中小企业信用体系研究
《2024年中小企业融资问题研究——以某公司为例》范文

《中小企业融资问题研究——以某公司为例》篇一一、引言随着中国经济的快速发展,中小企业已成为推动经济增长的重要力量。
然而,融资难、融资贵一直是困扰中小企业发展的难题。
本文以某公司为例,深入研究中小企业融资问题的现状、原因及解决对策,旨在为中小企业融资提供有益的参考。
二、某公司融资现状及问题某公司是一家中小型制造企业,主要从事机械制造和销售。
近年来,该公司面临着严重的融资问题。
具体表现在以下几个方面:1. 融资渠道狭窄:该公司主要依靠银行贷款进行融资,但银行贷款审批严格,周期长,难以满足企业的资金需求。
2. 融资成本高:由于信用状况不佳、缺乏抵押物等原因,该公司需要支付较高的融资成本。
3. 融资风险大:随着企业规模的扩大,对资金的需求也日益增加,但融资难度和风险也随之增大。
三、中小企业融资问题原因分析中小企业融资问题的原因主要包括以下几个方面:1. 企业自身原因:中小企业的规模小、财务制度不健全、信用状况不佳等问题,导致银行贷款审批困难。
2. 金融环境原因:金融市场不完善,缺乏针对中小企业的融资产品和服务。
3. 政策支持不足:政府对中小企业的融资支持力度不够,政策执行效果不佳。
四、解决中小企业融资问题的对策建议针对某公司及中小企业的融资问题,提出以下对策建议:1. 拓宽融资渠道:鼓励中小企业通过发行债券、股权融资等方式拓宽融资渠道。
同时,引导金融机构开发适合中小企业的金融产品和服务。
2. 完善信用体系:建立健全中小企业信用评价体系,提高中小企业的信用状况,降低融资成本和风险。
3. 加强政策支持:政府应加大对中小企业的融资支持力度,制定更加优惠的融资政策,提高政策执行效果。
4. 增强企业自身实力:中小企业应加强自身管理,提高财务透明度,完善内部制度,提高自身竞争力。
五、结论中小企业融资问题是一个复杂而严峻的问题,需要政府、金融机构、企业等多方面的共同努力。
本文以某公司为例,分析了中小企业融资问题的现状、原因及解决对策。
《大同市中小企业贷款难的问题及对策研究》范文

《大同市中小企业贷款难的问题及对策研究》篇一一、引言在现代化经济发展的浪潮中,中小企业作为经济活力的重要源泉,其发展状况直接关系到地方经济的繁荣与稳定。
然而,大同市中小企业的贷款难问题,已成为制约其进一步发展的瓶颈。
本文旨在深入分析该问题,并探讨相应的解决对策。
二、大同市中小企业贷款难的问题1. 融资渠道狭窄大同市中小企业的融资主要依赖于银行贷款,而其他如股权融资、债券融资等渠道利用不足。
这导致企业在需要资金支持时,往往只能依靠银行贷款,增加了贷款难度。
2. 信用体系不健全部分中小企业存在信用记录不完整、信用评级较低等问题,导致银行在放贷时存在顾虑,增加了贷款的难度和成本。
3. 抵押物不足许多中小企业由于规模较小、资产较少,难以提供足够的抵押物来获得银行贷款。
即使有抵押物,其评估价值也可能无法满足银行的贷款要求。
4. 政策支持不足虽然政府出台了一系列支持中小企业发展的政策,但在实际操作中,这些政策的落实和执行力度仍有待加强。
三、对策研究1. 拓宽融资渠道鼓励中小企业通过多种方式融资,如发展股权融资、债券融资等,减轻对银行贷款的依赖。
同时,政府可以设立专门的中小企业融资平台,为中小企业提供更多的融资机会。
2. 完善信用体系建立和完善中小企业信用体系,包括建立信用信息共享平台、完善企业信用记录和评级制度等。
这有助于银行更好地评估企业的信用状况,降低贷款风险。
3. 创新抵押方式鼓励银行创新抵押方式,接受更多种类的抵押物,如知识产权、应收账款等。
同时,可以发展第三方担保机构,为中小企业提供担保服务,增加其获得贷款的机会。
4. 加强政策支持政府应进一步加大对中小企业的政策支持力度,包括财政支持、税收优惠、简化审批流程等。
同时,要加强政策的宣传和解读,确保中小企业能够充分了解和利用政策资源。
5. 提升企业自身素质中小企业应加强内部管理,提高自身素质和核心竞争力。
包括加强财务管理、完善公司治理结构、提高产品质量和服务水平等。
企业信用调查报告

企业信用调查报告企业信用调查报告内容在不断进步的时代,报告使用的频率越来越高,我们在写报告的时候要注意涵盖报告的基本要素。
你所见过的报告是什么样的呢?下面是作者收集整理的企业信用调查报告内容,仅供参考,希望能够帮助到大家。
企业信用调查报告内容1(一)调查的内容我们将企业的财务人员设置、帐册设置、核算状况等作为主要调查内容,具体包括1、财务人员设置情况,包括:1、岗位设置状况,是否设有总账、出纳、保管。
2、人员素质情况,包括是否有专业证书、是否专职等。
3、账册设置情况,包括设置是否齐全,记载是否及时,账账、账证、账实是否相符。
4、成本核算是否准确、真实。
5、抽查主要原材料、产成品、现金是否与账面相一致。
(二)调查的结果在调查年销售额300万元以下的50户中小企业中:1、岗位设置不全,或不规范的40户,占调查户数的80%2、账册设置齐全32户,占调查户数的64%;记载及时,或基本及时的20户,占调查户的40%;帐实相符5户,占调查户数的10%3、成本核算准确、真实的15户,占调查户数的30%4、盘存主要原材料、成产品、现金与账面相不一致45户,占调查户数的90%。
通过这次调查,发现有90%以上的中小企业纳税人在财务上存在问题。
二、调查结果的分析调查的结果是令人吃惊的,是什么原因造成这样的结果的?一是随着经济的迅猛发展,投资主体呈现多元化态势。
部分纳税人产生了重生产经营管理,轻财务核算;重营销队伍建设,轻财务人员培训。
少数纳税人文化层次和现代经营管理理念欠佳,不能按照《征管法》和税务机关的要求建账,主观随意性太大,收支无发票,收入随意报,记账的业务只是非开票不可的业务,有的记账只是形式主义,为了应付税务机关。
