基于Logistic模型的高新企業(yè)信貸風險研究

【摘要】中國的高新技術(shù)企業(yè)10年來高速發(fā)展，為中國宏觀經(jīng)濟做出巨大貢獻。加強對其風險的管理，可以有效增強資本對高新技術(shù)企業(yè)的信息，對于維持高新技術(shù)企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。本文以高新技術(shù)企業(yè)信貸風險為研究對象，以探索有效判斷高新技術(shù)企業(yè)信貸風險的方法為目的，基于前人的相關(guān)理論方法研究基礎(chǔ)上，選出Logistic模型來評估高新技術(shù)企業(yè)的風險。

【關(guān)鍵詞】高新技術(shù)企業(yè) 風險 Logistic模型

一、引言

《國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006-2020年）》做出提高自主創(chuàng)新能力、建設(shè)創(chuàng)新型國家的重大戰(zhàn)略決策。黨的十八大則進一步指出要把科技創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，走中國特色自主創(chuàng)新道路，標志著科技事業(yè)進入了全面建設(shè)國家創(chuàng)新體系的新階段。

當前，我國高新技術(shù)企業(yè)面臨挑戰(zhàn)，融資難已成為最大問題。創(chuàng)新技術(shù)不確定性導(dǎo)致的流動性風險，以及高新技術(shù)企業(yè)與資本市場之間信息不對稱導(dǎo)致的信用風險，使得資本在其面前望而卻步。風險投資在科技創(chuàng)新發(fā)展初期將起著重要作用，而資金的缺乏將阻礙高新技術(shù)企業(yè)的健康發(fā)展。所以對高新技術(shù)企業(yè)風險預(yù)估成為一項亟須解決的問題。

二、文獻綜述

銀行在信息收集與處理方面具有比較優(yōu)勢，可以掌握一般渠道難以獲得的重要信息，因此銀行對高技術(shù)企業(yè)的貸款會進行嚴格篩選，而這將在一定成都上打擊高技術(shù)企業(yè)開發(fā)科技項目的動力，阻礙了科技創(chuàng)新的發(fā)展（Rajan，1992）。與此同時，Nakamura、Morck（1999）通過數(shù)據(jù)實證分析了在金融部門不發(fā)達時，以銀行為導(dǎo)向的既然弄體系中，銀行對技術(shù)進步起促進的作用要大于資本市場，而由于銀行的穩(wěn)健經(jīng)營的風格以及預(yù)計規(guī)避風險的本質(zhì)，創(chuàng)新性強、收益高、風險高的企業(yè)往往無法獲得貸款，因此銀行為主導(dǎo)的金融市場不利于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

而國內(nèi)的研究主要起步于90年代后，張玲（2000）在《財務(wù)危機預(yù)警分析判別模型及其應(yīng)用》中選取上市公司的公開資料，通過判別分析模型分析上市公司的Z判別分。遲國泰、馮雪、趙志宏（2008）的《商業(yè)銀行經(jīng)營風險預(yù)警模型及其實證研究》，該文運用聚類分析、主成分分析單因素評價等實證研究方法，建立了商業(yè)銀行經(jīng)營風險預(yù)警模式。

三、研究對象與樣本選取

（一）研究對象的選取

目前，我國高新技術(shù)企業(yè)融資的主要途徑是依靠風險投資以及銀行貸款。高新企業(yè)經(jīng)營狀況的好壞直接影響了資本市場資金的流動性，所以對高新企業(yè)的信用風險評估已變得十分重要。所以本文主要運用Logistic模型研究高新企業(yè)違約概率值，通過模型中P值的大小判定高新技術(shù)企業(yè)是否處于高風險狀態(tài)。本文將選取50家已上市的高新技術(shù)企業(yè)的2010～2012年的數(shù)據(jù)，根據(jù)我國證券市場的實際情況，將“ST”企業(yè)分為非正常組，將非“ST”企業(yè)劃分為正常組。

在樣本選取過程中，考慮到企業(yè)本身運營狀況，以及部分數(shù)據(jù)丟失的企業(yè)，對數(shù)據(jù)進行篩選。最后本文選取數(shù)據(jù)109組。其中，正常樣本為84組，非正常樣本為25組

（二）Logistic模型變量的選擇與解釋

1.財務(wù)指標選擇，通過篩選，在上市公司披露的財務(wù)報告中選取19個指標作為分析對象，指標反映了每家公司的償債能力、經(jīng)營能力和盈利能力等方面，通過因子分析和主成分分析，篩選出作為解釋變量的指標，即建立計量分析模型進行實證分析。模型最初選取的財務(wù)指標如下：

