羅雁之

[摘 要] 本文針對中小企業(yè)融資難的現(xiàn)象，從銀行的角度出發(fā)分析其原因，并試圖建立一個銀行對中小企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)的動態(tài)評估體系，便于銀行在最大程度給企業(yè)提供資金方便的同時(shí)也保障自身資金的安全。本文以Logit回歸模型為基礎(chǔ)，選取了12個有針對性的指標(biāo)建立動態(tài)評估體系，再引入某公司具體數(shù)據(jù)對該評估系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)例研究。這一動態(tài)評估系統(tǒng)的應(yīng)用在減少銀行貸前工作成本的同時(shí)也很好地提供了銀行貸后的風(fēng)險(xiǎn)把控。

[關(guān)鍵詞] 中小企業(yè)融資 風(fēng)險(xiǎn)管理 動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估

過去，我國的商業(yè)銀行大多以國有大中型企業(yè)作為主要的貸款對象，小企業(yè)在銀行眼里一直處于“雞肋”的地位，規(guī)模小，缺乏規(guī)范的會計(jì)制度，抵御風(fēng)險(xiǎn)能力較差，這些都意味著貸款給這樣的企業(yè)，銀行將承受更大的風(fēng)險(xiǎn)。然而，在銀行于大型企業(yè)貸款等相關(guān)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)競爭異常激烈并且趨于飽和的今天，為了謀求更大的發(fā)展，于情于理都該把注意力轉(zhuǎn)向已經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要生力軍的中小企業(yè)上，努力開展對中小企業(yè)的融資業(yè)務(wù)，以謀求最大的收益。

一、研究概述

據(jù)統(tǒng)計(jì)2010年，我國13416萬家工業(yè)企業(yè)中，中小企業(yè)有13307家，占全國工業(yè)企業(yè)總數(shù)的99.2%，而這些中小企業(yè)創(chuàng)造的最終產(chǎn)品和服務(wù)價(jià)值占全國生產(chǎn)總值的60%，上繳稅收占全國稅收的50%，為城鎮(zhèn)居民提供了80%以上的就業(yè)崗位，中小企業(yè)以其充沛的活力為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)。

然而，在今年通脹壓力增大的形勢下，中小企業(yè)經(jīng)營壓力持續(xù)加大，原材料價(jià)格上漲，用工成本提高等因素產(chǎn)生了疊加影響，如此緊要關(guān)頭，中小企業(yè)卻面臨著嚴(yán)重的融資問題，向銀行申請貸的困難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出想象。據(jù)全國工商聯(lián)調(diào)查顯示，2011年第三季度統(tǒng)計(jì)，有近70%的中小企業(yè)銀行融資占全部負(fù)債比例不到30%，60%中小企業(yè)無銀行貸款，41%的中小企業(yè)認(rèn)為從銀行融資很困難，16%認(rèn)為基本不可能，僅30%的企業(yè)認(rèn)為基本還可以。

二、中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評估體系

中小企業(yè)貸款難是個世界性難題，我們不禁要問：為什么中小企業(yè)融資這么困難？要怎樣才能解決中小企業(yè)的融資難問題？從銀行的角度看，中小企業(yè)融資難的最大問題在于貸款的風(fēng)險(xiǎn)，如何對中小企業(yè)存在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行最準(zhǔn)確有效的評估，已成為銀行支持中小企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵工作，因此也有必要更加深入的探討。

1.構(gòu)建模型的方法

國內(nèi)外對于信貸風(fēng)險(xiǎn)評估的研究已經(jīng)有很長的歷史，主要是建立風(fēng)險(xiǎn)評估線性模型，如Z-Score模型，ZETA模型，SOHO模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估模型等等。上述模型總體上均存在“一次性”的特點(diǎn)，且指標(biāo)繁多，對于經(jīng)濟(jì)實(shí)力不強(qiáng)，財(cái)務(wù)制度不健全的中小企業(yè)來說，這種評估無疑是不人性化的，評估同時(shí)也加大了銀行審批貸款的成本。因此，本文試圖構(gòu)建一種指標(biāo)針對性強(qiáng)，且可同時(shí)用于貸款前調(diào)查和貸款發(fā)放后再評估的多時(shí)段動態(tài)信貸風(fēng)險(xiǎn)評估體系，用于銀行在不同時(shí)段對中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行把控，方便銀行及時(shí)作出相應(yīng)決策。

