導語：如何才能寫好一篇企業(yè)信用風險分析，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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(一)關于科技型中小企業(yè)

(1)經(jīng)營規(guī)模小，科技含量高大多數(shù)科技型中小企業(yè)的技術水平處于行業(yè)領先地位，通過內在化的研究開發(fā)和創(chuàng)新實踐，有望在短期內逐漸形成自己的核心技術能力，呈現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢和增長潛力。

(2)研發(fā)密集度高，創(chuàng)業(yè)風險大科技型中小企業(yè)研發(fā)投入強度明顯高于一般企業(yè)，且各方面都存在著許多不確定性因素，其成活率通常比較低，但這些能夠幸存下來的科技型中小企業(yè)，一定是最具創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿Φ膬?yōu)勢企業(yè)。

(3)創(chuàng)新效率高，成長速度快世界各國經(jīng)驗表明:科技型中小企業(yè)在廣泛利用現(xiàn)有科技成果的基礎上，通過高昂的費用支出和持續(xù)的研發(fā)實踐，不斷積累和開拓新的知識領域，在激烈的市場競爭中實現(xiàn)創(chuàng)新與發(fā)展。

(4)人員素質高，發(fā)展?jié)摿Υ罂萍夹椭行∑髽I(yè)重要的特征之一是研發(fā)人員在企業(yè)員工中所占比例較高，他們不僅具有較高的專業(yè)技術水平和管理才能，且極富創(chuàng)新精神，有膽有識，敢于承擔風險，非常重視企業(yè)內部的技術研發(fā)和創(chuàng)新工作。

(二)信用風險分析

深圳證券交易所于2012年4月20號正式了融入了新退市規(guī)則的《創(chuàng)業(yè)板股票上市規(guī)則》(2012年修訂)，并自今年5月1日起施行。《規(guī)則》的實施將有助于促進創(chuàng)業(yè)板優(yōu)勝劣汰，雖然短時間內符合創(chuàng)業(yè)板退市條件的企業(yè)難以出現(xiàn)，但伴隨著部分創(chuàng)業(yè)板上市公司上市后業(yè)績的急劇下滑，退市的風險已經(jīng)顯現(xiàn)，同時伴隨著一系列的信用風險。

二、研究建議

科技型中小企業(yè)獲得充足的信貸支持得以更好發(fā)展的前提是提高自身的信用風險等級水平。本文力求實現(xiàn)銀行類金融機構對科技型中小企業(yè)的信用風險的高效管理，緩解科技型中小企業(yè)因信用風險而產生的融資難問題，幫助政府鼓勵和支持科技型中小企業(yè)發(fā)展，從而實現(xiàn)多贏的局面。

(一)外部制度的完善

1、設立嚴密、科學的信息征集系統(tǒng)。建立以科技型中小企業(yè)信用信息登記、征集、評價、和獎懲為主要內容的信用信息歸集體系。政府部門牽頭，聯(lián)合各行政單位，擴大建立科技型中小企業(yè)信用信息歸集檔案。

2、規(guī)范并發(fā)展科技型中小企業(yè)的信用評估業(yè)，設計專門的信用評級體系。杜絕出示虛假審計報告、資產評估報告、信用報告等行為，其次要建立一套符合科技型中小企業(yè)信用評價標準的理論方法，形成科學統(tǒng)一的信用評價標準和指標體系。

3、健全信用擔保機制，對科技型中小企業(yè)的信用擔保，應擴大擔保范圍，增加擔保品種，延長擔保期限。

4、設立失信獎懲機制。政府協(xié)調有關部門對誠實守信的科技型中小企業(yè)在政策方面給予支持。綜合運用經(jīng)濟、行政和法律手段，嚴厲打擊失信及其他不正當競爭行為，創(chuàng)造公平競爭的市場環(huán)境和良好的信用氛圍。

5、加快信用立法，創(chuàng)造良好征信環(huán)境。政府為科技型中小企業(yè)信用建設提供必要的法律、法規(guī)支持。

(二)科技型中小企業(yè)提高自身信用等級的方法

1、科技型中小企業(yè)的產品更新?lián)Q代速度很快，企業(yè)要不斷根據(jù)新的市場形勢做出產品結構調整，適應新的市場需求，避免被市場淘汰;同時還要有獨樹一幟的風格，提高企業(yè)產品的市場份額，在眾多競爭對手脫穎而出。

2、科技型中小企業(yè)的研究開發(fā)費用投入很大，研發(fā)密度相對比較高，要盡量避免由于產品創(chuàng)新的構思、設計與開發(fā)和在技術、市場、財務、管理、環(huán)境等方面所帶來的許多不確定性消極因素，盡量提高創(chuàng)新的效率。

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一、模型簡介

(一)決策樹算法

決策樹是對已知類別的數(shù)據(jù)樣本進行歸納學習獲得的樹形結構，樹內每個非葉節(jié)點代表對一個屬性取值的測試，每個葉節(jié)點代表一個類別。決策樹方法利用信息理論的信息增益選擇具有最大信息量的屬性來建立決策樹的一個節(jié)點，再根據(jù)屬性字段的不同取值來建立樹的分枝，如此對每個分枝重復遞歸建立整個決策樹。產生決策樹的基本算法如下：輸入：訓練樣本，各屬性均取離散數(shù)值，可供歸納的備選屬性集合為attribute_list。輸出：決策樹算法：Gen_decision—tree創(chuàng)建一個節(jié)點Node；IF該節(jié)點中的所有樣本均為同一類別cTHEN返回Node作為一個葉節(jié)點并標志為類別c；IFattribute_list為空THEN返回Node作為一個葉節(jié)點并標記為該節(jié)點所含樣本中類別個數(shù)最多的類別；從atribute_list選擇一個信息增益最大的屬性test_atribute；將節(jié)點Node標記為teste：_atribut根據(jù)test_atribute=Vi條件，從節(jié)點Node產生相應的一個分枝，且設si為根據(jù)該分枝條件所獲得的樣本集合；IFsi為空THEN將相應葉節(jié)點標志為該節(jié)點所含樣本中類別個數(shù)最多的類別，ELSE，將相應葉節(jié)點標志為由Gen_decision_tree(Si，attribute_list，test_atribute)返回的值。其中，信息增益的計算方法為：設S為一個包含S個數(shù)據(jù)樣本的集合，類別屬性可以取N個不同的值，對應于N個不同的類別ci，j∈{1，2，3，…，Nl，S為類~lJlcj中的樣本個數(shù)。那么對一個給定數(shù)據(jù)對象進行分類所需的信息量為：Infor(S1，S2，…SN)=一pjlog2(pj)(1)j：1其中，PJ是任意一個數(shù)據(jù)對象屬于類SJc；的概率，~pj=Sj／S。設屬性V取v個不同的值{vv：…，V}，則利用屬性V可以將集合s劃分為v個子集{s，s…，s}，其中S包含了集合S中屬性V取V值的那些樣本。設S為子集Si中屬于c；類別的樣本個數(shù)。那么利用屬性v劃分當前樣本集合所需要的信息熵可以計算如下Entr(v)：∑Sil+Si2+""*+SiNInfor(sS，…SN)(2)Infor(Sil,s一SiR)一pijlog2(p)(3)pSi…i+s(4)這樣利用屬性v對樣本集合進行劃分所獲得的信息增益為：Cain(V)=Infor(S1S2，…SN)一Entr(V)(5)

(二)K最近鄰法

K最近鄰法簡稱KNN算法，在理論上是比較成熟的方法，最初于1968年由Cover和Hart提出，其思路非常簡單直觀。KNN方法是一種有監(jiān)督學習的分類算法，它并不需要產生額外的數(shù)據(jù)來描述規(guī)則，它的規(guī)則就是數(shù)據(jù)(樣本)本身，并不要求數(shù)據(jù)的一致性問題，也就是說K最近鄰法在一定程度上減小了噪聲樣本對分類的干擾。KNN根據(jù)未知樣本的K個最近鄰樣本來預測未知樣本的類別，K個最近鄰樣本的選擇是根據(jù)一定的距離公式判定的。KNN分類算法的基本原理為：首先將待分類樣本Y表達成和訓練樣本庫的樣本一致的特征向量；然后根據(jù)距離函數(shù)計算待分類樣本Y和每個訓練樣本的距離，選擇與待分類樣本距離最小的K個樣本作為y的K爪最近鄰；最后根據(jù)Y的K個最近鄰判斷y的類別。KNN算法必須明確兩個基本的因素：最近鄰樣本的數(shù)目K和距離的尺度。K表示選擇參考樣本的數(shù)目，距離尺度對應一個非負的函數(shù)，用來刻畫不同數(shù)據(jù)問的相似性程度。在KNN算法里對于模型的選擇(尤其是K值)往往是通過對大量獨立的測試數(shù)據(jù)、多個模型來驗證最佳選擇。

(三)Logistic回歸模型

Logistic回歸模型是一種非線性概率模型，其因變量是分類變量只有0和1兩個取值。回歸模型可表述為1ps=∑ckx其中x(k=1…2．，m)為上市公司信用風險評定中的影響變量，c(j=l，2…，m)為回歸系數(shù)，通過回歸或極大似然估計獲得，Logisticl~歸值P∈(0，1)為信用風險分析的判別結果。P是的連續(xù)增函數(shù)，S∈(一，+∞)。并且p=麗1=1p=1=0對某上市公司i(i=l…2．，n)來說，如果其Logistic回歸值P。接近于0或(P一0)，則被判定為一類經(jīng)營差的企業(yè)，若其Logistic回歸值pl接近于l或(Pl一1)，則被判定為經(jīng)營好的企業(yè)。并HPi／l~越遠離0，表示該企業(yè)陷入財務困境的可能性越小；反之，表示該企業(yè)陷入則務困境的可能性越大。

