1 商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估 模型研究 基于 經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 風(fēng)險評估 的 改進(jìn) 天津財經(jīng)大學(xué) 目 錄 摘 要 . 2 一、商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估體系 . 4 二、銀行信用風(fēng)險評估模型發(fā)展 . 5 （一）基于貸款客戶資產(chǎn)價值數(shù)據(jù)的風(fēng)險評估模型 . 5 1. . 5 2. . 6 3. 型 . 6 4. 型 . 6 （二）基于貸款客戶財務(wù)數(shù)據(jù)的風(fēng)險評估模型 . 7 （三）商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險的評估模型有待改進(jìn) . 8 . 8 . 8 三、信用風(fēng)險評估的實證分析 . 9 （一） 行采用的貸款違約風(fēng)險評估模型及評估結(jié)果 . 9 . 10 . 11 （二）基于 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用風(fēng)險估計 . 13 . 14 . 14 四、對商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估提出的建議 . 21 （一）結(jié)合 與 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評估財務(wù)風(fēng)險 . 21 （二）逐步推進(jìn)內(nèi)部評級法 . 22 （三）建立使用預(yù)期損失模型 . 23 和中立性 . 23 . 23 （四） 完善財務(wù)風(fēng)險披露要求 . 24 . 24 . 24 . 24 （五）通過健全內(nèi)部控制降低財務(wù)風(fēng)險防范成本 . 25 （六）建立非上市公司信用風(fēng)險評估模型 . 25 （七）針對不同的貸款類型選擇適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險評估方法 . 26 五、總結(jié) . 26 【參考文獻(xiàn)】 . 28 2 摘 要 隨著濱海新區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，各商業(yè)銀行紛紛在濱海新區(qū)開展業(yè)務(wù)，為區(qū)內(nèi)企業(yè)提供金融服務(wù)。風(fēng)險評估是建立商業(yè)銀行內(nèi)部控制體系的重要環(huán)節(jié)， 本文從計量統(tǒng)計研究法和結(jié)構(gòu)化研究法兩個角度評估信用風(fēng)險。在結(jié)構(gòu)化研究法 方面，本文采用 1家上市公司的違約概率進(jìn)行計算。在計量統(tǒng)計研究法方面，本文從房 地產(chǎn)、交通運(yùn)輸、重金屬等與濱海新區(qū) 1家上市公司相關(guān)的經(jīng)營行業(yè)，以及與濱海新區(qū)發(fā)展軌跡類似的長三角地區(qū)選取18家企業(yè)作為樣本，采用 11家上市公司的信用風(fēng)險進(jìn)行評估。評估結(jié)果顯示 型。由于各類模型均有缺陷，商業(yè)銀行應(yīng)該增加模型的多樣性，利用各類模型的優(yōu)勢，綜合比較。而且，針對組合貸款還應(yīng)以相同風(fēng)險特征的資產(chǎn)池為基礎(chǔ)估計信用風(fēng)險。本文還提出利用 工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并結(jié)合 補(bǔ)以往采用線性模型評估非上市公司信 用風(fēng)險的不足 ，同時給出 建立 商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估 方式的相應(yīng) 建議。 關(guān)鍵詞： 信用風(fēng)險 3 in to to in is an of to to of of to In we MV to of 1 In of 8 as to 1 P to of 1 P MV of of of P MV to of to up s BP Z 津濱海新區(qū)地處渤海之濱，面積廣闊，其優(yōu)越的地理位置和良好的投資環(huán)4 境吸引了大批金融機(jī)構(gòu)的進(jìn)駐。 