二是财务人员、办税人员素质参差不齐,由于新办企业不断增加财务人员紧缺,老会计有一定水平,但一人代几个单位的帐,时间上不能保证;新会计不是缺理论知识,就是少实践经验;更主要的原因是企业是老板,工资由老板发,不听老板的就被炒鱿鱼,所以会计只能根据老板提供的票据“做账”、“圆账”。
企业 信用体系建设 措施

企业信用体系建设措施一、建立信用管理制度企业应建立完善的信用管理制度,包括信用政策、信用管理流程、信用风险控制等方面。
信用管理制度应明确各部门和员工的职责和权限,确保信用管理工作的有效实施。
二、强化信用风险管理企业应加强信用风险管理,建立信用风险评估机制,对客户进行信用评估,并根据评估结果采取相应的措施。
同时,企业应建立风险预警机制,及时发现和解决潜在的信用风险。
三、设立信用管理部门企业应设立专门的信用管理部门,负责信用管理工作。
信用管理部门应具备专业的信用管理知识和经验,能够对企业信用风险进行全面管理和控制。
四、推行信用评级制度企业应推行信用评级制度,对客户进行信用评级,并根据评级结果采取相应的措施。
信用评级制度可以促进企业与客户之间的信任和合作,提高企业的市场竞争力。
五、建立信用信息系统企业应建立完善的信用信息系统,包括客户信息、交易记录、信用评估结果等方面。
信用信息系统可以为企业提供全面的信用信息支持,帮助企业更好地管理信用风险。
六、开展信用宣传教育企业应开展信用宣传教育,提高员工的信用意识和素质。
同时,企业应加强对客户的信用宣传教育,提高客户的信用意识和素质,促进企业与客户之间的信任和合作。
七、建立失信惩戒机制企业应建立失信惩戒机制,对失信客户进行惩罚和处理。
同时,企业应加强对失信行为的监管和惩处力度,维护市场秩序和公平竞争。
八、加强信用体系建设监管企业应加强对信用体系建设的监管和指导,确保信用管理工作的有效实施。
同时,政府应加强对企业信用体系建设的监管和指导力度,推动整个社会信用体系的建设和发展。
《2024年中小企业融资问题研究——以某公司为例》范文

《中小企业融资问题研究——以某公司为例》篇一一、引言随着中国经济的快速发展,中小企业已成为推动经济增长的重要力量。
然而,融资难、融资贵一直是困扰中小企业发展的难题。
本文以某公司为例,深入研究中小企业融资问题的现状、原因及解决对策,旨在为中小企业融资提供有益的参考。
二、某公司融资现状及问题某公司是一家中小型制造企业,主要从事机械制造和销售。
近年来,该公司面临严重的融资问题,主要表现在以下几个方面:1. 融资渠道狭窄:某公司主要依赖银行贷款进行融资,但银行贷款审批严格,周期长,难以满足企业短期、急需的资金需求。
2. 融资成本高:由于信用状况、抵押物不足等原因,某公司在银行贷款过程中需支付较高的利息和手续费,增加了企业的经营成本。
3. 融资政策支持不足:尽管政府出台了一系列支持中小企业融资的政策,但实际执行中仍存在诸多障碍,导致政策效果不尽如人意。
三、中小企业融资问题原因分析中小企业融资问题的产生,既有企业自身的原因,也有外部环境的因素。
具体包括:1. 企业自身原因:中小企业的规模小、信用状况不佳、财务管理不规范等,导致银行贷款审批困难。
此外,部分企业缺乏有效的抵押物,难以获得银行的信任。
2. 外部环境因素:银行对中小企业的贷款政策不够灵活,审批流程繁琐;政府支持政策落实不到位,企业难以享受政策红利;社会信用体系不健全,增加了企业的融资难度。
四、解决中小企业融资问题的对策建议针对某公司及中小企业的融资问题,提出以下对策建议:1. 拓宽融资渠道:鼓励中小企业通过发行债券、股权融资等方式拓宽融资渠道。
同时,引导中小企业利用互联网金融、供应链金融等新型金融工具进行融资。
2. 降低融资成本:政府应加大对中小企业的政策支持力度,降低企业的融资成本。
例如,提供贷款贴息、税收优惠等政策支持。
3. 完善信用体系:建立健全社会信用体系,提高中小企业的信用状况。
同时,加强银行与中小企业之间的信息沟通,降低信息不对称带来的融资难度。
中小企业调研报告5篇

中小企业调研报告5篇(经典版)编制人:__________________审核人:__________________审批人:__________________编制单位:__________________编制时间:____年____月____日序言下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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小微企业信用评级模型及比较研究

小微企业信用评级模型及比较研究肖斌卿;杨旸;余哲;沈才胜【摘要】在调查和文献基础上,进行信用风险来源识别、评级指标分类和评级方法选择,构建商业银行内部信用评级模型,以期在授信审批环节提高信用风险管理水平。
基于某商业银行2008—2013年小微企业实际信贷数据,运用线性判别分析、二项逻辑回归和十种基于不同学习算法的BP神经网络模型构建内部信用评级模型,并在评级指标体系中加入宏观经济变量,使度量风险的稳健性进一步得到提升。
最后通过四种方法对不同模型的结果和评级有效性进行了对比分析,认为基于Levenbery-Marquardt学习算法的NN10模型具有最优的评级有效性。
