《S银行小微企业信贷业务风险管理探究的国内外文献综述》7600字

S银行小微企业信贷业务风险管理研究的国内外文献综述目录TOC\o"1-2"\h\u1822S银行小微企业信贷业务风险管理研究的国内外文献综述 112091.1国外对小微企业风险识别的研究 130724（1）小微企业资金需求研究 128284（2）信贷风险识别及管理研究 171631.2国内对小微企业风险识别有关研究 26900（1）小微企业融资需求研究 26424（2）小微企业信贷发展存在的问题及防范措施研究 314640（3）信贷风险预警模型研究 598081.3文献评析 524551参考文献 6国内外一些专家曾借助各种学科知识，使用各种专业方法，从不同的角度对小微企业风险识别相关问题做了全面深入的探索分析，取得了很多研究成果，从而对我们的研究提供了学习与参考。1.1国外对小微企业风险识别的研究风险管理研究起源于上个世纪三十年代，在美国兴起，并在50年代以后形成了一门独立的管理学科。由于风险存在普遍性和广泛性，故小微企业信贷风险研究在国外也受到了重要的关注，不少国外学者对小微企业的相关理论和风险识别、量化、管控等做了大量研究。小微企业资金需求研究Macmillan(1931)最先指出小微企业经过一定程度的发展，会长时间需要资金支持，但是不管小微企业能否满足银行的放贷要求，其都得不到银行的资金供给，这就是著名的“麦克米伦缺陷”，反映了小微型企业融资困难[1]。Stiglitz和Weiss(1981)认为逆向选择加大了信贷供给的不均。即小微企业贷款困难的根本原因就是企业和银行两者信息的不对称。由于小微企业存在着信息不透明的问题，银行无法评估小微企业真实的经营状况，难免会对其不够信任，这是小微企业贷款困难的一个重要原因[2]。RajanrG.Zingalesl(1998)指出，小微企业因为规模小，运营周期短、风险大，以及企业信息不透明、不对称，所以普遍存在信贷问题。银行对小微企业贷款的要求通常十分苛刻，因此，小微企业如果需要资金，第一选择一般不是向银行贷款，而是寻求其他办法，比如个人借贷或者内部支持[3]。信贷风险识别及管理研究MertonH.Miller，FrancoModigiani通过大量分析在1956年提出了MM理论，MM理论一开始没有将所得税的因素考虑在内，认为资本结构对企业的总价值没有影响。后来，两人对MM理论又进行了修正，把所得税的影响加了进去，从而得到的结论是：企业的总价值受到其资本结构的影响，企业负债经营能够节约税收。MM理论的提出促使人们开始关注资本结构问题，并对其进行分析研究[4]。C.ArthurWilliams,Jr.和RichardM.Heins在1964年出版的《风险管理与保险》第一版中提出：“通过识别、评估、控制风险，用最小的代价使风险所造成的所有损失达到最小程度的管理方式就是风险管理[5]。EdwardIA1tman(1968)在对小微企业存在的风险进行量化评估时构建了z模型(z-score)。并于2007年对z模型的能力进行了提升。帮助中小企业建立了危机预警模型，也给银行量化评估小微企业风险提供了有效手段[6]。Hussein(1999)分别从管理、识别、衡量、分析、监管以及实践六个方面对阿联酋银行信货风险展开了研究，结果显示银行存在的主要隐患是信用风险。他指出风险管理最重要、最关键的一步就是风险识别[7]。ViktorMayer-Schonberger(2013)对大数据信息进行了深入研究，他认为大数据已经成为新服务及新发明的源泉，世界正在进行一场轰烈的思维变革、商业及管理变革[8]。AfandeFrancisOfunya（2014）研究分析了肯尼亚商业银行的信贷风险情况，并对其在应对信贷风险过程中所采用的信贷风险管理方式以及技术的熟练程度进行了评估，指出商业银行能够借助绩效考核来控制信贷风险[9]。Parsons（2014）认为在当今互联网金融模式下，企业做出的不当行为所带来的风险具有传染性，多个企业甚至整个行业都会由于一个企业的不当行为而受到影响[10]。MichaelJacobs(2014)研究分析了阿联酋伊斯兰和非伊斯兰银行的案例，以及商业银行信贷风险的管理实施方案，研究结果表明应当严格管控客户准入，进而从根本上提升贷款质量[11]。Hakan(2016)指出，不论是贷前，贷中，还是贷后，都应进行信贷风险管理[12]。Sutherland(2018)认为大量的贷款信息集能够使监管与筛选成本明显下降，借款人行为也会得到有效约束，由此而减小贷款风险[13]。