中小企业融资业务信用风险管理实证分析
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内容提要:风险管理是现代商业银行经营管理的核心内容。本文选择天津、郑州、周口等地的87家非上市中小企业违约前三年的数据作为研究样本,利用Logit模型进行实证分析。结果表明,判别分析模型能够很好地识别正常企业和违约企业,并且表明流动比率、流动负债与销售收入的比值、贷款方式等三个指标需要特别关注。
关键词:中小企业 信用风险 融资 Logit模型
中图分类号:F830 文献标识码:B 文章编号:1006-1770(2010)08-052-03
一、引言
中小企业是一国国民经济中一支重要而活跃的力量,已经成为国民经济发展的重要支柱。自20世纪90年代以来,在我国经济快速增长中,中小企业创造的工业新增产值占全国工业新增总产值的76%。从国内商业银行客户结构来看,中小企业客户数约占客户总数的85%,其中,贷款余额在100万以下的客户约占50%,中小企业贷款余额占总量的30%,大多数二级分行及基层行的基本客户群是中小企业。因此,发展好中小企业金融业务对国内银行业来说具有十分重大的战略意义。
但是,中小企业,特别是小企业,由于自身的规模小、稳定性差、抗风险能力低、管理薄弱等缺陷,商业银行在向其融资时不可避免地面临巨大的信用风险。在当前经济下行、国家要求加大对中小企业金融支持的复杂经济环境下,中小企业信贷风险控制和管理己经成为我国商业银行亟待解决的重大课题。
对于中小企业信用风险的研究较多。对于中小企业信用风险的定量研究大多是利用已经在中小企业板上市的中小企业的数据分析其信用状况,从商业银行操作实际看,上市的中小企业的信用状况相对较好,其研究结果对于没有上市的中小企业,尤其是小企业的参考价值不大。因此,本文利用非上市的中小企业数据,构建衡量信用风险的指标体系,并作出实证分析,希望可以帮助商业银行管理者更好地衡量中小企业的信用风险状况。
二、数据和指标体系
(一)数据
本文从某国有大型商业银行“信贷台帐管理系统”中选择天津、河南省的郑州市和周口市等地的中小企业作为研究样本,研究当地商业银行面向中小企业的融资业务的风险状况。中国社会科学院金融研究所撰写的《中国地区金融生态环境评价(2006-2007)》报告显示,天津的金融生态环境综合排名为第四,郑州市和周口市的信贷资产质量等级评定的排名分别为42名和311名。这表明,上述三个地区分别代表了我国城市的三种截然不同的金融生态环境,天津的金融生态环境较好,企业违约的概率较低,而郑州市的情况次之,周口的信贷资产质量最差,企业违约的概率较高,因此,上述三个地区中小企业的数据能够较好的代表全国的情况。同时,中小企业板上市的大部分中小企业的整体情况要明显高于全国的平均水平,这些上市的中小企业的资信状况相对较好,贷款的违约风险相对较低,因此,本文的研究不包括已上市的中小企业。
本文从天津、郑州市和周口市等地的商业银行随机选取了95家中小企业的2005年、2006年和2007年的相关财务数据和某些定性数据,违约信息的数据是2008年的相关统计结果。同时,95家中小企业中剔除缺失样本和异常样本后,最后用于实证分析的样本有87个,其中来自于天津的中小企业24家,郑州市的中小企业15家,周口市的中小企业48家。本文对样本数据的处理均使用SPSS11.5软件。
(二)指标体系
我们得到的数据主要包括两类,一是中小企业的主要财务数据,二是中小企业的管理者和贷款方式的信息。根据Altman针对非上市公司的多元判别分析模型Z模型中使用的财务指标、穆迪公司违约模型中使用的财务指标和国内相关研究中所使用的财务指标。最后,进行实证检验的初步指标体系如表1所示。
三、实证分析
(一)指标的初步检验
为了更好地了解选取指标的特性,我们首先分析各个指标的特性及每个指标体系中不同指标之间的相关性。K-S正态性检验显示,除了指标X4、X5、X10和X11和2007年的指标X7外,在95%的置信水平下,其他所有的样本数据均不服从正态分布。从指标的相关性检验可知,除了资本结构指标体系之外,所有其他指标体系中的不同指标均表现出强烈的相关性。而资本结构指标体系中,指标X4和X5显著相关外,指标X6与X4和X5之间并不存在显著的相关关系。因此,本文选取的指标是符合要求的,但是同一指标体系中指标还存在多重共线问题。
