基于Logit模型的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析基于Logit模型的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析

中圖分類號(hào)：F275；F830.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1004-5937〔2022〕30-0040-06

一、引言

中小企業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)開展中具有重要地位，在推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新、緩解就業(yè)壓力、方便大眾生活、保持社會(huì)穩(wěn)定等方面發(fā)揮著重要作用。但是，相對(duì)于大型企業(yè)而言，中小企業(yè)一般規(guī)模較小、員工素質(zhì)不高、研發(fā)投入缺乏、把握市場(chǎng)能力較弱，在劇烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中不足應(yīng)變能力，使商業(yè)銀行對(duì)其設(shè)置了嚴(yán)格的融資約束和限制，普遍出現(xiàn)“融資難〞的情況，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)狀況、財(cái)務(wù)狀況越來(lái)越差，進(jìn)一步加劇了中小企業(yè)獲取資金的難度。為了改善中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境，促進(jìn)中小企業(yè)健康開展，中國(guó)人民銀行先后發(fā)布了有關(guān)效勞中小企業(yè)的貨幣信貸政策和指導(dǎo)意見，加大了對(duì)中小企業(yè)的信貸支持。工業(yè)和信息化部發(fā)布的?“十二五〞中小企業(yè)成長(zhǎng)規(guī)劃》指出，中小企業(yè)成長(zhǎng)面臨著國(guó)際和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)巨大變革帶來(lái)的歷史機(jī)遇和嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，提出了完善政策、加強(qiáng)金融支持等一系列保障措施。根據(jù)中國(guó)人民銀行發(fā)布的?2022年金融機(jī)構(gòu)貸款投向統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，金融機(jī)構(gòu)〔含商業(yè)銀行及農(nóng)村合作社、城市信用社和外資銀行等〕全年中小企業(yè)貸款余額增加1.63萬(wàn)億元，占全部企業(yè)新增貸款的43.5%；年末小企業(yè)貸款余額13.21萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)14.2%。因此，研究中小企業(yè)面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)，分析其來(lái)源和表現(xiàn)形式，科學(xué)地度量其風(fēng)險(xiǎn)水平，對(duì)于提高中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制能力具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)分析

目前，中小企業(yè)財(cái)務(wù)融資和信貸風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)在：融資渠道單一、融資本錢較高、信貸支持不夠等方面。現(xiàn)有的信貸風(fēng)險(xiǎn)分析的辦法和度量模型，大多數(shù)針對(duì)大型上市公司，并沒有一套完全適合我國(guó)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)體系。針對(duì)我國(guó)中小企業(yè)自身的特點(diǎn)，結(jié)合我國(guó)的經(jīng)濟(jì)開展?fàn)顩r和中小企業(yè)面臨的環(huán)境，分析中小企業(yè)信貸現(xiàn)狀和存在的風(fēng)險(xiǎn)，是建立中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型的根底。

與大型企業(yè)不同，中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源廣泛，主要是宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)自身的風(fēng)險(xiǎn)等方面。

1.宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。宏觀政策風(fēng)險(xiǎn)――宏觀政策的調(diào)整〔產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整、信貸政策緊縮及出口退稅政策等〕可能為中小企業(yè)帶來(lái)不可抗力的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；利率風(fēng)險(xiǎn)――當(dāng)財(cái)政和貨幣政策較為寬松時(shí)，貸款利率降低，融資本錢較低，反之會(huì)增大企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)；匯率風(fēng)險(xiǎn)――對(duì)波及進(jìn)出口、外貿(mào)型的中小企業(yè)，匯率變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)也是不可忽略的。

2.金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。信息不對(duì)稱――許多中小企業(yè)內(nèi)部管理制度還不健全，財(cái)務(wù)管理和會(huì)計(jì)制度較為混亂導(dǎo)致財(cái)務(wù)報(bào)表失真，信息透明度通常較低，甚至有意隱瞞對(duì)貸款不利的信息和風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致了銀行、企業(yè)之間的信息不對(duì)稱，使銀行不敢輕易給中小企業(yè)發(fā)放貸款；銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理水平不高――對(duì)中小企業(yè)的信用和貸款業(yè)務(wù)的分析經(jīng)驗(yàn)缺乏，對(duì)于信貸風(fēng)險(xiǎn)的辨認(rèn)和衡量還處于初級(jí)階段，增加了中小企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)；擔(dān)保體系還不完善――擔(dān)保公司少、資金數(shù)量少、資金來(lái)源少、內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)不合理、承當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)能力不強(qiáng)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足中小企業(yè)信貸擔(dān)保需求。

