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《对外经济贸易大学》 2003年
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信用评级技术在公司信用管理中的应用研究

周万军  
【摘要】: 随着我国加入WTO和市场经济不断深化,商品交易全面进入买方市场,企业间竞争也不断加剧。市场环境的变化迫使企业转变经营方式,赊销开始成为企业广泛使用的销售手段。在我国市场规范程度还有待完善、存在许多不按“游戏规则”运作的公司的情况下,信用管理水高低平已经成为决定企业能否获得竞争优势甚至是继续生存的重要影响因素。 评价授信企业的信用水平属于企业信用管理的事前控制环节,它是企业实施信用政策的依据,对信用管理的成败具有决定性的影响。本文通过对企业信用管理流程、目标和多种信用评估方法的特点进行深入研究和分析,围绕如何提高信用评估的准确性和降低评估成本,初步建立了一套适用于企业信用管理的企业资信评估方法—“分层定性打分法”。本文的主要内容和研究成果如下: 1、对我国企业信用管理现状进行了深入分析。有关统计结果表明每年国内企业因违约造成的损失和由于账款拖欠增加的机会成本吞噬了企业的大量利润。进一步分析显示,造成损失的表面因素是因为失信,但根本原因是由于企业自身没有建立完善的信用管理职能。通过科学的信用管理流程,企业完全可以避免大部分信用损失,国内外信用管理水平的差距和信用损失的对比也验证了这一分析结果。准确评估授信企业的信用水平是企业信用管理的重要环节,这是因为信用评价是企业制定信用政策的依据,它决定了信用管理能否达到预期的目标,同时相关统计说明信用评估准确性差将导致信用管理的事后控制环节成本大幅上升。企业追求利润最大化的经济特征要求资信评估方法准确性高并同时具备高效率和低成本,这也是本文研究工作所追求的核心目标。 2、信用评估技术至今已经历了100多年的发展历程。从信用评价的准确性来看,传统信用评级方法始终保持着无可质疑的领先地位。信用评级的核心是充分揭示受评对象特定债务的信用风险,为此对影响受评对象未来偿付能力的各种因素及其变化趋势进行全面系统的考察,在定性分析和定量分析的基础上,确定受评对象的违约可能性及严重程度。通过静态分析和动态分析,确定受评对象的信用等级,给出信用标识。 信用评级准确性高还得益于一整套严格的评级程序,一般包括:收集资料、初步分析、实地调研、初评、级别评审、意见征询、级别确认、级别跟踪等。级别评审是经评审委员会通过评审最终以投票的方式确定信用级别的过程,对于一家评级公司来说评审委员会成员在风险识别、判断过程中所保持的一致性和稳定性是至关重要的。信用评级虽然准确性高,但评级过程专业化程度高,效率低且成本较高,因此不适用于企业信用管理的要求。 3、基于统计基础的信用评价方法在信用分析的效率、结果的一致性、可比性方面都表现较好。其基本思想是对违约事件的特征进行统计分析,得出与违约率相关程度最 WP=3 高的企业特征值,并建立识别函数,当将某一企业的特征值(主要是财务比率)输入后,便可立即计算出企业违约概率。"Ze-ta"判别分析模型是这一方法的典型代表。但该类模型存在着透明性差、准确性较低、缺乏前瞻性和灵活性的弱点,它比较适合大规模小额债务的信用评估。 4、结构模型属于比较高级的信用分析模型。这类模型的理论依据在很多方面与Black-Scholes(1973),Merton(1974)以及Hull和White(1995)的期权定价模型相似。因此也称作信用风险的期权定价模型。1993年KMV公司研究提出的期望违约率(EDFTM,Expected Default Frequency)模型也是基于这一理论。该模型的结构包含两种理论联系。其一是将股票价值看成是建立在公司资产价值上的一个看涨期权,或者说债权人得到的支付(或报酬)与卖出一份贷款企业资产的看跌期权具有相同的盈利结构。其二是公司股票价值波动率与公司资产价值变化之间存在相关关系。 该类结构模型在许多方面具有超越统计模型的优点,它们主要体现在:透明性高,能够解释违约的原因;引入了定性分析的因素,大大提高了分析结论的准确性;模型计算依据来自市场价格,能更好的反映具体市场因素,预测性较好;揭示了公司市场价值而不是账面价值在决定公司是否违约方面起重要作用。但其致命弱点是无法避免股票市场交易价格中包含的非理性因素。 5、笔者开发出了一套适合企业信用管理的企业信用评价方法“分层定性打分法”。其核心思想是通过运用模糊理论对影响企业信用状况的主要因素进行分层分析、定性打分,然后对评价单元内的评价指标进行合成处理,在完成对各个单元状况评价之后,将具有层次性逻辑关系的评价单元状态予以合成,最终达到对总体目标评价的计算方法。在这一理论构架下,任何一个可能对企业最终信用等级构成重要影响的因素,无论它处于评估系统的哪一个层级,都会通过模糊评价传导到最后的评价结果。该方法从理论上与传统信用评级方法比较接近,因此保持了定性分析的准确性,在操作上进行了简化,主要工作都可由计算机完成,因此降低了操作成本,大大弥补了目前信用管理广泛使用的“打分法”准确性、灵活性、透明性差的不足。尽管新方法尚未经过实践检验并且在具体应用之前还需进行大量的工作,但其在理论上具有可行性。
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