吳慶田

（中南大學 商學院，湖南 長沙 410083）＊

一、引言及文獻綜述

近幾年我國農(nóng)村信用擔保實踐證明：市場呼喚通過專門的農(nóng)企信用擔保機構來提升農(nóng)村企業(yè)信用水平，分散金融風險，為擔保、抵押品不足而有發(fā)展?jié)摿褪袌銮熬暗霓r(nóng)村企業(yè)獲取融資提供信用保證。而對于擔保機構來說，能夠?qū)ζ涫鼙？蛻艉褪鼙ｍ椖康男庞蔑L險實施有效管理，是其可持續(xù)生存的基礎。因此，對我國近些年才興起的農(nóng)村信用擔保機構風險管理方法的研究就顯得十分必要了。

國外對于信用擔保機構風險管理的文獻既有規(guī)范性研究，又有量化模型的構建。前者如實行聯(lián)保、再擔保和風險準備金制度等等；而后者大多是借鑒西方商業(yè)銀行風險管理的成熟模型，如莫頓提出的結構化模型，按照利率風險結構來全面衡量和評估商業(yè)銀行信用風險；J.P摩根推出的Credit Metrics＋模型用于評估信貸組合風險；第一波士頓信用監(jiān)管機構創(chuàng)建的Credit Risk＋模型，用于對商業(yè)銀行的違約概率和信貸風險進行度量和評估［1］。這些針對商業(yè)銀行信貸風險的量化管理模型對信用擔保機構有一定的參考價值，但對農(nóng)村企業(yè)信用擔保機構，特別是民營信用擔保機構不適用。原因在于：第一，農(nóng)村信用擔保機構的擔保對象——農(nóng)村企業(yè)存在上述的異質(zhì)性及更多處于生命周期的初創(chuàng)階段，基本沒有長期而系統(tǒng)的財務數(shù)據(jù)。第二，農(nóng)企信用擔保公司大多是中小型金融服務機構，在農(nóng)村社會信用體系不健全的情況下，信用信息搜集困難，基本沒有足夠的能力采用這些技術含量高、程序復雜的信用風險管理量化模型。

紐約大學經(jīng)濟學教授愛德華·阿爾特曼于1968年提出了一個用以預測企業(yè)破產(chǎn)可能性的Zeta評分模型。他通過研究指出：企業(yè)財務比率與企業(yè)破產(chǎn)之間通常都有某種隱秘的聯(lián)系，特別是在企業(yè)破產(chǎn)之前，其主要財務比率明顯顯示惡化狀態(tài)。這樣，只要通過對企業(yè)主要財務數(shù)據(jù)進行一定的數(shù)量分析，就可以預測或度量企業(yè)的破產(chǎn)可能性。這個數(shù)量分析方法便是Zeta評分模型，該模型如下：

其中：x1、x2、x3、x4、x5是模型選用的指標，a1、a2、a3、a4、a5是每個指標對應的參數(shù)。

Zeta模型不僅簡便易計算，而且把企業(yè)從財務到經(jīng)營狀況都囊括進去了，因此，它很適合農(nóng)村信用擔保機構預測投保企業(yè)的破產(chǎn)風險。

在國內(nèi)，陳乃醒（2004）將信用擔保風險防范劃分為事前防御、事中防范和事后補救三大環(huán)節(jié)。事前防御主要是指對擬擔保項目在正式接受投保之前進行審查，包括分析企業(yè)的財務信用狀況、法律環(huán)境、技術產(chǎn)品以及經(jīng)營風險等各個方面，以確保最大限度地降低信用擔保風險；事中防范主要通過構建動態(tài)的風險監(jiān)控體系，密切關注受保企業(yè)及其關聯(lián)企業(yè)的生產(chǎn)運營狀況、臨時周轉(zhuǎn)性資金籌措能力等；事后補救措施則是指發(fā)生代償后，設計有效的追債措施［2］，將風險損失控制在最小范圍內(nèi)。陳曉紅等（2005）認為信用擔保機構目前采取的期權定價法和經(jīng)驗定價法兩種方法，均不能全面準確反映企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和財務狀況，而選用VaR模型的信用擔保定價法，可以科學反映擔保的風險和期望收益，對風險管理有很好的借鑒作用。