3.企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)。由中小企業(yè)自身特征所決定的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)主要包括：經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)等。經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)――中小企業(yè)通常經(jīng)營(yíng)規(guī)模較小，資本積累不多，自有資金匱乏，生產(chǎn)設(shè)備、工藝不高，產(chǎn)品單一，抵御風(fēng)險(xiǎn)能力較弱，持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力具有不確定性，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)――中小企業(yè)生命周期較短，財(cái)務(wù)管理不標(biāo)準(zhǔn)，難以全面了解、辨認(rèn)和判斷其財(cái)務(wù)真實(shí)情況，使銀行對(duì)其貸款面臨著更大的信貸風(fēng)險(xiǎn)；信用風(fēng)險(xiǎn)――中小企業(yè)權(quán)力高度集中，貸款的歸還很大程度上取決于實(shí)際控制人的個(gè)人誠(chéng)信，道德風(fēng)險(xiǎn)大，當(dāng)企業(yè)面臨經(jīng)營(yíng)效益下降，資金周轉(zhuǎn)困難等問題時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)轉(zhuǎn)移財(cái)產(chǎn)、抽逃資本金等行為，同時(shí)資金使用的隨意性可能使貸款用于收益更高、風(fēng)險(xiǎn)更大的工程。

三、基于因子分析的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)篩選

〔一〕樣本選擇

1.樣本選取。由于大局部民營(yíng)中小企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況并不公開，無(wú)論從企業(yè)還是商業(yè)銀行都很難獲取，所以本文采用滬深交易所主板和深圳證券交易所中小企業(yè)板市場(chǎng)中，以合乎?中小企業(yè)劃型規(guī)范規(guī)定》的局部上市企業(yè)為代表，隨機(jī)選取164家合乎條件的上市公司為樣本。

2.樣本類別。滬深交易所特別重視上市公司的財(cái)務(wù)狀況，“因財(cái)務(wù)狀況異常而被特別處理〞即標(biāo)示為ST、■ST。筆者認(rèn)為，這類企業(yè)因財(cái)務(wù)困境而產(chǎn)生“信用危機(jī)〞，那么可能發(fā)生違約，而非ST公司作為財(cái)務(wù)健康企業(yè)通常不會(huì)發(fā)生違約，并以此把上市公司分為“困境企業(yè)〞和“健康企業(yè)〞，分別用1、0表示。對(duì)于財(cái)務(wù)困境企業(yè)，本文從2022年仍被特別處理的ST、■ST公司中，具體分析其財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生前1年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，即采用t-1年數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)t年的財(cái)務(wù)狀況。

3.樣本分類。將164家企業(yè)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本，用訓(xùn)練樣本建立模型，用檢驗(yàn)樣本對(duì)模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)。具體樣本分類如表1所示。

〔二〕指標(biāo)選擇與篩選

1.中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)選擇的原那么。中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的指標(biāo)，應(yīng)該能全面衡量中小企業(yè)所面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)，反映企業(yè)的開展、財(cái)務(wù)狀況和對(duì)貸款的歸還能力。目前，我國(guó)尚未建立完整的中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合中小企業(yè)特點(diǎn)，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇應(yīng)遵循下列原那么：

全面性。選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該全面地反映所有影響企業(yè)信用狀況的各種因素；同時(shí)，盡量防止指標(biāo)的重疊，在不影響模型評(píng)價(jià)結(jié)果的情況下，可以適當(dāng)減少一些次要的指標(biāo)。針對(duì)性。選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)要合乎中小企業(yè)自身的特點(diǎn)。中小企業(yè)具有高度靈活的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)，所以在選取指標(biāo)時(shí)，應(yīng)該更注重企業(yè)的開展性和成長(zhǎng)性。

預(yù)見性。選取評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)而分析信貸風(fēng)險(xiǎn)的目的是預(yù)測(cè)中小企業(yè)貸款的違約概率，在指標(biāo)的選擇上要能夠充沛反映企業(yè)未來(lái)的財(cái)務(wù)和經(jīng)營(yíng)狀況。

可操作性。中小企業(yè)的財(cái)務(wù)制度還不標(biāo)準(zhǔn)，選擇的指標(biāo)既要獲取容易、操作簡(jiǎn)捷、使用方便，又要保證數(shù)據(jù)的真實(shí)、可靠、準(zhǔn)確。