%On the basis of investigation and literature research, conducting risk source identification, rating indicators classification and rating methods assessment, the paper constructs commercial bank’s internal credit rating models to improve the credit risk management in the credit approval procedures. Based on the credit data of small and micro enterprises in a commercial bank from 2008 to 2013, using the linear discriminant analysis, logistic regression and 10 types of BP neural network relying on different learning algorithms, internal credit rating models are constructed with macroeconomic variables, which may further improve the robustness of risk measurement. Finally, results and rating effectiveness of different models are analyzed and compared, and show that the NN10 model based on Levenbery-Marquardt learning algorithm performs optimal rating effectiveness.【期刊名称】《系统工程学报》【年(卷),期】2016(031)006【总页数】11页(P798-807,830)【关键词】信用评级;小微企业;模型比较;学习算法【作者】肖斌卿;杨旸;余哲;沈才胜【作者单位】南京大学工程管理学院,江苏南京210093;南京大学商学院,江苏南京210093;郑州商品交易所,河南郑州450008;南京大学工程管理学院,江苏南京210093; 紫金农商银行,江苏南京210019【正文语种】中文【中图分类】F832.59我国当前正处在经济发展“提质换挡”的“新常态”发展阶段,经济结构和产业结构正在进行深度调整和优化.在“新常态”的经济氛围下,新兴科技、新兴产业和新兴市场的发展和壮大,为小微企业的发展和壮大提供了难得的历史机遇.也正是在这一阶段,经济内生增长要求更多的人力资本和技术创新参与社会经济分工,并最终转化为经济增长产出.覆盖广、种类多的小微企业在国家经济结构调整和升级中起到的促进作用,在今后将会更加凸显.小微企业的经营发展和技术创新离不开资金的支持,特别是在当前信贷资本紧缩投放的时期,小微企业融资难的问题日益凸显.Schreiner[1]在研究中认为,企业处在初创和成长阶段更加依赖从传统金融机构那里获取资金支持.然而,小微企业在通过银行进行信贷融资的过程中,会遇到诸多的问题.一方面,小微企业受其经营时间、经营业绩、公司治理等因素的制约,普遍不能提供类似大型企业财务报表的详细业务信息、财务信息以及其他融资担保证明;另一方面,商业银行经营强调贷款的风险控制,在开展小微企业贷款业务时,银行对小微企业的资信审查和授信工作正逐步趋于严格和规范,与此相悖的是上市银行内部控制缺陷认定存在查找范围不统一、认定标准不完善、认定数量和严重程度明显不足等问题[2].上述这种银企之间存在的信息不对称问题[3],是制约小微企业从商业银行获取信贷融资的主要因素.针对小微企业当前面临的融资困境,商业银行所采用的信用评级却暴露出诸多问题,例如专家判断法比重大于模型法比重、评级方法与实际需求存在出入以及小微企业信用评级体系缺乏针对性.随着贷款业务的不断精细化,各家商业银行均推出各自的小微企业贷款方案,更加注重开展专业化的小微企业贷前审查工作,同时也对信用评级方法以及评级方法的有效性提出了更高要求.在理论界,学者们依实务操作的需要,针对小微企业贷款业务的信贷模式、评级指标、评级方法以及违约概率估计开展了广泛的研究和讨论,汇总出丰富的研究成果.其中,对评级指标和评级方法的讨论尤为突出.在研究指标方面,郭小波等[4]在小微企业信用风险的识别因子研究中,引入企业财务指标、企业定性指标以及与企业主有关的指标作为研究变量.谢平等[5]认为信用评级需考虑的因素包括借款企业经营环境、所有制与经营权、管理水平、营运价值、盈利能力、风险程度等因素.徐超等[6]基于多智能体仿真方法,从中小企业组成的联保贷款入手,重点考察了联保的组织规模和组织成员初始信用水平对信用风险演化的影响.陈其安等[7]认为在一定条件下,投融资平台和银行之间的均衡贷款数量将随着政府信用担保履约率增加而增加.同时,李毅等[8]也认为小微企业在融资过程中若能够拥有信用担保,将有益于其获取贷款. Hajek等[9]对企业信用评级预测中的财务状况、经营状况等建模指标进行了研究.Doumpos等[10]在其研究中构建了一个包含财务数据和结构化模型的信用评级预测系统.同时,现有文献亦强调加入定性指标对研究小微企业信贷业务的重要性.Vassiliou[11]在对印度小微企业贷款案例分析的基础上,认为信用风险影响因素包括贷款人经营理念、贷款人经营水平、贷款人有无违法记录、贷款人经营思路、贷款利率、用途等; Malhotra等[12]通过对首发小微信贷的孟加拉国发放小微企业信贷的风险情况进行研究分析,了解到影响小微企业信用风险的因素有贷款数量、贷款人抵押品价值、其所拥有的耐用商品的价值、贷款期限的长短等. Meyer[13]指出银行可以通过“软信息”对小企业信用状况进行评估,这些软信息包括银行对借款企业资信的初步判断等.Lussier[14]在其模型中加入了企业管理水平、所处经济周期、产品生命周期等因素.此外,张良贵等[15]基于DSGE模型研究表明宏观流动性及其状态变化、基准利率状态变化对企业杠杆有重要影响.由此可见,小微企业信用评级指标需要同时包含企业内部定量指标和定性指标与企业外部信息.在研究方法方面,张大斌等[16]用差分进化算法(DE)优化违约点系数,提出一种中国上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型,来提高上市公司信用风险测度的准确性.于立勇等[17]在其研究中开展基于Logistic回归分析的违约概率研究,利用正向逐步选择法建立了信用风险评估指标体系.