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user: 2. 文献分析 根据相关文献资料，对中小企业进行授信评估可分为三大类方法，即单变量、多变量和现代风险管理模型。 2.1. 单变量评估方法(定性分析法) 单变量的测定方法属于定性分析法，包括专家打分法和财务比例综合分析法。专家打分法就是由商业银行管理人员根据自己或结合相关专家的专业技能、经验、判断做出信贷评级的方法，主要考虑的是企业的信用风险。对于信用风险需要考虑的因素有许多，但在实际应用中也逐渐形成了一些较成熟的方法，比如5C信用分析法和以5C分析法为基础，逐渐发展起来的5W分析法、5P分析法等等，其中比较常用的是信贷分析的5C法，它主要是从借款人的道德质量(Character)，考察借款人的品行和企业声誉等；还款能力(Capacity)，主要考察借款人将来的还款能力的强弱；资本实力(Capital)，着重考察借款人的总资本和资产负债率等；担保(Collateral)，分析借款人能提供的担保或担保品的变现能力情况；经营环境(Condition)，分析信贷的宏观环境等。沈翔(2011) [ 3 ] 从这五大方面来考虑和进行全面的定性分析，以判定借款人是否具有还款意愿和还款能力，并最终做出是否予以贷款的决定及最终信贷额度的敲定，以及为随后的跟踪监测作为政策调整的主要依据。 值得注意的是，台湾银行业在授信风险评估问题上大多延续着5P分析法的基本原则，另外从其他文献资料观察到，王玉璋(1985) [ 4 ] 指出5P是目前各银行在处理授信业务上的基本原则，也为银行多加采用之风险评估依据；董伯勋(2003)对于银行授信风险评估问题，基本上是延续着信用评估5P原则的基础，而这和5P原则早已被纳入台湾地区授信之相关法规命令中不无关系。商业银行通常将对企业信用风险的测度问题转化为对企业财务状况的分析问题。财务比例综合分析法就是将各项财务指标作为一个整体，系统、全面、综合的对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释并做出最后的评价。这类方法中比较有代表性的主要有杜邦财务体系(The DuPont System)和沃尔比重分析法(Alexander. Wole)。虽然专家评分法和财务比例综合分析法等在商业银行的信用分析和风险管理中扮演极其重要的角色，但是实际应用中却存在着许多难以克服的缺陷和不足。首先，由于专家在进行信用分析中，存在一定的主观性和经验判断，使得信用评估的结果往往不一致；其次，随着现代商业银行信贷业务不断的扩张，所需要的信用分析人员的数量越来越多，而且要求他们的个人素质和职业素质也越来越高，这样就很容易导致商业银行人力资源成本庞大、且效率低下等一系列问题。 2.2. 多变量评估方法(定量分析法) 多变量信用风险判别模型是以特征财务比率作为影响变量，并且运用数理统计推导而建立起来的标准模型，主要有线性判别模型、线性概率模型、Logit、Probit模型和判别分析模型。其中，Logit模型是指采用一系列财务比例数据来预测信用风险发生的几率，而后根据商业银行、金融机构和投资者等的风险偏好程度来确定一条信用风险警戒线。沈翔(2011) Logit模型的优势是不需要以多元常态分配和标准率相等作为假设前提，而它的劣势是样本数量要求在200个以上，否则很可能出现参数估计的偏误。Probit模型是一种广义的线性模型，又称Normit模型，该模型假设条件概率服从常态分配的二分类因变量。模型假设每个样本i都有一组变量X，这些变量的线性组合可以使每个样本都得到一个分数，该分数代表某种隐藏变量或内在变量，在信用风险评价中，表示企业发生危机的倾向是属于投资或是投机的倾向。 多元判别分析法，即Z 记分模型，是研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。而率先将这个方法运用于财务危机、公司破产及违约分析的开拓者是信用风险管理专家Altman。早在上世纪60年代，Altman (1968)就对美国破产和非破产的企业进行深入的观察研究。他采用了22个财务比例指针，包括会计变量和非会计变量，然后经过数理统计筛选建立著名的 5 变量的“Z-score”模型和在此基础上通过改进的“Zeta”判别分析模型。Z-score 模型和Zeta模型都是以会计信息作为基础的多变量信用评分模型。因为计算出来的Z值，都可以较为明确地反映出借款人在一定时期内的信用状况，所以可作为借款人信用级别的早期预警指标。但是，此模型是以美国企业作为样本所建立的，对于其他国家和地区是否适用还没有定论，因此仍需要进行实证检验。 2.3. 现代商业银行信用风险管理模型 一、死亡率模型 死亡率模型是根据债券或贷款的历史违约资料，计算在未来一定持有期内不同信用等级的债券或贷款的违约概率，即死亡率，通常区分为边际死亡率和累计死亡率。Altman，Mullins & Asquith (1989) [ 5 ] 分别使用保险精算的方法，计算出不同信用等级债券的死亡率(违约率)，这一方法同样可以扩展到商业银行贷款违约率的计算。死亡率表示违约率计算的延伸和继续发展，目前的评等机构大多数都应用死亡率模型或对死亡率模型进行一定程度的修正并重新建立模型。