_中小企业科技金融创新_专题之八中小上市公司信用风险评估实证分析
“中小企业科技金融创新专题”之二：中小企业科技创新现状研究
“ 中小企业科 技金融创新专题 一 ， 一 ，
中小企业科技创新现状研究
■ 郭 畅 冯 庆 硕
摘要： 随着产业结构 、 品结构 和企 业结构调 整步伐 的加 快， 产 新兴产业特别是信 息产 业的迅猛发展 ， 传统 的产业结构必将
发 生 巨大变化 ， 中小企业将面临更加激烈 的市场竞争 。为 了适应新 的竞争环境 和竞争规则 ， 中小企 业发展 的关键 必须是提 高以科技创新能力为主要标志的核心竞争力， 制定完善的科技创新对策 。文章 结合 中小企 业科技创新特 点分析 了我 国科
大 的应 用 型 产 品 出 １ ． 中 出 １额 的 ５国 其 ５ ６ ％是 由 中小 企 业 取 得 的 ，而且 这 些 中 ０
在“ 孵化器” ， 供着高新科 技产品和 中 提
实用新 型产 品。 （） ２ 技术转移 是科技创 新活动 的重
要形式 。
小企业都具有 自己独特的技术和产品
（） ４ 中小 企 业 的 科 技 创 新 在 很 多 行
中小 企业科 技创 新特 点
由于 中小 企业和大企业在生存 与发 展 环境 以及在 国 民经济 和 国家创 新体
大量 的资料表 明，小企业 比大企业
更 适 于进 行 技 术 转 移 活 动 ， 容 易 与 外 更
业 占有重要地位。 美 国学 者阿科专 门对 １８ ９２年创 新
入 了持 续 增 长 的 良性 发展 时期 。从 产 业
系中所处的地位和所起 的作用不 同 ． 其 科技创新活动表现 出一些独具的特点。
（） 小企业具 有人员少 、 制 活 、 １中 机
大、小企业 Ｒ ＆Ｄ支 出 的 回报 率 均 只 有
１％，而在有大学参与的 Ｒ Ｄ活动中， ４ ＆
小微企业贷款信用风险评估模型
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模型应用步骤
模型应用
将建立的模型应用于实际贷款审批流程中 ，对申请贷款的小微企业进行信用风险评 估。
数据收集
收集小微企业历史贷款数据、经营状况、 征信信息等数据，为建立评估模型提供数 据基础。
特征提取
从收集的数据中提取与信用风险相关的特 征，如企业财务状况、经营状况、征信记 录等。
模型验证与优化
通过历史数据对模型进行验证，并根据验 证结果对模型进行优化调整，提高模型的 准确性和稳定性。
模型建立
利用提取的特征，采用适当的机器学习算 法建立信用风险评估模型。
模型应用案例
案例一
某银行利用小微企业贷款信用风险评 估模型对申请贷款的小微企业进行信 用风险评估，成功筛选出高风险客户 ，避免了潜在损失。
案例二
某金融机构利用建立的信用风险评估 模型优化了信贷资源配置，提高了贷 款审批效率和风险控制水平。
研究意义
推动小微企业融资服务创新
通过研究小微企业贷款信用风险评估模型，有助于为金融机构提供更为科学、准确的信用风险评估依据，推动小 微企业融资服务的创新与发展。
提升金融风险管理水平
准确评估小微企业贷款信用风险有助于降低金融机构的信贷风险，提升金融风险管理水平，保障金融系统的稳定 运行。
02
小微企业贷款信用风险概述
05
小微企业贷款信用风险评估模 型效果分析
模型效果评价指标
准确率
衡量模型预测准确性的指标，值越高表示预 测越准确。
精确率
衡量模型预测坏账的精确度，值越高表示预 测越精确。
召回率
衡量模型找出坏账的能力，值越高表示模型 能找出更多的坏账。
我国上市公司信用风险评价和度量——基于面板数据Logit模型的实证分析
The Credit Risk Evaluate for China Listed Companies： Based on Panel Data Logit Model 作者： 唐亮[1,2];张北阳[2];陈守东[2]
作者机构： [1]东北师范大学,长春130117;[2]吉林大学,长春130012
出版物刊名： 工业技术经济
页码： 140-147页
年卷期： 2011年 第2期
主题词： 信用风险;Logit模型;面板数据
摘要：上市公司的信用风险识别有很多的方法,本文选择构建面板数据的Logit模型进行上市公司的信用风险评价,选择财务指标、市场指标和上市公司的存续时间作为解释变量,实证结果表明,该模型的评价结果具有较高的准确率,有趣的是,上市公司的存续时间和信用风险同向变动,这意味着上市公司的存续时间越长,越需要适当的监管。
我国中小企业信用评级存在的问题与对策
我国中小企业信用评级存在的问题与对策1. 引言1.1 中小企业信用评级的重要性中小企业信用评级是对中小企业信用状况进行评定和等级划分的一种重要手段，是银行、供应商、投资者等各方了解企业信用情况的重要途径。
中小企业信用评级的重要性主要体现在以下几个方面：1. 对于银行而言，中小企业信用评级可以帮助银行更准确地评估中小企业的信用风险，避免授信给风险较高的企业，从而降低不良贷款的风险。
2. 对于供应商而言，中小企业信用评级可以帮助供应商选择合作伙伴时更加谨慎，减少交易风险，确保自身权益。
3. 对于投资者而言，中小企业信用评级可以帮助他们更好地了解企业的经营状况和风险水平，从而做出更加明智的投资决策。
中小企业信用评级对于银行、供应商、投资者等各方都具有重要意义，有助于提高企业的融资能力，降低交易风险，促进市场的健康发展。
加强中小企业信用评级工作，规范评级机构，提高信用评级的准确性和公正性，对于我国中小企业发展具有重要意义。