黄苒等[18]重点关注了含跳跃风险的公司贷款违约率测度问题,并探索了基于首达时模型的理论扩展,给出了违约概率参数估计的方法.庞素琳等[19]在银行个人信用评级中建立C5.0分类算法,在该算法内嵌入Boosting算法技术,并构造了成本矩阵和参数调整后的决策树.肖进等[20]提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM,并认为该模型能够取得更好的客户信用评估性能.Che等[21]运用层次分析法(AHP)和包络分析法(DEA)对台湾地区商业银行小微企业信贷决策进行研究,并得到有效的建模结果.Angilella等[22]在研究中建立了小微企业SMMAA-TRI多准则信用评级模型,并对模型有效性进行了验证.同时,非参数统计的研究方法也逐步应用于信用评级建模.然而,随着银行业可训练数据量的大幅提升和数据维度的不断提高,机器学习方法开始崭露头角.统计学和机器学习最本质的区别在于根本目标不同,统计学家更关心模型的可解释性,而机器学习专家更关心模型的预测能力.由于银行业对预测准确度要求的越来越高,统计学方法的不适应性开始显现,很多问题不能构建出严谨的统计模型,而机器学习理论已被证明是此类研究有效的建模方法.王春峰等[23]在其研究中对人工神经网络在银行信用风险评价中的应用展开对比讨论,结果表明,与传统统计方法相比,神经网络技术具有较高的稳定性和判别准确度.Lee等[24]认为非参数统计的方法在信用评级的研究中优于经典统计模型.Yu等[25]运用基于多层神经网络的机器学习方法研究信用评分模型,并对效果良好的建模结果进行叙述.Zhong等[26]在企业信用评级中,对BP、ELM、I-ELM和SVM的学习训练效果进行对比分析,其中ELM和BP 神经网络的建模效果较优.商业银行在信贷审批操作中运用信用评级模型对申请借款企业提供的信息进行判断,对企业在未来是否会出现违约进行估计,已经是普遍存在的贷前审批流程,因此评级模型的有效性是各家商业银行共同关注的问题.结合现有文献中的信用评级方法,本文构建包含线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)、二项逻辑回归(binary logistic regression,BLR)、基于多种学习算法的BP神经网络(BP neural network, BPNN)的评分模型,运用建模样本训练模型,并用测试样本检验模型有效性和稳健性,挑选出较优的信用评级模型.LDA是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各个特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法.BLR模型主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,是普通多元线性回归模型向非线性模型的扩展.基于多种学习算法的BPNN模型是前馈型神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,通过训练与测试将对象进行分类.本节就LDA、BLR、基于多种学习算法的BPNN模型以及模型有效性的衡量方法进行简要介绍.2.1 线性判别分析(LDA)对于k个组别的分类问题,假设k个组别构成的总体分别为G1,G2,...,Gk,于是若要判断样本x各来自于哪一个总体,首先必须计算样本x到每个总体Gi(i=1,2,...,k)的距离d(x,Gi),然后再比较这些距离,其中样本x到总体Gi的距离d(x,Gi)采用Mahalanobis距离,即其中µi和Σi分别为Gi的均值和协方差矩阵,为协方差矩阵Σi的逆矩阵.如果x距某个Gj(j= 1,2,...,k)最近,则认为x∈Gj.其判别规则为对于本文组别分类的问题,可通过建立判别分析模型进行判别.2.2 二项逻辑回归(BLR)对于一个二项分类和n个定量预测变量x1,x2,...,xn(包含虚拟赋值变量),BLR模型假设目标响应的概率为其中β0为常数项,称β1,β2,...,βn为模型回归系数,解释变量可以是连续变量,也可以是分类变量或哑变量(dummy variable).正式的决策框架中通常包含多种评判模型,在多种模型有效性对比过程中,BLR模型可以作为一个判断依据.BLR与LDA一样,在多元正态分布和相同协方差矩阵的假设条件下具有最优判别能力.BLR要求较大的输入样本量以取得较为稳定的计算结果,同时应对自变量与因变量的复杂非线性关系进行适当处理.2.3 基于多种学习算法的BPNNBPNN的构成包括一个输入层,一个或多个隐含层和一个输出层.各层由若干个神经元构成,每一个节点的输出值由输入值、作用函数和阈值决定.神经网络的学习过程包含两个方面:信息正向传播和误差反向传播.在正向传播过程中,输入信息从输入层经隐含层传到输出层,经作用函数运算后得到输出值与期望值进行比较,若有误差,则误差反向传播,沿原先的连接通路返回,通过逐层修改各层神经元的权值,减少误差,如此循环直到输出的结果符合精度要求为止.具体步骤如下:步骤1BPNN的初始化,确定隐含层节点的个数.将各个权值和阈值的初始值设为比较小的随机数;步骤2输入样本和相应的输出进行网络训练,即对每一个样本数据进行步骤3到步骤5的过程;步骤3依据输入样本计算实际输出及其隐含层神经元的输出;步骤4计算期望输出与实际输出之间的差值,求输出层和隐含层的误差;步骤5根据步骤4得出的误差更新输入层到隐含层节点之间以及隐含层到输出层节点和之间的连接权值;步骤6求出误差函数e,判断e是否收敛到给定的学习精度以内,即e≤ε,其中ε为拟定误差,如果满足则训练结束,否则转向步骤2.运用不同的学习算法对BPNN进行训练,将会得到不同的建模效果[27].MATLAB R2012a软件中的神经网络工具箱(neural network toolbox)中包括多种适用于BPNN建模的学习算法.