比值。

（三）模型與檢驗(yàn)

運(yùn)用因子分析降低維度，提取三個(gè)公因子，累計(jì)解釋原來(lái)數(shù)據(jù)的68%以上，因子表達(dá)式：

X1=0.877ROE+0.845EPS-0.137ARTR+0.184OR+0.435OIR

0.363T-Q

X2=-0.103ROE-0.068EPS+0.593ARTR+0.764OR-0.245OIR+

0.538T-Q

X3=-0.188ROE-0.329EPS+0.086ARTR-0.162OR+0.77OIR

+0.409T-Q

對(duì)因子分析之后的因子與企業(yè)違約現(xiàn)狀建立Logit分析模型，分析結(jié)果如下表：

該模型中各變量Wald統(tǒng)計(jì)量的P值均小于10%的顯著水平下，因此變量顯著性通過(guò)，可得Logit模型的表達(dá)式為：Logit（P）=-2.33+0.026X1+0.109X2+0.08X3

本模型中，采用SPSS默認(rèn)的0.5為臨界值，模型對(duì)于沒(méi)有出現(xiàn)違約的企業(yè)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為85.5%，對(duì)于出現(xiàn)違約的企業(yè)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為76%，模型整體預(yù)測(cè)率為84.64%，總體預(yù)測(cè)效果良好，可以用來(lái)預(yù)測(cè)中小企業(yè)信貸違約狀況。

四、結(jié)論與政策

基于小微企業(yè)數(shù)據(jù)建立的Logit模型能夠用來(lái)預(yù)測(cè)小微企業(yè)信貸的違約風(fēng)險(xiǎn)，這為銀行發(fā)展優(yōu)質(zhì)客戶，降低銀行不良貸款提供了準(zhǔn)確性較高的數(shù)理依據(jù)，也為企業(yè)加強(qiáng)管理，走出融資困境提供了有價(jià)值的信息。一方面要想解決小微企業(yè)融資難困境，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，另一方面要改善小微企業(yè)信貸違約狀況，銀行對(duì)小微企業(yè)信貸管理要做以下改進(jìn)：第一，采取定量與定性相結(jié)合的方法進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。從定量分析的基礎(chǔ)上加上經(jīng)驗(yàn)從業(yè)人員的定性分析輔助，對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理更有意義。第二，加強(qiáng)從業(yè)人員從業(yè)素質(zhì)，提高信貸從業(yè)人員風(fēng)險(xiǎn)素質(zhì)，摒棄以往只看業(yè)績(jī)，不顧風(fēng)險(xiǎn)的工作理念，杜絕人情貸款，以權(quán)謀私的非法行為。第三，充分運(yùn)用財(cái)務(wù)分析工具把控風(fēng)險(xiǎn)，利用財(cái)務(wù)分析的預(yù)警功能，爭(zhēng)取在貸款企業(yè)經(jīng)營(yíng)不善之前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，及時(shí)做出準(zhǔn)備工作及應(yīng)對(duì)策略，將風(fēng)險(xiǎn)將至最低。

參考文獻(xiàn)

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