我國小微企業(yè)信貸違約概率模型研究

田雅瓊

摘要：文章給出一種針對我國小微企業(yè)的信貸違約概率模型。考慮到小微企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)匱乏且真實性不足，文章以非財務(wù)數(shù)據(jù)為主展開分析，經(jīng)多輪篩選確定了區(qū)分性強(qiáng)且適合我國小微企業(yè)違約概率研究的指標(biāo)。然后，分別建立邊界logistic模型和一般logistic模型。最后，通過顯著性檢驗、H-L檢驗，以及筆者設(shè)計的誤判統(tǒng)計量，并確定了最優(yōu)違約概率臨界點(diǎn)，進(jìn)而得出最優(yōu)模型。

關(guān)鍵詞：小微企業(yè)；信貸違約；模型

一、研究現(xiàn)狀

國內(nèi)對于小微企業(yè)的定量研究鮮見，可借鑒的關(guān)于中小企業(yè)信貸評估研究，主要探討指標(biāo)體系、信貸評估模型的應(yīng)用和改進(jìn)。指標(biāo)體系方面，業(yè)界普遍認(rèn)為中小企業(yè)評估指標(biāo)體系與大型企業(yè)存在較大差別。如糜仲春等（2007），朱向華、曹蓮（2009）從財務(wù)和非財務(wù)因素著手對指標(biāo)體系選擇進(jìn)行了探討。張燕卿（2010）等通過因子分析法、層次分析法、模糊綜合評價法等對指標(biāo)的優(yōu)化做了研究。經(jīng)典模型的應(yīng)用和改進(jìn)方面，學(xué)者們的研究主要集中于對國外經(jīng)典模型的應(yīng)用或?qū)ξ覈行∑髽I(yè)的適用性探討。如田秋麗（2010）對Logistic和Logit模型進(jìn)行了實證研究和精度評估。

國外學(xué)者在信貸違約概率計量和風(fēng)險評估模型的理論研究和實際應(yīng)用方面起步早于國內(nèi)，發(fā)展也快于國內(nèi)。19世紀(jì)70年代前，大多商業(yè)銀行基本都是依據(jù)專家經(jīng)驗、主觀分析和簡單破產(chǎn)預(yù)測模型來判別破產(chǎn)和違約，如5C分析法、Z計分和Zeta模型等。19世紀(jì)70年代后，主要以多元統(tǒng)計方法為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型或人工智能算法模型、多元判別分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)（SVM）等。20世紀(jì)90年代以來，基于期權(quán)組合理論的CreditMetrics模型、KMV模型、CPV模型、CreditRisk+模型發(fā)展起來。 但具體操作程序復(fù)雜抽象，不符合我國小微企業(yè)信貸“短、小、頻、急”的現(xiàn)實特征。

二、實證分析

本文將基于《巴塞爾新資本協(xié)議》提出的違約概率是信用風(fēng)險評估的核心這一觀點(diǎn)，利用邊界Logistic模型估計寧夏小微企業(yè)信貸的違約概率，并選擇最合適的違約概率臨界點(diǎn)，以此為依據(jù)決定是否放貸。

（一）建立邊界Logistic模型

以是否違約這二分類變量為因變量，以篩選所得的21個二分類變量和18個連續(xù)變量為初始自變量，構(gòu)建邊界Logistic模型和一般Logistic模型。模型如下：

其中，Pi為違約概率，ω為違約概率邊界，ω∈[0，1]。一方面，邊界logistic模型在一般logistic模型的基礎(chǔ)上增加了一個顯示概率取值邊界的參數(shù)，使得違約概率Pi的取值在（0，ω）；另一方面，邊界logistic模型定義了抽樣分布的廣義logistic形式。當(dāng)ω=1時，為一般Logistic模型；當(dāng)0<ω<1時，為邊界Logistic模型。

（二）確定最優(yōu)違約概率分界點(diǎn)

根據(jù)Altman等（1977）估計，C1/C2/在[1/2，1/38]區(qū)間內(nèi)取值，本文采用以往研究中選擇的三個典型：1/2、1/20、1/38，并進(jìn)行對比選擇最優(yōu)值。本文根據(jù)某銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)，對其中2009～2015年小型企業(yè)的年違約率求平均，以近似Q1，1-Q1即為Q2。本文違約企業(yè)包括所有逾期還款和無法償還的企業(yè)。最終求得Q1=0.00958，Q2=0.99042。

三、建議

一是建立和完善小微企業(yè)的統(tǒng)計調(diào)查制度。本次調(diào)查在寧夏統(tǒng)計局相關(guān)人員的協(xié)助下完成，由于小微企業(yè)業(yè)主或相關(guān)負(fù)責(zé)人的配合度較低，要找到符合甄別條件的小微企業(yè)難上加難；而且相當(dāng)一部分小微企業(yè)難以提供所需數(shù)據(jù)，空答率較高。所以，相關(guān)部門應(yīng)對此予以重視，將小微企業(yè)信用和貸款相關(guān)信息報送納入統(tǒng)計調(diào)查范疇，使其制度化、規(guī)范化。

二是建立數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。建立起專門的小微企業(yè)信用數(shù)據(jù)庫，同時推進(jìn)金融機(jī)構(gòu)和科研機(jī)構(gòu)之間的共享。小微企業(yè)的信用風(fēng)險評估是金融機(jī)構(gòu)的一大難題，同時也是科研機(jī)構(gòu)的一個熱點(diǎn)問題，相關(guān)科研有助于金融機(jī)構(gòu)的信貸業(yè)務(wù)發(fā)展，而科研又需要相關(guān)金融機(jī)構(gòu)的配合，這其間最大的斷點(diǎn)之一在于數(shù)據(jù)的獲取和應(yīng)用。另一方面，不同金融機(jī)構(gòu)之間、科研機(jī)構(gòu)之間的信息共享能大大降低評估成本。

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（作者單位：中國人民銀行銀川中心支行）endprint