2006年 6月，國務(wù)院推進(jìn)天津濱海新區(qū)開發(fā)開放有關(guān)問題的意見中指出：“在金融企業(yè)、金融業(yè)務(wù)、金融市場和金融開放等方面的重大改革 ,原則上可安排在天津濱海新區(qū)先行先試”。此后，天 津銀行率先成立了天津銀行濱海分行。 2007年 12月，天津濱海新區(qū)內(nèi)第一家具有獨(dú)立法人資格的商業(yè)銀行 天津市濱海農(nóng)村商業(yè)銀行正式揭幕。各銀行積極拓展在濱海新區(qū)的業(yè)務(wù)，為濱海新區(qū)內(nèi)企業(yè)提供各種金融服務(wù)。目前，濱海新區(qū)擁有泰達(dá)股份、天?；?、天津港等十余家實力雄厚的上市公司，涉及交通運(yùn)輸倉儲業(yè)、建筑工程業(yè)和有色金屬等多種經(jīng)營領(lǐng)域。商業(yè)銀行在為區(qū)內(nèi)企業(yè)提供貸款，支持濱海新區(qū)建設(shè)的同時，也應(yīng)該建立全面風(fēng)險管理角度的內(nèi)部控制體系，及時防范信用風(fēng)險。 一、商業(yè)銀行信用風(fēng)險評估體系 美國的 架和我國的企業(yè)內(nèi)部控 制基本規(guī)范都提出風(fēng)險評估是建立健全內(nèi)部控制體系的重要內(nèi)容。新資本協(xié)議（巴塞爾協(xié)議）認(rèn)為商業(yè)銀行在日常經(jīng)營中面臨三種風(fēng)險：信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和操作風(fēng)險。信用風(fēng)險又稱違約風(fēng)險，是指受信人不能履行還本付息的責(zé)任而使授信人的預(yù)期收益與實際收益發(fā)生偏離的可能性。 引發(fā)信用風(fēng)險的因素有預(yù)期損失和非預(yù)期損失。 預(yù)期損失是損失分布的平均數(shù)，代表銀行信用資產(chǎn)組合平均損失；非預(yù)期損失是衡量信用損失的方差或資產(chǎn)組合固有的信用風(fēng)險。銀行通過提取撥備覆蓋預(yù)期損失，通過充足的風(fēng)險資本抵御非預(yù)期損失。 鑒于信用風(fēng)險的重要性，各方監(jiān)管 機(jī)構(gòu)都對信用風(fēng)險評估有明確要求。巴塞爾協(xié)議鼓勵銀行采用內(nèi)部評價法評估信用風(fēng)險，中國銀監(jiān)會也于 2007 年 2 月發(fā)布中國銀行業(yè)實施新資本協(xié)議指導(dǎo)意見，明確國內(nèi)大型銀行采用內(nèi)部評價法計量信用資本。 2009 年，國際會計準(zhǔn)則理事會（ 布金融工具：攤余成本和減值的征求意見稿，提出采用“預(yù)期損失模型”來計提商業(yè)銀行貸款的減值。預(yù)期損失模型要求貸款在初始確認(rèn)時即估計其未來整個存續(xù)期內(nèi)的信用損失，并據(jù)以確認(rèn)減值?？梢姡庞蔑L(fēng)險不但是金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)控重點(diǎn)，而且已經(jīng)引起了準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)的注意。 5 二、銀行信用風(fēng)險 評估模型發(fā)展 （ 一 ） 基于貸款客戶資產(chǎn)價值數(shù)據(jù)的風(fēng)險評估模型 基于資產(chǎn)價值的違約風(fēng)險度量模型根據(jù)對損失定義的不同可以分為兩類：一類模型僅度量由違約導(dǎo)致的損失，有時稱為違約式模型（ M）；另一類模型除了考慮違約損失外，還包含了信用變化產(chǎn)生的損益，稱此為多狀態(tài)模型或盯市模型（ 貸款的市場價值變化為基礎(chǔ)計算貸款價值，進(jìn)而衡量信貸風(fēng)險。 型則偏重于預(yù)測違約損失，不考慮信用等級 的升降。目前基于資產(chǎn)價值評估風(fēng)險的模型主要有四種： 型；型； 型。其中 型屬于 可被當(dāng)作 1. 型 型是美國 司于 1995 年推出的違約概率評估模型。此模型的思路出自 發(fā)行一種一年期的零息債券。