表1 模型初選指標

2.主成分分析，第一，相關(guān)性判定，根據(jù)最終得出的109組數(shù)據(jù)，利用R軟件對各指標之間進行相關(guān)性檢驗，因為只有多個指標間有一定的相關(guān)性，才能說明他們具有重疊消息，從而才可以提取共同因子，這里運用主成分分析的思想將多個互相關(guān)聯(lián)的指標轉(zhuǎn)化為幾個互不關(guān)聯(lián)的綜合指標。相關(guān)系數(shù)矩陣如下：

上表中的數(shù)據(jù)顯現(xiàn)出各數(shù)據(jù)間有一定的相關(guān)性，并且可以看出有的相關(guān)性很高，說明各財務(wù)指標之間有潛在的、共同的信息，我們可以提取幾個主成分，以此來代替那幾個指標。主成分的個數(shù)要用累計貢獻率和特征值來確定，累計貢獻率要達到80%，特征值要大于1。

第二，KMO和Bartlett檢驗，在進行主成分分析之前，需要進行KMO和Bartlett球形檢驗，因為主成分分析的應(yīng)用條件是KMO大于0.6。Bartlett球形檢驗是為了檢驗各變量之間的相關(guān)性是否顯著，相關(guān)矩陣被看為單位矩陣的零假設(shè)是否成立，由此來判定是否可以用主成分分析法來研究原始數(shù)據(jù)。當Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量的Sig.值大于0.01時，說明可以接受。得到結(jié)果如下：

圖1 KMO和Bartlett檢驗

檢驗數(shù)據(jù)中可以看出，KMO值為0.728，所以原始財務(wù)指標間的簡單相關(guān)系數(shù)平方和要遠大于偏相關(guān)系數(shù)平方和，那么可以采用主成分分析法提取公共因子。Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量的Sig.值為0.000，否定了原假設(shè)，所以可以運用主成分分析法對數(shù)據(jù)進行整合。

第三，主成分的提取。

圖2 主成分分析的特征值和累計貢獻率

可以看出前六個主成分的特征值大于1，并且第一主成分的貢獻率為35.4%，第二主成分的貢獻率為19.1%，第三主成分的貢獻率為14.7%，第四主成分的貢獻率為7.7%，第五主成分的貢獻率為7.4%，第六主成分貢獻率為5.4%。前六個主成分的累計貢獻率為89.7%，這說明前六個主成分包含了原始數(shù)據(jù)84.3%的信息。

圖3 主成分碎石圖

我們做出19個變量的因子碎石圖，在第6個主成分之前，每個主成分的特征根都較高，連接成一個陡峭的曲線，碎石圖進一步的說明了前6個主成分中包含了原始數(shù)據(jù)中的大量信息。

我們認為他們可以有效的代替原始數(shù)據(jù)。因此，本文將采用6個財務(wù)指標來代替原有的19個財務(wù)指標。

第四，確定主成分的載荷系數(shù)，上述通過分析數(shù)據(jù)的累計貢獻率和特征根，我們知道可以提取出6個主成分。下面我們要通過R軟件對6個主成分具體包含的各項指標進行確定。初始數(shù)據(jù)的成分矩陣可以反映各財務(wù)指標對各主成分的載荷程度，若一個主成分對某個指標的信息反映程度大于0.6，則說明該主成分能夠基本反映此項指標包含的信息。載荷矩陣如下圖：

圖4 主成分載荷矩陣

通過載荷矩陣，我們可以得出，第一個公因子在指標X6、X7、X9上有較大載荷，說明這3個指標之間的相關(guān)性很明顯，可劃分為第一個主成分；同理，第二個公因子在X1、X2、X3、X4上有較大載荷，劃分為第二個主成分；第三個公因子在X8、X10、X14、X19上有較大載荷，劃分為第三個主成分；第四個公因子在X5、X15上有較大載荷，劃分為第四個主成分；第五個公因子在X11、X12、X16、X17、X18上有較大載荷，劃分為第五個主成分，第六個公因子在X13上有較大載荷，劃分為第六主成分。

綜上所述，本章節(jié)已為要構(gòu)建的Logistic模型的自變量選出，即為提取的6個主成分，每個主成分有獨特的經(jīng)濟含義，包含若干財務(wù)指標。