JaimiltonCarvalho(2020)等提出了一种程式化的理论模型，检测抵押情况与贷款违约之间的关系，发现违约的可能性与押品水平负相关[14]。Hungetal.(2020)指出银行通过挖掘自身积累的现金流数据识别小微企业的经营记录，将有助于提升小微企业的风控能力[15]。1.2国内对小微企业风险识别有关研究我国对小微企业信贷风险识别研究主要集中在信贷风险管理研究上，是从上世纪80年代开始，虽起步比较晚，但经过几十年的研究，内容和研究范围也在不断扩大。很多银行、金融组织以及高校研究人员对小微企业银行融资风险原因及防范策略上进行了有效的研究。小微企业融资需求研究谢贻美(2018)的考察因素有两个，即：规模较小与中等的公司的防止欺骗贷款的动力、规模较小与中等的公司得到信用贷款之后商业银行的核实检查的状况，借助于进化博弈理论开展研究。银行和企业博弈的过程属于有限理性对抗，同时还将在各个对抗阶段里积攒经验，改进方案，为在对抗阶段里具备优势而努力[16]。赵景兰(2018)在开展了对某省银行实地研究得出了结论，信贷“尽职调查”制度不系统、实施不到位、追责不科学等情况或许会造成基层银行不愿意提供贷款、信贷工作者害怕贷款，让信贷资金到达实体经济产生屏障，并建议完善信贷“尽职免责”制度，并利用大数据信息加强银行管理水平，加强诚信宣传教育[17]。张智富(2019)认为破解小微企业融资难需要做好以下方面：第一点，重点达成一致与强化理解，为每一方增强合作、充满信心提供保障；第二点，符合市场规律与经济规律，为处理银行于企业间信息不具体、不一致提供保障；第三点，进行留痕与检测研究，给金融管理合理布局、各个击破带来实效[18]。龙鸣(2019)认为，总体而言，小微企业融资的情况不太好，大量小微企业融资不可以达到个人发展水平，虽然得到了融资贷款，但同时具有资金支出太多的状况。通过对小微企业内部和外部因素的分析，提出强化政府宏观调控、加强小微企业自身建设，借助互联网金融为小微企业发展提供动力[19]。周亮（2020）研究互联网金融可以降低小微企业融资难度及成本[20]。王荣（2021）从融资渠道、政策问题及缺乏担保等方面分析了小微企业融资过程中存在的问题，并提出了政府减轻赋税、完善信用体系的措施助理实现小微企业的持续发展[21]。（2）小微企业信贷发展存在的问题及防范措施研究梁彩虹（2014）指出应该用全新的方面来观察小微企业信贷风险存在的特点，需要强化顾客的进入门槛、增强审批的效率、强化提供贷款之后的管理等途径去避免或者处理小微企业信贷风险[22]。李天德(2015)借助于PEST研究途径将规模较大的商业银行支持小微企业的意义开展了全面的研究，自小微企业的各自特征确定了商业银行融资的3大风险，也就是信用风险、经营风险。并从小为企业风险的内因和外因做了分析，并提出了优化小微企业风险预警及治理机制、加大产品设计及创新，用专业化的服务降低信贷风险[23]。魏国雄（2015）指出企业过度投资伴随着过度融资，普遍而言，根据它的财务因素中能够直接发现这种状况，比如：资产负债率比较高，经营活动里现金净流量和总付息负债比太小，付息债务比较多，利息支出耗费多，财务费用占据营业收入的比例高等[24]。刘跃生(2015)第一步指出付息性债务和所有者权益的比率为1：1是比较安全的底线；第二部付息性债务与销售收入之间的比例关系，一般不超过50%；第三部付息性债务与净利润及经营净现金流的比例关系，一般要占到10%以上才安全。但具体情况仍要结合不同的经济周期、生命周期、规模类型、行业特点、经营状况的客户区别对待[25]。刘元庆(2016)从信贷从业人员的角度构建了一个适用于单一项目、单个业务、单一顾客的信用风险研究架构，此架构涵盖了顾客研究、使用方式与交易背景研究、市场研究、还款来源研究、融资措施研究、担保研究、项目研究等等。另外还对当前银行业务的热点和难点问题，如过度融资、防假反假，民间借贷、关联交易等进行了积极探讨[26]。秦天宇(2016)通过差异化管理方式即从区域差异化、行业差异化、周期差异化将小企业风险降至最低[27]。张林(2017)持有的观点是，有下面两个状况能够造成信贷风险的发生，第一点，实际金融环境里非确定性的内容造成的；第二点，借贷双方的信息不对称性。而信贷风险的主要特点具有隐蔽性、客观性、传播性、可控性，信贷风险管理中存在不良贷款占比增大、风险识别和预警较薄弱、风险防控能力不佳等问题，并提出强化信息化假设降低人为因素、加强内部控制强化风险识别预警、优化信达结构与机制强化风险信贷防控的策略[28]。