本文考虑运用10种学习算法对BPNN进行训练,具体如表1所示.2.4 模型有效性的衡量方法ROC曲线面积(AUC值)是常用的用于评价分类模型有效性的方法.ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式,以真阳性率(敏感度,不良贷款样本被判正确)为纵坐标,假阳性率(1–特异性,良性贷款被判错误)为横坐标绘制的曲线.传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点,必须将试验结果分为两类,再进行统计分析.本文运用SPSS 软件对12种模型的检验结果绘制ROC曲线,并比较AUC值,AUC值越大,表明模型判别水平越高.均方误差(mean squared error,MSE)是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值.在此,MSE是预测值与期望值之差平方的期望值,即其中yt是期望值,t是预测值.MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度.在对模型有效性进行衡量时,需要考虑不同错误类型的成本,本文依据Blanco等[27]的两种错误分类构造误判成本.I类错误指良性贷款错评为不良贷款的比率;II类错误指不良贷款错评为良性贷款的比率,相比于I类错误,II类错误的发生将会对银行带来更大的损失.因此本文将II类错误的成本设为I类错误成本的5倍.并在此基础上计算误判成本其中C21和C12分别表示发生I类错误和II类错误的成本,π21和π12分别表示发生I类错误和II类错误的概率,p1和p2分别表示样本在到期时是良性贷款和不良贷款的先验概率.识别率包括不良识别率和总识别率.不良识别率表示检测样本中的不良贷款被模型识别出的比例,该指标可以反映模型对I类错误的规避能力;总识别率表示全部检测样本的二级分类属性被识别正确的比例,该指标可以反映模型的整体判别能力.本文采集江苏某商业银行2008–2013针对小微企业信贷的过往数据,与公开数据库中的宏观数据合并后,总数据内容主要包括:1)财务信息(资产总额,经营收入等);2)本期贷款基本信息(发放额度,发放利率,贷款方式,支付方式等);3)当前客户非财务信息(客户信用等级,客户资信等级,行业分类,担保情况等); 4)与宏观经济有关的变量(用电量,GDP,CPI等);5)信贷的二级分类情况.经过剔除缺失和不正常的数据,得到2 115组有效数据,其中,良性与不良贷款比例约为9∶1.为了对评分模型进行科学对比,我们把数据集随机分成两个互补的子数据集:80%数据作为建模集,20%数据作为测试集.各模型的变量结构都是通过10次交叉验证法进行筛选,交叉验证法的一个优势就是这样的信用评分模型是基于较大比例的有效数据(80%)开发.有关信用评级指标的文献中,由“硬”信息到“软”信息的选择是信用评级指标选择的一个显著性变化,从最早标准化的财务指标到如今各类非财务指标的不断加入更新,信用评级系统也因此能够从规范化的大公司推广到小微企业及个人类客户.然而,这些指标多为微观指标,宏观指标鲜有涉及.近年来,有学者对宏观经济变量的研究提出了自己的看法,认为借款人的违约与一般经济状况密切相关,与宏观经济环境变量也应当被考虑作为输入变量[27,28].颜新秀[29]认为,不同宏观经济环境下各指标变量与个人住房抵押贷款违约率之间存在一定的影响关系.Kim等[30]指出宏观经济环境是一个关键因素,直接关系到借款者的偿付行为.因此,本文认为贷款期间内的宏观经济变动对贷款主体的还款意愿具有一定影响,应当作为重要变量参与信用评级研究.因此,本文选取的指标类别包括财务类指标,非财务指标和宏观环境指标. 建模自变量和因变量(输入变量和输出变量)如表2和表3所示.本文在考虑现有文献贷款对象财务信息、非财务信息、本期贷款基本信息的基础上,还加入与宏观经济有关的变量作为自变量或输入变量,主要基于以下考虑:传统模型的因变量和自变量存在不同期的问题,传统信用评级模型将贷款期初的相关变量指标作为自变量,将贷款期末的五级分类情况作为因变量来进行建模,即自变量和因变量不是同一时间点上的面板数据,因此不能直接看作面板数据处理,需加入时间因素才能解决矛盾,同时,宏观经济变量是时间因素的合理体现,因为宏观经济变量并非某一时间点上的宏观经济变量,而是贷款期间相关宏观经济变量变化趋势的反映,因此不是一个时间点的概念而是某一时间段的变化趋势的概念,所以能够反映出时间因素.在实证分析部分,本文将分别运用包含宏观变量和不包含宏观变量的指标体系进行建模,并比较模型的有效性.同时,本文借鉴Blanco等[27]的做法,在指标体系中加入“客户经理主观评价”和“客户资信状况调查结果”两个指标,以囊括银行自有的贷款初期审核信息.本文引入贷款期限内经济周期信息的变量,Kim等[30]指出宏观经济环境是一个关键因素,直接关系到借款者的偿付行为.该做法的优点还在于考虑到还贷期限内省内宏观经济变化对小微企业的影响,由于各家商业银行在计划财务部进行财务预算的编制过程中均拥有未来至少三年的宏观经济变化预测数值,因此在实务操作中,该宏观变量数据采用商业银行预测数值.本文借鉴Blanco等[27]在设计信用评分模型所使用的宏观经济变量的表达式其中ΔVMi,j是宏观经济变量的变化率,VM是宏观经济变量,i表示放款的时间,j表示贷款的时限.本文在对宏观济变量进行筛选之后选取用电量、GDP和CPI的季度数据作为建模的三个自变量.在实践中发现,除CPI外用电量和GDP均有很强的周期性,经过分析和比较之后,本文决定采用GDP、用电量的同比增量的变化率和CPI增长率来作为自变量,其中CPI增长率为(计算期CPI数值-基期CPI数值)×100%/基期CPI数值,GDP、用电量的同比增量的变化率为其中Δ2VMi,j是宏观经济变量增量的变化率,i表示放款的时间,j表示贷款的时限. 综合数据可获取性、数据可靠性因素的影响,样本选取2008–2013年贷款数据,其中宏观变量数据均进行季节性调整,并对离散变量进行赋值.