3.因變量的選取。本文從上市公司中選取50家高新技術(shù)企業(yè)，均是穩(wěn)定運行的企業(yè)，將其2010年到2012年的財務(wù)數(shù)據(jù)作為研究對象，考慮到中行總因素，150組數(shù)據(jù)最后確定為109組數(shù)據(jù)，其中非正常企業(yè)（ST企業(yè)）有25組數(shù)據(jù)，正常有84組數(shù)據(jù)。假設(shè)因變量P代表違約概率，P是二分類變量，ST企業(yè)記作1，正常企業(yè)記作0，因此本文將采用Logistic模型對數(shù)據(jù)進行分析。

由于上市企業(yè)違約風險的資料無法獲得，我們可以將正常企業(yè)認為是經(jīng)營狀況良好，且具有很好的信用評級，將其記為P=0；而非正常企業(yè)可以認為是有不好的經(jīng)營狀況，存在較大的信用風險，將其記為P=1。

四、Logistic模型在高新企業(yè)信貸風險度量中的研究

（一）Logistic模型的構(gòu)建

Logistic回歸模型是對數(shù)線性模型的一種特殊形式，它能夠克服線性回歸模型的缺點，表述如下：

P=■、s=α+Σ■■β■X■

其中α是常數(shù)項，為信用風險評定中的影響變量，為待估計系數(shù)，通過回歸或極大似然估計求的，P為公司的違約概率，取值在（0，1）之間。對某個企業(yè)來說，若回歸值P越接近于1，則被認定為信用較差的企業(yè)，公司發(fā)生違約事件的可能性大，反之則被認為是信用狀況好的企業(yè)。假設(shè)P代表違約與否，根據(jù)以上的假設(shè)條件，建立Logistic回歸模型，Y的取值可以為1或0兩個變量，則Y與的關(guān)系可以表示為：

Ln（Y）=ln（■）=α+β1X1+β2X2+…+βnXn

將公式變形可得：

P=■

理論上通常將P的臨界值定位0.5，也就是說當P<0.5，可被認為低風險企業(yè)，反之則被認為是高風險企業(yè)。

（二）Logistic模型的建立

上述已經(jīng)將6個主成分提取出來，需要求取主成分的表達式，即其特征向量與集合X的乘積，這里需要將X標準化。通過R軟件，我們已經(jīng)得到主成分F的載荷矩陣，那么其與標準化的集合X乘積則為自變量的最終數(shù)據(jù)。

將P、數(shù)據(jù)代入R軟件中，得到：

圖5 Logistic模型結(jié)果

從上圖我們可以知道，有五個變量的系數(shù)對應(yīng)p值小于0.05，并且常數(shù)項的p值也小于0.05，說明，這6個變量的系數(shù)都通過了顯著性檢驗，根據(jù)以上β估值可以得到：

Ln（Y）=-2.6213+2.0046X1+2.2854X2-1.9072X3+5.2106X4+

1.5749X5+0.59926X6

五、結(jié)論

此模型中，P的取值范圍為（0，1），根據(jù)二分值原理，當P<0.5時，可以采用四舍五入，將其看為0，當P>0.5時，可將其看為1。當P取0時，代表企業(yè)的違約概率為0，信用風險小；當P取1時，則代表企業(yè)的違約概率為1，信用風險大。

本文最后結(jié)果得到的式子中可以看出，第一、二、四、五、六主成分與高新技術(shù)企業(yè)違約概率成正向關(guān)系，而第三主成分成反向關(guān)系。然而可以清楚地看出，模型中的部分指標與實際是違背的，是與經(jīng)濟學的解釋矛盾的，陸建橋（1999）在對國內(nèi)虧損的上市公司進行實證研究的時候發(fā)現(xiàn)，那些連續(xù)兩年虧損的上市公司為了逃避被ST處理，采用各種手段偽造財務(wù)表表、進行債務(wù)重組，以此來調(diào)增本公司收益，結(jié)果就是財務(wù)報表與實際相差甚遠。

由此，銀行或者風險投資公司在判斷是否給高新技術(shù)企業(yè)發(fā)放貸款時，可以先將高新技術(shù)企業(yè)相應(yīng)的指標帶入模型，計算出其違約概率，以此作為判定企業(yè)信貸風險的大小的一個參考。

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基金項目：揚州大學2014年度大學生科技創(chuàng)新基金項目x2014728；揚州大學商學院2014年研究生創(chuàng)新項目立項資助課題SXYYJSKC201401。

作者簡介：陳強（1990-），男，漢族，江蘇宿遷人，揚州大學研究生在讀，研究方向：金融學。