公司的股票價值為 券面值為 D，公司價值為 一年后，公司公司資產(chǎn)價值與債券面值之間的差額為正，則公司資產(chǎn)價值大于債券面值，不會違約；否則公司資不抵債，可能會違約。其正差額越大，違約距離越大，違約可能性越小?；谶`約數(shù)據(jù)庫，模型根據(jù)違約距離得出貸款的違約概率（ 模型不僅隨時根據(jù)市場變化更新違約概率，而且反映了市場投資者對于 企業(yè)未來發(fā)展的綜合預(yù)期。另外，使用 以量化不同企業(yè)的貸款風(fēng)險差異程度，使貸款定價更為準(zhǔn)確。但是， 于模型數(shù)據(jù)來源于資本市場，所以該模型多適用于上市貸款企業(yè)違約風(fēng)險的評估；該模型的資產(chǎn)價值是動態(tài)數(shù)據(jù)，而模型假設(shè)企業(yè)長短期債務(wù)結(jié)構(gòu)不變，因此將動態(tài)數(shù)據(jù)與靜態(tài)數(shù)據(jù)比較會造成結(jié)構(gòu)的偏差。 6 2. 型 型是 997年開發(fā)的以 險價值法）為基礎(chǔ)的信貸風(fēng)險度量模型。計算 融工具在市場上的價值和金融工具市場的波動性。由于貸款不能在市場上公開交易， 一年信用評級發(fā)生變化的概率（評級轉(zhuǎn)移矩陣）、違約貸款的回收率、債券市場上的信用風(fēng)險價差和收益率作為輸入?yún)?shù)，為貸款計算出假想的市場價值和波動率，隨之計算出一項貸款的違約風(fēng)險。 型以分析性的框架為基礎(chǔ)，計算貸款組合的波動率和預(yù)期損失，認(rèn)為資產(chǎn)組合價值的變化不僅受到違約的影響，還要受到資產(chǎn)等級變化影響，而且還考慮到組合內(nèi)各資產(chǎn)的聯(lián)合違約概率。但是，此模 型也存在很多缺陷。首先，模型假設(shè)同一信用評級內(nèi)所有債務(wù)人都具有相同的違約概率，但是不同的企業(yè)面臨經(jīng)濟(jì)變化時會產(chǎn)生不同的決策；其次，模型假設(shè)金融工具收益率和市場價格變動呈正態(tài)分布，但是金融市場價格變化經(jīng)常出現(xiàn)“肥尾”現(xiàn)象；最后，模型只反映了風(fēng)險因子與資產(chǎn)價格的線性關(guān)系，影響準(zhǔn)確性。 3. 型 型（麥肯錫模型）是由麥肯錫公司于 1998 年推出的利用宏觀經(jīng)濟(jì)變量模擬的多因素模型。信用評級轉(zhuǎn)移一般取決于經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，企業(yè)在經(jīng)濟(jì)周期低迷 時期更有可能降級違約，貸款組合中的系統(tǒng)信用風(fēng)險收信貸周期的影響，而信貸周期又受經(jīng)濟(jì)周期的影響。所以，麥肯錫模型使用 業(yè)率、長期利率等宏觀經(jīng)濟(jì)變量來決定違約概率，度量貸款中無法分散的系統(tǒng)性風(fēng)險。模型轉(zhuǎn)移矩陣中信用等級的轉(zhuǎn)移概率受兩方面影響：一個是由宏觀經(jīng)濟(jì)變量度量的系統(tǒng)風(fēng)險，另一個是隨機(jī)擾動項的影響。 麥肯錫模型對 型進(jìn)行了完善，克服了轉(zhuǎn)移矩陣的靜態(tài)假設(shè)，將違約概率和經(jīng)濟(jì)周期聯(lián)系起來，提高了準(zhǔn)確性。但是模型只考慮了系統(tǒng)風(fēng)險，忽略了企業(yè)的自身情況，還有待進(jìn)一步完善。 4. 型 型是由瑞士銀行金融產(chǎn)品部于 1997年開發(fā)的信貸風(fēng)險管理模型。模型只考慮違約風(fēng)險，不考慮降級風(fēng)險。模型視違約事件為隨機(jī)事件，7 并采用保險精算學(xué)的分析框架來得出貸款組合的損失分布。模型假設(shè)資產(chǎn)每期的違約概率相同，某個債務(wù)人的違約概率很小并且相互獨(dú)立。這些假定使資產(chǎn)組合發(fā)生違約事件的概率服從泊松分布，而違約事件數(shù)即為泊松分布的輸入?yún)?shù)。 型將風(fēng)險相似的預(yù)期損失劃分為若干頻段，每個頻段的損失近似為一個常數(shù)，通 過違約事件數(shù)由泊松分布生成該頻段的損失分布，對所有頻段的損失加總可得貸款組合的損失分布。 型的優(yōu)點(diǎn)是僅通過違約事件數(shù)就可以推導(dǎo)出貸款的損失分布，簡單易行。