如下圖，企業(yè)向銀行申請一定數(shù)額的貸款，銀行用此風(fēng)險(xiǎn)評估體系對企業(yè)進(jìn)行第一次評估，若評估通過則批準(zhǔn)發(fā)放貸款。貸款發(fā)放一定時(shí)間（如半年）后，銀行通過調(diào)查對企業(yè)進(jìn)行貸后評估，若企業(yè)通過評估，則企業(yè)可根據(jù)自身情況選擇按時(shí)還本付息，申請加大貸款力度，申請延長貸款期限。若通過貸后評估發(fā)現(xiàn)這筆貸款風(fēng)險(xiǎn)性超過銀行可接受范圍，則銀行對企業(yè)進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，有好轉(zhuǎn)可能的，一個月后再進(jìn)行一次評估，決定是否繼續(xù)貸款。若企業(yè)無轉(zhuǎn)好可能的，銀行有權(quán)利終止貸款，通過拍賣抵押物等方法收回資金。此貸后評估以此類推，一直到貸款到期收回。

圖 中小企業(yè)動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估系統(tǒng)

2.確定模型指標(biāo)體系

本文共征詢了10位專家意見，經(jīng)過多次討論篩選，最后確定了6個財(cái)務(wù)指標(biāo)和6個非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為此評估系統(tǒng)的指標(biāo)體系。如下表：

表1

這里需要提別說明的是X9企業(yè)信用記錄是進(jìn)行此項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)評估的先決條件。若評估前發(fā)現(xiàn)此項(xiàng)得分過低，則判定發(fā)放貸款給此企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)高，直接終止后續(xù)評估，拒絕發(fā)放貸款。在這里，假定當(dāng)X9≥3時(shí)，可進(jìn)行后續(xù)評估。

3.構(gòu)建信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型

相關(guān)指標(biāo)體系確定，建立評估模型。本文采用Logit回歸判別分析法。根據(jù)已知樣本各指標(biāo)數(shù)據(jù)推導(dǎo)出判別函數(shù)，確定Logit函數(shù)方程。使用時(shí)把觀測量代入判別函數(shù)中進(jìn)行評判，根據(jù)P來確定其風(fēng)險(xiǎn)性大小。

Logit函數(shù)的一般形式為

其中,P∈（0.1），表示屬于第一類事件的概率。b為常數(shù)，a為各變量的系數(shù),Xn是各特征變量，在這里為指標(biāo)體系所確定的X1-X12十二個指標(biāo)。該方法得出的P是被評估對象屬于第一類事件的可能性，在0-1之間，若取值≥0.5則表示該評估對象屬于第一類事件的可能性大于50%，也就是說該對象被判定為低風(fēng)險(xiǎn)組。反之，若P＜0.5則被判定為高風(fēng)險(xiǎn)組。

本文選取民生銀行申請貸款的50家的生產(chǎn)型中小企業(yè)為數(shù)據(jù)樣本，其中25家企業(yè)貸款申請通過，其余25加企業(yè)貸款申請未通過，記錄其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和非財(cái)務(wù)信息。

選取企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)X1-X6，將信息錄入SPSS進(jìn)行Logit回歸分析，可得到財(cái)務(wù)指標(biāo)Logit模型:

λ1=-15.24+7.14X1+0.04X2+0.06X3+3.74X4+4.29X5+0.1X6 (3)

將各企業(yè)X1-X6具體數(shù)據(jù)帶入方程(3)，得出λ1，再將λ1代入方程（1）得出P1值，將P1值以0.5分界， P1＜0.5為高風(fēng)險(xiǎn)組，P1≥0.5為低風(fēng)險(xiǎn)組。經(jīng)檢驗(yàn)，50家企業(yè)中有44家判別分類正確，該模型P1的判別正確率為88 %。

同樣，選取企業(yè)非財(cái)務(wù)信息，邀請前述10位專家根據(jù)信息描述對每家企業(yè)6個非財(cái)務(wù)指標(biāo)X7-X12分別打分，分值范圍為1-5之間，將以上分值信息錄入SPSS進(jìn)行Logit回歸分析，計(jì)算得到非財(cái)務(wù)指標(biāo)Logit模型:

λ2=-21.14+4.37X7+2.65X8+0.63X9+2.74X10-0.53X11-3.42X12(4)

同P1方法得出P2值，經(jīng)檢驗(yàn)，50家企業(yè)中有43家判別分類正確，該模型P2的判別正確率為86%。

將P1與P2綜合起來，則表示綜合財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)從整體來評估該企業(yè)。此種評估準(zhǔn)確性更強(qiáng)。