二、農(nóng)村企業(yè)信用擔保風險管理模型——VaR和Z′評分模型的結合

信用擔保風險主要來源于受保企業(yè)的經(jīng)營風險，因此，對受保企業(yè)的經(jīng)營風險控制是信用擔保公司風險管理的核心內(nèi)容。由于信用擔保機構不能全面了解受保企業(yè)的運營狀況、財務狀況及其經(jīng)營風險，乃至其逆向選擇和道德風險，不可避免地面臨擔保風險。這就決定了風險管理必然是信用擔保機構貫穿始終的重要任務。這就有必要建立以定量風險管理為核心、把定量風險管理模型和定性風險管理方法有效結合起來的、貫穿整個信用擔保項目始終的風險管理體系，即建立事前風險預測和事后風險監(jiān)控的信用擔保風險管理體系［4，5］。而將VaR模型和Z＇評分模型結合起來的定量風險管理體系，是貫穿農(nóng)村企業(yè)信用擔保公司的事前風險預測和事后風險監(jiān)督的有效風險管理方法。

（一）實現(xiàn)事前信用擔保風險預測的VaR模型

農(nóng)村企業(yè)信用擔保機構事前風險預測的VaR模型，可以用于度量一個擔保項目的潛在風險損失額（或風險價值），其表達式為：

其中，L為預定擔保期限t內(nèi)的某擔保項目的損失額（Loss），c為置信度。該公式說明擔保損失大于VaR的概率為1－c，換句話說，有c的概率在預定的擔保期限t內(nèi)某個擔保項目的損失額不會超過VaR。

假定擔保機構的某個擔保項目的風險敞口為E，在t時期內(nèi)的預期擔保收益率為v，收益波動率為n，在置信水平1－c下［6］，其擔保項目的損失率或最低收益率為r（r＜0）。假定這個（組）擔保項目未來潛在損失的概率密度函數(shù)為f（w），那么，在置信水平為1－c時有：

若密度函數(shù)f（w）服從標準正態(tài)分布N（X），可以表示為E～N（v，n2），那么r和N（X）的偏離率q之間可以用公式q＝（r－v）／n來表示，則：

那么，可以計算r值為q×n＋v（即r＝q×n＋v），由此可得：

顯然，公式中E為風險敞口，q表示擔保的違約概率，也就是標準正態(tài)分布的偏離率，n為信用擔保的收益波動率，也就是標準正態(tài)分布的標準差，v表示預定擔保期限內(nèi)信用擔保的平均收益率，即標準正態(tài)分布N的期望值。

由以上對VaR模型的解釋可知，針對任何一個農(nóng)村企業(yè)信用擔保項目，只要知道該項目的風險敞口、違約概率、信用擔保收益率以及預定擔保期限內(nèi)信用擔保的平均收益率，就能夠通過VaR模型計算擬提供信用擔保的項目的最大潛在損失額，再結合該擔保項目的擔保期限、反擔保條件和擔保費率等因素，綜合度量擬擔保項目的風險與收益關系，并以此決定是否給予其提供信用擔保。

（二）實現(xiàn)事后信用擔保風險監(jiān)控的Z′評分模型

Zeta評分模型是通過選擇最能反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營狀況、對銀行貸款質(zhì)量影響最大且最有預期價值的財務數(shù)據(jù)進行計算，得到一個Z評分值，并將該評分值與一個公認的標準臨界值相比較，對貸款企業(yè)破產(chǎn)可能性進行預測，以確認該企業(yè)貸款違約風險的大小。這些財務數(shù)據(jù)有資產(chǎn)收益率、收益的穩(wěn)定性、累積的盈利能力、流動性比率、資產(chǎn)化價值和資產(chǎn)規(guī)模。Zeta評分模型最初在制造企業(yè)和上市公司中應用，為了使模型能夠適用于更多領域的非上市中小企業(yè)，阿爾特曼又提出了修正的Z′評分模型：

其中，a1、a2、a3、a4、a5表示的含義不變，為各個變量的系數(shù)，x1為流動資產(chǎn)／資產(chǎn)總額×100%，x2為留存收益／資產(chǎn)總額×100%，x3為EBIT／資產(chǎn)總額×100%，y＇為所有者權益賬面價值／資產(chǎn)總額×100%，x5為銷售總額／資產(chǎn)總額×100%。

愛德華·阿爾特曼通過計算得出修正的Z′變量系數(shù)a1、a2、a3、a4、a5分別等于0.717、0.847、3.107、0.420、0.998，預測企業(yè)破產(chǎn)的標準臨界值Z0等于2.675。當Z′＜Z0時，借款企業(yè)存在破產(chǎn)的可能性，相反，則不存在破產(chǎn)風險；通常情況下，Z值越低企業(yè)破產(chǎn)風險越高。他指出，當Z∈（1.81，2.675）時，借款企業(yè)的財務是極不穩(wěn)定的，稱為“灰色地帶”；當Z′＜1.81時，借款企業(yè)存在很大的破產(chǎn)風險。

