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user: 4. 实证分析 为了精确地评估供应链金融的信用风险，本文从上市公司中小企业板块以及新三板中，挑选了供应链业务开展较为成熟的汽车制造业企业，借助东方财富choice金融终端中得到232家中小企业原始数据，中小融资企业是否可信即为模型的输出结果，用Z表示，Z Є {0， 1}。中小融资企业是否可信是标准是根据2016年国资委财务监督与考核评价局制定的《企业绩效评价标准值》的相关规定决定的，考虑到中小 图1. BP神经网络拓扑结构图 融资企业大都为汽车零部件以及配件制造业，故本文以全行业债务风险状况指标评价中的已获利息倍数作为评价标准，Z = 1表示该融资企业的已获利息倍数低于行业一般水平，属于可信企业，Z = 0表示该融资企业的已获利息倍数高于行业标准，属于有风险企业。由参考资料可知，汽车零部件及配件制造业全行业已获利息倍数平均值为3.2。 4.1. Logistic回归分析 1) 可行性分析：利用SPSS22.0统计软件对选取的样本指标进行检验和 Bartlett球度检验，以此来检查选取的指标是否适用做主成分分析。结果如表2。 从表2中可看出，样本数据的KMO值达到0.710，Bartlett球形检验P值为0.000，表示拒绝该假设，说明样本数据具有较强的相关性，适合做因子分析。 2) 提取主成分：运用主成分分析法，提取公因子并选取特征根的值大于1的特征根。根据SPSS软件的运行结果，总方差分解表如表3所示。 从表3中可看出初始特征值大于1的因子一共有5个，并且这5个因子所解释的方差占总方差的74.267%，这说明这5个因子能够对19个指标给出充分的解释，因此本文选择提取前5个因子为主成分。 3) 计算主成分值：主成分的系数由未经旋转过的初始因子载荷矩阵来计算，根据此因子载荷矩阵，可以得出各主成分与原指标体系中各指标的线性关系，计算出各主成分的值，详细数值如表4所示： 由表4数据可得出5个主因子的具体的表达式如下： { Y 1 = 0.16 X 1 + 0.172 X 2 + ⋯ + 0.152 X 18 − 0.157 X 19 Y 2 = 0.024 X 1 + 0.029 X 2 + ⋯ + 0.084 X 18 + 0.06 X 19 Y 3 = 0.029 X 1 − 0.061 X 2 + ⋯ − 0.064 X 18 + 0.048 X 19 Y 4 = 0.02 X 1 − 0.025 X 2 + ⋯ − 0.08 X 18 − 0.016 X 19 Y 5 = 0.137 X 1 − 0.151 X 2 + ⋯ + 0.191 X 18 − 0.043 X 19 4) 构建Logistic回归模型：运用SPSS22.0对进行实证分析，构建Logistic模型，采取逐步向后的方法进行回归分析。 Logistic模型回归方程变量显著性说明表5，反映的是实证分析中构建的模型拟合度情况，B表示回归系数，S. E.表示标准误差，Wald是卡方值，等于B除以它的标准误(S. E.)的平方值，df为自由度，Sig为显著性。根据Logistic模型实证分析内容，可以得出样本数据所构建的模型回归概率方程如下： P = 1 1 + e − ( 0.835 Y 1 + 0.632 Y 2 − 0.263 Y 3 − 1.444 Y 4 + 0.722 Y 5 + 1.346 ) Table 2 The test of KMO and Bartlet KMO样本测度 0.710 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 612.129 df 171 Sig. 0.000 表2. KMO与Bartlett检验 Table 3 The table of the contribution from factor 成分 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 5.250 27.633 27.633 5.250 27.633 27.633 2 3.035 15.976 43.608 3.035 15.976 43.608 3 2.643 13.912 57.520 2.643 13.912 57.520 4 1.907 10.035 67.556 1.907 10.035 67.556 5 1.275 6.711 74.267 1.275 6.711 74.267 6 0.862 4.537 78.804 7 0.803 4.228 83.032 8 0.668 3.515 86.548 9 0.499 2.627 89.175 10 0.451 2.373 91.548 11 0.315 1.659 93.206 12 0.251 1.321 94.528 13 0.243 1.280 95.808 14 0.206 1.085 96.893 15 0.181 0.950 97.843 16 0.156 0.820 98.663 17 0.115 0.607 99.270 18 0.086 0.452 99.723 19 0.053 0.277 100.000 表3. 因子贡献率表 5) 回归结果分析：表6中，风险企业即Z值，Z = 0表示该企业为可信企业，Z = 1表示该企业为风险企业，从表中第一行数据可看出，对于51个样本数据中的16个无风险企业，使用本文建立的logistic回归模型预测的同样为无风险企业数量为9个，而错判为风险企业的数量为7个，预测的正确率为56.3%；同样，从表中第二行数据可看出，对于样本数据中的35个有风险企业，使用本文建立的logistic回归模型预测的同样为风险企业数量为30个，而错判为可信企业的数量为5个预测的正确率为85.7%；则模型的综合预测率为76.5%。 