1.2 存在的问题中小企业信用评级存在的问题主要包括以下几个方面：缺乏信息透明度。
由于中小企业的规模相对较小，其信息披露程度不高，很难为评级机构提供足够的信息来源，导致评级结果的准确性受到影响。
信用评级标准不统一。
目前我国各家评级机构对中小企业信用评级标准存在差异，评级结果不具有可比性，也给企业和投资者带来了困扰。
信用评级机构缺乏竞争。
目前市场上主要的信用评级机构较少，竞争力不足，导致服务质量无法得到有效提升，也缺乏刺激其改进的竞争动力。
这些问题严重制约了中小企业信用评级的发展，亟需采取有效对策加以解决。
2. 正文2.1 缺乏信息透明度中小企业信用评级存在的问题之一就是缺乏信息透明度。
由于中小企业的规模较小，信息披露的透明度通常比大型企业低。
这导致评级机构在评定中小企业信用时缺乏足够的信息支持，无法做出准确的评级。
缺乏信息透明度会给中小企业带来不利影响。
由于信息不完整，评级机构评定的结果可能不够客观准确，导致中小企业信用评级偏低，进而影响其融资能力和商业合作机会。
中小企业融资的现状与趋势分析
中小企业融资的现状与趋势分析中小企业是国民经济中的重要组成部分，其发展对于促进经济的稳定和增长有着重要的作用。
然而，中小企业融资一直是一个难题。
在当前的经济形势下，中小企业融资的现状和趋势备受关注。
本文将从多个角度对中小企业融资的现状和趋势进行分析和探讨，以期帮助中小企业更好地解决融资难题。
一、中小企业融资的现状1、融资难中小企业融资难是长期以来的问题，一方面是由于中小企业的规模和实力相对较弱，往往缺乏足够的担保和信用；另一方面是金融机构为了规避风险，更愿意向规模较大、信誉较高的企业提供融资。
最终导致中小企业融资难度加大。
2、融资成本高中小企业的信用评级较低，往往需要以较高的利率来吸引投资者。
此外，由于中小企业的市场占有率较小，对于资金成本的分摊也相对较高，因此中小企业融资成本大幅提升，增加了企业的融资成本和压力。
3、融资渠道窄中小企业融资依赖程度较高，当前的融资渠道过于单一，多数依赖银行等传统金融机构，取得融资相对困难。
此外，由于中小企业需要承担较高的融资成本和风险，相对而言更难满足资本市场上的融资需求，导致融资渠道比较窄。
二、中小企业融资的趋势1、政策支持政策支持是中小企业融资的重要趋势之一。
近几年，国家出台了一系列中小企业融资政策，采取多种方式支持中小企业发展和融资，对缓解融资困难问题起到了积极的作用。
政策支持不仅帮助企业降低融资成本，而且有利于提升企业信用评级，增强中小企业在融资市场中的话语权，促进中小企业融资环境的改善。
2、多元化融资多元化融资是中小企业融资的重要趋势之一。
除了传统的银行贷款外，中小企业可以通过股权融资、债权融资、租赁融资、信用贷款等多种融资方式来获取所需资金。
多元化的融资方式不仅有利于降低企业的融资成本，而且有助于提升企业融资的成功率。
此外，多元化的融资方式还能提高企业的资金利用效率。
3、科技金融科技金融是中小企业融资的新趋势之一。
随着互联网技术的发展，科技金融快速崛起，成为中小企业融资的新选择。
商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究
第37卷 第2期哈尔滨师范大学自然科学学报NATURAL SCIENCES JOURNAL OF HARBIN NORMAL UNIVERSITYVol.37, No.2 2021商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究**操倩倩，陈彦如，张静雨，朱家明(安徽财经大学）【摘要】针对中小微企业融资难，选取实力、信誉两方面的9个指标，对中国123家中小微企业的信贷风险进行评估.首先利用熵权法确定每个指标的权重，并基于此建立TOPSIS模型，对123家企业的信贷风险计算得分并排序；其次，根据信贷得分将企业分为4种类型；最后，结合国家政策及实际情况明确信贷利率范围，并利用非线性回归确定不同类型企业的贷款利率.研究结果表明，企业信贷风险与其业务经营状况有着显著相关关系，且对不同类型企业可针对性地设计不同信贷策略，并根据结果给出商业银行信贷管理的合理化建议.【关键词】中小微企业；信贷风险;信贷策略;T0PSIS法；非线性规划【中图分类号】F832.4【文献标识码】A【文章编号】1000 -5617(2021)02 -0022 -06〇引言中小微企业是中国国民经济的重要组成部 分，是解决民生就业的重要载体.据相关调查报 告显示，中国中小微企业最终产品和服务价值占 G D P的60%以上；截止2018年末，中小微企业 拥有资产占全部企业资产的77. I%，吸纳就业 人员占全部企业就业人数的79. 4%.然而疫情 使许多中小微企业利润出现负增长，迫切需要融 资以度过此次疫情危机.虽然其在中国经济中占 据重要地位，但信贷风险大导致中小微企业一直 存在融资难的问题.因此，研究如何通过模型对 中小微企业的信贷风险进行评估，并针对性地实 施信贷策略，对解决中小微企业融资问题和促进 商业银行业务发展具有重要的意义•关于中小微 企业的信贷风险评估和信贷策略制定，中国学者从不同的角度出发，运用一系列定性和定量分 析，对中小微企业信贷风险及信贷策略进行研 究.