三、應用實例分析

2011年5月，H省農(nóng)村企業(yè)信用擔保公司（以下簡稱農(nóng)企擔保公司）接受了某農(nóng)機具公司銀行貸款擔保項目，受保貸款總量為320萬元，貸款期限為2年，貸款中的230萬主要用于公司周轉(zhuǎn)，剩下的90萬用于歸還公司前期貸款本息和貨款。貸款銀行要求農(nóng)企擔保公司提供全額擔保。

（一）某農(nóng)機具公司的基本情況及擔保風險

某農(nóng)機具公司是一家民營獨資企業(yè)，注冊資本310萬元。創(chuàng)建于2004年，主要經(jīng)營各種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設備、用具等的銷售和租賃業(yè)務，在當?shù)剞r(nóng)戶中有較好的口碑。公司設有采購、銷售、租賃、財務和綜合管理等五個職能部門，在職員工30余人，公司近三年財務數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 某農(nóng)機具公司2008～2010年主要財務指標

（二）農(nóng)企信用擔保公司信用擔保的實施

1.資信狀況和擔保風險分析。農(nóng)企擔保公司通過對該農(nóng)機具公司的資信調(diào)查，以及對其經(jīng)營管理現(xiàn)狀、財務狀況、所屬行業(yè)市場環(huán)境分析，認為該公司近兩年的盈利能力和經(jīng)營能力趨好、成長性高、發(fā)展速度加快。但也存在明顯的問題和風險：一是公司資產(chǎn)負債率偏高，每年都在56%以上，特別是凈資產(chǎn)負債率過高，大大降低了公司債務清償能力，違約風險加大。二是公司近兩年的迅猛發(fā)展，對流動資金需求迅速增加，出現(xiàn)了資金周轉(zhuǎn)困難，存在200多萬元的資金缺口，因而導致經(jīng)營風險加大。三是公司尚拖欠50萬元的前期貸款本息和40萬元的貨款。四是由于國家對農(nóng)民購買家電實行價格補貼，一些農(nóng)戶將手頭貨幣轉(zhuǎn)向購買家用電器，減少了對農(nóng)機具的需求量，存在一定市場風險。

2.擬定信用擔?；疽?。依據(jù)貸款銀行的要求、該農(nóng)機具公司的申請，雙方約定全額擔保，即擔保金額為320萬元，擔保期限為2年。擔保費率為4.2%，則擔保費共計13.44萬元，擔保費兩年內(nèi)分兩次付清，第一年支付全部擔保費的60%，即8.06萬元，第二年支付40%，即5.38萬元。

3.反擔保措施搭配。依據(jù)以上分析，H省農(nóng)企擔保公司提出以下三項反擔保措施：一是要求農(nóng)機具公司將其名下的全部土地和房產(chǎn)作為抵押，價值共計280萬元。二是提供個人信用擔保，負連帶責任。信用擔保人是該農(nóng)機具公司的一家關聯(lián)公司的第一大股東。三是要求農(nóng)機具公司對其擁有的主要農(nóng)用機具投保財產(chǎn)險，并將保險合約中的權益轉(zhuǎn)給農(nóng)企擔保公司，擔保協(xié)議終止時將保險合約受益人轉(zhuǎn)為該農(nóng)機具公司。通過對這三項措施同時采用、互相配合，擔保公司期望能夠有效防范和化解信用擔保風險。

（三）農(nóng)企信用擔保公司事前風險預測中VaR模型的應用

在對擬擔保農(nóng)企和項目進行資信狀況和擔保風險分析之后，農(nóng)企信用擔保公司還需要對擬擔保項目的潛在風險損失進行度量與預測，并以此為依據(jù)做出是否給予擔保的決策。對擬擔保項目的潛在損失額可以通過公式（5）計算得出，其關鍵是要事先確定E、q、n、v四個變量。

E值是指擬擔保項目的風險敞口。它由擬擔保項目的全部覆蓋金額扣除作為反擔保的抵押資產(chǎn)評估價值按照一定標準折算后的實際價值確定。一般情況下，以不動產(chǎn)作為抵押，一旦發(fā)生代償，債權人處置資產(chǎn)的費用和折價損失大約占評估價值的30%。本案中農(nóng)企信用擔保公司向農(nóng)機具公司提供的是320萬元的全額擔保，作為反擔保條件的土地和房產(chǎn)評估價值為280萬元，則抵押資產(chǎn)的實際價值為280×（1－30%）＝196萬元，擬擔保項目的實際風險敞口E為：E＝320－196＝124萬元。對于q值，考慮到農(nóng)企信用擔保機構擔?？蛻魧ο笾饕蔷哂挟愘|(zhì)性的農(nóng)村中小企業(yè)，其違約風險、道德風險、經(jīng)營風險、市場風險等相對更大，信用等級普遍偏低，因此，對其擔保項目的風險預測需要選擇比一般商業(yè)銀行（采用q＝0.01）更高的q值，鑒于此，選擇q＝0.1。對于v和n值，借鑒劉卓平（2007）的確定方法，這是因為他確定這兩個參數(shù)值的依據(jù)與本文研究的農(nóng)企信用擔保非常貼近。由此，本文也假定平均每個擔保項目收取3%的費率，即v＝0.03，其對應的擔保收益波動率n＝0.5。