二、基于決策樹的上市公司信用風險評估模型實證分析

(一)指標體系建立

通過綜合考慮信用風險的各種影響因素，借鑒我國財政部統(tǒng)計評價司的企業(yè)效績評價指標體系和國有商業(yè)銀行企業(yè)資信評估指標體系以及國內外有關文獻的相關指標，在分類、匯總、整理的基礎上，同時兼顧數(shù)據(jù)的可獲取性原則和可量化原則，從企業(yè)盈利能力、償債能力、營運能力和發(fā)展能力4個方面，選取了lO+財務指標。(1)盈利能力指標。企業(yè)獲利能力是企業(yè)信用的基礎，企業(yè)只有盈利，才有可能按時償還債務。本文選取的反映企業(yè)贏利能力的指標有凈資產收益率x1、銷售(營業(yè))利潤率X2。(2)償債能力指標。償債能力是企業(yè)資信的保證，企業(yè)償債能力如何，通常是評估企業(yè)資信評級最直接的依據(jù)，償債能力歸根結底是企業(yè)自有資產的變現(xiàn)能力。本文選取的反映企業(yè)償債能力的指標有流動比率X3、速動比率X4和資產負債率X5。(3)營運能力指標。營運能力分析是對企業(yè)資金周轉狀況進行的分析，資金周轉得越快，說明資金利用效率越高，企業(yè)的經(jīng)營管理水平越好。本文選取的反映企業(yè)營運能力的指標有總資產周轉率X6、存貨周轉率x7和應收賬款周轉率X8。(4)發(fā)展能力指標。發(fā)展能力反映企業(yè)未來發(fā)展前景及潛力。本文選取的反映企業(yè)發(fā)展能力的指標有資本積累率X9和總資產增長-~Xl0。將上市公司分為兩組，第1組包含sT公司，認為該類企業(yè)具有較大的財務風險。非ST公司作為第2組，認為該類企業(yè)財務狀況正常。若模型將sT組樣本判為非sT組，則稱為犯第一類錯誤；將非sT組樣本判為ST$1~I，則稱為犯第二類錯誤。

(二)樣本選取

樣本的選取為兩分類模式，即違約和不違約。將ST上市公司作為財務狀況異常一類，也即會發(fā)生違約的一類；將非sT公司作為財務狀況正常的一類，即不會發(fā)生違約的一類。sT公司是指出現(xiàn)財務狀況或其他狀況異常，導致投資者難于判斷公司的前景，權益可能受到損害的公司。本文實證分析中的原始數(shù)據(jù)來自于色諾芬數(shù)據(jù)庫，隨機選取我國深、滬兩市交易所2009年公布的6O家sT公司作為一類經(jīng)營“差”的企業(yè)，同時另隨機選取75家不虧損公司作為一類經(jīng)營“正常”的企業(yè)與之相匹配，因此，數(shù)據(jù)樣本集由135家上市公司組成，然后從中任選30家sT公司及38家非sT公司組成訓練樣本集，余下的67家公司組成測試樣本集。

(三)模型構造與檢驗

構造決策樹，關鍵是找到樣本空間的最優(yōu)劃分，ID3算法的屬性選擇策略就是選擇信息增益最大的屬性作為測試屬性，從而確定樣本空間的一個劃分。但ID3算法存在著輸出分支多，預測可靠性性差的問題。C4．5算法從ID3算法演變而來，提出用信息增益比來作為測試屬性選擇的依據(jù)，通過大量的實驗測試表明：用C4．5算法構造的決策樹較ID3算法的預測效果有更好的可靠性和健壯睦。實驗模型運用數(shù)據(jù)挖掘軟件WEKA3．6．3，根據(jù)C4．5算法以信息增益比最大為原則選取節(jié)點生成決策樹，如圖1所示。最終選出了6個好的屬性作為決策樹節(jié)點，x5為根節(jié)點，也就是資產負債率對于違約和履約分類的貢獻程度是最大的。括號中的數(shù)代表平均有幾個樣本數(shù)據(jù)根據(jù)條件被分到了相應的類中，用10次迭代交叉驗證法來驗證模型的誤差率，驗證結果如下：正確分類的樣本數(shù)5886．5671％錯誤分類的樣本數(shù)913．4328％

(四)結果分析

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一、中小企業(yè)信用擔保風險主要影響因素分析

為有效規(guī)避中小企業(yè)信用擔保風險，切實提高中小企業(yè)信用擔保效率，2009年，筆者向150家中小企業(yè)信用擔保公司負責人寄送了調查問卷，其中，138家機構進行了回復。筆者對回收的138份問卷進行了系統(tǒng)整理、分析，并應用logit模型歸納出了顯著影響中小企業(yè)信用擔保風險的7項因素。根據(jù)問卷調查結果，可將138家擔保公司負責人提出的影響中小企業(yè)信用擔保風險的因素歸納為三大類共8小項：

（一）來自擔保機構的風險我國的擔保行業(yè)仍處在初期發(fā)展階段，資本投入不足、運營水平低、管理不規(guī)范等多重因素致使很多擔保公司處于虧損甚至停業(yè)狀態(tài)。138家擔保機構普遍存在著以下問題：資金規(guī)模小；資金來源渠道單一；專業(yè)人才匱乏；管理水平低下。可見，擔保機構本身缺乏有效的擔保風險預警機制、內控機制和補償轉移機制，內生的抗風險能力很弱。因此，資金投入不足、缺乏人才和有效的管理機制成為影響中小企業(yè)信用擔保的2項重要因素。

（二）來自中小企業(yè)的風險主要包括信用風險、技術風險、市場風險、逆向選擇和道德風險4項因素。信用風險表現(xiàn)為中小企業(yè)經(jīng)營不穩(wěn)定，信用意識普遍淡薄，信用問題層出不窮；技術風險則指中小企業(yè)缺乏研發(fā)人員和高素質人才，生產技術和設備落后，技術創(chuàng)新和產品開發(fā)能力弱；市場風險主要源于中小企業(yè)的產品質量和客戶滿意度，企業(yè)產品的市場份額很難與大中型企業(yè)媲美；逆向選擇和道德風險是由于中小企業(yè)治理結構不健全、信用管理水平相對較低，導致企業(yè)主與經(jīng)營、管理人員以及客戶之間產生了嚴重的信息不對稱所引發(fā)的風險。

（三）法律和制度方面的風險 信用擔保在我國起步較晚，一方面，擔保制度尚不健全。擔保機構普遍缺乏規(guī)范的擔保保證金制度、反擔保制度、再擔保制度、風險內控制度、代償制度和追償制度等，擔保機構經(jīng)營風險普遍較高。另一方面，完善的擔保法律體系尚未形成。盡管我國已頒布實施了《擔保法》，但配套的法規(guī)體系不健全，中小企業(yè)信用擔保過程中仍面臨著一定的法律風險。

二、研究設計

（一）模型構建Logit模型是利用標準化logistic分配（Standard logistic distribution）的累積分布函數(shù)（Cumulative distribution function；簡稱C.D.F）來轉換的值，介于0與1之間。將事件發(fā)生的條件概率設定為：p（yi=1|xi）=pi

變換成logistic分布函數(shù)，便可以得到logistic回歸模型：

p（yi=1|xi）=p［i≤（α+xi）］===

其中，pi為第i個案例發(fā)生的概率，它是一個由解釋變量xi構成的非線性函數(shù)（non-linear function），由于實際需要，可以把它轉化為線性函數(shù)（linear function）。

首先，定義不發(fā)生事件的條件概率為：

1-pi=1-=。

那么事件發(fā)生概率與事件不發(fā)生概率之比為：

=e（α+xi）≥0

這個比被稱之為事件的發(fā)生比（the odds of experiencing an event），簡稱odds。若將odds取自然對數(shù)，則得到：

ln（）=α+xi

根據(jù)二元logit模型建模的要求，設X1，X2， ……，Xk是Y的解釋變量，假設獲取的n組樣品數(shù)據(jù)為（Xi1，Xi2， ……，Xik；Yi）， Yi為取值0或1的隨機變量。則二元logit回歸的極大似然估計就是要找出因變量與解釋變量的相關度。

（二）變量設定假定“中小企業(yè)信用擔保風險”為因變量Y。Y的取值為0或1，Y=1表示中小企業(yè)信用擔保存在風險；Y=0表示中小企業(yè)信用擔保不存在風險。

假定Xi（i=1，2， …，8）為一組可以反映因變量Y發(fā)生概率（P）的自變量。根據(jù)上文的分析，可假定：X1為擔保機構資金投入不足的風險；X2為擔保機構缺乏人才和有效管理機制的風險；X3為中小企業(yè)的信用風險；X4為中小企業(yè)的技術風險；X5為中小企業(yè)的市場風險；X6為中小企業(yè)的逆向選擇和道德風險；X7為擔保制度不健全的風險；X8為完善的擔保法律體系尚未形成的風險。8類因素的協(xié)同作用最終決定中小企業(yè)信用擔保風險。

三、實證分析結果

（一）相關性檢驗用Pearson法對以上變量進行相關性分析，得到表1。

表1中各變量之間的相關系數(shù)在95%置信區(qū)間內均顯著，除X4與X5（相關系數(shù)0.398）、X7與X8（相關系數(shù)0.74）呈中度相關外，其余皆屬低度相關，表明所采用的解釋變量適宜作為實證的變量。

（二）模型擬合優(yōu)度檢驗――類R2具體如表2所示：

取第7步，結果-2log likelihood值為25.445，Cox＆Snell R Square值為0.790，Nagel kerke R Square值為0.930，取值較高，模型擬合性較好。

（三）模型預測準確程度檢驗具體如表3所示：

假設信用擔保風險概率值P超過分割點p=0.05時，信用擔保機構存在風險。那么模型可以正確地預測75家擔保機構存在風險，此時模型區(qū)分信用擔保機構風險的比率為87.7%，模型整體預測的正確率為85.2%，表明該模型具有良好的預測性和穩(wěn)健性。

