制造型中小企业信用评级指标体系的构建

制造型中小企业信用评级指标体系的构建

一、基于拉开档次法确定的权重中小企业是什么？如何定义？不同国家、不同经济发展阶段、不同行业的定义标准不同，随着经济发展的动态变化。我国目前对中小企业的划分标准为2003年国家经贸委、国家计委、财政部、国家统计局研究制订的《中小企业标准暂行规定》。其中制造业中小企业须符合以下条件:职工人数200人以下,或销售额3000万元以下,或资产总额为4000万元以下。其中,中型企业须同时满足职工人数300人及以上,销售额3000万元及以上,资产总额4000万元及以上;其余为小型企业。中小企业是推动国民经济发展,构造市场经济主体,促进社会稳定的基础力量。特别是当前,在确保国民经济适度增长、缓解就业压力、实现科教兴国、优化经济结构等方面,均发挥着越来越重要的作用。为此,正确指导国有小企业改革,大力扶持各类中小企业发展,已成为当前一项刻不容缓的战略任务。目前中小企业的发展遇到了诸多问题,其中首要问题是融资困难。究其原因有许多,归纳起来主要有两方面。一方面是中小企业自身的原因,另一方面为社会金融环境因素影响。作为中小企业最重要的融资伙伴的银行是社会金融环境因素的主体部分,在面临中小企业融资需求时存在着“惧贷”心理。原因是信息在银行与中小企业的不对称分布或者信息的不完全性,可能导致中小企业的“逆向选择”与“道德风险”,从而使银行对中小企业的贷款面临着很大的不确定性和风险。因此,银行在给中小企业贷款前,将会对其进行全面的风险分析与评估。这个过程中,要求建立一套有效的机制来审定中小企业的贷款风险,从而帮助银行对中小企业做出信贷决策,并采取相应的风险防范措施。本文立足于该目的,对现有中小企业信用评级模型研究的基础上,依据中小企业自有的特点构建起一套能够全面、客观反映企业信用状况的中小企业信用评级体系。信用评级中的关键环节为指标体系各权重的确定,并且直接决定了信用评级模型的科学性与客观性。因此,多年来大量学者致力于该项研究。权重的确定方法大致可划分为两类:一是客观赋权法,即选用特定的模型来计算权重系数,拒绝主观信息的介入,确保数据处理上的客观公正性;二是主观赋权法,大量引入专家或参与人的意见,对非共识性意见进行协商,体现了让众多人满意的“柔性”决策思想。本文采用基于拉开档次法的客观赋权法来确定权重,而不是使用传统的层次分析方法,原因为:一层次分析法构造两两比较矩阵时,受主观因素影响大;二层次分析方法确定的各指标权重间差异不大,这就使得使用该权重来确定的企业信用评级分数差异不大,从而不能有效地将各类企业进行分类,不能给急需使用信用评级结果采取融资策略的融资方提供科学合理的决策依据。反观基于拉开档次方法确定的权重,不仅避免了构造比较矩阵的主观因素,而且尽可能体现出各被评价对象之间的差异,从整体上尽量拉开档次,并进行排序。拉开档次法具有客观、评价过程透明和保序性好等特点。二、中小企业评价对象信用影响因素的特征分析中小企业信用指标体系的建立应当立足于中小企业发展的特点,同时科学、客观、合理并全面地反映影响评价对象信用的所有因素,因此必须遵循一定的原则。(一)选择指标体系的原则1.测定各个指标时的方法和程序应当一致一致性又称一贯性,是指在对中小企业信用评级指标的选取过程中,各个指标选取才用的方法和程序应当保持一致。采用一致性方法和程序才能保持信息的可比性,提高其使用价值。并且可以制约和防止主观因素的影响从而保证指标反映信息的客观性。2.要遵循系统论的原则,根据信息的片面性,出现出决策出现需求的多系统性原则是指把评级对象视为一个系统,从系统整体出发,全面对问题比较分析,在此基础上提取信息,防止信息的片面性。贯彻系统原则,要认真考虑决策所涉及的整个系统及相关因素、企业内外条件等。对局部利益和整体利益、眼前利益和长远的利益要统筹兼顾,不能顾此失彼。3.分辨率和测量选用指标数据的来源一定是能够直接或间接得到的,必须具有可比性和可测性。4.科学原则以定性分析与定量分析相结合的办法,建立全面、客观、公正而又科学的评价指标体系、评估标准、评级方法。(二)评级指标的选取需要系统的应用在企业的信用评级、企业综合竞争力等基中小企业的特点决定了其信用指标体系与其他企业的差异。本文参照我国中小企业信用评级指标体系建立的相关文献后,对中小企业指标体系进行了一定的改进。首先,弱化对中小企业财务报表的依赖。以往的信用评级指标体系中,大多过分强调财务数据的重要性。我国大多数中小企业均为非上市公司,其提供的财务数据缺乏真实性、可靠性。其次,在评级指标体系中加入了主要合作企业的信用评价这一指标。该指标可以从另一个侧面反映企业的信用状况。最后,本文选取的信用评级指标强调了企业经营者个人素质和信用信息指标。