企业信用风险评估模型分析

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信用风险理论、模型及应用研究

信用风险理论、模型及应用研究

信用风险理论、模型及应用研究信用风险理论、模型及应用研究引言随着金融市场的不断发展和企业对融资需求的增长,信用风险管理成为金融机构和企业不可忽视的重要任务。

本文主要研究信用风险的理论、模型以及应用,并探讨其在实践中面临的挑战。

一、信用风险的概念与特征信用风险是指当一方无法按照合约规定履行其债务时,其债权人所面临的经济损失。

信用风险的特征包括不确定性、时效性、普遍性和系统性。

不确定性是指信贷活动中存在的不确定因素,如借款人还款能力的变化等。

时效性是指信用风险具有时间特性,在债务到期前一直存在。

普遍性是指信用风险几乎涉及金融市场上的所有参与者。

系统性是指信用风险能够通过金融市场的连锁反应传播。

二、信用风险理论1. 传统风险理论传统风险理论主要包括VaR (Value at Risk) 和CVaR (Conditional Value at Risk) 等方法。

VaR方法通过计算某一信用事件发生可能导致的最大损失,提供一个概率界限。

CVaR方法在VaR的基础上引入了满足某一置信水平的条件。

2. 结构性模型理论结构性模型理论将信用风险视为债务人违约概率的函数,并通过考虑各种因素(如债务人的资产价值、市场条件等)来评估违约概率。

结构性模型的优点是可以提供更为准确的违约概率测算,但其局限性在于对市场环境和债务人的信息有较高的要求。

三、信用风险模型1. 单因素模型单因素模型主要以某一特定变量(如信用评级)作为衡量违约概率的指标。

该模型简单、易于计算,但忽略了其他影响因素,存在一定的不足之处。

2. 多因素模型多因素模型引入了多个变量作为衡量违约概率的指标,如行业情况、市场环境、财务状况等。

该模型能够更全面地考虑各种因素对违约概率的影响,提高了模型的准确性。

3. 随机过程模型随机过程模型将违约概率视为一个随机过程,并通过对该过程进行建模来预测违约事件的发生。

这种模型能够更好地捕捉信用风险的动态特征,提供更为准确的风险测算结果。

信用风险评估的关键指标解析

信用风险评估的关键指标解析

信用风险评估的关键指标解析信用风险评估是一种对借款人或实体的信用状况进行评估的过程,用于衡量其偿付能力和债务违约风险的可能性。

在进行信用风险评估时,有一些关键指标被广泛应用于衡量和评估信用状况。

本文将对这些关键指标进行解析。

1. 信用历史记录信用历史记录是评估个人或实体信用状况的重要指标之一。

它通过检查借款人的过去信用行为,包括还款记录、欠款金额和是否存在逾期等信息,来评估其未来可能的债务违约风险。

一般来说,信用历史记录越好,借款人的信用评级就越高。

2. 信用得分信用得分是通过对借款人的多个信息因素进行计算,综合评估其信用状况的指标。

这些信息因素包括但不限于借款人的收入水平、负债情况、资产状况、职业背景等。

信用得分常用的有FICO得分和VantageScore等,它们将各种信息因素进行加权计算,给出一个综合的信用评分。

3. 收入和负债比率收入和负债比率是衡量个人或实体财务状况的重要指标之一。

它通过比较借款人的总债务与其收入之间的比率,来评估其偿还债务的能力。

一般来说,收入和负债比率越低,借款人的信用评级就越高,偿还债务的能力越强。

4. 资产负债比率资产负债比率是评估企业财务状况的关键指标之一。

它衡量企业资产与负债之间的比率,反映了企业的资金结构和偿债能力。

资产负债比率越低,说明企业净资产占比较高,具有较强的偿债能力。

5. 行业评级行业评级是评估企业信用状况的指标之一,尤其在对企业进行评估时更为重要。

不同行业的风险程度各不相同,因此行业评级可以提供一个相对准确的参考。

评级机构通常会根据行业的潜在风险、竞争状况和市场前景等因素,对企业进行评级,以评估其信用状况。

6. 市场评级市场评级是评估借款人信用状况的指标之一,尤其在评估债券发行人信用状况时更为重要。

市场评级旨在衡量借款人的还款能力和债务违约风险,通常由评级机构进行评定。

常见的市场评级机构包括标普、穆迪和惠誉等。

7. 利率敏感度利率敏感度是评估借款人或实体在利率变动下承受压力的指标之一。

企业信用评估分析报告(ppt 115页)