把E、q、n、v四個變量值代入公式（5）得：

這說明H省農(nóng)企信用擔保公司給該農(nóng)機具公司320萬元貸款的信用擔保項目潛在損失額（或項目風險價值）是9.92萬元。而雙方擬定的項目擔保費共計13.44萬元，顯然，13.44＞9.92，表明項目的擔保費完全能夠覆蓋項目的可能損失額。同時，考慮到該項目還有個人信用保證和財產(chǎn)保險兩項反擔保措施，可以確認該信用擔保項目的風險完全是可控的，擔保公司完全可以給予擔保。

（四）農(nóng)企擔保公司事后風險監(jiān)控中Z′評分模型的應用

農(nóng)企擔保公司作出給予擔保的決策，雙方簽訂信用擔保協(xié)議后，擔保責任并未就此完結，擔保公司還必須對已保項目實行事后的風險監(jiān)控，防范可能出現(xiàn)的風險。從定量風險管理角度考慮，農(nóng)企信用擔保公司還需要繼續(xù)采用Z′評分模型來度量該農(nóng)機具公司破產(chǎn)的可能性。適用于H省農(nóng)企信用擔保公司對農(nóng)機具公司擔保項目事后風險監(jiān)控定量管理的Z′評分模型如公式（6）。依據(jù)公式（6），已知變量系數(shù)a1、a2、a3、a4、a5的值分別為0.717、0.847、3.107、0.420、0.998，標準臨界值Z0為2.675。這樣只要確定了公式（6）中的變量x1、x2、x3、y＇、x5的值，就可以計算出Z′值，并通過比較Z＇與預先設定的參照值Z0的關系，判斷該農(nóng)機具公司的破產(chǎn)可能性。

依據(jù)表1，以該農(nóng)機具公司2010年年末的財務報表為依據(jù)，對相關數(shù)據(jù)計算整理得到表2，并按照變量x1、x2、x3、y＇、x5的計算公式，計算出各變量的值見表2。

表2 某農(nóng)機具公司的財務數(shù)據(jù)整理與變量值

則農(nóng)機具公司擔保項目的Z′為：

顯然，3.246＞2.675，即Z′＞Z0，表明該農(nóng)機具公司不存在破產(chǎn)可能性。

以上研究表明，H省農(nóng)企信用擔保公司對某農(nóng)機具公司的信貸擔保項目通過事前的VaR模型風險預測和事后Z′評分模型的風險監(jiān)控相結合的定量風險管理辦法，一方面，在確保擔保收費能完全覆蓋可能存在的風險損失額的情況下，做出提供信用擔保的決策，簽訂擔保協(xié)議，防范擔保項目存在的潛在風險；另一方面，在信用擔保合同生效后，通過Z′評分模型對受保農(nóng)企后續(xù)財務數(shù)據(jù)進行定期破產(chǎn)預測，隨時跟蹤受保企業(yè)和受保項目的可能發(fā)生的風險，一旦發(fā)現(xiàn)財務出現(xiàn)危機，及時做出有效處理，確保不會發(fā)生代償。

［1］阿諾·德·瑟維吉尼（Araund·de·Servigny），奧里維爾·雷勞（Olivier·Renault）著.任若恩，許曉肆等譯.信用風險：度量與管理［M］.北京：中國財政經(jīng)濟出版社，2005.

［2］陳乃醒，傅賢治.中國中小企業(yè)發(fā)展與預測（2004—2005）［M］.北京：中國財政經(jīng)濟出版社，2005.

［3］陳曉紅，韓文強，佘堅.基于VaR模型的信用擔保定價方法［J］.系統(tǒng)工程，2005，（9）：108－110.

［4］湖南大學金融學院，中國人民銀行長沙中心支行課題組.信用擔保機構發(fā)展的外部環(huán)境和制度改革［J］.武漢金融，2005，（1）：32－35.

［5］孫連友，胡海鷗.宏觀經(jīng)濟波動與信用風險：結構模型［J］.財經(jīng)理論與實踐，2005，（1）：31－38.

［6］劉卓平.中小企業(yè)信用擔保機構的風險管理研究——基于非對稱信息下的經(jīng)濟學分析［D］.廣州：暨南大學，2007.