P= 0.5P1+ 0.5P2

通過以上公式得出P值，經(jīng)檢驗(yàn)，50家企業(yè)中有47家判別分類正確，該模型的判別正確率為94%。

三、中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評估體系實(shí)證研究

以某食用菌產(chǎn)業(yè)有限公司的貸款為例，說明上文構(gòu)建的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)動態(tài)評估體系的使用。下面將分成三種情況進(jìn)行討論：（1）貸款發(fā)放后公司經(jīng)營情況良好，第二次評估后公司申請延長貸款期限，銀行給予批準(zhǔn)延期兩個月；（2）貸款發(fā)放后公司經(jīng)營出現(xiàn)問題，貸款風(fēng)險(xiǎn)提高，經(jīng)調(diào)查，問題有緩解可能，給予公司一個月時(shí)間解決現(xiàn)有問題后再評估，決定是否終止貸款。（3）貸款發(fā)放后公司經(jīng)營出現(xiàn)問題，貸款風(fēng)險(xiǎn)提高，經(jīng)調(diào)查無緩解可能，銀行終止貸款，資金收回。

某食用菌產(chǎn)業(yè)有限公司，現(xiàn)有固定資產(chǎn)2800萬元，技術(shù)力量雄厚，配套設(shè)施完備，其經(jīng)營者一直在該公司擔(dān)任廠長職務(wù)已有8年，有豐富的管理經(jīng)驗(yàn)。此公司行業(yè)前景樂觀。年初，該公司因擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，向銀行申請500萬元一年期貸款，提供相應(yīng)價(jià)值抵押擔(dān)保物品。與其他中小企業(yè)相同，此公司由于與金融機(jī)構(gòu)合作不多，信用記錄缺乏，但其在同行業(yè)間口碑不錯，也未有不良記錄，評估專家給予信用評價(jià)X9的分值為3，可繼續(xù)進(jìn)行后續(xù)評估。經(jīng)過年初實(shí)地調(diào)查，各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)非財(cái)務(wù)指標(biāo)如下：

表2長沙市某食用菌產(chǎn)業(yè)有限公司評價(jià)指標(biāo)

將以上指標(biāo)分別帶入方程（3）（4），經(jīng)計(jì)算，可得此公司的P1為0.70，P2為0.84，由此得到P為0.77 >0.5，則判定該企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)較低，可發(fā)放貸款。

假設(shè)1：

同年6月，銀行對該公司進(jìn)行貸后評估。年中實(shí)地調(diào)查各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)非財(cái)務(wù)指標(biāo)如下：

經(jīng)計(jì)算，年中該公司P為0.82>0.5，則判定該企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)較低。此時(shí)該企業(yè)向銀行提出延長兩個月貸款期限，以獲得更多周轉(zhuǎn)資金。此時(shí)假定銀行批準(zhǔn)延長貸款期限。

年末，再一次貸后評估，評估結(jié)果P為0.81>0.5。公司經(jīng)營未出現(xiàn)任何異常情況，對此項(xiàng)貸款不做任何處理。

次年2月，銀行從此公司收回貸款本息。一年期貸款500萬元，銀行獲利一年期利息32.8萬元，延時(shí)兩個月貸款利息5.6萬元，共計(jì)38.4萬元。

假設(shè)2：

同年6月，銀行對該公司貸款使用進(jìn)行跟進(jìn)，以及時(shí)把控風(fēng)險(xiǎn)變化，作出相應(yīng)調(diào)整。年中實(shí)地調(diào)查評估后，得出年中各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)非財(cái)務(wù)指標(biāo)如下：

經(jīng)計(jì)算，年中該公司P為0.45<0.5，風(fēng)險(xiǎn)高。此時(shí)銀行對該企業(yè)存在問題進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，判定該企業(yè)問題為可解決問題，待企業(yè)自行解決，一個月后再一次評估。

7月，銀行對該公司進(jìn)行重評估，P為0.69>0.5，問題已解決，公司經(jīng)營正常，對此項(xiàng)貸款不做任何處理。

年末，銀行從此公司收回貸款本息。一年期貸款500萬元，銀行獲利32.8萬元。

假設(shè)3：

同假設(shè)2中的6月年中評估，該公司年中P為0.45<0.5，風(fēng)險(xiǎn)高。銀行對該企業(yè)存在問題進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，發(fā)現(xiàn)此問題已無緩解可能，如繼續(xù)貸款極有可能造成資金損失，決定終止貸款。資金通過變賣抵押物或由其擔(dān)保公司支付。收回貸款本金500萬元，6個月利息16.8萬元。

四、總結(jié)

企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評估是商業(yè)銀行融資貸款風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)。本文建立的評估體系經(jīng)驗(yàn)證正確率達(dá)到90%以上，得到了較好的評估效果。本模型解決了過去評估體系中由于指標(biāo)眾多且繁雜造成的數(shù)據(jù)收集困難，同時(shí)采用動態(tài)多時(shí)段評估解決了選擇指標(biāo)不全面造成銀行潛在風(fēng)險(xiǎn)提高的問題。便于銀行及時(shí)作出相應(yīng)決策，同時(shí)也為信譽(yù)良好貸款使用健康的企業(yè)提供方便，使他們可以更加靈活有效的運(yùn)用資金。

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