（四）研究變量系數(shù)選用SPSS11.5軟件logit模型中的Forward:LR方法，變量根據(jù)比分檢驗的概率大小進入方程，判斷概率設為0.05。經(jīng)7輪優(yōu)化檢驗和篩選，得到最終擬合效果較優(yōu)模型（表4）。

按照自變量進入的先后順序調整，得到如下模型：

ln（）=-10.858+4.105x1+3.340x2+5.941x3+3.140x4+2.568x5

+4.998x6+2.568x7

在該模型中，最后被留下來的自變量按照發(fā)生比率從大到小排序分別是：中小企業(yè)的信用風險（X3）；中小企業(yè)的逆向選擇和道德風險（X6）；擔保機構資金投入不足的風險（X1）；擔保機構缺乏人才和有效管理機制的風險（X2）；中小企業(yè)的技術風險（X4）；中小企業(yè)的市場風險（X5）；擔保制度不健全的風險（X7）。

雖然完善的擔保法律體系尚未形成（X8）對中小企業(yè)信用擔保有一定的影響，但其作用幅度較弱，不是關鍵的影響因素。

綜上所述，本文利用logit regression構建中小企業(yè)信用擔保風險模型，研究得出以下結論：第一，logit模型具有較好的預測功能和穩(wěn)健性，可以將此模型應用于中小企業(yè)信用擔保風險預測。第二，中小企業(yè)自身風險是中小企業(yè)信用擔保風險中最重要的風險因素。因此，加強中小企業(yè)的信用管理，增加中小企業(yè)的信息透明度是消除信用擔保風險的重要措施之一。第三，擔保機構自身風險與信用擔保風險密切相關。資本金投入、人才配備和有效的管理機制均對中小企業(yè)信用擔保風險影響顯著，需要擔保機構高度關注。

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市場經(jīng)濟是用腳投票的經(jīng)濟，民營企業(yè)是市場經(jīng)濟的天然主體，能夠迅速發(fā)現(xiàn)市場機會、抓住機會，更能充分利用機會，民營經(jīng)濟將成為中國經(jīng)濟的主要增長動力和活力源泉。與此同時，信用缺失也隨著民營企業(yè)的蓬勃發(fā)展暴露出來，銀廣夏虛構利潤、藍田股份欺詐上市、新疆德隆違規(guī)擔保融資、科龍?zhí)摷僮①Y和會計造假等失信事件頻發(fā)。民營企業(yè)信用缺失導致外部投資者對出借資金的各種限制更加嚴格，加劇了企業(yè)的融資困境，信用不僅影響了民營企業(yè)自身的發(fā)展，也影響了國民經(jīng)濟整體素質的提升。在我國信用評級體系不完善階段，信用風險成為企業(yè)外部融資的“硬約束”，如何有效提升民營企業(yè)的信用，增強企業(yè)的外部融資能力，是企業(yè)健康發(fā)展的關鍵。

二、理論分析及研究假設

Diamond（1991）認為企業(yè)的債務期限結構是企業(yè)在借入短期債務時提高信用等級所帶來的好處和短期債務所帶來的流動性風險之間的權衡。由于投資者是理性的，他們預期到信用質量低的企業(yè)存在著嚴重的道德風險和逆向選擇問題，因此信用質量低的企業(yè)最終會被驅逐出長期債務市場，而只能發(fā)行短期債務。Guedes、Opler（1996）用兩個變量作為企業(yè)信用質量的變量：一個是描述企業(yè)發(fā)行的債務是否為投資級別的虛擬變量，另一個是企業(yè)收益的波動性，實證結果表明，在包含所有債務的樣本中，發(fā)行長期債務往往是投機級別的企業(yè)，收入變動越大的行業(yè)中企業(yè)越傾向于發(fā)行短期債務。Leland（1998）在權衡理論的基礎上，認為在有信用風險成本存在的情況下，企業(yè)價值隨債務比例的增加存在一個最大值，超過這個比例，負債融資帶來的信用風險等壞處將超過其帶來的諸如避稅、增加股東收益等好處，公司價值下降。

國內雷錕（2005）依據(jù)權衡理論和成本理論，分別建立了引入信用風險的股東財富最大的資本結構決策模型和成本下引入信用風險的上市公司資本結構決策模型，模型均得出信用風險大的企業(yè)應該降低負債在總資本中的比例。同時作者利用張玲（2003）構建的信用評級指標Z值判別模型實證檢驗得出信用風險與負債比率呈反向變動。陳曉紅等（2006）以中小企業(yè)為樣本實證檢驗認為盡管債務融資會幫助中小企業(yè)快速成長，但也會給企業(yè)帶來信用風險，如果企業(yè)忽視信用風險隱性成本對企業(yè)的影響，過多的信用風險將使企業(yè)出現(xiàn)“成長幻象”。劉建勇、朱學義（2008）以家族企業(yè)為樣本，綜合考慮信用風險與控制權基礎，構建了家族企業(yè)利益最大化的融資模型，認為債務融資達到最佳點后，信用風險過大有可能危機到家族企業(yè)的生存和發(fā)展。

根據(jù)權衡理論和成本理論假說及國內外學者理論分析和實證研究均發(fā)現(xiàn)，信用風險是負債融資的單調遞減函數(shù)，或者說負債比率是信用風險的單調遞增函數(shù)，企業(yè)當年的信用風險對下一個年度的負債融資起關鍵作用，信用風險低的企業(yè)信用質量高，銀行等金融機構樂意向這樣的企業(yè)放貸，反之，銀行等將控制放貸比例，甚至拒絕提供貸款。由于我國資本市場存在嚴重的信息不對稱及民營企業(yè)特殊的治理結構，信用風險低（信用質量高）的企業(yè)愿意將自己與其他企業(yè)區(qū)別開來，向市場提供企業(yè)發(fā)展前景良好的信號，信用風險高的企業(yè)，控股股東有動機采用高的負債比率侵害中小股東利益，以達到實質性操縱企業(yè)的目的，在破產清算機制不完善情況下，由于現(xiàn)金流量權較低，承擔的破產風險也較小。由此提出以下假設：

假設1：信用風險與負債比率呈“U”型變動，即信用風險高和低的企業(yè)負債融資比例較高，而信用風險居中的企業(yè)負債比例較低。

Diamond（1991）基于信息不對稱理論建立的流動風險與債務期限模型，認為與長期債務相比，使用短期債務會產生較高的成本，如發(fā)行成本、頻繁發(fā)行債務的管理成本以及流動性風險成本等。信用質量高（流動性風險低）的企業(yè)在項目實施過程中被清算的可能性較低，并且在再融資時有機會顯示自己的信用質量，從而可以繼續(xù)支付較低甚至更低的利率，相反，信用質量低（流動性風險高）的企業(yè)很有可能在項目實施途中被迫清算，并且在再融資時不得不披露自己的高風險而支付相對較高的利率甚至被拒絕融資。因此，信用質量高的企業(yè)傾向于使用短期債務，而信用質量低的企業(yè)傾向于借入長期債務。Scherr and Hulbert（2001）在中小企業(yè)樣本中同樣發(fā)現(xiàn)了支持債務期限結構與企業(yè)風險等級之間非單調關系的經(jīng)驗證據(jù)。但袁衛(wèi)秋（2008）、何靖（2008）研究均表明，信號傳遞理論對國內的上市公司是不適用的，上市公司并不利用債務期限的選擇來向市場傳遞其質量。可以看出，信用風險對企業(yè)負債融資期限有顯著影響，且呈非單調變動，但不同環(huán)境及不同性質的企業(yè)所受影響程度不同。

假設2：信用風險與負債期限非單調相關。

三、多元線性回歸分析

本文選擇滬深股市2004～2007年176家民營上市公司為研究樣本，以資產負債率和長期負債率為被解釋變量，信用風險為解釋變量，控制企業(yè)規(guī)模和產業(yè)的基礎上，建立如下兩個模型：

ADR=α0+α1QUA+α2QUA2+α3SIZE+α4CYi+?著1 （1）

LDR=?茁0+?茁1QUA+?茁2QUA2+?茁3SIZE+?茁4CYi+?著2（2）

其中：資產負債率ADR=總負債/總資產；長期負債率LDR=長期負債/總資產；QUA為主成分分析法構建的信用風險替代變量；SIZE=總資產的自然對數(shù)；CY 為產業(yè)虛擬變量。多元線性回歸結果見表1和表2：

通過表1和表2可以看出，信用風險與資產負債率和長期負債率均呈現(xiàn)“U”型關系，其中模型1中信用風險指標均在99%置信水平上通過顯著性檢驗，模型2中信用風險指標在95%水平上通過檢驗，表明轉型經(jīng)濟時期，信用風險高和低的企業(yè)均使用了較多的負債，信用風險對企業(yè)選擇外部融資沒有形成“硬約束”。究其原因，一方面與最近幾年國民經(jīng)濟保持較快平穩(wěn)發(fā)展有關，良好的外部環(huán)境為企業(yè)融資創(chuàng)造了條件；另一方面，由于我國的信貸市場仍受管制，利息率非市場化，由中央銀行決定，而不是由諸如借款者償還能力、資信等市場力量決定。同時也說明中國的破產機制不健全，破產程序不合理，上市公司的退出機制和企業(yè)破產法沒有起到應有的作用，資產的替代效應較明顯，債權人的利益得不到應有的保護（肖作平，2005）。從兩張表顯示的回歸結果不難發(fā)現(xiàn)，規(guī)模在99%水平上均通過了顯著性檢驗，產業(yè)變量的影響不顯著，說明在我國信用評級不完善階段，規(guī)模在一定程度上起了信號傳遞的作用，金融機構對大企業(yè)的信任程度較高。