从以上11个财务指标看,除了企业活动指标体系外,其余财务指标体系都有至少2个指标,而他们区别正常企业和违约企业的能力并不清楚,因此,需要对其进行的独立性检验。同样,对于非财务指标也面临同样的问题。对于服从正态分布的指标我们使用“独立样本T检验”,而对于不服从正态分布的指标我们使用K-W单向秩方差分析和K-S Z检验来共同完成。在对样本数据进行“独立样本T检验”和K-W单向秩方差分析和K-S Z检验时,如果要求显著性水平较高的话,有可能使一些原本区别能力很强的变量被剔除,因此修改置信区间为90%。检验结果如表2和表3所示。
从表2和表3的检验结果看,在90%的置信水平下,指标X5、X7和X10对正常企业和违约企业的区别能力不强,对两者的识别无显著性区别,因此,将这些指标从指标体系中删除。同时,指标X2、X4和X8不同年份对企业的区别能力并不一致,但大多数年份的区别能力较强,因此,指标X2、X4和X8被保留在指标体系中。从指标剔除结果看,在所有的指标中,只有三个指标被剔除,说明我们选择的指标体系较为合理,大部分指标具有区分正常企业和违约企业的能力。
在进行指标剔除后,除了收益性指标体系和资本结构指标体系外,其余所有指标体系都只有一个指标,而且资本结构指标体系中指标X4和指标X6之间的不存在显著的相关关系,说明除了收益性指标体系外,指标剔除后的其他指标体系适合做进一步的实证,对于收益性指标体系我们对其进行主成分分析以消除共线性的影响,主成分分析的主要结果如下:
也就是说,本文对2005年的收益性指标提取了两个主成分,而对2006年和2007年则提取了一个主成分。
(二)实证检验
经过的指标剔除后剩下9个指标,故此进入多元判别分析模型的指标为F1、X4、X6、X8、X9、X11、X12、X13和X14,外加样本分类指标Z。分类指标Z=0,表示企业未出现违约,属于正常企业;Z=1,表示企业出现违约,属于违约企业,Pi表示违约概率。因此,本文建立如下的Logit模型:
本文基于极大似然估计并分别使用向后选择变量和向前选择变量方法进行Logit回归。从Hosmer和Lemeshow检验结果看,向后选择变量方法结果的卡方统计量值显著性水平均低于向前选择变量方法得到的结果,因此,经过比较分析,本文使用向前选择变量的方法选择变量,Logit模型结果如下:
经过向前逐步选择变量后,2005年最后进入判别方程的变量有X8和X12,2006年最后进入判别方程的变量有X8、X9和X12,2007年最后进入判别方程的变量有X9和X12,其余变量都没有进入最后的判别方程。从分类判别结果预测准确定看,2005年,在49个正常企业中,有9个被误判为违约企业,有40个判断正确,分类准确率为81.6%;38个违约企业中有24个被误判为正常企业,有14个判断正确,分类准确率为36.8%;综合起来87个企业判断正确的为49个,综合分类准确率为62.1%。2006年,正常企业的分类准确率为79.6%;违约企业的分类准确率为47.4%;综合分类准确率为65.5%;2007年,正常企业的分类准确率为81.6%;违约企业的分类准确率为36.8%;综合分类准确率为62.1%。
四、结论
中小企业对一国经济发展的重要作用己经在我国经济发展历程中得到体现,中小企业发展中的资金问题因此受到各界的重视。本文主要是基于中小企业贷款难的实际,构建衡量中小企业贷款信用风险的指标体系,并运用Logit模型进行实证分析。本文选取87家企业的违约前三年的数据作为研究样本,检验中小企业的信用风险,主要结论如下:
(一)Logit模型对正常企业和违约企业的识别能力较强,综合识别准确率超过60%,但是对正常企业的识别准确率要明显高于违约企业识别准确率。因此,商业银行可以利用Logit模型识别出正常企业,并对其进行正常关注和维护,而对于模型识别为违约企业的企业,商业银行还需要进行更加细致深入的调查分析,以确定其实际违约情况。
(二)实证结果发现,最后进入判别分析模型的指标主要是X8、X9和X12。指标X8是流动比率,主要反映企业资金流动性。中小企业的资产规模相对较小,贷款时间也不会很长,而资产流动性越好可能使企业更有意愿或能力还款。指标X9是流动负债与销售收入的比值,主要反映收入由负债创造的比例的倒数,表示公司参与市场活动指标。该指标显著表明,企业在市场中越是活跃,其未来发展前景也就越好,企业管理者会有更强的还款意愿。指标X12是贷款方式,贷款方式由保证转向抵押并转向保证并抵押后,可以保证贷款有更高的可能性回收。中小企业一般无法找到资产规模非常大的企业对其贷款进行保证,而抵押品虽然也存在折旧等问题,但是抵押品总是具有一定价值的,且中小企业的融资额度不大,这样抵押品能够保证银行向中小企业贷款的相对安全性。因此,上述三个变量能够经常进入到模型中,有较强的区别正常企业和违约企业的能力。
作者简介:
陈千红交通银行天津市分行