宋琴(2018)制作的评级系统中把定量因素划定成成长水平、偿债水平、经营运作水平3个一级因素，同时，每一个一级因素与十三个2级因素是对应的，共63分占总权重比率为63，结果发现，此评估程序大体上真实体现了规模较小与中等的公司信用情况，改变了先前公司信用评估程序关于规模较小与中等的公司信用评估存在出入的状况，然而，规模较小与中等的公司信用评估的层次性评级对象具有综合性、因素也比较复杂，应当考量的内容有许多，也应当进行进一步的量化研究与证明[29]。黄莉莎(2018)关于风险管理创新与大数据促进商业银行信贷项目进行了研究，持有的观点是，建立社会信贷系统应当把大数据与信贷征信系统整合在一起，增强信贷征信系统，创建完善的风险预警、激励及信贷退出机制[30]。徐传勇(2018)认为中小企业信贷信用风险高，是缺乏有效的信贷风险计量体系[31]。李传奎（2019）主要通过对杜邦分析法的研究，在银行的方面系统的研究了公司的经营成效与现金量等财务因素，评估了财务风险程度与借款者的还款水平。但由于财务报表信息的不全面、缺乏横向对比、财务指标和方法的局限性，加大了对信贷风险识别的难度[32]。任莉（2019）通过对信贷配给、交易成本、贷款承诺、信息不对称的分析，提出了研究了中小企业信贷风险的主要识别方法为对企业材料的真实性和可靠性、借款人的治理结构、生产经营情况、财务情况、银行账单、担保情况进行调查[33]。朱兆迪等(2019)依照小微企业信用等级状态，提出了银行借助于定性研究与定量运算掌握小微企业信贷最大数值的措施，并利用网络数的的透明度做好贷款资金使用跟踪[34]。刘淑华(2019)从管理风险、信用风险、行业风险、利率风险、客户经理职业风险来分析小微企业的风险状况，并提出解决信息不对称、加强担保准入、做好审查工作、做好贷后管理的风险防范措施[35]。陈旭炜(2019)对从外部影响和企业自身风险、产品缺陷和银行自身风险分析，提出向普惠倾斜、并加强贷前贷中贷后管理、对风险贷款做好有效化解的措施[36]。韦群生(2019)持有的观点是，在判断信贷风险的阶段里，农村商业银行具有的关键问题在于下面几点：管理者素质低下、识别措施不适宜、风险判断的信息不彻底、识别内容不完整。同时，着眼于信贷管理的基本步骤进行研究，提出了建立和完善风险识别的管理机制（风险识别、风险预警、责任追究机制）、扩大风险识别信息量及范围（5c、5p）、合理选择识别方法（行业、定性定量相结合、账上数据与实物相核实）、提高信贷管理人员素质（道德、业务培训、业绩考评）四种风险识别的对策[37]。都夏(2019)从商业银行内部评级程序尚不完善、小微企业盲目投资扩张、银行和企业之间的信息不对称三个方面分析了小微企业信贷风险的理由，指出银行需要让避免风险与信贷审批的项目步骤更加具体全面，架构起自贷前了解、贷中核实与贷后检查的“贷款3查准则”，并提倡政府做好个人及企业的信息披露，最大程度减少信息不对称问题[38]。邓野(2019)认为目前，银行没有对风险管理实现系统调控，没有进一步分析信贷风险，领导者关于信贷风险的认识欠缺，一些人持有的观点是信贷风险将让项目的发展具有局限性，不可以正确的评定风险[39]。华雅琴(2019)称建行针对小微企业新提供了部分服务项目，叫做“五贷一透”，代表着税易贷、POS贷、信用贷、创业贷、善融贷、结算透。以大数据平台的使用为基础,“五贷一透”等大数据服务项目把调控风险的观点渗透在顾客营销、信贷审批与贷后管理的整个步骤中，进而避免了信息不对称，切实增强了关于规模较小公司的顾客的风险管理能力[40]。贾进(2019)从传统和大数据背景下对全面风险管理的特点进行了对比，得出风险数据采集、风险识别与分析系统创新性不足，数据应用基础工具不完善、管理维护不到位等，并提议商业构建大数据时代先进的全面风险管理体系可以尝试从平台建设、体系完善及质量管理等方面进行探索[41]。王斌(2019)指出因信息不对称性是银行无法正确的判断企业真实的经营情况，提出了银行见要良性竞争，帮助企业建立信誉观念，对于诚信较好的公司给予支持，对于诚信不佳的公司借助于社会舆论等方式开展处理，进而实现共赢[42]。王书（2020）称民生银行风险预警机制和信息反馈机制不够健全，问题资产处理手段有限，并提出了落实风险责任，加大不良贷款的处置力度[43]。张乔娜（2020）从小微企业自身问题、外部环境、银行服务能力三个方面分析了贷款风险的关键因素，并提出强化政府部门联动，联动监管防范小微企业信贷风险[44]。