企业信用评估分析报告(ppt 115页)

OK
法律部门
OK
收到款项
OK
致电客户
OK
解决纠纷
催款函
通知信用 及销售经理
致电客户
信用管理—客户信息
真实性 完整性 时效性 标准化 制度化
信用管理—信息分类体系
客户概况 历史背景 组织管理
经营状况 财务状况 信用状况
内部评价 实地考察 行业分析
信用管理—信息分类
发展历史 经营状况 组织管理
发展状况 重大变革事项 近期重大事件
信用部门的设立
销售部门 信用部门 财务部门
保守

温和

开放 ★
某跨国食品公司的信用管理部门设置 ----财务部门导向型
总经理
财务副总经理
信用管理部
商情部ห้องสมุดไป่ตู้
客户档案 对外联络
客户服务部
信用申请 信用分析 客户服务
商帐部
AR监控 商帐处理 追帐外勤
某大型制造企业的信用管理部门设置 ----信用部门独立型
渠道:政府部门
工商行政管理局 统计局 税务局 法院
行业主管部门 房产登记部门
注册资料、年检资料 基本经营数据、财务报表 财务报表 诉讼记录 行业统计资料、企业微观数据 房产所有权和抵押情况
信用管理—信息内部来源
与客户的初次接触 对客户的实地走访 与客户的交易经验 审查必要文件资料和证明进行 业务人员的内部评价
风险的产生
销售部
财务部
缺乏了解 缺乏监控
支付情 况
应收 帐款
交易背 景
销售 好 条件
A B C

信用管理促进销售 信用管理好
社会平均 信用管理不好
好 客户质量

《基于CatBoost融合算法的信用风险评估及模型研究》范文

《基于CatBoost融合算法的信用风险评估及模型研究》范文

《基于CatBoost融合算法的信用风险评估及模型研究》篇一一、引言随着金融市场的快速发展,信用风险评估成为了金融机构重要的风险管理手段。

准确、高效的信用风险评估模型对于金融机构的稳健运营和风险控制具有至关重要的意义。

近年来,机器学习算法在信用风险评估领域得到了广泛应用。

本文旨在研究基于CatBoost融合算法的信用风险评估模型,通过对该模型的研究和优化,提高信用风险评估的准确性和效率。

二、相关研究背景传统的信用风险评估方法主要包括信用评分法、多变量分析法等,这些方法往往依赖于人工设定的规则和经验判断,存在主观性强、适应性差等问题。

随着大数据和人工智能技术的发展,越来越多的学者开始研究基于机器学习的信用风险评估方法。

其中,CatBoost作为一种基于梯度提升决策树的算法,因其良好的性能和稳定性,在信用风险评估领域得到了广泛应用。

三、CatBoost融合算法研究CatBoost是一种针对分类问题的机器学习算法,它通过构建多棵决策树并对决策树的结果进行加权平均,实现对数据的分类预测。

在信用风险评估中,CatBoost可以融合多种特征数据,包括个人基本信息、财务状况、信用记录等,从而实现对个人或企业信用风险的准确评估。

本文提出的基于CatBoost融合算法的信用风险评估模型,主要包含以下步骤:1. 数据预处理:对原始数据进行清洗、去重、缺失值填充等操作,确保数据的质量和可靠性。