王军锋通过收集威海地区小微企业相关数 据，利用L o g i t回归和因子分析构建小微企业信 贷风险评估体系m;王瞾亚采用案例分析法，通 过分析A银行的实际数据，对小微企业信贷风险 管理体系进行研究[21 ;苏蕙，郭炜以Z银行为例，通过建立评分卡模型，优化信贷风险评价指标[3];杨朋从E V A管理角度，以W银行为例对 中小企业贷款利率定价策略进行研究[4];曹清 山，部玉霞，王劲松综合考虑信用风险、综合收益 等5个因素，通过建立价格领导定价模型，最终 形成以客户盈利能力为参数的贷款定价机制[5].刘汉滨从企业的盈利能力、偿债情况、资产管理 能力和社会贡献等几个因素出发，综合运用了主 成分分析方法创建了信贷决策模型[6]_收稿日期:2021 -02-09*基金项目：国家自然科学基金(71974001);省级教学研究项目（2018jyxm l305);安徽财经大学教研项目（aC jyyb2020011) * *通讯作者第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究23图1信贷风险量化指标体系1.2风险量化体系构建为使风险评估结果更为准确，首先采用熵权 法对9个指标赋权，建立加权的标准化矩阵.其 次，根据TOPSIS 模型，确定各企业的理想解与负 理想解，再利用M A T L A B 计算出各企业的欧氏 距离以及相对贴近度，最终根据相对贴近度得分 对信贷风险进行排序 1.2.1熵权法确定权重(1)矩阵正向化假设有i 个评价指标，；个样本，构造原始数 据评价矩阵.通过观察可知9个指标的数据类型 不同,存在极大型和极小型2种.为了计算简便, 首先将原始矩阵正向化，即将所有指标类型全部 转换为极大型.令元为正向化后的数值，则转换 公式为= max -(2)矩阵标准化观察可知9个指标量纲不同，故需要将正向 化后的矩阵标准化.记正向化后的矩阵为夂标信贷风险最化指杈综上所述，对于企业的信贷风险研究大多都 从案例出发进行定性分析，缺乏数据支撑，且大 多信贷策略制定的研究都未和信贷风险评估体 系联系起来，存在不足之处.该文的熵权- t o p -sis 以及非线性规划将商业银行信贷业务的风险评估过程以及信贷决策过程紧密联系，能够使得 商业银行信贷业务更具科学性和有效性.1研究设计1.1指标选取该文通过中小微企业的实力以及信誉2个 方面对信贷风险评估.在实力方面，选取了进货 次数、销售次数、平均利润、平均负债、企业3种 类型发票数量累计7个指标；在信誉方面，选取 信誉评级以及是否违约2个指标.信誉评级由高 到低分别为A 、B 、C 、D ,为后续计算方便，依次令 为1，2,3,4;是否违约指标中不违约设为0,违约 设为1.各指标的计算方式见表1，指标体系的构建如图1所示.表1指标说明风险指标风险指标说明进货次数 销售次数 平均利润 平均负债 作废发票数量 普通发票数量负数发票数量信誉评级 是否违约中小微企业平均每年进货交易总次数 中小微企业平均每年销售交易总次数 中小微企业年销售额-年进货额 中小微企业年销项税额-年进项税额指在为交易活动开具发票后，因故取消了该项交易，使发票作废.指正常交易活动开具的发票指在为交易活动开具发票后，企业已人账记税，之后购方因故发生退货并退款开具的发票.即银行对于各企业的等级评定即企业是否曾出现过违约情况24哈尔滨师范大学自然科学学报2021年第37卷准化后的矩阵为A z中的每一个元素：2,…，4个评价未归一化的得分S, = D「/(A+ +(3) 计算指标的信息熵观察标准化后的矩阵Z可知，A均大于〇,故Z = 2.计算概率矩P，/3中每一个元素&的计算公式为％ = +•容易验证i>v= 1，即保T~ i =1i = \证了每一个指标所对应的概率和为1.对于第■/个指标而言，计算信息熵为:e; = -〇' =1(4) 计算指标的熵权信息效用值为沁=1沁越大，对应的信息越多.将信息效用值进行归一化，计算得到各m指标的熵权为：％ = = i，2，".,m). 1.2.2 多属性决策模型（TOPSIS)构建TOPSIS模型的基本步骤为：(1)构建加权标准化决策矩阵Z丨丨Z\2•*Z\mZn,m =^21Z22•*Z2m[Zn A Z n,2*'Z«,/n,其中m为指标个数^为样本个数.(2) 计算理想解与负理想解Z* - (Z*,Z*,■■■,Z+m)=(maxU,,,221,•••,之123,1 1，m a x j ，之22，…，之123,2 i，• • ■，m a x j Z19，Z29，>Z123,9 1= (Z「，Z2_，■••，Z9_)= (minU,,,z21,•••, zl23l1,max\zl2,zn,"-,z l23a\ ,•••,m i n|z I9,z29,■" >Z123,9 t )(3) 计算欧氏距离以及相对贴近度得分定义第个评价对象与Z+的距离A+为:A+ =〜/言％ (f - \)2•定义第i (i = 1，2,…，n)个评价对象与厂的距离Z)「为：£>「= -\)2•计算得出第 A = 1，〇「）.按照上述步骤利用M A T L A B计算得出；I个 评价对象的得分并进行归一化，降序排列后得到 中小微企业的风险得分排序，越小，企业的信 贷风险越大.1.3信贷策略模型设计为科学地制定银行信贷策略，首先根据信贷 风险得分通过聚类分析分为4类，分别为理想 型、信任型、可考虑型及危险型;再利用非线性规 划模型对不同类别的中小微企业确定是否放贷、贷款额度和贷款利率等信贷策略.首先对于危险型的企业不予放贷.令A、〜、和、r2A分别是银行对理想型、信任型和可 考虑型企业所投放贷款占年度信贷总额的比例 及所投放贷款的利率.