周雪雁（2020）针对小微企业“看不清、管不住”的业务难点，根据财务指标、履约指标的变化趋势，分类别采取不同的风险防范措施，有效调整小微企业信贷结构[45]。许凯（2021）提出了银行小微企业信贷风险管理中存在的主要问题为授信体系不健全、贷款资金流行把控不严及银行员工的道德风险[46]。（3）信贷风险预警模型研究王千红(2017)借助于建立度量违约概率的Logistic模型，发现，与不存在对外担保的公司对比而言，存在对外担保的公司发生信用违约风险大，发展水平与运作水平和信用违约风险存在负相关关系，且债权人可以识别信用中小企业信用违约风险[47]。满向昱(2018)等建立了信用风险模型得到的结果是，Lasso-Logistic模型不管是进行模型拟合与预测、或是判断指标方面都存在效果，同时其外推性较好。根据具体的结论发现，对国内规模小或者中等的公司信用风险产生影响的指标有下面这些：流动资产周转率、抵质押总额占货款余额比例、应收账款平均周转天数、公司大小、建立时间、从业人数、银行负债资产比等[48]。曹开发(2019)通过专家问卷调查法将信用评级因素进行整理归成5大类，即：履约情况、市场环境、风险评定、公司素质、财务因素，在这里面，将中小企业信用评定因素开展研究、确定与建立因素系统[49]。柯杰(2019)提出搭建信贷风险预警体系应遵循系统综合性、鲜明代表性、可操作性、可预测性的原则，通过对财务指标和非财务指标的监测，建立风险预警模型。预警系统的步骤一般是:筛选预警系统里的警示信号→研究预警系统里存在的预警信号→监测、预估、判断警示级别→架构预警模型→大致确定防控风险的措施[50]。刘少波（2020）提出大数据技术支持的风控系统并非万能，虽缓解了部分信息不对称问题，但数据孤岛、污染、传统的信贷思维等问题仍很突出[51]。王鑫（2021）通过文献检索，分析小微企业信用评价模型构建方法及相关问题，发现信用评价体系热度增高，并与大数据相结合[52]。1.3文献评析小微企业作为经济生活中的重要组成部分，发挥着越来越重要的作用，但因小微企业的自身原因及信息不对称性，融资难的问题不论在国外还是国内都是普遍存在的。相对而言，西方国家对小微企业和银行信贷业务的研究较早，信贷风险相关理论较为丰富。虽然现代资本结构理论即最优债务规模的确定做出了完整的阐述，但是由于部分理论分析上采用了抽象方法，理想模型在现实操作中较难找到，因为负债规模到底以多大最优也无法给出确切的计算方法，国内的许多学者就如何从操作层面确定企业负债的规模也进行了探析，并提出了一些财务分析模型，但总的应用价值有限。鉴于资本结构理论在实际应用上的不足，部分学者转向如何防范和预警企业的财务困境，产生了系列的研究成果，如单一财务比率、多元线性判别模型、Logit和Probit模型、人工神经元网络、专家系统、期权定价模型等财务困境预警技术与方法。通过学习上述国内外文献，小微企业融资难的现状及成因、银行信贷风险原因及防范措施等研究领域取得了一定的成绩，以及为本文后续的模型构建提供了可供借鉴的工具。但仍存在以下问题：一是很多学者都提到小微企业财务报表可信度低，但具体的如何识假防假、如何将企业回归本源提出的实质性建议较少。二是商业银行使用大数据技术信息应用于小微企业信贷业务起步较晚，理论结合实际的应用较少。今后能否制定出更合理、有效的风险识别及防范措施，还需相关专家及学者继续研究探索。参考文献[1]MacmillanReportoftheCommitteeonFinanceandIndustry[R].Comnd1931.[2]Stiglitz-josephE:andAndrewWeissCreditRationinginMarketwithImperfectInformation[J].TheAmericanEconomicReview1981(71):393-410.[3]RajanrG.Zingalesl.PowerinaTheorythefirm[J].QuarterlyJournalofEconomics.1998(9):5-8.[4]MertonH.Miller,FrancoModigiani.TheCostofCapital,CorporationFinanceandtheTheoryofInvestment.AmericanEconomicReview.1961.[5]C.ArthurWilliams,RichardM.Heins.RiskManagementandInsurance[M].ISEedMcGraw-HillEducation-Europe,1964.