神经网络建模时为加快训练网络的收敛性的需要,对样本数据中各个指标下的数据分别进行归一化处理.如第3节所述,将样本分为两部分,其中1 687组数据作为训练样本,428组数据作为检验样本,训练样本与检验样本比例约为4∶1.运用SPSS 21软件,以表2中15个变量为判别变量,以表3中B1变量为分组变量,选择Fisher函数系数,建立LDA模型,得到分类函数系数.根据分类函数系数,对检验样本中各指标进行加权求和,选取得数较大的类别作为判别结果.运用PASW Statistics 18统计分析软件建立二项逻辑回归(BLR)通过描述性统计,根据相关性、正态性检验和t检验,本文最终在Logistic回归中保留9项指标,分别为年利率、贷款方式、用途、支付方式、客户信用等级、客户资信等级、营业收入/人、GDP增量增长率和CPI增量增长率,具体分析过程介绍从略.运用MATLAB R2012a建立BP神经网络(BPNN),表2中15个变量作为输入神经元,表3中B2变量各分别作为输出神经元.分别运用表2中10种学习算法进行模型训练,各个训练函数即表1中MATLAB调用函数.神经网络参数设定:隐含层节点范围[7,13];最大迭代次数=1 000;训练误差=0.001.运用训练后的模型对检验样本进行测试,即分别将检验样本中的自变量与LDA分类函数系数加权求和取大值,代入BLR模型预测因变量值,代入训练好的BPNN模型得出预测输出变量值.当输出值小于并等于0.5时,判定该组样本为正常贷款;当输出值大于0.5时,判定该组样本为不正常贷款.首先,运用不包含宏观变量的指标体系建立模型,根据前文模型有效性的衡量方法,计算衡量各个模型有效性的指标数值,如表4所示,优化的ROC曲线如图1所示.在ROC曲线图中,纵坐标δ代表真阳性率,横坐标1-η代表假阳性率,其中η为特异性,下同.由表4可知,12种模型中,75%的模型的AUC值大于0.8;有11个模型的总识别率超过80%,其中六个模型的总识别率超过90%.但在关键指标中,有11个模型的不良识别率低于80%,有11个模型的误判成本大于0.2.从整体识别效果来看,所构建的模型对不良贷款缺乏识别能力是一个共性,因此本文认为有必要尝试通过加入宏观变量对指标体系进行改进并开展建模.在指标体系中加入宏观变量后,判断各个模型有效性的指标数值如表5所示,优化的ROC曲线如图2所示.1)AUC方面,共有6个模型的AUC值超过0.9,其中,NN6与NN10模型的AUC值超过0.95,分别为0.952和0.959,预测能力较强;2)均方误差方面,共有8个模型的均方误差小于0.1,其中BLR的均方误差为0.071,NN3的均方误差为0.072,NN6的均方误差为0.075;3)误判成本方面,共有5个模型的误判成本低于0.2,其中NN6误判成本为0.117,NN7误判成本为0.110,NN10误判成本为0.098,误判成本较低.I类错误率方面,NN6、NN7、NN10的II类错误率小于0.1,判别效果较优;4)不良识别率方面,共有4个模型的不良识别率超过0.8,其中NN6的不良识别率为0.915,NN7的不良识别率为1.000,NN10的不良识别率为0.979,说明该三个模型对潜在不良贷款的判别能力较强.总识别率方面,共有5个模型的总识别率超过0.9,即表明这5个模型的总体判别正确率超过九成,具有较好的整体判别能力.根据以上分析,可见LDA和BLR模型在四类模型有效性衡量方法中表现一般,其中BLR模型在AUC和总识别率方面优于LDA模型,LDA模型在II类错误率方面优于BLR模型,但该两个模型劣于或等于NN6和NN10在AUC、II类错误率、误判成本、不良识别率和总识别率方面的表现.当将NN6与NN10在模型有效性方面进行比较时,NN10在AUC、均方误差、II类错误率、误判成本和不良识别率的表现均优于NN6,而NN6仅在总识别率方面优于NN10,因此认为NN10具有最优的模型有效性,其次为NN6.由上述分析结果可知,1)在整体模型有效性方面,NN10(基于Levenbery-Marquardt学习算法)模型表现最优,NN6(基于Polak-Ribiere共轭梯度学习算法)模型表现次优.2)在各模型有效性衡量方法方面, NN10具有最大的AUC值,BLR具有最小的均方误差,NN7具有最小的II类错误率,NN10具有最小的误判成本,NN7具有最高的不良识别率,NN3具有最高的总识别率,这些结果表明在进行具体信用评级水平衡量时,需要重视上述模型在信用评级中的应用.3)在观察各个模型检测结果中出现两类错误的样本数据时,本文发现样本数据中的客户信用等级、客户资信等级、营业收入/人指标易出现区别于普通的数值,因此此类样本需要在人工贷前审查时给予关注.本研究选择合适的指标体系和研究方法,构建线性判别分析、二项逻辑回归和基于多种学习算法的BP神经网络模型对小微企业进行信用评级,并通过四种衡量方法分析模型的有效性,提高研究结论的可信度.研究结果表明机器学习方法能够为商业银行授信审批和贷前审查工作提供参考依据,并且在指标体系中加入宏观变量能够有效地提高模型识别不良贷款的能力,提升模型的稳健性.因BP神经网络具有容易陷入局部极值、“过拟合”等问题,其预测精度有待优化,今后研究中尝试使用遗传算法优化BP神经网络强化全局搜索能力.取得更大的数据样本,并尝试根据小微企业资产总量大小对样本进行分层,提高模型对于贷款主体的评级能力.肖斌卿(1979―),男,福建南靖人,博士,副教授,研究方向:金融工程与金融管理,Email:****************.cn;杨旸(1990―),男,江苏南京人,博士生,研究方向:金融工。
《2024年中小企业融资困境及其金融支持研究》范文

《中小企业融资困境及其金融支持研究》篇一一、引言中小企业作为我国经济发展的重要力量,对于推动就业、促进创新、保持市场活力等方面起着举足轻重的作用。
然而,长期以来,中小企业面临着融资难、融资贵的问题,严重制约了其健康发展。