但是，該模型沒有考慮市場風(fēng)險，而且假定每一頻段的損失固定，忽略風(fēng)險的影響，所以很多財務(wù)公司采用了基于貸款客戶財務(wù)數(shù)據(jù)的風(fēng)險評估模型。 （二） 基于貸款客戶財務(wù)數(shù)據(jù)的風(fēng)險評估模型 第一類評估貸款違約風(fēng)險的模型是借助企業(yè)歷史樣本數(shù)據(jù)尋找違約可能性與公司特征變量之間的關(guān)系模型，主要包括專家評價法和評分法。專家評價法中最常用的是信貸分 析的 5對借款人的品格（ 資本（ 償付能力（ 抵押品（ 周期形勢（ 行評估。除 5些銀行還是用 5P 等專家評價法來衡量貸款風(fēng)險。評分法主要指 Z 值評分法，美國學(xué)者 用線性判別技術(shù)建立起判斷企業(yè)是否破產(chǎn)的 Z 值模型，其公式為： Z=l+2+3+4+5 （ 式中 :運(yùn)資金 /總資產(chǎn)，表明企業(yè)流動性強(qiáng)弱； 存收益 /總資產(chǎn)，表明企業(yè)籌資和再投資的能力，代表企業(yè)創(chuàng)新和競爭力； 稅前利潤 /總資產(chǎn)，表明企業(yè)在不考慮稅收和財務(wù)杠桿情況下的盈利能力。 本市值 /債務(wù)賬面價值，表明資本的投資價值，指標(biāo)越高說明企業(yè)越有投資價值； 售額 /總資產(chǎn)，表明企業(yè)資產(chǎn)獲得銷售收人的能力。 通過對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分析， 出經(jīng)驗臨界值 Z=Z 值高于 5W 即借款人 (借款用途 (還款期限 (擔(dān)保品 (如何還款 ( 5P 即個人因素(借款目的 (償還 (保障 (前景 ( 8 企業(yè)安全性比較高，低于 企業(yè)面臨破產(chǎn)風(fēng)險，同時， 發(fā)現(xiàn) Z 值低于 有很高的破產(chǎn)概率。但是，隨 著時間的推移， 以 適合商業(yè)銀行長期貸款的風(fēng)險預(yù)測。 此后，線性模型、 著計算機(jī)的發(fā)展，許多非線性模型得以開發(fā)，如 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時，風(fēng)險預(yù)測模型還與模糊數(shù)學(xué)、數(shù)學(xué)規(guī)劃等理論結(jié)合，目的是有效挖掘樣本信息，提高模型應(yīng)對風(fēng)險的預(yù)測效果。由于財務(wù)數(shù)據(jù)以年報的形式公開，銀行可以充分掌握信息，所以基于財務(wù)數(shù)據(jù)的模型一直廣泛應(yīng)用。但是，模型過分依賴歷史數(shù)據(jù)而忽略資本市場指標(biāo)，以過去 的角度預(yù)測未來， 亦存在一定的局限。 （三 ） 商業(yè)銀行財務(wù)風(fēng)險的評估模型有待改進(jìn) 如前文所述，商業(yè)銀行采用的信用風(fēng)險評估可以分為利用企業(yè)歷史財務(wù)數(shù)據(jù)和使用資產(chǎn)價值數(shù)據(jù)的兩種方法。銀行使用哪種方法主要取決于企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境和銀行的評估成本。我國貸款企業(yè)中上市公司較少，而且我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理剛剛起步，還沒有建立完善的評估模式，所以，利用企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行違約風(fēng)險度量的計量統(tǒng)計模型相對適宜，并使用線性模型進(jìn)行概率判別。 但是，此類統(tǒng)計法也存在很大的局限性。首先，現(xiàn)有的線性模型過于 重視樣本的橫截面分析，忽視了時間序列的分析，不能反映財務(wù)循環(huán)的時間序列特征；其次，模型選取的樣本受到限制，估計樣本和對比樣本必須是同行業(yè)同規(guī)模的，實際中貸款業(yè)務(wù)規(guī)模各異，不能一概而論，對樣本的要求過于嚴(yán)格可能增加樣本的測試難度；最后，線性模型的自變量與因變量呈線性關(guān)系，實際中貸款違約的影響因子本身具有一定聯(lián)動性，既受微觀企業(yè)經(jīng)營狀況的制約，還受宏觀經(jīng)濟(jì)周期的影響，并不是簡單的線性關(guān)系。 