但死亡率模型的缺陷是其计算需要大量的历史数据为样本，根据 Altman & Suggitt (1997) [ 6 ] 的分析方法，每个信用评等就需要有10，000个贷款以上的观测值才能满足在估计中达到99%的信赖度。要是在10个信用等级下，则需要分析大概100，000个左右贷款。就目前的商业信贷业务量而言，极少有银行能够建立如此庞大的信息系统，特别是对于现阶段中国大陆地区的商业银行更是一项不可能完成的任务。 二、人工神经网络模型 神经网络理论于上个世纪40年代发展起来，但真正运用于信用风险管理已经是20世纪90年代了。Coats & Fant (1993) [ 7 ] 首先将此方法应用于美国企业的危机预测。Trippi & Turban (1996) [ 8 ] 探讨神经网络法在家庭抵押贷款、消费贷款、银行以及储蓄的信用风险中的应用。人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connectionist Model)。是一种模仿人脑信息加工过程的智能化信息处理技术，具有自适应性、自组织性，善于综合、联想和推广等一系列特点。目前，神经网络模型的类型已有十多种，具有代表性的有BP神经网络、RBF神经网络、CPN模型、自适应共振理论和多层感知器网络(MLP)等。沈翔(2011)认为其中多层感知网络模型在分类问题中应用最广泛，而信用评价本质就是一个分类问题，所以也可运用此方法。而利用人工神经网络模型进行信用风险分析和信用评价的优势在于能够详细描述模型中复杂的线性关系，测量精确度比较高，但此模型也存在着一定的缺陷，如对于试验样本而言，预测准确度虽然很高，但当实际运用时，结果却不一定很理想；另外，其计算过程基本属于“黑箱”状态，所以评估结果往往令人难以理解等等问题。 李梁坚、张志向(1999) [ 9 ] 通过对台湾银行机构之授信人员进行访谈和问卷调查，首先利用因素分析法及模糊AHP法建立银行授信人员评估中小企业时所考量之构面与权重，并且在担保放款方面及无担保放款方面各建构出13项衡量构面，以建立中小企业信用评等模型，该研究发现在担保放款方面以「企业发展潜力」最具影响性，而无担保放款方面，则偏重于「近三年资本额的增加情况」等企业资本保证能力。黄曼琴、刘烱森(2012)运用层级分析法协助判断各层级架构及变量之重要性，并得出以下结论：相对权重最高的前五项因子，债权确保构面占三个，代表台湾银行业在2000年~2009年十年间经歷了三次风暴后，在风险控管与业务推展上均更加谨慎，而且对中小企业授信之风险评估要素选择顺序也在改变，担保要素已成为银行对中小企业授信考虑中最主要的影响因素。沈翔(2011)将系统工程中的模糊层次分析法引入到商业银行授信信用风险管理研究中，不仅还原了信用评价的模糊本质，而且使用定量和定性相结合的分析方法，在对信用等级评价中既弥补了商业银行惯用专家法的主观因素干扰过多的缺陷，同时将定性指标(如图1)进行明确科学的量化，以得出合理科学、行之有效对小企业授信的风险管理工具。在其研究中，将三家浙江小企业的信用信息作为案例进行分析，并总结将模糊层次分析法引入到商业银行对小企业的授信信用风险管理的主要优势。 孙琳(2013) [ 10 ] 从中小企业及商业银行信用风险的特点出发，介绍了中小企业的融资环境，商业银行对中小企业惜贷产生的原因，也比较分析几种常见的信用风险度量方法和评估模型，而结合中小企业的特点最终选取利用Logit模型作为本研究的信用风险评估模型，并从企业各种财务指标中选取5项进行分析(如图2)，其中利用Logit回归模型对中小企业的信用风险评估预测性较好，进行行业划分后，对优先支持类行业的评估和预测效果要优于审慎支持类行业。 周磊、周嵩毅(2009) [ 11 ] 通过层次分析法，把复杂的商业银行授信问题中的各种考虑因素划分为相互联系的有序层次，使其条理化，并根据对信贷客户各方面条件符合客观要求的判断，就每一层次的相对重要性与一定量表示，利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值，从而作为信贷决策者选择最优中小企业信贷客户提供定量的技术分析依据，也有效克服了多目标决策指针的不确定性和模糊性。同时研究还指出，层次分析法在商业银行授信评价中仍具有一定的局限性，如在建立AHP成对比较的判断矩阵时，专家打分具有主观的不稳定性，可能会存在偏差，因此，可结合其他多种方法共同使用。 根据周磊、周嵩毅(2009)指出目前台湾地区各银行多综合采用信用评级方法来做为判断授信与否的依据，其中5P分析法、logit或probit等回归模式、因素分析法或区别分析法、AHP法、模糊数排序法和模糊积分法等最为常见。反观中国大陆地区，授信评估方法还处于从传统定性研究向定量研究转变的阶段，因此如何借鉴台湾地区先进经验和方法，而且根据中国大陆实际的金融市场环境制定出一套科学有效的中小企业授信评估机制，是极待解决的问题。本论文采用定性和定量相结合的方式，通过5C信用分析法、德尔菲法、文献分析、AHP层次分析等调查研究方法，以归纳中国大陆银行业对中小企业授信风险评估之关键因素，进而得出各要素的重要性及优先排序，最后建立中小企业授信评估因素权重表。