2. 特征选择:根据信用风险评估的需求,选择合适的特征数据,包括个人或企业的基本信息、财务状况、信用记录等。

3. 模型训练:利用CatBoost算法对选定的特征数据进行训练,构建信用风险评估模型。

4. 模型融合:通过融合多个模型的预测结果,提高模型的准确性和稳定性。

5. 模型评估:采用多种评估指标对模型的性能进行评估,包括准确率、召回率、F1值等。

四、模型应用与优化在应用基于CatBoost融合算法的信用风险评估模型时,需要注意以下几点:1. 数据质量:确保数据的质量和可靠性是模型准确性的基础。

商业银行的风险评估模型金融风险的工具

商业银行的风险评估模型金融风险的工具

商业银行的风险评估模型金融风险的工具商业银行作为金融体系中的重要组成部分,承担着资金中介和金融服务的角色。

在这个过程中,商业银行面临着各种风险,如信用风险、市场风险、操作风险等。

为了有效管理这些风险,商业银行采用了风险评估模型作为金融风险管理的工具。

一、风险评估模型的作用风险评估模型是商业银行用来评估和量化各类金融风险的工具。

它的主要作用在于帮助银行进行风险管理和决策制定,从而降低金融风险带来的不确定性和损失。

通过对客户信用状况、市场动态、操作流程等方面的评估和预测,银行可以更好地把握风险,减少损失。

二、常见的风险评估模型1. 信用风险评估模型信用风险评估模型是商业银行中最常用的评估模型之一。

它通过收集客户的个人和企业信息,对其信用状况进行评估和判定,以确定该客户是否有偿还债务的潜力和能力。

常见的信用风险评估模型包括评级模型、违约概率模型等。

2. 市场风险评估模型市场风险评估模型主要用于对银行的投资组合和资产负债表中的市场风险进行评估。

它通过分析市场价格波动和金融市场行为模式,来预测和评估投资产品的价格变动对银行的风险敞口造成的影响。

常见的市场风险评估模型包括VaR模型、市场风险敞口模型等。

3. 操作风险评估模型操作风险评估模型用于评估银行内部运营流程中出现的风险。

它主要关注银行内部业务流程中的错误、欺诈、系统失误等问题,以量化和评估操作风险对银行的影响。

常见的操作风险评估模型包括损失事件模型、场景分析模型等。

三、风险评估模型的局限性和挑战尽管风险评估模型在金融风险管理中起到了重要的作用,但也存在一些局限性和挑战。

首先,风险评估模型可能无法准确预测未来的市场动态和客户行为,导致评估结果不准确。

其次,风险评估模型需要大量的数据支持和模型参数的选择,而数据的获取和处理可能存在困难。

此外,风险评估模型需要不断更新和调整,以适应金融市场的变化和创新。

四、风险评估模型的发展趋势为了克服风险评估模型的局限性和挑战,商业银行需要不断完善和创新风险评估模型。

信用评估 两种评估方法

信用评估 两种评估方法

信用评估两种评估方法信用评估是金融领域中的一项重要工作,它通过对个人或企业的信用记录和相关信息进行分析,评估其还款能力和信用风险,以便金融机构和其他合作伙伴能够更准确地判断借款人的信用状况。