中小企业与所处行业的大企业相比,人员规模、资产规模和经营规模都比较小,中小企业的这些特点也决定了企业的所有者即为企业的经营者。那么,企业经营者的个人信用将会直接影响到企业的信用。借鉴前人的研究结果,根据相关理论及实践,初步罗列了九大评级模块28个指标。为了剔除指标选取中包含的研究者较多的主观因素,同时避免指标相互涵盖的现象即不同指标对企业信用状况的解释程度相近重叠的现象。作者对初步选取的28个指标分别进行了隶属度分析、相关分析和鉴别力分析,增加了所建立指标体系的科学性和有效性。最后,筛选21个指标如下:1.定量指标资产负债率、速动比率、逾期债务比率、流动资产周转率、存货周转率、应收账款周转率、销售利润率、资产报酬率、新产品销售收入比率、技术人员比重、净资产增长率、销售收入增长率;2.定性指标宏观经济环境、行业情况、管理层素质、管理者个人信用、主要合作企业对其信用评价、还贷记录、管理制度、内部控制制度、经营目标和目标管理。至此,我们可以得出以下的中小企业评级指标体系示意图1所示。三、信用评级模型的设计(一)信用评级方法单一,过于追求定量分析20世纪60年代以来,信用评级一直是学术界引人注目的研究课题,并在实际运用中取得了长足的发展。2002年8月8日中国人民银行《关于进一步加强对有市场、有效益、有信用中小企业信贷支持的指导意见》中提出,要制定科学的、切合实际的中小企业信用评级制度。近年来,相关信用评级方法归纳起来有三种:一是定量分析法,即使用定量指标建立数学模型进行分析;二是定性分析方法,只关注定性指标对企业信用的影响;第三种方法是定性和定量技术相结合的分析方法。经过仔细分析及实证检验,可以发现:1.只考虑定量指标进行定量分析,缺乏定性指标的补充将造成对企业信用的错判;2.只考虑定性指标而不进行定量分析,由于定性指标中含有评级人员的主观因素,将带来很大的不确定性。加之一些定量指标主要是对当前时点情况的描述,这些数据将会随着经济周期的变化而发生变动,会给定量分析的有效性造成影响。综上所述,本文采用定量分析与定性分析相结合的方法,建立信用评级模型。该模型具有量化和质化兼具、主管与客观并存的特点,比较精确地反映企业信用等级状况,从而为融资方作出决策提供建议。(二)模型建立和分析方法基于我国中小企业信息的内部化、透明度低等特点,本文采用定量分析与定性分析相结合的方法,在建立了中小企业信用评级指标体系后,将根据如下几个步骤建立模型:1.将信用评级指标划分为定量指标与定性指标两种,并确定两种指标在信用评级体系中所占权重。在此基础上,对两种指标采用不同的方法进行评分;2.对于定量指标,我们摒弃了以往文献中大多采用多层次分析方法(AHP)设置分级指标权重的方法,转而引进了一个新的方法拉开档次法(SD)来确立各权重,并将对采用两种方法得出的结果进行比较,证明拉开档次方法应用于中小企业信用评级时要优于传统的层次分析方法。在确立了各指标权重的基础,我们继续采用模糊综合评判模型,输入指标数据得到分值;3.关于对定性指标的分析,由于其不可量化的特性加之其评判标准的抽象性,文中继续沿用传统的专家评判法,依靠专家的经验来评判,下文给出了具体的专家评分表。4.最后,将定量分析与定性分析的结果汇总相加,得出企业总的评分。(三)评级指标的测定在将指标分类为定量指标与定性指标后,首先确立两大指标的权重。为杜绝主观性对模型结果的影响,参考了国内比较有代表性的设计方案。我国企业评级指标体系通过六大评级模块共同构建,各模块赋值综合比重为:发展前景16%,财务状况32%,偿债能力14%,盈利能力14%,经营能力12%,银行信用10%。基于该比重,按本文将定量与定性区分的原则可以得出,企业的定性指标权重为62%,定性指标为38%。根据国际上企业信用等级实行九级、满分100分的原则,将其调整为定量指标权重63%,定性指标37%以利于模型的计算。(四)确定权系数向量拉开档次方法的基本思路为:从整体上尽可能体现各被评价对象之间的差异,使之尽量拉开档次,来实现评价结果的凸显性。拉开档次法具有客观、评价过程透明和保序性好等特点。对于信用评级指标,为了激励各被评价主体注重信用建设、突显各个被评级主体信用评级结果的差距,采用拉开档次法来确定评价指标(属性)的权重。取极大型评价指标x1,x2,x3,…,xm的线性函数为系统的综合评价函数:y=m∑i=1wixi=WΤXy=∑i=1mwixi=WTX(1)(1)式中,W=(w1,w2,…,wm)为m个指标的权重系数向量,X=(x1,x2,…,xm)为被评价对象状态向量。如将第i个被评价对象的m个标准观测值xi1,xi2,…,xim代入(1)式,则有yi=m∑j=1wjxij,i=1,2,⋯,nyi=∑j=1mwjxij,i=1,2,⋯,n.(2)若则(2)式可写成y=AW.