通过银行以往客户流失率 与利率的关系，设定理想型类企业的信贷利率为 4%~ 4.85%，贷款额度不超过总额度的10% ;信任型企业的信贷利率为4%~ 5.45%，但该类 型企业数量稍多，因此贷款额度不超过总额度的 30%;可考虑型企业的信贷利率为4%~ 6.65% ,数量最多，信贷风险也相对较高，考虑降 低每家企业的贷款额度，综合来看可考虑型企业 的贷款额度不超过总额度的60%.接下来，给出在以上约束条件下的收益最大 化的非线性模型，具体如下：Max：/(^) = r,%, + r2x2 + r3x3x] +x2+ x2=\s.t.<0.04 < r, < 0.04850.04 <r2<0.05450.04 < r3< 0.0665<0.2x2 <0.3x3 < 0.62 实证分析该文选取了 123家现存的中小微企业为样 本，分别记为A~ £123,数据来源于2020年大学 生数学建模竞赛C题.首先利用熵权法赋予权 重，再结合TOPSIS模型计算信贷风险得分.然后第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究25根据得分对123家企业进行聚类，分为4个类别.解得到各指标的熵值和熵权，见表2.最后参考当前市场上贷款利率及相关国家政策， 2.2计算各企业风险得分及排序利用非线性规划模型给出银行的信贷策略.通过计算理想解与负理想解，欧式距离与相2. 1计算各指标的熵值与熵权对贴近度，最终得出〃个评价对象的得分并进行根据上述计算公式，利用M A T L A B 编程求归一化，降序排列后的部分结果见表3.表2指标权重进货销售平均普通发作废发负数发票 信誉是否指标平均负债次数次数利润票数量票数量数量评级违约权重0.3070.2770.003 0.0030.0060.2650.002 0.0750.062表3企业信贷风险得分及排名排名企业代号得分排名企业代号得分1E 20.0256452E 80.020972116E 1130.0029723E 30.018055117E 1170.0029664E 130.016319118E 1070.0029655E 70.016120119E 1200.0029646E 60.012769120E 1010.0029567E 10.012715121E 1110.0029568E 90.012138122E 1230.0029539E 170.011416123E 520.00295010E 180.010879———由表3结果可知，企业的得分越高，代表企数量149127业在实力以及信誉2方面的综合能力越强，信贷 风险越小.由表3可得出结论：在各指标占一定 权重的情况下，E 2的综合能力最强，信贷风险最 小;E 52的综合能力最小，信贷风险最弱.同时， 对比各企业的得分与信誉评级可知，排列在前企 业的信誉评级基本都为A ，而排列在后企业的信 誉评级均为D .虽然存在个别异常值，但相对于 123个样本来说可以忽略不计，评价结果与真实 情况基本相符，可靠性强.2.3按照信贷风险得分对企业分类使用SPSS 对企业信贷风险量化结果进行聚 类，并设定聚为4类，分析每类的企业特征并命 名，聚类结果见表4.表4聚类结果名称理想型信任型可考虑型危险型类别聚类1聚类2聚类3聚类4由聚类结果可知，第一类只有1家企业，第 二类有4家企业，第三类有91家企业，第四类有 27家企业.第一类企业即E 2,结合风险指标来看，E 2年 进货次数和年销售次数非常多，平均年利润达 1亿多人民币，且信誉等级为A ，无违约记录.因 此，把第一类命名为理想型，银行可分配给它很 高的贷款额度.第二类企业为4家，为E 3、E 7、E 8、E 13jtMn 信誉等级大多为A ，无违约记录，且企业实力较 为雄厚,其中有2家企业平均年利润达1亿多人 民币.因此，将第二类命名为信任型，银行可以分配给它们较高的贷款额度.第三类企业为91家，他们均无违约记录且26哈尔滨师范大学自然科学学报2021年第37卷信誉等级在C及以上，大部分综合实力一般.因 此，将第三类命名为可考虑型，银行需要综合考 虑再决定所分配贷款额度.第四类企业为27家，他们全部都有违约记 录且信誉等级大部分在D，大部分综合实力较 差.因此，将第4类命名为危险型,银行可直接拒 绝放贷.2.4 银行信贷策略制定结果通过非线性规划模型，最终得到的全局最优 解为6. 11%，即在年度信贷总额固定的前提下，银行的最大收益是信贷总额的6. 11%.此时，银 行对理想型类信贷利率为4. 85% ,贷款额度为总 额度的10% ;信任型类信贷利率为5.45% ,贷款 额度为总额度的30% ;可考虑型类信贷利率为 6.65%，贷款额度为总额度的60%.根据上述模 型，得出了该银行在年度信贷总额固定时对中小 企业的信贷策略，详见表5.表5信贷策略类型占总额度百分比/%利率/%期限/年理想型10 4.851信任型30 5.451可考虑型60 6.851危险型不予放贷3 结果分析和对策建议3.1结果分析从熵权结果看出，进货次数与销售次数所占 的权重分别为30. 7%和27. 7% ,2个指标的权重 之和大于50% ,说明企业的经营状况是影响其信 贷风险的重要因素.其次是作废发票情况，所占 比重为26. 6%.作废发票这在一定程度上反映了 企业的交易诚信度,也会对企业的信贷风险得分 造成影响.因此，对于商业银行来说，经营状况与诚信情况是银行在向企业放款时的重要考虑因 素[10-11]从得分情况和信贷策略可以看到，企业E2、E3、E"7、E8、E13 5家企业实力强劲，信誉较好，信 贷风险较小，是银行贷款时的理想和所信任的企 业.