本文将介绍两种常见的信用评估方法,包括基于统计模型的评估方法和基于机器学习的评估方法。

一、基于统计模型的评估方法1.1 信用评分模型信用评分模型是一种常见的基于统计模型的信用评估方法。

它通过对历史数据的分析,建立一个数学模型,根据借款人的个人信息、财务状况和信用记录等因素,给出一个信用评分。

这个评分可以帮助金融机构判断借款人的信用等级和还款能力。

常见的信用评分模型包括德国信用评分模型、FICO信用评分模型等。

1.2 逻辑回归模型逻辑回归模型是一种常用的基于统计模型的信用评估方法。

它通过对借款人的个人信息和信用记录等因素进行建模,预测借款人的违约概率。

逻辑回归模型可以将各个因素的权重进行量化,从而更准确地评估借款人的信用风险。

在建模过程中,需要对数据进行预处理、特征选择和模型训练等步骤。

1.3 判别分析模型判别分析模型是一种常见的基于统计模型的信用评估方法。

它通过对借款人的个人信息和信用记录等因素进行分析,建立一个判别函数,根据借款人的特征向量,判断其属于哪个信用等级。

判别分析模型可以通过最大化分类的准确性来评估借款人的信用状况,常见的方法包括线性判别分析和二次判别分析等。

二、基于机器学习的评估方法2.1 决策树算法决策树算法是一种常见的基于机器学习的信用评估方法。

它通过对借款人的个人信息和信用记录等因素进行分析,构建一个决策树模型,根据不同的特征判断借款人的信用等级。

决策树算法可以根据数据的特点进行自动分支,从而更准确地评估借款人的信用风险。

2.2 随机森林算法随机森林算法是一种常用的基于机器学习的信用评估方法。

它通过对借款人的个人信息和信用记录等因素进行分析,构建多个决策树模型,并通过投票的方式综合评估借款人的信用等级。

微型企业信用风险评估——基于Logit模型的分析

微型企业信用风险评估——基于Logit模型的分析
17 8 .7
.g 4 6 .8 7 7 .3 6 7 51 0 48 5 2 0 .7 0
8 7 5
5 9 .1 2 3 37 1 9 2 . 7 1 88 4 6 .9 3 1. 9 0 00 2. 7 4 2 7 2 98 1 4
43 1 .0
Lg t i ,体现 了P oii' sc  ̄数 与解 释 变量 之 间的非 线 性 关 系 。最 后利 用极 大 似然法 对 回归模 型 中 的参 数进 行 估 计 ,再 利用统 计 量对模 型进 行 检验 与评价 。
主的个 人信 用 。可 以从 这一 点 出发 ,结合 以前 中小 企 业 和个 人信用 风 险研 究成 果来 对微 型企 业 的信用
2 1年 1 月 01 1
经 济 论 坛
E o o c F r m c n mi o u
Oe .2 1 t 01 NO . 9 . l V4 6 No 1
总第 4 6期 9
第 1 期 1
微型企业信用风险评估
— —
基 于L gt oi 模型 的分析
文/ 郭玉 华
【 摘
Co s a t n t n
.. 1 40 9 —.7 1 7 4 —38 1 g . 6 2 2 1 8 1 . 58
26 1 .1
74 6 .6 68 40 7 47 4 1 1 80
7 6 9
3 8 3 5 6 2. 5 8 0 7 4 8 4 8 8 3 .8 8 2 .1 3 46 2 5 2 4 1
【 键 词 】 o t ;微型企业 ;信用风险 关 L百模型 【 作者简介 】 玉华 ,中央财经大 学保险学院硕 士研 究生 , 究方 向:保险学与风险管理 。 郭 研