2.中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的選取。根據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)特點(diǎn)和衡量風(fēng)險(xiǎn)的需要，選取了14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，衡量企業(yè)的償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力和成長(zhǎng)與開展能力，如表2所示。償債能力是企業(yè)信用評(píng)價(jià)的關(guān)鍵因素，直接影響到企業(yè)按時(shí)歸還貸款的能力；盈利能力是企業(yè)有足夠的資金歸還貸款的保障，能夠直接反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況；營(yíng)運(yùn)能力是企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)轉(zhuǎn)的能力，反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的效率和活潑程度，較高的資金周轉(zhuǎn)效率是企業(yè)平穩(wěn)運(yùn)營(yíng)、開展的根底；由于中小企業(yè)大多處于成長(zhǎng)的初級(jí)階段，經(jīng)營(yíng)效率和成長(zhǎng)速度都很高，成長(zhǎng)與開展能力是考察企業(yè)以往開展水平和未來(lái)成長(zhǎng)的重要指標(biāo)。

3.基于因子分析的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的篩選。為防止模型過于復(fù)雜，同時(shí)減少多重共線性對(duì)模型準(zhǔn)確度的影響，需要利用因子分析辦法，對(duì)14個(gè)指標(biāo)進(jìn)行篩選并簡(jiǎn)化模型。

相關(guān)性檢驗(yàn)。利用KMO〔Kaiser-Meyer-Olkin〕檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)對(duì)變量之間進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示〔見表3〕，KMO值為0.540，大于0.500；Bartlett檢驗(yàn)的顯著性是0.000，小于1%。所以所選數(shù)據(jù)適合因子分析。

主成分分析。本文采用主成分分析法，根據(jù)最大方差旋轉(zhuǎn)法提取公因子，因子數(shù)目確實(shí)定是經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，指定公因子數(shù)目以確保累計(jì)奉獻(xiàn)率不小于90%，最終選取10個(gè)公因子對(duì)原始指標(biāo)變量進(jìn)行分析，其奉獻(xiàn)率為92.814%〔見表4〕。

選擇代表變量。在確定因子數(shù)目之后，為明確每個(gè)因子的具體意義，對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大選擇，使每個(gè)因子負(fù)荷值的總方差最大，選取出具有代表性的變量。

篩選典型指標(biāo)。從表5的結(jié)果當(dāng)選取公因子載荷最大的變量，可以得出10個(gè)公因子所對(duì)應(yīng)的代表變量作為度量指標(biāo)，如表6所示。

四、基于Logit的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)模型及實(shí)證分析

以樣本、數(shù)據(jù)、指標(biāo)為根底，構(gòu)建反映現(xiàn)實(shí)社會(huì)模型的實(shí)證分析辦法，是經(jīng)濟(jì)研究的重要辦法之一，也是中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)分析的重要辦法。這里以樣本和指標(biāo)為根底，利用SPSS軟件，構(gòu)建基于Logit的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)模型，并進(jìn)行實(shí)證分析。

〔一〕模型的構(gòu)建

利用上述指標(biāo)數(shù)據(jù)，選擇訓(xùn)練樣本，采用逐步迭代的辦法，得到模型總體的檢驗(yàn)參數(shù)，如表7所示。

表7說明，在估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，進(jìn)行到第10步迭代終止。-2對(duì)數(shù)似然值〔-2Loglikelihood〕反映了模型中因變量不能解釋的變動(dòng)局部誤差的顯著性，Cox&SnellR方和NagelkerkeR方的值在第4步分別是0.573和0.803，表明模型的擬合程度一般，并不是非常顯著，可能是受樣本數(shù)量較少、ST股和■ST股的財(cái)務(wù)指標(biāo)波動(dòng)性較大的影響。表8分別列出了步驟、塊、模型的卡方值，Sig.=0，即0.01的顯著性水平下模型整體是顯著的。結(jié)合表7綜合分析，模型有一定的解釋能力。

表9中列出了模型的變量估計(jì)及檢驗(yàn)值，除X7以外，各變量在5%的顯著水平下都非常顯著，X7是企業(yè)凈資產(chǎn)收益率，是衡量企業(yè)盈利能力的重要指標(biāo)。造成這樣顯著性差別的原因很多，可能也是由于樣本數(shù)量較少和指標(biāo)波動(dòng)性較大，所以為全面地保存指標(biāo)信息，筆者將X7參加到模型當(dāng)中。另外對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理能力，采納了較多的指標(biāo)，可能的解釋是，在之前通貨膨脹的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期下，更多的中小企業(yè)選擇持有大量的庫(kù)存，而不是應(yīng)收賬款或現(xiàn)金。