國際上普遍使用的風(fēng)險評估方法是利用貸款企業(yè)資產(chǎn)價值數(shù)據(jù)，建立利率和公司特征變量之間 的動態(tài)模型，稱為結(jié)構(gòu)化研究方法。例如：以 型為代表的盯市模型，以 型為代表的違約式模型，以及兼有二者特征的 型等等。這些模型是美國等金融業(yè)相對成熟的國家使用的銀行風(fēng)險評估模型，這些模型更加準(zhǔn)確地度量了貸款的違約風(fēng)險。 國際商業(yè)銀行和學(xué)者對于結(jié)構(gòu)化方法有四類模型。第一類是基于期權(quán)定價技術(shù)的計量模型。該模型將貸款看作賣出以資產(chǎn)為標(biāo)的的看漲期權(quán)，執(zhí)行價格為債務(wù)面值。當(dāng)公司資產(chǎn)超過債務(wù)面值，則執(zhí)行期權(quán)，償還 債務(wù)，否則貸款將違約。美國 二類模型違約風(fēng)險統(tǒng)計模型，將違約率作為連續(xù)的單點(diǎn)運(yùn)動描述，同時考慮了違約的波動性，但不考慮違約的原因，將違約事件的次數(shù)用泊松分布描述。瑞士銀行在此基礎(chǔ)上開發(fā)了 型。第三類是離散動態(tài)宏觀模擬模型，對不同行業(yè)的宏觀數(shù)據(jù)和違約率時間序列數(shù)據(jù)建立多因素模型，適用評估貸款組合的系統(tǒng)風(fēng)險。第四種模型是在險價值模型，利用企業(yè)信用等級、評級遷徙矩陣、違約貸款損失率、風(fēng)險價差 和收益率計算企業(yè)價值及其波動性。 在險價值模型是巴塞爾協(xié)議內(nèi)部評級法中用來評價違約風(fēng)險的模型，通過穆迪、標(biāo)準(zhǔn)普爾等提供的評級數(shù)據(jù)，考察債務(wù)信用等級變化，計算出遷徙矩陣的轉(zhuǎn)移概率，進(jìn)而得出貸款的違約概率。 相比于上述風(fēng)險評估模型，我國的線性評估方法顯然落后。雖然一些銀行正在積極改進(jìn)，但是由于上述大多數(shù)模型需要建立高質(zhì)量的信息數(shù)據(jù)庫，耗時長，成本高，很多銀行仍然采用以主觀判斷為主的傳統(tǒng)方式評估財務(wù)風(fēng)險。 三、信用風(fēng)險評估的實證分析 行是一家全國性的非上市銀行，坐落于天津，服務(wù)濱海新區(qū)。 行貸款客戶規(guī)模 和行業(yè)呈多樣化分布，既有實力雄厚的上市公司，也有快速發(fā)展的中小企業(yè)；所屬行業(yè)包括制造業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、餐飲娛樂業(yè)等眾多行業(yè)。本文選取各行業(yè)中具有代表性的 11家上市公司進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險防范分析。 （一） 行采用的貸款違約風(fēng)險評估模型及評估結(jié)果 由 貸款的財務(wù)風(fēng)險主要指貸款違約的可能性，量化這一可能性的指標(biāo)就是貸 夏紅芳 M江大學(xué)出版社， 2009 年： 180 款違約概率，前面章節(jié)已經(jīng)介紹過國內(nèi)外使用的貸款違約概率估計模型。 行針對不同性質(zhì)的貸款，采用不同的貸款違約概率估計模型，對于上市公司的重要貸款實施嚴(yán)密的風(fēng)險監(jiān)控，使用國際通行的 概率。 公司股權(quán)看做是買入一份歐式看漲期權(quán)，以公司債務(wù)面值為執(zhí)行價格，以公司資產(chǎn)市場價值為標(biāo)的。如果借款到期時，公司資產(chǎn)的市場價值高于債務(wù)，則公司選擇執(zhí)行，償還債務(wù)；如果資產(chǎn)市價低于債務(wù)，公司將選擇違約。 型的計算公式如下 : AN( （ A/(r+2)T/ A （ d2= （ E=（ 其中： N（）為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)， E、 r 分別是股權(quán)價值、股價波動率、總負(fù)債和無風(fēng)險利率，均可以從資本市場和企業(yè)財務(wù)信息中得到。 以上方程組進(jìn)行迭代和編程求解。 使用 票價格服從對數(shù)正態(tài)分布；股改后非流通股占比減少，視流通股與非流通股具有相同的每股市值；公司的債務(wù)等于短期債務(wù)與長期債務(wù)一半之和。 