企业融资决策中的风险评估模型

企业融资决策中的风险评估模型

企业融资决策中的风险评估模型在当今竞争激烈的商业环境中,企业的发展往往离不开资金的支持。

融资成为企业获取资金的重要途径,但同时也伴随着各种风险。

为了做出明智的融资决策,企业需要建立有效的风险评估模型,对潜在的风险进行全面、准确的评估。

一、企业融资决策的重要性企业融资决策直接关系到企业的生存和发展。

合理的融资决策可以为企业提供充足的资金,支持企业扩大生产规模、研发新产品、开拓市场等,从而增强企业的竞争力,实现可持续发展。

相反,如果融资决策不当,可能导致企业背负过高的债务负担,资金成本过高,甚至面临资金链断裂的风险,给企业带来严重的财务危机。

二、企业融资决策中的风险类型1、信用风险这是指企业在融资过程中,由于借款方或投资方无法按时足额履行还款或支付义务,而给企业带来的损失。

例如,银行贷款逾期未还、债券违约等。

2、市场风险市场的波动会对企业融资产生影响。

如利率的变化可能导致企业融资成本上升;汇率的波动可能影响企业的外汇融资;股票市场的行情变化可能影响企业通过股权融资的效果。

3、流动性风险企业在融资后可能面临资金流动性不足的问题,无法及时满足日常经营或债务偿还的资金需求。

4、经营风险如果企业的经营状况不佳,盈利能力下降,可能影响其偿债能力,从而增加融资风险。

5、法律风险在融资过程中,如果企业违反相关法律法规,可能面临法律诉讼和处罚,给企业带来损失。

三、风险评估模型的构建要素1、财务指标分析通过对企业的财务报表进行分析,如资产负债率、流动比率、速动比率、盈利能力指标等,评估企业的财务状况和偿债能力。

2、行业和市场分析了解企业所处行业的发展趋势、竞争格局、市场需求等情况,评估企业面临的市场风险。

3、企业经营管理能力评估考察企业的管理团队、内部控制制度、发展战略等,判断企业的经营管理水平和未来发展潜力。

4、宏观经济环境分析关注宏观经济政策、经济周期、通货膨胀等因素对企业融资的影响。

5、风险敏感性分析通过模拟不同的风险情景,分析企业在各种情况下的财务状况和偿债能力,评估企业对风险的敏感程度。

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www.91zhengxin.com 第 1 页 企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素,也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念,即信用、信用风险、信用风险管理 以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念,并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程,是利用各种评估方法, 分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查 和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上,运用数理统计方 法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型,从而对信用主体的信用风险大小进行 量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一)信用分析瘼型概述 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类,预测性模型 和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景,衡量客户破产的可能性;管理性模型不 具有预测性,它偏重于均衡地揭示和理解客户信息,从而衡量客户实力。 1.Z计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变 量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时,Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型 巴萨利模型(Bathory模型)是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信 分析模型。此模型适用于所有的行业,不需要复杂的计算。其 www.91zhengxin.com 第 2 页 主要的比率为税前利润/营 运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能,其所需要的资料可以从一般的 财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段:第一阶段是 计算营运资产(working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公 式中可以看出,营运资产分析模型流动比率越高越好,而资本结构比率越低越好。 营运资产分析模型是管理性模型,与预测性模型不同,它着重于流动性与资本结构 比率的分析。由于净资产值中包含留存收益,因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □ 第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料,可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产 和资产负债表比率的计算,确定了衡量企业规模大小的标准,并对资产负债表的评估方 法进行了考察,可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析;从客 户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征, 把它们编为几组,分别对这些因素评分并综合分析,最后得到一个较为全面的分析结果。 (二)企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型 在应用该模型的过程中,不能生搬硬套,要区分不同的行业、个体企业的特性、企 业信息的透明度等情况。一般来说,该模型可以分为三种形式,其中Zi为最基本的模型, 适用于上市公司;Z2适用于非上市公司;z3适用于非制造企业。 www.91zhengxin.com 第 3 页 Z, = l. 2X1 + 1.4X2+3. 3X3+0. 6X4+0. 999X5(3-1) 其中X1=(流动资产-流动负债)/资产总额 x2=未分配利润/资产总额 x3=(利润总额-财务费用)/资产总额 X4=权益市场值/负债总额 x5=销售收人/总资产 Z2=0. 717XJ+0. 847X2+3. l07X3+0. 