本文将就中小企业融资困境的现状、原因及金融支持措施进行深入研究和分析。
二、中小企业融资困境的现状1. 融资渠道狭窄中小企业的融资渠道相对单一,主要依赖于银行贷款、股权融资和债券融资等传统方式。
然而,由于企业规模小、信用等级较低,往往难以获得银行的贷款支持,股权和债券融资的门槛也较高,使得许多中小企业难以获取资金支持。
2. 融资成本高由于中小企业的信用风险较高,银行在提供贷款时往往要求较高的利率和抵押物,增加了企业的融资成本。
此外,企业还需要承担评估、担保等费用,进一步加重了企业的负担。
3. 政策支持不足尽管政府出台了一系列支持中小企业发展的政策措施,但部分政策落实不到位,企业在申请过程中仍面临诸多困难。
同时,政府对中小企业的金融支持力度仍需进一步加大。
三、中小企业融资困境的原因分析1. 信用体系不健全我国信用体系建设尚处于初级阶段,对中小企业的信用评估机制不健全,导致银行在为中小企业提供贷款时存在较大风险。
此外,部分中小企业存在财务信息不透明、失信等问题,也影响了其融资能力。
2. 银行信贷政策偏向大企业由于大企业具有较高的信用等级和稳定的盈利能力,银行在信贷政策上往往偏向大企业。
而中小企业的信贷需求往往难以得到满足。
3. 资本市场准入门槛高尽管资本市场为中小企业提供了股权和债券融资的途径,但由于准入门槛较高,许多中小企业难以达到要求。
此外,即使成功上市或发行债券,也需要承担较高的信息披露成本和市场监管压力。
四、金融支持措施研究1. 完善信用体系建立完善的信用评估机制和信用信息共享平台,提高中小企业的信用透明度。
同时,加大对失信行为的惩戒力度,提高中小企业的信用意识。
2. 优化银行信贷政策鼓励银行加大对中小企业的信贷支持力度,降低贷款利率和抵押物要求。
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中小企业信用体系研究 倪婷 (江苏省扬州市财政局,江苏扬州225002)
摘要:我国经济体制改革的不断推进,中小企业在国民 经济中发挥着越来越重要的作用。由于资产规模小、企业资 信等级不高、市场竞争风险较高等,缺乏行之有效的中小企 业信用担保体系来促进中小企业的健康有序发展。本文主 要从中小企业信用担保体系的现状和存在的问题进行了剖 析.分析我国中小企业信用担保体系的影响因素及原因探 究,提出构建完善丰富的政府支持体系、中小企内部控制管 理、社会信用管理和信用评估体系、担保机构的风险管理体 系等建议。 关键词:中小企业信用担保体系健全对策 一、我国中小企业信用体系中存在的问题 目前,许多地方政府已经意识到建立健全中小企业的融 资担保体系对经济发展的重要性,建立了多家担保机构,但 中小企业融资担保体系刚刚起步,还缺乏相关的法律保障, 担保机构在法律上地位不能明确,性质也不能确定。通过研 究表明.我国现行的中小企业信用体系主要有以下几个方面 的问题: 1.中小企业信用担保机构不完善。信用担保机构资产规 模小.实力弱,不能满足中小企业融资。从国内担保机构整体 来看,资金过亿的机构微乎其微,一半以上的机构担保资金 规模不到500万元。有的担保机构其资金规模甚至仅仅只有 100万元。担保机构自身管理不规范,工作上未建立健全内 部管理制度,项目评审把关不严,对担保项目的监督检查不 力,怠于管理,导致产生较高的担保风险。机构从业人员素质 有待提高,缺乏风险意识和识别、控制风险的有效手续,无法 适应担保机构的迅速扩展和担保业务的快速发展。 2.中小企业参与意识低。中小企业参与担保的积极性不 高,效益好的企业并不缺乏资金,不愿成为担保机构的会员, 而效益差的企业本来就资金紧张。拿不出资金人会。中小企 业自身实力不足,信用不佳。这是由于其自身经营理念落后、 人员经营管理水平不高.产品技术含量低,不能准确判断风 险与采取相应决策。加上多数中小企业经营者信用意识淡 薄,导致社会对其信用度下降。 3.商业银行积极性不高。由于担保机构担保的贷款与商 业银行的业务总量相比所占比重不大,导致商业银行对小额 圈 贷款不感兴趣、设置的货款利率偏高,国有四大商业银行一 般在人行基准利率的基础上上浮20%以上.地方农村信用社 上浮幅度更大,增加了企业的负担。 4.政府部门管理不规范。我国大多数中小企信用担保机 构是在各级政府的直接支持下建立的,与当地政府或其主管 部门在财务和人事关系上有着密切的关系,由于机构未能出 台严格的制约规程,政府就可能会以出资人或其他身份不适 当干预担保业务活动。加上监管主体不明确、监管体制不顺, 形成监管真空,对担保机构内部运作缺乏有效监督,担保机 构的道德风险和经营风险随时可能产生。 5.社会配套服务滞后。首先,缺乏与担保相关性的法律 规范,从现行的法律环境看,我国除《担保法》以外,没有其他 法律法规为担保机构提供专门的法律依据和保障。其次,社 会信用环境较差,我国发展市场经济多年,信用作为无形资 产的巨大价值至今未能在民众间普及,中小企业的信息失 真,财务上的失信造假,市场未有共享的信息平台。 从以上五方面的分析,可以看出我国的中小企业信用体 系建设仍然存着许多问题,中小企业信用担保体系的构建是 一个综合性的工程。不是一蹴而就的,应该由国家、社会中介 机构、金融机构和中小企业一同努力,健康有序地同步推进。 二、我国中小企业信用担保体系的影响因素 1.信息不对称风险 银行贷款是中小企业融资的很重要的途径,然而,银行 在贷款过程中。存在信息不对称问题,一方面是由于中小企 业平均经营存续期短,倒闭率和歇业率较高,内部管理不健 全,缺乏有效的抵押物和适合的担保单位等,使金融机构放 贷时面临着较大的财务风险。商业银行追求资金的营利性、 流动性和安全性,在权衡成本收益后,商业银行往往会“惜 贷”。 2.社会信用环境差 社会信用问题已严重制约我国经济的发展,主要表现 在:一是信用观念落后,信用意识淡薄,信用缺失现象大量存 在,信用作为无形资产的巨大价值仍未得到充分认识、开发 和利用;二是一些企业信用观念淡薄,信用基础十分薄弱,有 偿还能力而不偿还债务、逃避银行债务的现象时有发生,在 制假售假、财务失真、偷逃税收等方面的信用状况仍有待彻