綜上所述，本文通過主成分分析法構建信用風險替代變量，實證研究發(fā)現(xiàn)：第一，信用風險與負債融資呈“U”型變動，信用風險高和低的企業(yè)負債比率均較高，而信用風險居中的企業(yè)負債比率則較低，且信用風險對負債融資影響表現(xiàn)不穩(wěn)定，進一步說明了其負債融資能力較弱。第二，信用風險與長期負債比率并非呈倒“U”型變動，否定了Diamond（1991）的理論，即信用風險高和低的企業(yè)并沒有選擇短期債務，說明信息不對稱理論對我國民營企業(yè)并不適用。第三，在我國負債融資以銀行為主導的特殊背景下，規(guī)模在一定程度上起了信號傳遞的作用，對企業(yè)負債融資有正向影響，金融機構對大企業(yè)的信任程度較高。第四，產業(yè)對負債融資影響不顯著。民營企業(yè)在各行業(yè)的分布差異較大，加之各行業(yè)整體抗風險能力較弱，弱化了行業(yè)的影響程度。

轉型經(jīng)濟時期信用風險對企業(yè)負債融資并沒有形成“硬約束”，二者均呈現(xiàn)“U”型變動。因此，提升民營企業(yè)信用、優(yōu)化負債融資對促進民營企業(yè)及市場經(jīng)濟的健康發(fā)展至關重要。基于此，筆者認為可以從以下幾個方面改善：一是量化民營企業(yè)信用評級標準，完善民營企業(yè)信用擔保體系；二是拓寬民營企業(yè)融資渠道，構筑合理的融資結構：三是加快資本市場發(fā)展，增強資本市場的信息透明度。

篇5

關鍵詞：信用風險Logistic模型；償債能力；盈利能力

在影響企業(yè)的信用風險的眾多財務指標中，本文認為最重要的因素是償債能力和盈利能力。因此，選擇的變量有衡量企業(yè)短期負債償還能力的保守速動比率（x1），衡量企業(yè)長期負債能力的有形資產凈值債務率（x2）和利息保障倍數(shù)（x3），同時選擇了綜合反映企業(yè)盈利能力的凈資產收益率（x4）。各指標的計算公式如下：

保守速動比率=（現(xiàn)金+交易性金融資產+應收賬款+應收票據(jù)）/流動負債，

有形資產凈值債務率=負債總額/（股東權益-無形資產凈值），

利息保障倍數(shù)=息稅前利潤/利息費用，

凈資產收益率=凈利潤/凈資產。

由于很難得到中小企業(yè)違約數(shù)據(jù)，所以參照經(jīng)常性做法，將上市公司中被ST（退市風險警示）的公司近似視為違約企業(yè)，沒被特別處理的企業(yè)則視為經(jīng)營狀況良好，不存在違約風險的企業(yè)。上市公司的財務比率數(shù)據(jù)來源于RESSERT數(shù)據(jù)庫，共選取了90家上市公司，其中ST的公司30家，非ST的公司60家，以其數(shù)據(jù)來估計模型的參數(shù)。然后隨機抽取ST公司和非ST公司各10家，用其數(shù)據(jù)來進行預測，檢驗模型的預測效果。

在企業(yè)違約風險的度量中，存在違約（y=0）與不違約（y=1）兩種情況。因此，二元選擇模型比較適用于企業(yè)違約風險的度量。本文選用二元選擇模型中l(wèi)ogistic模型，來模擬與評估企業(yè)的違約風險。

模型的具體形式為：pi=11+exp（-X′iβ）

其中：pi為事件yi發(fā)生的概率，X′i為影響事件發(fā)生的自變量的轉置向量，β為各自變量的系數(shù)。

經(jīng)過比較后發(fā)現(xiàn)，含變量凈資產收益率（x4）模型的各項指標最優(yōu)。

常數(shù)項（C）和x4的z統(tǒng)計量在5%顯著性水平下顯著，得到如下模型（1）：

p′i=11+exp（-3.0105-0.2191*x4）

對模型進行擬合優(yōu)度檢驗，H-L statistic=1.2077，P=0.9966，在5%的顯著性水平下，接受原假設，即認為模型擬合完全充分。

經(jīng)過試算對比，發(fā)現(xiàn)含保守速動比率（x1）和凈資產收益率（x4）的模型的各項指標最優(yōu)。

x1和x4各系數(shù)的z統(tǒng)計量在5%顯著性水平下顯著，得到如下模型（2）：

pi=11+exp（-6.7100*x1-0.2150*x4）

對模型進行擬合優(yōu)度檢驗，H-L statistic=1.0987，P=0.9975，在5%的顯著性水平下，接受原假設，即認為模型擬合完全充分。

雙變量模型（2）與單變量模型（1）相比，擬合優(yōu)度有所提高，包含了兩個解釋變量——保守速動比率（x1）和凈資產收益率（x4），償債能力和盈利能力對違約的影響都在模型中得到體現(xiàn)，能對現(xiàn)實情況進行更好的反映。因此，選用雙變量模型（2）。

實證結果分析：

1、不違約的概率（pi）與保守速動比率（x1）成正相關關系，即保守速動比率（x1）越大，不違約的概率（pi）越大，反之亦然。

2、不違約的概率（pi）與凈資產收益率（x4）成正相關關系，即凈資產收益率（x4）越大，不違約的概率（pi）越大，反之亦然。

3、保守速動比率（x1）的系數(shù)為6.7100，凈資產收益率（x4）的系數(shù)為0.2150，說明相對于凈資產收益率（x4），保守速動比率（x1）對企業(yè)不違約的概率的影響更大一些。

4、反映長期償債能力的財務比率有形資產凈值債務率（x2）和利息保障倍數(shù)（x3）在模型中并沒有體現(xiàn)出來。其原因可能是上市公司被ST所依據(jù)的是經(jīng)營業(yè)績，而非其是否有足夠的能力來償還長期債務。但作者認為凈資產收益率（x4）衡量的是企業(yè)的盈利能力，凈資產收益率（x4）高，表示企業(yè)的盈利能力強，經(jīng)營狀況越好。一般而言，企業(yè)的經(jīng)營狀況好，說明企業(yè)償還長期負債的能力較強，企業(yè)違約的風險就相對較低。

作者選取能反映企業(yè)償債能力和盈利能力的財務指標，來構建Logistic模型，對中小企業(yè)的違約概率進行測算。實證結果表明：企業(yè)的保守速動比率和凈資產收益率對企業(yè)的違約概率有重要的影響。所以，在衡量企業(yè)的違約風險大小方面，企業(yè)的短期償債能力和盈利能力顯得尤為重要。

中小企業(yè)違約概率的測算，對金融機構信用風險管理有著非常重要的現(xiàn)實意義。基于以上研究結論，本文提出以下建議供參考：

1、金融機構在評估企業(yè)的違約風險時，不僅應該考慮該企業(yè)償還負債的能力，更應該關注該企業(yè)的綜合盈利能力。反映償債能力的指標比較差，說明企業(yè)的違約風險較高。但這并不說明，反映償債能力的指標比較好，意味著企業(yè)的違約風險就比較低。同時還應該考慮該企業(yè)的凈資產收益率，以便對違約風險作出更全面的估計。

2、中小企業(yè)應該平衡好自身的資本結構，使負債和自有資本之間的比例維持在相對比較安全的范圍內，在擴張負債和追求盈利穩(wěn)定增長之間，找到一個比較好的平衡。（作者單位：江西財經(jīng)大學）

參考文獻

篇6

【關鍵詞】中小型擔保公司信用風險評估模糊綜合評估

一、引言

在金融風暴影響下，我國經(jīng)濟和金融業(yè)受到了巨大沖擊，中小型擔保公司面臨的風險日益突出。與大型擔保公司相比，很多中小型擔保公司從業(yè)人員缺乏從事?lián)I(yè)務的知識、經(jīng)驗，對擔保對象不能準確判斷，或風險意識淡薄，不利于對復雜金融市場環(huán)境下的風險進行有效控制。建立預警機制和應急保障體系，健全風險管理機制，規(guī)避信用風險已成為中小型擔保公司目前所亟待解決的重要問題。

二、擔保公司信用風險管理體系框架構建

在中小型擔保公司實際運作過程中，既希望不斷簽單，提高資金的利用率，又希望對系統(tǒng)性風險進行有效控制，實現(xiàn)收益最大。然而，無論是政策性信用擔保還是商業(yè)性信用擔保，風險管理能力都是擔保機構最核心的競爭力。尤其是商業(yè)性信用擔保則完全要依靠自身的能力來獲得生存和發(fā)展。可見，風險管理是大部分中小型擔保公司的第一要務，決定了其生存和發(fā)展的能力。因此，建立一套完善的信用風險管理體系，為擔保公司的整體風險控制提供有效支撐則顯得尤為重要。擔保公司信用風險管理體系框架如圖1所示。

目前，很多文獻都對擔保公司信用風險的風險源（即風險識別部分）以及風險的應對措施進行了分析論述，但在風險分析過程中定量地對風險防控能力進行評價的研究還相對較少，不能給各擔保機構以真正的輔助決策，在一定程度上制約了各中小型擔保公司風險防范能力的準確性。因此，對定量的風險評估則需要進一步分析研究。

三、擔保公司信用風險評估方法研究

（一）風險評估方法概述

作為一門理論和實用性都很強的工作，風險評估通過充分利用各種定量方法對風險進行評價以判斷風險大小，為風險管理提供重要依據(jù)。目前，常用的風險評估的方法包括：蒙特卡羅法、模糊綜合評價法、灰色預測法等。這些方法各有特點，可以針對不同規(guī)模的擔保公司、不同金額的擔保業(yè)務分別進行應用。