420X4+0. 998X5(3-2) 其中X1=(流动资产-流动负债)/资产总额 x2=未分興利润/资产总额 x3=(利润总额+财务费用)/资产总额 x4=所有者权益/负债总额 x5 =主营业务收人净额/总资产 Z3 =6. 56X,+3. 26X2+6. 72X3 + 1. 05X4(3-3) X,=(流动资产-流动负债)/资产总额 x2 =未分配利润/资产总额 x3=(利润总额+折旧+摊销+利息支出)/资产总额 X4=所有者权益/负债总额 判定标准: Z,小于1.8,企业处于破产区;Z,大于2. 99,企业处于安全区。 Z2小于1.23,企业破产的可能性大;Z2大于2.9时,.企业持续经营的可靠性越强,风险越小。 Z3小于1.23,企业破产的风险很大;Z3大于2. 9时,企业破产风险较小。 使用Z计分模型最主要的目的,就是判断企业是否可能破产,即如何界定破产的可 能性。这就要根据企业的财务资料,看X,,X2,X3,…,乂?这些变量的情况,而在系数 不变的情况下,变量就起到决定性的作用。 五、净利润724. 4>)90S. 09 根据表3-3和表3-4提供的资料,我们知道该企业不是上市公司,可以利用&模型 对企业进行分析和判断。 所以选择公式为:Z2 = 0. 717X!+0. 847X2+3. 107X3+0. 420X4+0. 998X5 2006年的情况: Xi=(流动资产-流动负债)/资产总额=(10 100.94-5 081.83) /14 499.21=0. 346 X2=未分配利润/资产总额=3 054. 91/14 499. 21 =0.211—— www.91zhengxin.com 第 4 页 X3=(利润总额+财务费用)/资产总额=(1 081.33 + 132.48) /14 499.21=0. 084 X4=所有者权益/负债总额=9 417. 38/5 081.83 = 1.853 X5 =主营业务收人净额/总资产=13 117. 16/14 499.21=0. 905 代人公式计算,得到: Z2=2. 369 2007年的情况: Xj = (11 739.02-6 170. 70) /16 926. 53=0. 329 X2= 3 963/16 926. 53=0. 234 X3 = (1 355.36 + 167. 39) /16 926. 53 = 0. 090 X4= 10 755. 83/6 170.70 = 1.743 X5 = 16 380. 03/16 926. 53 二 0. 968 Z2=2. 412 通过上面分析,发现xx制革有限公司2006年、2007年两年的经营情况基本正常。该 企业虽然没有处于破产风险区域之内,但还没有远离破产的可能性。所求出的两年的Z 值均处于1.23 ~2. 9,其发展趋势是Z值越来越走强,表明该企业处于持续经营态势较好 的情况。 根据案例分析可得出: (1)Z计分模型只要企业的财务资料齐全且真实,即可判别其破产的可能性。 (2)在模型所运用的五个变量指标中,将总资产报酬放在特别重要的地位,它所占 的比重超过其他四个变量指标之和,由此判断,年年亏损的企业,即将破产。 (3)该模型使用起来比较方便,但它终究是引进的,是否适宜中国企业发展的现实, 这就要求在使用时根据市场变化、行业特性、行业景气指数、行业平均指标等对模型指 标系数进行及时修正。 www.91zhengxin.com 第 5 页 (4)模型本质上,只针对几个财务变量进行直接考虑,而缺乏其他因素对企业的影 响(例如公司治理变量、股东支持、经营政策调整等),在运用模型评判企业时刻适当考 虑其他因素对企业的影响。 2.管理性风险模型构建——营运资产分析模型 在评估企业的风险状况时,还可以运用管理性风险模型这类工具。这类模型是根据 企业已经发生的事项来判断其风险程度。 营运资产分析模型对信用管理的最大贡献在于为企业授信过程提供计算授信额度的 思路:对于不同风险程度的客户在进行评估时给予一个相应的比例,按照比例结合营运 资产来确定其信用额度。我们也可以将营运资产分析模型称为信用风险定价模型。 该模型自1981年起在国际上开始应用,在计算企业的信用额度方面具有非常实用的 价值。该模型的操作分为三个步骤:企业营运资产界定、企业偿债能力评估值计算、企 业信用额度计算。 (1)企业营运资产界定 该模型首先提出考察的指标是营运资产,以此作为衡量企业规模的尺度,这一指标 与销售营业额无关,只同企业的净流动资产和账面价值有关。 营运资产的计算公式是:营运资产=(营运资本+净资产)/2 其中:营运资本=流动资产-流动负债 净资产即企业自有资本或股东权益。 的真实资本实力,因此,净资产是保障客户信用的另一个重要指标。 (2)企业偿债能力评估值计算 偿债能力评估值是按照如下公式计算得出的: 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 其中:流动比率=流动资产/流动负债 速动比率=(流动资产-存货)/流动负债 短期债务净资产比率=流动负债/净资产 债务净资产比率=负债总额/净资产 xx制革有限公司2007年的评估值计算如下: www.91zhengxin.com 第 6 页 评估值=11 739.02/6 170. 70 + (11 739.02-4 240. 23)/6 170. 706 170. 70/10 755. 83-6 170. 70/10 755. 83 = 1. 969 评估值综合考虑了资产流动性和负债水平两个最能反映企业偿债能力的因素。评估 值越大,表示企业的财务状况越好,风险越小。 (3)企业信用额度计算 计算出企业营运资产的规模、根据财务资料得出企业的风险评估值以后,就可以根 据企业的信用申请来核定给予企业的信用额度。也就是说,由此得到对企业的授信参考 值,也称为“信用限额”。信用额度是综合考虑企业的营运资产的计算和评估值,可以具 体计算出企业的授信额度。至于营运资产分析模型衡量客户授信量大小的标准,经过长 期的实践总结,基本形成了共识,具体如表3-5所示。 根据已经计算出的xx制革有限公司的营运资产规模和评估值,套用上面的授信比例 要求,可以初步核定该企业的授信额度为:8 162. 08万元x22. 5%= 1 836. 47万元。 从理论上来说,对于处于目前经营状况的xx制革有限公司,赊销授信的总规模可以 控制在1 800万元的水平,如果有其他客户发生赊销授信事项,可以在总授信控制规模内 核减。 (4)注意事项 由此可见,该模型使用的财务数据和比率并不复杂,直接在客户企业的财务报表中 都可获得,因此较为实用。但在模型的运用过程中,仍要注意以下几个方面的情况: ①要注意企业财务信息的真实性; ②当运用该模型计算评估值时,发现其值无故偏高时,要理智分析具体情况(或是 新兴行业对模型不适用,或是企业经营过程中有较强的跳跃性,或虚构财务数据掩盖经 营真相等方面),加以谨慎判断;

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