Table 4 Component matri 因子 1 2 3 4 5 供应链关系强度 0.160 0.024 0.029 0.020 −0.146 流程信息化程度 0.172 0.029 −0.061 −0.025 0.005 核心企业管理水平 0.122 −0.069 −0.130 0.104 0.101 核心企业信用等级 0.172 0.007 0.012 0.030 0.105 净资产收益率 −0.013 0.156 0.061 −0.284 0.291 现金比率 0.019 −0.042 −0.163 0.304 0.398 存货周转率 −0.014 0.267 −0.017 0.095 −0.195 应收账款周转率 −0.023 0.198 −0.045 0.100 −0.086 总资产周转率 −0.008 0.235 0.041 −0.169 0.137 净资产同比增长率 −0.039 0.253 −0.045 0.216 −0.151 营业总收入同比增长率 −0.022 0.174 −0.159 0.245 0.206 资产 0.075 0.047 0.114 −0.211 0.201 净资产收益率_A 0.051 −0.002 0.307 0.220 −0.072 销售净利率_A 0.072 −0.002 0.289 0.191 −0.058 应收账款周转率_A 0.117 0.031 −0.068 −0.066 −0.470 净利润同比增长率_A −0.072 −0.034 0.246 0.176 0.213 资产_A 0.085 0.150 0.180 −0.041 0.125 供应链产品优势 0.152 0.084 −0.064 −0.080 0.191 核心企业对外担保情况 −0.157 0.060 0.048 −0.106 −0.043 表4. 因子载荷矩阵 Table 5 The table of variables for the regression equation of logistic mode B S.E. Wald df Sig 步骤 1a Y 1 0.835 0.454 3.382 1 0.066 Y 2 0.632 0.443 2.037 1 0.154 Y 3 −0.263 0.549 0.229 1 0.632 Y 4 −1.444 0.506 8.129 1 0.004 Y 5 0.722 0.518 1.947 1 0.163 常数 1.346 0.486 7.673 1 0.006 表5. Logistic模型回归方程变量显著性说明表 Table 6 Logistic model classification tabl 观察值 已观测 风险企业 百分比校正 0 1 步骤 1 风险企业 0 9 7 56.3 1 5 30 85.7 整体百分比 76.5 表6. Logistic模型分类表 4.2. BP神经网络分析 现利用SPSS软件对样本数据采取多层感知器方法进行神经网络分析，以下为实验过程中的具体步骤： 1) 变量处理：根据《企业绩效评价标准值》的相关规定，Z (有风险企业)为因变量，指标X 10 、X 11 、X 14 、X 17 、X 18 、X 19 为因变量，其他指标变量类型为协变量。同时对协变量进行标准化处理，使属性数据转化为无量纲数据，这样就有利于进行统一衡量，在实验中，采取最大最小值法进行标准化处理，其处理方法如下： x ′ i = x i − min ( x i ) max ( x i ) − min (xi) 2) 激活函数选择在SPSS22.0中，隐含层提供双曲正切和Sigmoid两种激活函数，在输出层中提供恒等函、Softmax、双曲正切和Sigmoid四种，双曲正切函数使用真值，并将其压缩至−1到1之间，在实践中，双曲正切函数的使用优先性高于Sigmoid函数，因此本文实验中，隐含层和输出层均使用双曲正切激活函数，其表达式如下： y = tanh x = e x − e − x e x + e − x 3) 网络结构选择：在结构分区中指定6、4作为训练、检验样本的相对数量，对应于样本数据量的 60%、40%。输入层中包括6个因变量和13个协变量，隐藏层个数为10，输出层为1个因变量。 4) 输出结果分析：输出结果中着重分析以下几个表：可表7中看到，51个样本数据的记录，其中27个数据被分配到训练样本，占比52.9%，另外24个客户分配为支持样本。从表8中可看到训练集和测试集预测的不正确率分别为11.1%和12.5%，从分类表中可看到训练集和测试集预测的正确率分别为88.9%和87.5%。 Table 7 Observation value processing summar N 百分比 样本 训练 27 52.9% Testing 24 47.1% 有效 51 100.0% 已排除 138 总计 189 表7. 观察值处理摘要 Table 8 BP neural network model classification tabl 样本 观察值 预测值 0 1 正确百分比 训练 0 9 2 81.8% 1 1 15 93.8% 整体百分比 37.0% 63.0% 88.9% Testing 0 3 2 60.0% 1 1 18 94.7% 整体百分比 16.7% 83.3% 87.5% 表8. BP神经网络模型分类表 4.3. 对比分析 从上文中的实验结果可明显看出： 1) 两种模型评估结果的各项指标都反应出其评估结果良好，这是因为二者在进行评估时所选用的都是基于供应链金融信用风险指标体系，这说明在供应链金融指标体系下，银行无论选用的是哪种风险评估方法进行风险预测，得出来的准确率都是相当高的，这显示了供应链金融融资相对于传统银行信贷模式的优越性：不仅降低了银行的信用风险，也为中小企业的融资提供了更多的可能性。 2) 总体评价效果方面：两种评估方法构建的模型得出来的评估结果都在70%之上，说明二者都适合用作供应链金融信用风险的评价，但是基于BP神经网络模型的供应链金融信用评价模型总体预测百分比为87.5%，高于Logistic回归模型预测率76.5%，说明BP神经网络模型更好。