（二）評估指標體系的確立

一般擔保公司對信用擔保業(yè)務的風險評估主要從擔保企業(yè)（含項目）和反擔保措施兩個方面進行評估，因此，在進行評估指標體系構建時需同時考慮這兩個方面的內容。按照模糊評價指標體系建立應遵循的科學性、代表性、全面性、可行性和系統(tǒng)性等原則，建立了評價中小企業(yè)信用風險評估的指標體系，如圖2所示。

圖2 擔保公司信用風險評估指標體系

該體系共分目標層.準則層和指標層三個層次。目標層主要為中小型擔保公司需要進行擔保的項目風險，這是第一層次。準則層由項目背景、反擔保措施兩大部份組成，這是第二層次。指標層企業(yè)行業(yè)特點、競爭能力、償債能力、資產質量、盈利情況等指標組成，這是第三層次。

（三）基于模糊綜合評估的信用風險評估方法

模糊綜合評判原理簡單，適于對受多因素影響的項目進行評價，尤其是對人才短缺、人員行業(yè)能力不是十分強大的中小型擔保公司進行擔保業(yè)務的風險定量研究時更為合適。因此，本文選擇模糊綜合評判方法對風險進行評估。

1.建立權重集

假設準則層對目標層的權重為,且，。同樣，指標層對準則層的權重，，且。

2.建立評價集

作為對評判對象可能做出的各種評判結果所組成的集合。假設強度由高到低為強、較強、一般、較弱、弱，則評價集為：，則表示程度。

3.一級模糊綜合評判

對準則層各評價指標建立模糊評價矩陣，通過指標層評價準則層分類因素指標，若單獨考慮，評判其類屬于第m個評語的概率為，得到模糊評價矩陣。

由得到準則層的各指標的一級模糊綜合評價結果。

4.二級模糊綜合評判

二級模糊綜合評判的結果為：

5.確定評價結論

對作歸一化處理，根據(jù)最大隸屬原則，評定中小企業(yè)信用風險的高低。

四、總結

作為高風險行業(yè)，信用擔保業(yè)能否有效地防范與控制擔保風險決定著擔保機構能否可持續(xù)發(fā)展。中小型擔保公司因各種原因致使在信用風險的評估方面存在很大不足。因此，就需要不斷探索信用風險評估方法，提高自身的風險管理能力。在此基礎上，中小型擔保公司還應利用網(wǎng)絡實現(xiàn)企業(yè)信用等信息儲備，提高信用風險評估的可信度和可行性。

參考文獻

[1]李蔚等.中小企業(yè)信用擔保機構綜合風險預警系統(tǒng)研究[J].科研管理，2007（3）.

[2]熊笑坤.中小企業(yè)信用擔保機構風險分析及防范[J].河北金融，2007（1）.

[3]張志斌.中小企業(yè)信用擔保機構風險分析及對策[J].河北經(jīng)濟，2009（10）.

篇7

關鍵詞：供應鏈融資 信用風險 評價體系 AHP方法 PROMETHEE方法

中圖分類號:F270 文獻標識碼:A

文章編號:1004-4914（2011）08-031-03

供應鏈融資是近年來炒的比較熱的一個概念，是金融機構以供應鏈中的核心企業(yè)為切入點，通過對供應鏈中的信息流、物流和資金流的有效控制或對有實力的關聯(lián)方進行責任捆綁，為供應鏈中相關成員企業(yè)提供服務的一種融資方式。自2007年的金融危機以來，供應鏈融資越發(fā)體現(xiàn)出其優(yōu)勢，國外諸多銀行和大型物流公司爭相開展此類業(yè)務，以拓展其盈利渠道。隨著國外此類業(yè)務的蓬勃發(fā)展，國內以深發(fā)展為代表的幾家銀行以及像金銀島網(wǎng)交所、阿里巴巴等第三方平臺也已經(jīng)開展類似業(yè)務。在供應鏈的整體大環(huán)境下，融資企業(yè)的信用風險水平會產生深刻的變化，因此金融機構在開展此類業(yè)務時若用以往度量單個企業(yè)信用水平的方式是不能準確反映企業(yè)的真實水平。因此，在決定是否為企業(yè)提供資金時，需要從新的角度來評價融資企業(yè)的信用水平。

一、相關研究

閆俊宏（2007）針對性地從三個方面行業(yè)風險因素、中小企業(yè)綜合實力和供應鏈運營狀況）物流金融的信用風險影響因素進行分析，運用多層次灰色綜合評價法對物流金融業(yè)務風險進行了評價。卞寧（2008）也用灰色評價法對供應鏈融資的信用風險進行了研究。馬佳（2008）認為對供應鏈融資業(yè)務信用評價的關鍵是把主體評級和債項評級有機結合起來，通過建立“主體評級+債項評級”的指標，并利用主成分分析方法和logistic回歸方法，對供應鏈融資業(yè)務信用評價進行了實證研究。通過對諸多文獻和供應鏈融資信用風險評價體系應用現(xiàn)狀的研究可知國內現(xiàn)階段對供應鏈融資的信用風險的識別、評價體系、評估方式等尚且沒有公論。因此，本文在此以建立信用風險的指標評價體系為研究重點，并對其進行應用研究。

二、供應鏈融資信用風險評價方法介紹

目前企業(yè)信用評價的方法主要有定量分析法、定性分析法以及定量和定性相結合的分析方法。單純的定性分析受主觀影響太大,而且同時要考慮到企業(yè)數(shù)據(jù)信息獲取的不便性。因此,本文評價采用定性分析和定量分析、靜態(tài)分析與動態(tài)分析、主觀和客觀相結合的方法, 綜合運用專家評判法和決策模型對供應鏈融資的企業(yè)信用進行評價。在模型構建過程中，首先使用專家評判法，設計評分表并由專家打分，進行指標的初選、篩選，并選用層次分析(AHP)法確定各指標權重，最后用PROMETHEE方法進行方案排序。

1.層次分析法求權重。本文在確定指標權重時采用層次分析法。層次分析法的優(yōu)點在于提出了層次本身，適用于存在不確定性和主觀信息的情況，并且這與基于供應鏈融資的信用風險評價指標體系相符合,能夠認真的衡量指標的相對重要性。在基于供應鏈融資的企業(yè)用風險評價指標體系的基礎上,運用層次分析法確定各指標權重的基本步驟為:

（1）構造問題的遞階矩陣，由于在本文中只使用AHP方法確定權重，因此遞階結構中沒有方案層。

（2）在遞階結構內，則對目標層和方案層以外的各層使用專家打分法分別建立兩兩比較判斷矩陣。構造判斷矩陣的關鍵是標度，在這里使用Saaty教授的1-9標度法。比較第i個元素與第j個元素相對上一層某個因素的重要性時,使用量化的相對權重aij來描述。設共有n個元素參與比較,則A=(aij)n×n為判斷矩陣。

（3）通過計算,檢驗成對比較矩陣的一致性,必要時對成對比較矩陣進行修改,以達到可以接受的一致性。一致性檢驗步驟如下:

計算一致性指標CI,CI=λmax-n/n-1,其中λmax是矩陣A的最大特征值。

查找相應的平均隨機一致性指標RI。對n=1~9,Satty給出了RI 的值。

計算一致性比例CR,CR=CI/RI。當CR

2.PROMETHEE方法進行方案排序。Brans提出了PROMETHEE I的方法,這種方法克服了ELECTRE方法中忽略屬性值差距大小信息和主觀設置參數(shù)過多的特點。PROMETHEEII是PROMETHEEI方法的進一步擴展。PROMETHEEI/II方法是決策者根據(jù)自己的偏好為每一準則選擇或定義偏好函數(shù),利用偏好函數(shù)和準則權系數(shù)，定義兩方案的偏好的優(yōu)序指數(shù),進而求出每一方案的優(yōu)序級別的正方向和負方向（主要是使用流入量、流出量和凈流量的概念），利用優(yōu)序關系確定方案的一個部分或整體排序。

三、供應鏈融資信用風險指標體系的建立

1.影響因素分析。影響企業(yè)供應鏈融資信用風險水平的因素是十分復雜的。從企業(yè)的角度來看，供應鏈融資企業(yè)自身情況是影響其信用風險的最重要原因。從供應鏈的視角來看，供應鏈融資企業(yè)所在的供應鏈對企業(yè)的信用風險水平也有很重要的影響，從整體角度來看，企業(yè)的外部環(huán)境是影響這些供應鏈融資企業(yè)信用風險必須要考慮的因素，企業(yè)的外部環(huán)境主要包括行業(yè)環(huán)境、政治環(huán)境等。因此，根據(jù)本文的研究內容和目的，主要從這三個方面對供應鏈融資企業(yè)信用風險進行詳細的分析。

2.指標體系的建立。根據(jù)前文的因素分析及指標體系建立應遵循的原則，并且結合學者們的研究成果和文章的研究目的，同時分別向20位對供應鏈融資信用風險評價有深入研究的專家和銀行融資從業(yè)人員致電或信函咨詢，得到數(shù)量相當龐大的初選指標，為了對評價體系進行簡化，本文繼續(xù)向20位金融行業(yè)中從事相關供應鏈融資人士分發(fā)調查問卷，問卷的主要內容是對各指標重要性進行打分，最后將這些評分使用統(tǒng)計方法進行統(tǒng)計計算，然后對使用各指標的相對重要性的幾何平均值進行排序以確定評價指標體系。最后形成供應鏈融資信用風險評價體系，詳細內容見表4。

3.權重的確定。為了使權重確定更準確，得到比較滿意的判斷矩陣，本文在這里繼續(xù)使用專家打分法，向專業(yè)人士分發(fā)調查問卷對各指標的相對重要性進行打分，使用各專家對各指標的相對重要性的幾何平均值組成各個判斷矩陣。