这两类企业给银行带去巨大收益的同时只需 银行承担较小的风险，因此银行对这两类企业的 平均放贷额度较高.但这类企业在现实中往往比 较少见，更多的是可考虑型的企业，这类企业实 力和信誉均一般，银行放贷需要承担一定的风 险，但这类企业的发展潜力较大，是银行信贷的 主要对象.因此，这类企业虽然平均放款额度较 低，但在总放款额度中的比重较大.因此，银行需 要针对不同类型的企业制定不同的信贷策略以 实现利益最大化，风险最小化.3.2 对策建议该文通过构建中小微企业信贷风险评估体 系和信贷策略制定模型，为商业银行中小微企业 信贷风险管理提供了参考.但信贷风险的防范还 需银行和企业的共同努力，才能实现二者的良性 互动.据此，为商业银行中小微企业信贷风险防 范提出以下建议.第一、创新商业银行中小微企业信贷模式. 中小微企业融资一般具有数额小、周期短的特 征，因此商业银行可以根据企业的具体情况细化 贷款业务，并针对性地制定合适的信贷模式.比 如银行可以把企业的经营状况、信誉度等信息作 为考核标准,并根据这些指标决定放款的多少，在一定风险的条件下做到收益最大化.第二、健全中小微企业风险评估体系.信贷 风险评估体系是商业银行信贷风险控制的核心 环节[7].信息不对称造成了信贷风险的出现，因此需要商业银行根据中小微企业的经营与发展 状况健全风险评估体系.首先，在信贷之前，要全 面考察企业的经营和财务信息，将企业实力和信 誉等因素纳人评估体系中.其次，在银行放贷之 后，要定期对企业进行信息搜集，监管企业是否 将资金用在了符合贷款要求的用途.一旦发现企 业存在较大风险，要及时清算贷款，做好预警措 施，避免更大损失.第三、完善信贷人员绩效考核制度.信贷员 导致的风险贯穿于贷款的申请、发放以及后续的 收回的整个过程中[8].如果信贷员只注重贷款规第2期商业银行中小微企业信贷风险评估及策略研究27模，容易导致银行吸收大量高风险客户.因此，商业银行需要不断地完善信贷人员的绩效考核制 度，将信贷员的奖金与贷款回收率挂钩.例如奖金可以分为两部分，一部分是绩效奖金，另一部分等贷款回收后发放.通过这种制度，可以将信贷员的绩效工资直接与银行的损益联系起来，促使信贷员在贷款之前对企业进行全方位的了解，贷后密切关注，加强对企业的信贷风险管理，降低银行所承担的信贷风险.参考文献[1]王军锋.基于Logit模型的威海地区商业银行小微企业信贷风险研究[D].山东大学，2019.[2]王瞾亚.商业银行小微企业信贷风险管理研究[D].对外经济贸易大学,2018.[3]苏惠.郭炜.银行小微企业信贷风险评价指标优化[J].财会月刊,2020(01 ):27-32.[4]杨朋.中小企业贷款利率定价策略——基于W商业银行风险和EV A管理角度[J].中国集体经济,2020(25) :90[5]曹清山，邻玉霞,王劲松.商业银行贷款定价策略和模型设计[J].金融论坛,2005(02) :33 -37, +63.[6]刘汉滨.基于主成分分析的商业银行信贷决策模型[J].黑龙江大学自然科学学报,2008(04) :459 - 462, +468.[7]朱苗苗.商业银行小微企业信贷风险与防范管理研究[J].现代营销：信息版，2020(07) :76 -77.[8]宋华，苗凤.商业银行小微企业信贷风险管理分析——以民生银行为例[J].合肥学院学报:综合版,2018,35(03):27 -32.[9]许一帆,朱家明.基于熵权法改进的T0PSIS对中国医药类上市公司财务绩效评价[■)].高师理科学刊,2020,40(7):17-20.[10]朱家明，吴毓昱,袁文静.农村商业银行不良贷款率影响因素分析[]].河北科技大学学报：社会科学版，2020,20(2) ：10 - 15.[11]朱家明，吴自豪.中国商业健康保险需求影响因素的实证分析[J].西华大学学报:哲学社会科学版,2018,37(2):58 -65.Research on Credit Risk Assessment and Strategy of Small, Medium and Micro Enterprises in Commercial BanksC a o Q i a n q i a n,Chen Yanru,Z hang J i n g y u,Zhu J i a m i n g(Anhui University of Finance and Economics)Abstract ：I n v i e w o f t h e d i f f i c u l t y o f f i n a n c i n g f o r s m a l l,medium a n d m i c r o e n t e r p r i s e s,s e l e c t e d n i n e i n d i c a t o r s o f s t r e n g t h a n d r e p u t a t i o n,t h e c r e d i t r i s k o f 123 s m a l l,medium a n d m i c r o e n t e r p r i s e s i n my c o u n t r y i s e v a l u a t e d.F i r s t,t h e e n t r o p y m e t h o d i s u s e d t o d e t e r m i n e t h e w e i g h t o f e a c h i n d i c a t o r,a n d b a s