綜上所述，可得Logit回歸模型：

Logit〔p〕=ln■=1.114-0.380X1-0.132X5-0.056X7+0.461X9+0.259X10-7.278

X11+0.003X13〔1〕

而違約概率為：

p=■

〔2〕

利用〔2〕式計(jì)算企業(yè)的違約概率，即可衡量企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)，通過與臨界點(diǎn)〔0.50〕進(jìn)行比擬，為貸款決策提供依據(jù)。通過對(duì)樣本進(jìn)行測(cè)算，凱恩股份〔002022〕可能發(fā)生違約的概率為p=0.0167，信貸風(fēng)險(xiǎn)較小，所以銀行可以直接向其發(fā)放貸款；■ST中華A〔000017〕，p=0.8967，銀行向其提供貸款將面臨較高的違約風(fēng)險(xiǎn)；天津普林〔002134〕，其違約概率p=0.5376接近于臨界點(diǎn)，表明企業(yè)存在一定的信貸違約風(fēng)險(xiǎn)，但并不必然構(gòu)成違約條件，需要對(duì)企業(yè)進(jìn)行綜合分析，才能作出貸款決策。

〔二〕模型的檢驗(yàn)

模型的有效性需要進(jìn)行檢驗(yàn)，衡量模型的預(yù)測(cè)能力。一般分為樣本內(nèi)檢驗(yàn)和樣本外檢驗(yàn)。

1.樣本內(nèi)檢驗(yàn)。樣本內(nèi)檢驗(yàn)是利用建立模型的數(shù)據(jù)，比照預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的情況。SPSS軟件已經(jīng)給出了樣本內(nèi)檢驗(yàn)結(jié)果，如表10所示。

樣本內(nèi)檢驗(yàn)的結(jié)果，對(duì)75個(gè)財(cái)務(wù)健康企業(yè)，正確判斷73個(gè)，2個(gè)企業(yè)被判定為財(cái)務(wù)困境，準(zhǔn)確率97.3%；對(duì)35個(gè)財(cái)務(wù)困境企業(yè)，30個(gè)判斷正確，5個(gè)被判定財(cái)務(wù)正常企業(yè)，準(zhǔn)確率85.7%；而模型的總體準(zhǔn)確率到達(dá)93.6%。

2.樣本外檢驗(yàn)。利用之前預(yù)留出的檢驗(yàn)樣本，可以進(jìn)行樣本外檢驗(yàn)。仍設(shè)定臨界點(diǎn)為0.500，即預(yù)測(cè)值大于、小于臨界點(diǎn)，將判定為財(cái)務(wù)困境企業(yè)和財(cái)務(wù)健康企業(yè)，具體結(jié)果如表11所示。

樣本外檢驗(yàn)樣本共檢驗(yàn)了54個(gè)企業(yè)，34個(gè)財(cái)務(wù)健康企業(yè)，正確判斷28個(gè)，準(zhǔn)確率82.4%；20個(gè)財(cái)會(huì)困境企業(yè)，正確判斷14個(gè)，準(zhǔn)確率70%；總體判斷準(zhǔn)確率77.8%。這個(gè)結(jié)果可能是檢驗(yàn)樣本中數(shù)據(jù)過少造成的。五、結(jié)束語(yǔ)

中小企業(yè)融資難是一個(gè)世界性的難題，世界銀行國(guó)際金融公司〔IFC〕在我國(guó)進(jìn)行了調(diào)查，結(jié)果說明：大、中、小企業(yè)貸款申請(qǐng)失敗的概率分別為12%、22%、23%，而有41%的中小企業(yè)認(rèn)為“融資難〞是影響其開展的主要因素。通過對(duì)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)分析，運(yùn)用實(shí)證分析辦法提出了適合我國(guó)中小企業(yè)信用指標(biāo)，運(yùn)用SPSS軟件建立了基于Logit回歸辦法的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型，并得到下列結(jié)論：

1.構(gòu)建科學(xué)的指標(biāo)體系是評(píng)價(jià)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的根底。本文運(yùn)用因子分析辦法，對(duì)14個(gè)變量指標(biāo)進(jìn)行了合理篩選，獲得了7個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，能很好地將相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)簡(jiǎn)化，增加了模型的自由度。實(shí)證檢驗(yàn)表明，篩選的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)適合我國(guó)目前中小企業(yè)的特點(diǎn)和面臨的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

2.Logit回歸辦法對(duì)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是可行的。Logit模型不受制于變量的分布情況，適用于財(cái)務(wù)分析，有較高的準(zhǔn)確率。同時(shí)，由于Logit回歸辦法本身具有變量篩選功能，既可以減少計(jì)算量，降低評(píng)分的本錢，也可以提高模型的預(yù)測(cè)能力。實(shí)證檢驗(yàn)說明，本文構(gòu)建的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)度量模型是有效的，樣本內(nèi)、外預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率檢驗(yàn)分別到達(dá)93.6%和77.8%，可以對(duì)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行較