根據(jù)專家打分法，得到一級準則層的判斷矩陣，在這里使用Matlab對矩陣最大特征值以及權重向量進行計算，并進行一致性檢驗，求得λmax=3.0005，CI=0.0002RI=0.58CR=0.0004

二級準則層和三級指標層的判斷矩陣與一級規(guī)則層類似，并且判斷矩陣都通過一致性檢驗，由于篇幅限制，就不一一列出，只是將各指標的權重、組合權重計算結果列出如下表：

四、算例分析

假設有處于供應鏈中的4個中小企業(yè)A、B、C、D向某銀行提出融資申請，銀行需要對這四個企業(yè)進行信用風險評估而決定是否為其提供融資。結合上文中運用AHP方法確定的供應鏈融資信用風險評價體系的指標權重，使用PROMETHEE方法對這四個企業(yè)的信用風險水平進行排序。下表是四個企業(yè)與評價體系相關的各指標的數(shù)據(jù)以及通過專家打分法對這項評價指標所屬的偏好函數(shù)類型和其對應的參數(shù)進行取值。

然后,根據(jù)供應鏈融資企業(yè)的各項數(shù)據(jù)并結合AHP確定的權重和選擇的偏好函數(shù),運用公式進行計算,得出每個企業(yè)的有序指數(shù)。

流出量（Φ+）排序：D，C，B，A；流入量（Φ-）排序：B，A，D，C；最后根據(jù)Φ=Φ+-Φ-公式計算每個供應商的凈流量。

需要注意的是，本文在計算的時候，評價體系的底層指標均為正向指標，而評價體系的頂層目標層是供應鏈融資企業(yè)信用風險水平。因此，凈流量最大的融資企業(yè)信用水平最高，信用風險最低。因此，根據(jù)上表中的計算的凈流量對各融資企業(yè)信用進行排序:C，D，A，B，越排在前面，信用越高，而對各融資企業(yè)的信用風險進行排序：B,A,D,C，越排在前面風險越高，與按信用排序的順序剛好相反，銀行可以根據(jù)排序考慮融資。

五、結論

對融資企業(yè)而言,以往的風險評價普遍采用孤立點方法,也就是說把信貸企業(yè)作為評估點進行孤立地分析和評價。然而,在當今的市場競爭中,以供應鏈為市場競爭主體相對于單個企業(yè)的優(yōu)勢是顯而易見的,因此,從融資企業(yè)所處的環(huán)境出發(fā),把影響風險的重要因素納入到評價體系中,綜合評價企業(yè)的信用風險是十分必要的。本文結合供應鏈融資業(yè)務運作特性、影響融資企業(yè)信用風險的影響因素以及多篇相關文獻,建立了供應鏈融資企業(yè)信用風險評價指標體系,并且根據(jù)該指標體系,運用AHP法和PROMETHEE法對算例中的供應鏈融資企業(yè)信用風險進行評價并且排序,為銀行等金融機構對供應鏈融資企業(yè)風險管理提供了可行的方法。

參考文獻:

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6.邱巍,梁超杰.供應鏈融資風險管理的六大要素[J].社會觀察,2009(1)

篇8

關鍵詞：民營上市公司；信用風險

中圖分類號：F27文獻標識碼：A

信用是市場經(jīng)濟的基本特征和需求，信用風險已經(jīng)在充斥著市場經(jīng)濟的各個角落，信用風險管理的有效性是金融市場的關鍵保障。國際金融危機的爆發(fā)，更彰顯出全球經(jīng)濟一體化這個復雜的背景下，信用風險的高度關聯(lián)性、系統(tǒng)性和巨大損害性，加強信用風險控制已成世界各國永恒的主題。

我國目前處于市場經(jīng)濟體制建設的初期，企業(yè)融資的主要方式仍為以金融機構為媒介的間接融資，信用缺失的現(xiàn)象極為普遍，因此信用風險已成為我國信貸機構面臨的主要風險之一。能夠對信用風險進行準確度量和有效管理，既是金融機構提高風險的識別和控制能力的前提，同時也是進行風險性管理的基礎，因此，如何準確度量信用風險是實現(xiàn)有效風險管理的關鍵。

一、我國民營上市公司信用風險評價現(xiàn)狀

（一）對民營上市公司的界定。關于什么是民營上市公司，國內學術界也沒有完全達成共識。主要觀點有：

1、民營上市公司是指我國境內民營企業(yè)或自然人擁有控制權的上司公司。

2、民營上市公司是指第一大股東為民營企業(yè)的上市公司。

3、民營上市公司是指由私營企業(yè)絕對控股、或相對控股、或主要股東是私營企業(yè)、或主要經(jīng)營決策權由私營企業(yè)控制的上市公司。

4、第一大股東為產權清晰的民營企業(yè)或實際控制權屬于民營企業(yè)的上市公司。

根據(jù)上述民營上市公司的定義，筆者認為應首先按照第一大股東的股權性質進行判斷，剔除第一大股東性質屬國家股、國有法人股、外資股的公司，若第一大股東性質屬于自然人股，則可判斷其為民營，若第一大股東為境內法人股，則繼續(xù)看股東性質，若民營性質或自然人控股則屬民營。

（二）民營上市公司信用評價現(xiàn)狀。作為商業(yè)銀行信貸的重要對象之一的民營上市公司，研究其獨特的信用風險特點，預測其未來的信用風險對商業(yè)銀行、投資者和資本市場監(jiān)管者都具有重大意義。盡管我國證券市場對民營公司上市有著較為嚴格的準入限制，民營上市公司的整體質量比較好，但是由于民營上市公司經(jīng)營管理能力的變化、行業(yè)景氣狀況以及自身發(fā)展局限的特點等因素的影響，一部分公司的財務狀況會逐漸惡化，其信用風險和市場風險將會隨之上升，最終可能發(fā)生債務違約或公司退市，給債權人和投資者帶來巨大的損失。另外，隨著民營上市公司的日益增多和監(jiān)管部門對股權融資的門檻提高，民營上市公司也會逐漸增加債權融資比重，這也會使得民營上市公司發(fā)生違約事件的幾率增加。因此，研究我國民營上市公司的信用狀況，準確度量民營上市公司的信用風險對商業(yè)銀行、投資者和資本市場監(jiān)管者把握上市公司動態(tài)、制定投資策略以及規(guī)范金融市場都具有重要作用。

二、國內外專家對信用風險管理課題研究現(xiàn)狀

（一）國外對該課題的研究現(xiàn)狀。從國際銀行業(yè)的發(fā)展歷程來看，商業(yè)銀行客戶信用評級在過去幾十年甚至上百年的時間里，大致經(jīng)歷了專家判斷法、信用評分法、違約概率模型分析三個主要發(fā)展階段。

1997年J.P.摩根銀行提出了Credit Metrics方法。它是在其1994年提出Risk Metrics方法之后的又一重要的風險管理系統(tǒng)。

KMV公司，作為一家專門從事信用風險度量的專業(yè)公司，于1993年了Credit Monitor模型。該模型主要是基于莫頓的違約證券估價模型和風險中性原理。

CSFP公司于1997年了Credit Risk+模型。該模型主要是基于保險精算理論的違約式模型（DM）。

麥肯錫公司的威爾森在1997年提出Credit Portfolio View模型。它是一個宏觀因素驅動的多因子模型。

巴塞爾委員會對發(fā)達國家大銀行機構所使用的信用風險模型進行了研究，并于1999年了研究報告《信用風險模型化：目前的實踐和應用》，對現(xiàn)有的信用風險模型量化中存在的問題以及現(xiàn)有的模型在實踐中應用的可行性、模型的有效性和模型在監(jiān)管中的應用進行了研究。

（二）國內對該課題的研究現(xiàn)狀。我國學者將國外先進的信用風險管理模型引入國內，經(jīng)過修正使之適合我國現(xiàn)實的經(jīng)濟發(fā)展情況，運用國內數(shù)據(jù)加以分析，并評價了模型的適用性，提出了改進的建議。這種實證分析大部分集中在對商業(yè)銀行信用風險的討論上，認為在新巴塞爾協(xié)議的框架下現(xiàn)代度量模型如：Credit Metrics模型、KMV模型和Credit Risk+模型等可以較好地測量我國信用風險。相對于對商業(yè)銀行信用風險的研究成果，對于上市公司的研究相對較少。多數(shù)學者采用判別分析法、Logit模型、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法研究上市公司信用風險。在具體模型的一些參數(shù)的選取上，我國的多數(shù)學者都有自己的研究內容，沒有統(tǒng)一的定論。

我國已于2007年開始實施新版的巴賽爾資本協(xié)議，根據(jù)新巴賽爾資本協(xié)議所規(guī)定的信用風險內部評級法，銀行評估信用風險的第一步，就是了解授信客戶的違約概率，以及其發(fā)生違約的潛在可能性，然后進行信用風險的監(jiān)控。

三、對民營上市公司信用風險的識別

（一）對企業(yè)的基本信息分析。在對企業(yè)進行信用風險識別和分析時，必須對客戶的基本情況進行全面了解，以判斷企業(yè)的基本經(jīng)營情況（業(yè)務范圍、盈利狀況）、信用狀況（有無違約記錄）等。

（二）對企業(yè)的財務狀況分析。財務分析是通過對企業(yè)的經(jīng)營成果、財務狀況以及現(xiàn)金流量情況的分析，以達到評價企業(yè)經(jīng)營管理者的管理業(yè)績、經(jīng)營效率，進而識別企業(yè)信用風險的目的。財務分析是一項系統(tǒng)工程，對任何指標或數(shù)值的孤立理解都不利于分析目標的實現(xiàn)。因此，必須建立系統(tǒng)的分析框架，主要包括：財務報表分析、財務比率分析以及現(xiàn)金流量分析。