e d o n t h i s,t h e TOPSIS m o d e l i s e s t a b l i s h e d t o c a l c u l a t e a n d r a n k t h e c r e d i t r i s k o f123 c o m p a n i e s.Second,t h e c o m p a n i e s a r e d i v i d e d i n t o f o u r t y p e s a c c o r d i n g t o t h e c r e d i t s c o r e.F i n a l l y,c o m b i n e d w i t h n a t i o n a l p o l i c i e s a n d t h e a c t u a l s i t u a t i o n c l a r i f i e s t h e r a n g e o f c r e d i t i n t e r e s t r a t e s,a n d u s e d n o n l i n e a r r e g r e s s i o n,t h e l o a n i n t e r e s t r a t e s o f d i f f e r e n t t y p e s o f e n t e r p r i s e s i s d e t e r m i n e d.T he r e s e a r c h r e s u l t s s h o w t h a t t h e r e i s a s i g n i f i c a n t c o r r e l a t i o n b e t w e e n c o r p o r a t e c r e d i t r i s k a n d i t s b u s i n e s s o p e r a t i n g c o n d i t i o n s,a n d d i f f e r e n t c r e d i t s t r a t e g i e s c a n b e d e s i g n e d f o r d i f f e r e n t t y p e s o f c o m p a n i e s.And r e a s o n a b l e s u g g e s t i o n s f o r c o m m e r c i a l b a n k c r e d i t mana g e m e n t a r e g i v e n b a s e d o n t h e r e s u l t s.Keywords ：S m a l l m e d i u m a n d m i c r o e n t e r p r i s e s；C r e d i t r i s k；C r e d i t s t r a t e g y；TOPSIS m e t h o d；N o n l i n e a r p r o g r a m m i n g (责任编辑:李家云）。
中小企业金融
中小企业金融的发展历程与趋势
发展历程
中小企业金融经历了从传统金融机构主导到多元化金融服务 供给的转变，随着金融科技的快速发展，中小企业金融服务 不断创新和升级。
趋势
未来中小企业金融服务将更加注重个性化、专业化和精细化 ，同时将更加注重服务实体经济和普惠金融，推动中小企业 高质量发展。
02 中小企业融资方式
绿色金融的发展需要政府、金融机构和中小企业的共同 努力，以实现经济、社会和环境的可持续发展。
06 中小企业金融案例分析
案例一：某科技型中小企业的融资历程
总结词
融资困境、创新融资方式、成功融资
详细描述
某科技型中小企业在初创期面临融资困境，由于缺乏抵押物和担保，传统银行贷款难以获得。企业通过创新融资 方式，如股权融资、知识产权质押等方式，成功获得资金支持，实现快速发展。
详细描述
某地区为支持中小企业发展，搭建了金融 服务平台，整合各类金融资源，提供多元 化的金融服务。平台通过与地方政府、行 业协会等合作，推动金融与实体经济的深 度融合，有效支持地方经济发展。
THANKS 感谢观看
。
供应链金融的发展需要核心企 业的积极参与和合作，以实现
共赢。
绿色金融与中小企业金融
绿色金融为中小企业提供了环保、可持续发展的融资支 持，促进了绿色产业的发展。
绿色金融的风险评估体系考虑了环境因素，有助于降低 中小企业的融资风险。
绿色金融政策鼓励中小企业进行绿色技术创新和转型升 级，提高了中小企业的市场竞争力。
投资银行业务的特点是专业性强、风 险较高，但可以为中小企业提供资本 市场支持，促进其快速发展。
04 中小企业金融风险管理
信用风险管理
信用风险识别
准确识别中小企业客户的信用状 况，评估其还款能力和意愿。
“中小企业科技金融创新专题”之三——中小企业金融创新的内容和领域
关键词： 中小企业； 融资； 融创新 金
随着我 国市 场经 济 体制 的 不断 完 善， 中小企 业得 到 了迅 速 发展 ， 成为 推 动我 国国民经济增长的重要 力量 。据统 计， 目前全 国注册登记 的中小企业 占全 国企业 总数的 ９ ％． ９ 在全 国工业 总产 值 和 实 现 利 税 中 的 比 重 分 别 为 ６ ％和 ０ ４ ％左右 ，并提供 了 ７ ％的城镇 就业 机 ０ ５ 会， 特别 是 ２ ０世 纪 ９ ０年代 以来 ， 国 我 工业新增产值 的 ７ ． ６７ ％是由中小 企业创