(4)确定权系数向量w的准则是最大限度地体现出“本质”不同的被评价对象之间的差异,即求指标向量x的线性函数WTx,使此函数对n个被评价对象取值的分散程度或方差尽可能大。而变量y=wTx按n个评价对象取值构成样本的方差为s2=12n∑i=1(yi-ˉy)2=yΤyn-ˉy2s2=12∑i=1n(yi−y¯)2=yTyn−y¯2.(5)将y=AW代入式(5),并注意到原始数据的标准化处理,可知ˉy=0y¯=0,于是有:ns2=WTATAW=WTHW,(6)其中H=ATA为实对称矩阵。显然,对W不加限制时,(6)式可取任意大的值。这里限定WTW=1,求式(6)的最大值,即选择W,使得因此有如下结论:定理1若取W为H的最大特征值所对应的标准特征向量,则式(7)取得最大值。则由定理1可知,权重系数就是矩阵H的最大特征值所对应的特征向量,并将其归一化。(五)中小企业三级等级结构的确立在得到各定量评级指标权重后,考虑使用多层综合模糊评判模型得出定量指标评级分值。原因是:(1)模糊方法可以弱化个把专家主观因素影响;(2)模糊方法是在定性分析的基础上进行的数学化分析,有助于科学、准确和公正地评价企业信用等级。1.确立评价指标。在图1中,我们已经详细列出了各评价指标以及指标之间的层次关系,此处暂用X替代指标向量。2.确立向量评语集。根据穆迪、标准普尔与费奇三大评估公司制定的企业信用等级评价标准代码,我国的中小企业信用等级可划分为三级九个等级,即评价中小企业信用等级的向量评语集可表示为:Y={AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C}。3.确定单因素决断矩阵R建立各对应评价指标X与各评语向量Y之间的隶属函数。对于X中的某一个指标,通过德尔斐法或随机调查法得到指标隶属于评语向量Y中的某个因素的程度,并记为r,所有指标的模糊关系向量构成了决断矩阵R,可表示为R=[r11r12⋯r1mr21r22⋯r2m⋮⋮⋮⋱rn1rn2⋯rnm]4.确立权重(由拉开档次法得出),记为W。5.计算综合评判分数。(六)企业信用评价指标权重的确定对定性指标的处理,采用传统的专家打分方法。根据记分标准对定性指标分别打分。某项的情况越好,给出的分值就越高。为得出有效评分参照表,我们参照了国际及国内的标准,鉴于定性指标占总体的37%权重分配,又评级按满分制计算,则定性指标的总分为37分;采用三级评分标准,分为高级、中级、低级三种,可以精确的衡量定性指标中反映企业信用的信息。企业信用定性指标评分表如下所示:根据表一对企业的定性指标进行打分得出各指标的分值记为Si,根据拉开档次确定的权重数令其为Wi,再根据下式计算得出定性指标的总分值:S2=37%∑iWi⋅Si于是,本文通过拉开档次方法确立了各定量指标与定性指标的权重后,采用了不同的方法对定量与定性指标进行分析。最后,我们使用模糊评判方法结合权重得出了定量指标的分值,即S1=63%WTR;同时采用专家打分法得出了定性指标的分值,即S2=37%∑iWi⋅Si。在此基础上,我们将S1与S2相加得到企业的综合分值,该分值记为企业的最后得分。对应于中小企业等级参照表,将得出各中小企业的信用评级。四、信用评级模型的实证分析(一)企业综合考评结果为比较SD方法与传统的AHP方法的优劣,采集了江苏68家制造企业的相关数据,分别使用AHP方法以及SD方法计算各定量指标所占权重。为了使两种方法结果的异同显而易见,作者不给出各权重的值,而是在求得权重的基础上,使用模糊综合评判方法得出的S1值进行对比分析。由于篇幅所限,文中不能将68家企业的计算过程及结果一一罗列。对比结果用表3进行描述:由上文的分析综合可知,定量分析的总值占总体评分的63%,即满分为63分。先验可知,越接近满分的企业其信用状况较好。从上表的结果中,我们可以看出:AHP方法的S1值结果初步将企业分成了五个大类;而SD方法的S1值将68个样本企业分成了八个级别。从这个角度我们可以得出结论:SD方法优于AHP方法。(二)信用评级结果应用文中构建的信用评级模型,我们对江苏68家制造企业进行了信用评级。并将使用该信用评级模型得出的评级结果按从大到小顺序排列,如表4所示:从该表4显示的结果我们可以看出,通过本文提出的信用评级模型,可以将68家样本公司划分为六个信用级别。即17家CCC级信用公司,10家B级公司,16家BB级公司,17家BBB级公司,6家A级公司以及2家AA级公司。这说明,68家中小企业中,大多数公司处于中等信用水平,只有少数几家公司能够达到A级及以上水平。而其中有17家中小企业处于CCC级信用水平,说明中小企业中存在有较大信用违约可能。(三)信用评级结果为检验有效性,我们将评级结果与银行(相关评级机构等)给出的各企业对应的信用级别进行比较。银行(相关评级机构等)给的信用评级结果如下表所示:从表5中我们可以看出,银行