（三）對企業(yè)所處行業(yè)風險分析。每個企業(yè)都處于某一特定的行業(yè)中，每一特定行業(yè)因所處的發(fā)展階段不同而具有獨特的行業(yè)風險。包括對行業(yè)成熟性分析、行業(yè)的周期性分析、行業(yè)的成本及盈利性分析、行業(yè)的依賴性分析、行業(yè)競爭力及替代性分析等。盡管這種風險具有一定的階段性特征，但在同一行業(yè)中的借款人可能需要共同面對某些基本一致的風險。

（四）對企業(yè)生產與經(jīng)營風險分析。對大部分企業(yè)而言，存在的最突出問題是經(jīng)營管理不善。通常，企業(yè)的生產經(jīng)營風險可以從以下幾個方面進行分析：（1）總體經(jīng)營風險：企業(yè)在行業(yè)中的地位；企業(yè)整體特征；企業(yè)的目標及戰(zhàn)略。（2）產品風險：特征與定位；消費對象；替代品；產品研發(fā)。（3）原料供應風險。（4）生產風險。（5）銷售風險。

（五）宏觀經(jīng)濟及自然環(huán)境分析。經(jīng)濟環(huán)境、法律環(huán)境、科技進步以及戰(zhàn)爭、自然災害和人口等各種自然和社會因素的變化，均可能給企業(yè)借款人帶來意外風險，對借款人的還款能力產生不同程度的影響。

四、對民營上市公司信用風險計量的建議

（一）建立良好的信用文化環(huán)境，提高財務數(shù)據(jù)質量。由于我國整個社會的信用文化缺乏，企業(yè)的財務數(shù)據(jù)真實性較小，加上信用評級未完全在貸款決策、貸款定價中起到核心作用，而且基層信貸人員對評級體系的重要性認識不足，沒有積極去核準企業(yè)財務數(shù)據(jù)，導致在使用模型過程中的財務數(shù)據(jù)不準確、不全面，風險得不到真實反映，不能真正反映企業(yè)目前的真實經(jīng)營狀況。

（二）建立和完善民營上市公司信用風險數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)庫。由于我國有關企業(yè)信用風險的數(shù)據(jù)非常有限，這使得信用風險計量模型的建立及其有效性的檢驗相當困難。因此，應加快信息系統(tǒng)建設，盡快建立有關企業(yè)信用風險的歷史數(shù)據(jù)庫，通過對數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)共享，從而為信用風險測算模型的應用奠定良好的基礎。

（三）加快股票市場發(fā)展。由于我國目前證券市場和債券市場都不夠完善，給風險計量模型的建立和有效運行帶來了一定的困難。因此，要加強我國股票市場建設，強化股市信息披露和財務報表數(shù)據(jù)的審計監(jiān)管，加強交易活動監(jiān)管，從而健全和完善股票市場，使股票價格能真實地反映企業(yè)業(yè)績。通過上市公司提供的相對真實的數(shù)據(jù)來評測民營上市公司的信用風險，以降低銀行及投資者的投資風險。

（作者單位：武漢大學經(jīng)濟與管理學院）

主要參考文獻：

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[3]肖霞.基于KMV模型的我國上市公司信用風險實證研究[J].金融經(jīng)濟，2004.

篇9

金融租賃公司引入外部評級機構進行信用評級和信用風險管理有助于提高其信用風險識別和防范能力，提升自身核心競爭力。而信用評級機構開展與金融租賃公司的合作，也可進一步拓展市場，增加信用信息數(shù)據(jù)的積累。二者合作的主要方式包括信用評級、盡職調查、管理咨詢以及信用方案設計等。

［關鍵詞］金融租賃；信用評級；合作

1 金融租賃行業(yè)發(fā)展狀況及風險特點

融資租賃誕生于20世紀50年代初期的美國，目前，全球近15%的投資都通過融資租賃完成；在美國，融資租賃已經(jīng)成為僅次于銀行信貸的第二大金融工具，其租賃滲透率已超過30%，進入成熟期。而在中國，到20世紀80年代才引入融資租賃，融資租賃的滲透率一直較低。2007年3月1日，銀監(jiān)會頒布的《金融租賃公司管理辦法》正式實施。這一辦法的出臺，標志著銀行自1997年被強行退出租賃市場后重新獲得該牌照，工行、國開行、建行、交行、民生、招行等相繼成立了金融租賃公司。據(jù)銀監(jiān)會統(tǒng)計，截至2008年11月，6家銀行租賃公司的平均注冊資本達到36億元，租賃資產規(guī)模約為460億元，只用了一年就大致占據(jù)了整個融資租賃市場業(yè)務的半壁江山。

融資租賃是一種特殊的金融業(yè)務，是一種將金融、貿易、工業(yè)結合起來，使用權與所有權分離，通過“融物”達到“融資”的交易，其法律實質是出租人按承租人對租賃物與供貨人的選擇取得租賃物再出租給承租人。

金融租賃公司在開展融資租賃業(yè)務過程中，不可能完全依賴于自有資金，也需要資金提供方的融資支持。它既接受銀行提供資金的服務，是銀行信貸信用的受信人，又是向承租企業(yè)提供設備和服務的授信人。

金融租賃公司如何為承租企業(yè)設置融資租賃信用條件與融資租賃公司能否滿足資金提供人的信貸信用條件，融資租賃公司的未來租金收益與融資租賃公司未來應付資金提供人本息是否相匹配，是保證融資租賃業(yè)務流程得以成功實施的關鍵因素。其中，承租企業(yè)的信用風險是金融租賃公司面臨的主要風險，這是因為租賃業(yè)務收入是目前我國金融租賃公司的主要收入來源，而承租企業(yè)的信用狀況不僅直接決定了金融租賃公司租賃業(yè)務的收入與風險，同時也決定了其資產質量和資本充足水平。

2 引入外部評級機構進行信用評級和風險管理的必要性

隨著金融租賃業(yè)務的快速發(fā)展，監(jiān)管部門對金融租賃公司資本充足水平和資產質量等的監(jiān)管也日趨嚴格，如何有效識別、防范和控制承租企業(yè)信用風險，加強內部信用風險管理，是金融租賃公司面臨的共同課題。

金融租賃公司引入外部評級機構加強承租企業(yè)信用評級和信用風險管理的必要性主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

2.1 獨立、客觀地揭示承租企業(yè)違約的可能性和損失的嚴重程度，提高金融租賃公司信用風險識別和防范能力

承租企業(yè)的信用風險，即違約的可能性和損失的嚴重程度受一系列因素的影響，包括承租企業(yè)所處的行業(yè)發(fā)展階段、市場競爭狀況、產業(yè)政策，承租企業(yè)的經(jīng)營狀況、管理水平和財務實力等，需要運用專門的方法和程序進行全面、深入的調查與分析。金融租賃公司借助外部評級機構歷經(jīng)多年所建立起來的信用評級體系和專業(yè)判斷對承租企業(yè)進行信用評級，一定程度上可以彌補當前其對承租企業(yè)風險識別和控制方面的不足，提高信用風險管理水平。

另一方面，外部評級機構以獨立第三方的地位開展承租企業(yè)信用評級，能夠不受委托方和被評企業(yè)之間利益關系的影響，評級結果的公平性和客觀性有較大程度的保障。

2.2 實行資產五級分類，提高資本充足水平的需要

《金融租賃公司管理辦法》、《非銀行金融機構資產風險分類指導原則》等現(xiàn)行監(jiān)管政策規(guī)定金融租賃公司資本凈額不得低于風險加權資產的8%，同時應實行風險資產五級分類制度，并提取規(guī)定的呆賬準備金。外部評級機構對承租企業(yè)的評級結果可為金融租賃公司基于信用風險的資產分類提供重要參考，同時為風險加權資產和資本充足率的計量提供依據(jù)。

2.3 有助于加強內部管理和控制，打造和提升核心競爭力

隨著市場競爭日趨激烈和監(jiān)管的加強，我國金融租賃公司必須迅速提升信用風險定量識別和控制技術，建立和健全內部風險控制制度和流程。同時，金融租賃公司的核心競爭力將從單純的業(yè)務擴張逐步轉變?yōu)轱L險計量、風險定價和經(jīng)濟資本分配，從而實現(xiàn)收益和風險相匹配的經(jīng)營目標。借鑒外部評級機構信用風險分析技術和信用風險管理咨詢經(jīng)驗，有助于促進金融租賃公司核心競爭力的提高。

3 信用評級機構與金融租賃公司的合作方式

根據(jù)金融租賃公司的業(yè)務特點和信用特征，信用評級機構可在以下方面與金融租賃公司開展業(yè)務合作，以幫助金融租賃公司進一步提高承租企業(yè)信用風險識別和控制能力，提升核心競爭力。

針對融資租賃公司的承租企業(yè)進行主體信用評級；為金融租賃公司提供針對承租客戶的盡職調查服務；為金融租賃公司提供信用風險管理咨詢服務；為融資租賃業(yè)務設計相關信用方案。

3.1 承租企業(yè)信用評級

承租企業(yè)的信用評級是對受評企業(yè)按時、足額償付約定租金的能力及意愿的評價，其核心是充分揭示受評企業(yè)是否有足夠的現(xiàn)金來源以償還其到期租金，并以簡單的評級符號表示其違約風險的大小和損失的嚴重程度。主要分析要素包括經(jīng)營環(huán)境、企業(yè)的基本經(jīng)營及競爭地位、管理素質、財務狀況、關聯(lián)企業(yè)之間的關系及特發(fā)事件風險等。金融租賃公司應首先選擇信用等級高的企業(yè)開展業(yè)務。

3.2 承租企業(yè)盡職調查服務

盡職調查是評級機構通過專門的征信方法、渠道和程序，對擬承租客戶真實的資產和負債狀況、股權結構和關聯(lián)企業(yè)、經(jīng)營歷史及現(xiàn)狀、主要管理人員、法律關系及其所面臨的機會以及潛在的風險等進行的一系列調查和核實。

