小微企业风险测度、不良容忍度及其风险控制研究.doc

PAGE 8 小微企业风险测度、不良容忍度及其风险控制研究* * 本文系山东省金融学会年度重点研究课题成果。 王晓春 齐鲁银行 摘要：本文借鉴信贷业务评审过程所关注的重点要素，以违约概率作为小微企业风险的测度，并建立了基于财务与非财务因素的小微企业风险计量模型。计量结果表明，除流动比例等少数指标外，大部分财务指标对判断小微企业违约概率不具有显著性，这可能与小微企业财务管理普遍不规范等因素有关；非财务因素中，反映交易频繁程度的存贷比率指标具有较高的显著性，这也表明现阶段部分商业银行在小微企业审查审批和贷后管理过程中将小微企业资金结算情况作为风险评价的重要依据，具有一定的科学性和准确性；小微企业的下游客户集中程度对判断小微企业违约概率也有较大的显著性，这说明小微企业的销售渠道是评价小微企业风险程度的关键要素。此外，本文对如何降低商业银行小微企业贷款不良率进行了一定的探讨。 关键词：小微企业、违约概率、logit模型、贷款不良率  近年来，随着中小企业在促进经济发展、扩大就业、推动科技创新等方面的作用越来越突出，如何支持、鼓励中小企业发展壮大也成为社会各界所广泛关注的话题。资金短缺仍是中小企业发展过程中所面临的最突出的问题，而银行仍是现阶段中小企业融资的主要来源。小微企业作为各类企业中最弱势的群体，因其规模小、资质差、经营失败率高，且缺乏有效担保，使之难以成为商业银行信贷投向的主要方向和支持对象。为改善小微企业融资难问题，银监会在2012年6月8日出台的《商业银行资本管理办法》中降低了小微企业的风险权重，降低了相关业务的资本消耗，部分地方银监局放宽了对辖内金融机构小微企业不良贷款的容忍度，进一步引导商业银行加大对小微企业的信贷支持力度。但对于商业银行而言，风险管理仍是开展小微企业信贷业务必须考虑的问题，因此完善商业银行小微企业风险识别和控制的方法和技术，努力降低风险，平衡风险与收益，是商业银行大力开展小微企业信贷业务的前提条件，也是促进小微企业发展的重要途径。 由于单个小微企业信贷业务较之大中企业而言规模小、成本高、收益低，商业银行从成本角度考虑不能完全依靠专家经验判断的审查审批方式，而且使用该模式也无法推动小微企业信贷业务的大规模开展，因此要大力发展小微企业信贷业务，必须加大小微企业风险测度研究，通过风险量化技术实现小微企业信贷业务规模化的开展。在商业银行实际信贷业务办理过程中，小微企业一般财务管理不规范，导致传统的财务分析方法难以全面、准确评估其经营状况和风险水平，这使得对小微企业的风险量化存在较大难度。因此如何对小微企业风险进行识别和计量就成为各商业银行开展小微企业信贷业务过程中，所重点关注的问题。有效的小微企业风险度量技术，不仅有助于商业银行规范小微企业准入标准，提高对小微企业风险管理的能力，也是商业银行特别是以服务中小企业为定位的中小商业银行建立内部评级体系、实现对小微企业信贷业务进行合理的风险定价的必然途径。 本文立足于我国小微企业的现状，以商业银行内部小微企业信贷数据为基础，借鉴前期文献资料的研究成果，结合商业银行内部评审过程中所重点关注的要素，深入分析影响小微企业风险程度的因素，并建立了以违约概率为风险测度，财务因素、非财务因素为自变量的风险测度模型。本文与前期研究文献中主要针对上市公司和大中型企业的研究成果在研究对象和变量选择上有较大不同，也不同于完全基于财务因素的小企业风险计量研究。 本文主要分为以下五个部分：第一部分为文献综述，回顾前期的研究成果；第二部分为数据及模型选择，解释本文的研究对象和方法；第三部分为实证结果及返回检验，涉及实证结果分析和对模型的评价；第四部分为不良容忍度及其风险控制措施，探讨小微企业不良率的控制措施；第五部分为结论和建议。 一、文献综述 企业风险计量模型早期主要基于分析财务数据，早在上个世纪60年代， Beaver(1968)就建立了单变量财务指标线性判别模型，Altman建立了基于5个变量和7个变量的Z分数模型。在财务比率分析的基础上，为探索更易于推广的计量方法，Ohlson（1980）和Zavgren(1985)使用Logit模型分析企业风险，取得了较好的效果。随着神经网络技术的兴起，Odom和Sharda(1990)等人开始将神经网络技术用于对企业信用风险的计量。进入90年代，JP Morgan等公司开发了creditmetic 、CPV等评级模型，在各大银行广泛应用，但因为这些评级模型需要较长时间的数据积累，并且要求被分析的企业财务制度健全、财务管理规范，导致该类模型对以中小企业为市场定位的中小银行适用性较差。 国内对于信用风险计量的研究起步较晚，陈静（1999）较早的应用计量模型分析财务数据预测国内上市公司是否会被ST；张爱民等（2001）通过主成分分析方法判