务 ：支持建立 中小 企业信 用担 保体系 ；
支持技术创新 ； 鼓励 专业化发 展 以及与 大企业 的协作 配套 ， 等等 。国家 中小企 业发展基金 的资金特点是 ：利息低 ， 甚
至免息 ， 偿还期 限长 ， 至不用偿还 。对 甚
（） １存款证券化。
这是指将银行负债凭证变成能够在 金 融市 场上随时 出售 的有价证 券 ， 为客
地 方经济结合程度 高 、 场信息掌 握快 市
的优 势 ，可 以密切 跟踪市场供 求变化 ，
以支持 中小企业 的改制 、资产重组 、 兼 并与收购 ， 向中小 企业注入资金 。 （） ３ 其他贷款产品创新。 贷款产 品创新很多 ，也是解决 中小
企业融资难 的重要途径 ． 目前有 退税质
鉴证贷款是指销货方开户银行 根据
购货 方 或购 货方 开户 银行 出具 的鉴 证
承诺或其 他有效 的付款承诺 ， 对销 货方
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表 1 信用评估值表 评估值
(-∞, -1.8) （-1.8, 1） （1, +∞)
风险类型 高 中 低
信用水平 低 中 高
实证分析
本文研究样本的选择期间为 20052008 年，数据选取 273 家 A 股深市中小 板上市公司 4 年的面板数据作为研究 样本［注］。由表 2 可以看出，2005-2008 年 中小上市公司流动资产变现偿还流动 负债的能力基本上呈上升趋势，平均值 在不断增大。但 2008 年不同上司公司 间的流动比率相差很大，标准差由 2007 年的 2.175 上升到 2008 年的 6.095。这 主要是 2008 年全球遭遇罕见的金融危 机，给许多中小上市公司带来了很大的 冲击，导致了不少的上市中小公司陷入
峰值 19.975 11.846 51.736 41.270
图 2 是此次财务比率法风险评估 所得到的 273 家企业 4 年分高、中、低 风险划分所得到的结果。近 4 年来，中
用状况的影响虽然没有那么直接，但仍 然会对企业的信用状况产生一定的影 响。股权分置改革的顺利实施有利于上 市公司股东更换，股东的变更引起股东
江苏科技信息 科技金融街
“中小企业科技金融创新”专题之八
中小上市公司
信用风险评估实证分析
■ 唐海艇
摘要：本文通过利用财务指标比率法对 273 家深市中小上市公司 2005- 2008 年整体信用风险水平进行评估, 根据财务 指标数据对目前中小上市公司的信用风险进行实效的研究，实时地反映中小上市公司当前的信用状况。有利于投资者、 信用风险管理者及时地发现公司信用风险而进行规避或者降低信用风险所带来的损失, 以及为监管机构建立合理有效 的财务预警系统。 关键词：中小上市公司；信用风险评估；财务数据比率分析
本文将选用上海财经大学赵晓菊 （2008） 信用风险管理一书中所成熟采 用的财务评估主要指标进行信用风险 评估，利用财务指标评估比率法，判定 公司的信用风险水平。其相关指标为：
①流动比率。 流动比率 = 流动资产 / 流动负 债×100% 该指标反映了企业用流动资产变 现来偿还流动负债的能力，一般认为这 个被比率应该大于 200%。 ②速动利率。 速动比率 =（流动资产 - 存货 - 待 摊费用）/ 流动负债总额×100% 该指标表示企业不依靠变现速度 慢的存货偿还债务能力，速动资产包括 货币资金、短期投资、应收票据、应收账 款、其他应收款项等。通常认为达到 100%表示财务状况良好。 ③短期债务净资产比率。 短期债务净资产比率 = 流动负债 / 净资产×100% 该指标比率越低，反映企业的负债 越少，短期偿债能力越强，资产流动性 越高，信用违约风险越低。
率处于 1 的水平之下。2008 年基本与 2006 年水平持平，相对于 2007 年的 112 家有所下降。经过统计分析，本文还 发现 2007 年中 273 家中小上市公司的 产权比率标准差为 0.964。但 2008 年标 准差上升到了 1.658。这反映了 273 家 中小上市公司中出现了“良莠不齐”现 象，一些中小上市公司经营出现危机， 面临资不抵债的困境，导致信用风险的 提高。
信用风险评估综述
信用分析，也称信用评估，是授信 者利用各种评估方法，分析对方在信用
关系中的履约趋势、偿债能力、信用状 况、可行程度，并进行公正审查和评估 活动。现代数学和计算机技术的迅猛发 展为风险研究提供了大量的模型技术， 对于企业信用风险的度量国际上已经 获得了大量的研究成果。传统上对企业 信用风险的度量主要采用定性度量方 法，但定性方法过于依赖主观判断,影响 了决策的准确性和效率。因此,国外学者 基于统计判别方法, 不断开发出各种关 于信用风险评分度量的定量模型。这类 模型主要包括单变量模型、多元线性判 别模型(如著名的 ZETA 模型等) 和多元 非线性回归模型(如 Logistic 模型、probit 模型)等。信用评分模型的突出优点在于 具有较强的解释性, 模型中变量的系数 都具有一定的含义。随着信息技术的发 展, 近年来人工智能模型和神经网络方 法也被引入风险评估领域, 如模式神经 网络、概率神经网络、扩展型学习向量 量化器和多层感知机等，并取得了一定 的效果。但其难点在于网络结构过于复 杂,且解释能力相对较低。