11家企業(yè)已知的數(shù)據(jù)如下： 表 1 11家企業(yè) 型樣本數(shù)據(jù) 股票代碼 股票簡稱 年份 年末股權(quán)價值 (股價年波動率（ E） 總負(fù)債（ D） 無風(fēng)險利率（ r） 債務(wù)償還期(T) 000652 泰達(dá)股份 2008 7,864,808,630 ,482,590,476 2009 12,173,484,280 ,380,652,716 000 濱 2008 939,684,090 01,541,040 11 695 海能源 2009 1,826,052,770 89,117,530 000897 津濱發(fā)展 2008 4,965,025,760 ,212,840,262 2009 9,525,733,460 ,780,559,218 000965 天保基建 2008 1,639,906,190 ,511,692,839 2009 6,969,527,600 ,985,749,261 600082 海泰發(fā)展 2008 1,624,981,300 ,402,306,739 2009 4,988,014,180 79,489,173 600489 中金黃金 2008 13,382,802,870 ,531,412,630 2009 46,076,515,930 ,069,383,903 600583 海油工程 2008 32,908,984,000 ,299,012,216 2009 36,949,680,000 ,176,588,738 600717 天津港 2008 14,536,995,960 ,098,623,969 2009 20,817,380,160 ,387,661,248 600787 中儲股份 2008 2,955,280,910 ,869,335,831 2009 8,140,595,960 ,145,633,297 601919 中國遠(yuǎn)洋 2008 57,267,557,680 1,505,053,432 2009 106,135,873,560 6,147,232,651 600751 2008 1,050,500,040 54,238,284 2009 2,948,278,370 69,151,804 現(xiàn)企業(yè)資產(chǎn)價值達(dá)到其全部債務(wù)中的某一點(diǎn)時，會發(fā)生違約行為，而這一違約觸發(fā)點(diǎn)（ 以認(rèn)為是短期債務(wù)與一半長期債務(wù)之和。用資產(chǎn)波動率衡量的公司資產(chǎn)價值與違約點(diǎn)12 的距離就是違約間距（ 型假設(shè)資產(chǎn)服從正態(tài)分布，所以公司的期望違約率（ 違約間距的 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)函數(shù)： (1D) 濱海新區(qū) 11家上市公司 2008年 2009 年違約率計算如下表所示： 表 2 11家企業(yè) 型計算結(jié)果 股票代碼 股票簡稱 年份 年末資產(chǎn)價值 (年末資產(chǎn)波動率 ( A) 違約距離（ N(違約概率（ 000652 泰達(dá)股份 2008 11,195,120,000 009 16,445,120,000 1 0 000695 濱海能源 2008 1,419,970,000 009 2,302,999,000 00897 津濱發(fā)展 2008 8,046,887,000 009 14,187,330,000 1 0 000965 天保基建 2008 3,088,271,000 009 8,905,861,000 00082 海泰發(fā)展 2008 2,970,034,000 009 5,748,070,000 00489 中金黃金 2008 16,770,760,000 009 51,994,700,000 00583 海油工程 2008 37,033,650,000 009 41,997,450,000 00717 天 2008 203,882,900,000 3 津港 2009 27,046,080,000 1 0 600787 中儲股份 2008 7,626,580,000 009 12,183,060,000 01919 中國遠(yuǎn)洋 2008 97,083,450,000 009 160,886,000,000 00751 2008 1,774,150,000 009 3,893,313,000 是只能評估上市公司的違約概率。