133 FINANCE ECONOMY金融经济 底改善;三是社会信用信息失真,有关企业、个人经济行为的 基础信息资料不完整、不真实,市场缺乏足够准确的信息作 为评价和评判信用状况的基础资料;四是构成社会信用体系 重要组成部分的中介机构,其自身的信用没有建立,虚假的 验资、审计和资产评估报告比比皆是。 3、政府部门管理不规范,存在不同程度的行政干预 我国目前大多数的中小企业担保机构是在各级政府的 直接支持下建立的,与当地政府或其主管部门在财务和人事 关系上有着密切的关系,有的担保机构基本上是依附于当地 的政府或其主管部门。在机构数量和担保贷款金额上,政府 担保的份额过高,民间资本型担保的比重严重不足,财政出 资的政府担保在整个担保体系中处于绝对主导地位。 三、中小企业信用体系完善的建议 (一)政府支持体系 我国中小企业信用担保体系在各级政府的积极推动下 已初步形成,并对缓解中小企业融资难,推动区域经济的发 展发挥了重要作用。然而各级政府应该进一步认识到中小企 业信用担保的重要性,从整体着眼,统筹规划,科学设计我国 中小企业信用担保机构未来发展蓝图,为担保业的顺利发展 奠定基础。 1.健全有关中小企业信用的法律法规制度。中小企业信 用体系建设的根本是首先建立和完善相关的法律法规 目 前,我国和中小企业信用有关的法律只有《中小企业促进法》 等,并没有与中小企业信用直接相关的法律法规,如《中小企 业信用法》《信用中介机构管理条例》等。 2.进行中小企业信用体系构建的总体规划。我国各级政 府在做收支预算时就要包括组建中小企业融资担保的计划 支出,充分发挥和全面协调政府机制和市场机构两者不同的 影响和各自的特点,政府发挥决策上的调控优势,全面的进 行担保机构及其承担业务的调控和监督,要采取“政策引领 资金、市场规范运作、法人督导管理”,从国有、省、市等层面 形成合力,形成切实可行的中小企业信用体系的总体规划. 完善信用建设的长效机制。 (二)中小企内部控制管理 中小企业的信用问题是由于其身的内部管理问题.因 此,中小企业只有真正落实内部控制体系的建设,才能真正 构建中小企业的信用体系。主要包括: 1.中小企业自身要注重信用意识的建设。只有加强中小 企业的信用意识建设,提倡依法诚信理念,形成一种基本信 用的道德氛围,才能提高中小企业自身的素质和竞争力。 2.中小企业应加强经营管理和规范财务信用资料。建立 健全现代企业制度,增加企业制度改革力度,鼓励企业创新 发展,让企业的决策机制、运行机制、监督制约机制更加合理 化、科学化,鼓励中小企业在内部实行董事与经理层权利分 离的法人机制,管理人员各司其职,优化股权结构。要建立中 小企业的财务控制体系,规范中小企的财务资料的真实与完 整性。 (i)社会信用管理和信用评估体系 要着力构建中小企业的信用管理体系,加快中小企业信 134 用信息交流的大平台.大力倡导诚信交易,是各级部门、社会 中介机构与中小企业共同进行信用的信息征集工作。目的明 确.由政府组织全面领导法律策略实行,信誉指数、信息公 开、项目完成、工作方式、管理模式等,确保信用征集工作的 严肃性与真实性。据实登记,以实际中小企业户数为准,由工 商行政管理部门带头,充分发挥工商登记数据库、中小企业 信用制度、信息查询业务、企业年检制度等各方面的相互补 充衔接。社会中介机构协助各级部门完善担保后中小企业履 约情况的征集工作.这也是整个社会诚信体系完善必不可缺 的信息来源。 同时对信用评估体系应采用政府导向与市场导向相结 合的管理模式。一方面,采用政府导向,可以更有效地将全社 会的信用资源集中起来,以适合的成本提供给信用评估机构, 提高其评估结果的准确性和权威性:另一方面,采用市场导 向。国家的信用管理机构可以定期向社会公布从业机构评估 结果的失信状况,最终利用市场的力量,提高行业的总体素 质。因此,应从提高企业信用管理水平、充分发挥企业信用建 设效用的角度出发,加强对信用评估行业的统一监管。应借 鉴国际上先进的评级观念、方法和手段,规范信用评级业务 程序,完善评估标准,确保资信评估质量。把信用评级结果与 机构、企业、个人获得信贷资金结合起来,成为监管的一项指 标,以提高企业进行信用评估的积极性。 (四)担保机构的风险管理体系 1.科学划分融资担保参与方风险。市场经济要求,有必 要建立担保机构与贷款银行之间风险共担机制,以使担保风 险科学合理地分散和转移。经济主体之间的合作要求担保机 构与银行之间必须能够实现利益共享、风险共担,这是市场 经济的客观要求。但是.目前我国担保机构在进行担保业务 过程,担保机构承保的信贷风险由金融机构完全转移给了融 资担保机构,最终融资担保机构自己陷入了十面埋伏的危险 境地。鉴于此,协调金融机构与担保机构由担保信贷中所产 生的利益矛盾就显得,应通过制定合理的法律法规实现金融 机构与担保机构利益共享、风险共担。根据国外担保运作经 验及我国信贷实际情况.在金融机构与担保机构的分担风险 中,一般做法是70%.80%的责任风险由担保机构承担,20%
一30%的责任风险由金融机构承担,这样才比较合适。由此可 以看出.科学划分融资担保参与方风险,不仅能使贷款企业 的信用风险得到有效防范和控制.还能使银行与担保机构双 方的责任均得到加强,这样就有效分散了担保机构的风险, 同时为我国融资担保行业的快速发展奠定良好的基础。 2.建立有效的风险补偿、分散和转移机制。首先,要建立 政府财政、机构内部双补偿机制,以确保担保机构的持续发 展。其次,要建立担保风险分散机制。担保风险分散可以从以 下3个方面进行:一是对担保组合进行优化并增加担保品 种,二是切实扩大受保范围。有效提高参保企业数量。三是控 制单个参保企业担保限额。一般来讲,单个中小企业的融资 担保额应该以不高于融资担保机构资本金的10%为宜:最 后,要建立担保风险转移机制,我们应该以信用再担保的契 机方式规范和监管信用担保机构业务经营,促进其防范控制