[6]EIAltmanFinancialRates:DiscriminantAnalysisandthePredictionofCorporateBankruptcy[J].JournalofFinance.1968(23).[7]HusseinABanks'riskmanagemen:acomparisonstudyofUAnationalandforeignbanks[J].TheJournalofFinance,1999(1);18-32.[8]ViktorMayer-SchonbergerandKennethCukier.bigdate:ARevolutionThatWillTransformHowWeLive,Work,andThink.2013.[9]AfandeFrancisOfunya.CreditriskmanagementpracticesofcommercialbanksinKenya[J].EuropeanJournalofBusiness&Management.2014(4):41-69.[10]ParsonsC.A,Sulaeman.J,Titman.S.TheGeographyofFinancialMisconduct[R].NationalBureauofEconomicResearch.2014.[11]MichaelJacobssupervisoryrequirementandexpectationsforportfoliolevelcounterpartycreditriskmeasurementandmanagement[J].JournalofFinancialRegulationandCompliance.2014(3):21.[12]HakanTuran.TheweightingofFactorsAffectingCreditRiskinBanking[J].ProcediaEconomicsandFinance,2016(16):2.[13]SutherlandA.Doescreditreportingleadtoadeclineinrelationshiplending?Evidencefrominformationsharingtechnology[J].JournalofAccountingandEconomics,2018(1):123-141.[14]JaimiltonCarvalho.JaimeOrrillo,FernandaRodinGomesdaSilver.Probabilityofdefaultincollateralizedcreditoperationsforsmallbusiness[J].NorthAmericanjournalofEconomicsandFinance,2020,52.[15]Jui-LongHung,WuHe,JianchenShen.Bigdateanalyticsforsupplychainrelationshipinbanking[J].IndustrialMarketingManagement,2020(86):144-153.[16]谢贻美.新时代背景下中小企业融资的博弈分析[J].企业科技与发展.(2018)05-0252-02.[17]赵景兰.银行信贷“尽职免责”情况的调查与思考[J].北方金融.(2018)12-0011-04.[18]张智富.破解民营小微企业融资难题的金钥匙在于实事求是[J].金融与经济.(2019)08-0004-06.[19]龙鸣.小微企业融资存在的困境及相关策略探讨[J].金融视线.(2019)09-057-02.[20]周亮,刘黎一帆.互联网金融背景下小微企业融资问题研究[J].会计之友.(2020)12-0043-05.[21]王荣.小微企业融资现状、问题及对策[J].中国市场.(2021)06.074.[22]梁彩虹.论商业银行小微企业信贷风险管理[J].上海金融.2014(9):108.[23]李天德,武春桃.大型商业银行支持小微企业的信贷风险研究[J].(2015)06-117-04.[24]魏国雄.关注企业过度融资风险[J].中国金融.2015.(07).20-23.[25]刘跃生.“三步对比分析法”识别过度融资风险[J].中国城市金融.2015.11.[26]刘元庆.信贷的逻辑与常识[M].中信出版社.2016.[27]秦天宇.关于提升小微企业信用风险防控能力的路径[J].现代金融.20