對于非上市公司， 行只能采取分析財務(wù)信息 和非財務(wù)信息，并結(jié)合主觀判斷進(jìn)行估計。 指標(biāo)性質(zhì) 指標(biāo)類型 指標(biāo)名稱 財務(wù)因素 償債及變現(xiàn)能力指數(shù) 資產(chǎn)負(fù)債率、利息保障倍數(shù)、流動比率 盈利比率指數(shù) 銷售利潤率、資產(chǎn)報酬率 效率比率指數(shù) 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率 發(fā)展能力比率指數(shù) 銷售收入增長率、資本增值率 非財務(wù)因素 企業(yè)內(nèi)部環(huán)境 企業(yè)內(nèi)部控制制度、企業(yè)管理水平、企業(yè)信譽(yù) 企業(yè)外部環(huán)境 企業(yè)所屬行業(yè)、宏觀經(jīng)濟(jì)水平 數(shù)據(jù)來源： 行財務(wù)信息， 2010 （二）基于 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用風(fēng)險估計 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理和識別非線性關(guān)系 ,解決 線性模型不能解決的復(fù)雜問題。它可以從輸入層到輸出層實現(xiàn)任意非線性映射，并且具有很強(qiáng)的泛化能力。 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為三個層次：輸入層、隱含層和輸出層。通過對已知信用風(fēng)險因素和風(fēng)險評分進(jìn)行學(xué)習(xí)，調(diào)整模型結(jié)構(gòu)，生成能夠預(yù)測企業(yè)信用風(fēng)險的模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射結(jié)構(gòu)如下圖所示： 14 圖 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射結(jié)構(gòu)圖 資料來源：作者編制 本文選取了與 行 11 家貸款企業(yè)區(qū)位、經(jīng)營領(lǐng)域相似的 18 支 A 股股票作為訓(xùn)練樣本。 訓(xùn)練樣本按地域分類，濱海新區(qū)概念股 8股，長三角地區(qū)股票 5股，其他地區(qū) 5 股；按行業(yè)分類，房地產(chǎn)類 6 股交通運(yùn)輸類 5 股，重金屬類 1股，綜合類 6股。按市場分類，深市 7股，滬市 11股。 本文以 合代表企業(yè)償債能力、獲利能力和運(yùn)營能力的財務(wù)指標(biāo)共 11 個，設(shè)置為輸入層。利用 Z 值法得分和專家經(jīng)驗對信用風(fēng)險打分，作為訓(xùn)練樣本的期望值（導(dǎo)師值），設(shè)置為輸出層。 Z=中， Z：判別函數(shù)值； 營運(yùn)資金 /資產(chǎn)總 額； 存收益 /資產(chǎn)總額；稅前利潤 /資產(chǎn)總額； 東權(quán)益總額 /負(fù)債總額； 資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。當(dāng) 業(yè)破產(chǎn)的可能性很小，可以不予考慮。 根據(jù) 業(yè)信用風(fēng)險打分標(biāo)準(zhǔn)如下表 15： 表 3 企業(yè)信用風(fēng)險打分標(biāo)準(zhǔn) 評分 風(fēng)險低 風(fēng)險較低 風(fēng)險一般 風(fēng)險較高 風(fēng)險高 得分 1 為適應(yīng) 工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的要求，將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變化，使之落入?yún)^(qū)間 0,1內(nèi)。變換公式為： 15 ( 本文選取 18 家上市公司 2008 年、 2009 年連續(xù)兩年的財務(wù)指標(biāo)和信用風(fēng)險得分作為訓(xùn)練樣本，以 1家上市公司信用