中小上市公司具有规模较小，发展 时间较短，经营业绩不太稳定，行业发 展变化程度高等特点；且中小上市公司 大多是家族式经营管理模式和治理模 式，而这种治理结构不完善，不健全，在 规模运作方面存在较多问题，导致管理 层和大股东的道德风险、信用风险偏 大；中小上市公司股本小，没有实行股 本全流通，股价容易被过度炒作而导致 的市场操纵风险，这一系列的问题存在 使得现金融危机下的中小上市公司整 体运行更加不稳健及其制度暴露更多 的缺陷，以至于不可避免地会面临着各 种财务危机，导致其信用违约风险较一 般主板上市公司大得多。因此，非常有 必要对中小上市公司进行准确的信用 风险评估。本文拟采用财务评估主要指 标进行信用风险评估，观察公司的营运 资金状况以及目前和将来的偿债能力。 利用财务指标评估比率法来判定公司 的信用风险，以建立合理有效的财务预 警系统，以规避风险、提高信用水平。
产权比率是负债总额与所有者权 益总额的比率。一般来说，产权比率可 反映股东所持股权是否过多，或尚不够
资产负债越低，所得到的评估值就会越 充分等情况，从另一个侧面表明企业借
大，所对应的信用风险就越高。以经验 数据，不同的评估值所对用的信用水平 不同，具体内容见表 1。
款经营的程度。这一比率是衡量企业长 期偿债能力的指标之一。它是企业财务 结构稳健与否的重要标志，同时也表明
部融资容易，营运资金充足，偿债能力 不断加强。2008 年的信用评估值 8.095 比前 3 年的标准差都大，且最大值与最 小值相差甚大，可见在美国次贷危机影 响下，一部分公司运转情况越来越好的 同时，也存在着一部分公司经营状况越 来越恶化，日常资金不足以维持日常运 转，面临破产的危险。
结论与建议
第一，近几年来，经过股票市场以 股权分置改革为核心的一系列基础性 制度变革，使我国资本市场功能得到更 好的发挥，使中国的股票市场走向更加 公正、稳定的良性发展阶段。从信用评 级的角度来讲，股权分置改革对企业信
财务困境。通过统计，本文发现 2005 年 273 家中小上市公司中有 55 家流动比 率>200%，2006 年猛增到了 105 家，这 得益于 2006 年良好的融资环境，中小 上市公司获得了比较充足的资金，2007 年更是达到了 112 家，2008 年由于受金 融市场大环境影响降为 106 家。
④债务净资产比率。 债务总额 / 净资产×100% 该指标越小，表明公司资产负债越 低，营运资金充足，公司抵御外部冲击 的能力越强，信用违约风险越低。 根据财务比率法求评估值公式为： 衡量风险评估值 = 流动比率 + 速动比 率 - 短期债务净资产比率 - 债务净资 产比率 以上公式可见，资产流动性越高，
险、低报酬的财务结构。
环境使得公司内部资产流动性提高，外 性发展的趋势。
由图 1 可以发现，近 4 年 273 家深 市中小上市公司中，只有 55 家公司产 权比率 2005 年小于 1。通过数据统计， 2005 年 273 家公司的平均产权比率为 1.745。负债总额明显偏高于所有者权益 总额，具有比较高的信用违约风险。 2006 年受宏观环境影响，许多公司适当 降低了产权比率，有 105 家公司产权比
作者简介：唐海艇，南京工业大学经济管理学院。
20 July 2009
科技金融街 江苏科技信息
①关系比率法：计算各项财务比率指标， 包括安全性分析、流动性分析和收益性 分析。②标准比率法：选定一家典型企业 的比率，以此作为标准和客户企业的相 应比率进行比较，从而判断该企业财务 状况优劣。③指数法：将各种实际的比率 用指数调整后汇总评分，从而有效克服 了关系比率法两两比较而只能反映局部 财务状况的局限性，体现了企业财务的 全面状况。上述三种方法中，关系比率是 其他两种比率分析法的基础。由于财务 比率指标比较多，且各反映的含义不同， 在运用比率分析法时应根据具体业务选 择相关的指标。
目前国内企业对客户进行信用分 析的方法主要有两种：一是财务评估方
法，二是信用评级方法。由于信用评级 方法是将企业所有信用要素设定不同 权重，并量化各要素特性，再根据综合 得分结果，评估信用企业信用等级，对 企业来说工作量太大。因此，一般企业 在对客户进行信用评估时，最常用的方 法还是财务评估方法。
财务评估法结合评估公司近几年 的资产负债表、损益表和现金流量表等 相关财务报表进行财务分析，可揭示其 偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能 力和现金流量状况，并以此评价公司的 资信水平。这种方法的优点在于可量化 数字，评估依据相对客观，评估结果也 不会因为评估人员的主观原因产生较 大的偏差；同时财务评估法具有 100 多 年的发展历史，已经形成了具备较强的 可行性的安全性分析、经营统计分析、 收益性分析及计划分析等各方面的比 较完整的分析。在具体操作中，通常有 三种方法：计算报表数据增减变动的数 字分析；计算各种财务数据相互关系及 比率的比率分析法；反映财务未来发展 的趋势分析法。其中比率分析法是目前 运用最广泛的评估方法，它可以细分为：
对上市公司支持力度和支持方式的改
变，影响到企业的基本经营和发展方
向，从而对企业的信用状况产生影响。
这种影响使得上市公司信用环境呈良
性发展趋势。越来越多上市公司意识到
信用的重要性，并不断注意实行信用风
险管理，提高自身信用水平。
第二，在人民币升值、国内生产成本
不断上升的金融危机背景下，我国出口
增速大幅下降，出口导向型行业，特别
表3 年份 2005 2006 2007 2008
273 家中小上市公司信用评估值描述性分析
平均值
最大值
最小值
-0.086
33.382
-42.568
0.493