盡職調查的報告內容主要包括企業(yè)基本情況、發(fā)展歷史及組織結構、人力資源管理、市場營銷、生產現(xiàn)狀、財務狀況、特定債務、涉訴事件、經(jīng)營者個人誠信情況以及相關行業(yè)的簡要分析等。該報告可幫助金融租賃公司判斷承租方的經(jīng)營、管理實力并甄別經(jīng)營風險，提供決策參考。

3.3 內部信用風險管理咨詢

金融租賃公司在經(jīng)營活動中將始終面臨著必須不斷擴張信用以擴大市場份額和爭取客戶，但另一方面又必須最大限度地減少潛在信用風險，提高贏利水平的兩難困境，因此，建立企業(yè)內部信用制度，構建企業(yè)信用信息管理機制勢在必行。信用評級機構可協(xié)助金融租賃公司建立有效的信用管理體系，以幫助金融租賃公司解決好客戶選擇、融資方案制訂并實施、加強應收融資租賃賬款的管理等問題，從而實現(xiàn)增加收入和降低風險的預期目標。信用評級機構提供風險管理咨詢的主要內容包括：信用管理診斷、信用管理制度體系建立、信用管理部門建立及人員考核指標體系設計、信用管理政策制定、業(yè)務流程重組、資金營運及信用風險管理系統(tǒng)建設等方面。

3.4 為融資租賃業(yè)務設計相關信用方案

融資租賃業(yè)務和風險控制的實踐證明，承租企業(yè)的經(jīng)營方式、機構實力、交易的機構組合、中介服務機構的介入與否以及二手設備市場的設立都將影響融資租賃公司對承租企業(yè)信用條件的設置。針對融資租賃業(yè)務承租企業(yè)的不同特點，在進行融資租賃業(yè)務關鍵要素方案時，應根據(jù)承租企業(yè)主體信用評級的結果，進行具體優(yōu)化設計。信用方案設計的重點在于對租賃債權的管理能力以及未來的租金收益、余值處置收益與金融租賃公司所承擔的風險以及資金成本、現(xiàn)金流壓力等是否匹配。在針對大型服務運營商客戶時（如電信、電力、供水、供氣運營商），除考慮當前的信用等級外，信用評級機構還將對該類企業(yè)未來贏利能力和現(xiàn)金流情況進行評估判斷，并根據(jù)設備余值風險的定價和處置能力綜合設計融資租賃方案；而面對一般生產加工類企業(yè)對建筑、工程施工設備或大型生產設備的融資租賃需求時，其在行業(yè)內的地位、市場份額、核心競爭優(yōu)勢、設備的通用性、歷史信用記錄以及第三方擔保等保障措施均成為融資租賃方案設計的主要考慮因素。

篇10

 

關鍵詞：全程信用管理　內部會計控制　風險分析

企業(yè)信用管理就是通過資信調查，收集客戶的各種信用信息與數(shù)據(jù)，進行綜合處理、判斷，對客戶的信用質量做出評價，在風險與收益之間權衡，進行恰當?shù)男庞脹Q策，并對產生的應收賬款進行管理。由于中國大多數(shù)企業(yè)自身缺乏有效的內部控制機制，尤其是會計內部控制制度的缺失或不健全，導致信用管理缺乏長效機制的保障。信用管理部門是組織的職能部門，必然存在著與其他部門在業(yè)務上的協(xié)調與監(jiān)督。信用管理與內部會計控制的結合，利用會計控制的思維和視角去改善現(xiàn)有制度，整合企業(yè)價值鏈管理以達成企業(yè)經(jīng)營目標。

1．基于內部會計控制的全程信用管理體系的提出

對于全程信用管理體系的構建，已有一些學者給出了自己的建議，比如：謝旭提出的基于銷售——回款全程業(yè)務流程的信用管理體系；陳曉紅教授等人提出包含企業(yè)授信管理和受信管理的企業(yè)信用管理的全過程控制方法；文亞青教授提出的包含經(jīng)濟信用、法制信用、道德信用在內的“三位一體”的企業(yè)全面信用管理。但它們都存在過分關注應收賬款的回收，微觀層面的操作性不強、過于關注宏觀環(huán)境的探討等問題。

筆者認為，全程信用管理體系較適合與內部會計控制的思想和制度程序相契合。全程信用管理體系是從銷售——回款的業(yè)務流程的角度設計的，提出將銷售與回款之間的核心業(yè)務流程進行整合，通過對整個信用管理流程的關鍵點進行控制，保障信用管理各項工作順利展開，保證組織經(jīng)營目標的實現(xiàn)。

全程信用管理體系主要分三個層次，管理制度、程序措施、控制環(huán)節(jié)。現(xiàn)代信用管理的控制體現(xiàn)了事前客戶資信管理、事中賒銷管理、事后應收賬款管理的三重控制模式，設置了從客戶開發(fā)到追收欠款的關鍵控制反饋節(jié)點，形成一個較完整的回環(huán)流，保證信息流的暢通、真實、完整，為未來管理控制奠定基礎。這樣的信用管理體系適應了我國大多數(shù)企業(yè)設立信用管理部門的初衷——解決現(xiàn)存的大量應收賬款欠款、呆壞賬等“歷史遺留”問題。并在此基礎上幫助企業(yè)進一步規(guī)范客戶管理、銷售簽單的日常管理制度問題，逐步實行成熟、規(guī)范化的信用管理，建立起企業(yè)自身信用管理體系。

2．基于內部會計控制的信用管理體系的構建

會計內部控制的循環(huán)控制體系和以銷售——回款業(yè)務為中心的全程信用管理體系的對比，從中可以看出兩者之間緊密的內在聯(lián)系。內部會計控制的范圍包括：采購及應付賬款控制、銷貨及應收賬款控制、會計信息系統(tǒng)控制、生產及成本會計系統(tǒng)控制。全程信用管理的范圍包括：客戶開發(fā)、訂單受理、發(fā)貨管理、貨款收回、售后服務及債權管理。會計內部控制的循環(huán)包括信用管理體系的循環(huán)，信用管理所涉及的業(yè)務流程都是會計內部控制的關鍵環(huán)節(jié)，是防范風險、降低風險的重要業(yè)務流程。

在公司治理越來越重要的今天，內部控制在企業(yè)經(jīng)營管理中已提升到戰(zhàn)略高度，而會計內部控制處于戰(zhàn)略的中心。因此以會計內部控制的要求對銷售——回款為中心的業(yè)務流程進行改造，使其更規(guī)范嚴密操作性更強，權責分工更明確。下面我們將說明如何在會計內部控制環(huán)境下加強企業(yè)信用管理。我們按照信用管理的事前控制、事中控制、事后控制的順序來重點說明。

2．1事前控制——目標客戶控制所謂目標客戶管理是指企業(yè)在進行客戶資信管理的時候，應按照信用管理目標的要求，遵循二八原則(20％的重要客戶會為企業(yè)帶來80％的利潤)，按照會計內部控制政策及程序，選擇獲利性客戶。做好目標客戶管理一般要完成兩方面的控制：信用信息的交流與控制、信用分析。

2．1．1信用信息系統(tǒng)的交流與控制信用信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和信息在企業(yè)的經(jīng)營業(yè)務活動中廣泛流動，形成完整的信息流。其管理與維護可以遵循會計內部控制中的計算機化資訊控制的關鍵控制程序，重點關注以下兩方面。

第一，信息安全性。只有先保證安全才有可能讓有用的信息傳遞和流動，支持基層業(yè)務操作和管理層的決策。因此，辨別、規(guī)范信息搜集渠道，識別防范信息搜集風險，預防信息搜集過程中信息的干擾和失真將保證信用信息的外部安全；信息的分析、開發(fā)、管理職責的分離將保證信息的內部安全。

第二，組織管理控制。按照會計內部控制的要求，信用信息處理作業(yè)應遵循權責劃分控制。資訊部門及相關部門的職責應明確訂出，明確信用信息由信用部門專屬控制，避免出現(xiàn)信息由不同部門同時控制的現(xiàn)象。信用經(jīng)理授權應明確信用信息向上傳遞給管理層和向上他業(yè)務部門傳遞的口徑和方式。

2．1．2信用分析

信用分析是對選擇的目標客戶的經(jīng)營管理情況、財務情況、市場環(huán)境、產品競爭力等為依據(jù)對受信方的信用能力或信用風險程度做出的判斷和選擇。信用分析的控制應主要關注以下方面。

第一，信用風險分析。風險分析是預測未來最重要、最艱難的工作。運用內部會計控制對信用風險進行分析，有利于最終風險的防范——應收賬款的管理。信用風險結構的外部風險大多是由于受信企業(yè)的財務惡化導致的，要綜合運用有效的財務分析指標結合相關的信用信息對其進行分析。其內部風險的產生首先是由會計內部控制出現(xiàn)漏洞開始的，因此規(guī)范銷售管理和財務管理的控制措施是管理內部風險的首要政策。信用風險的分析應由信用經(jīng)理直接負責，垂直領導信用管理人員，與財務主管、營銷主管、銷售主管協(xié)同配合進行，并貫穿整個業(yè)務流程始終。

第二，信用額度設置。根據(jù)“二八原則”對客戶信用額度進行前期管理既可保證穩(wěn)定的利潤來源，又可規(guī)范信用額度管理的重點，避免管理分散化。企業(yè)對目標客戶的信用額度的確定應該以授信企業(yè)自身為出發(fā)點，受信客戶為導向。不同的管理層級應該擁有不同的信用額度授權，不同的目標客戶可以得到的信用額度應該符合企業(yè)的經(jīng)營方針和政策。一個可參考的公式是：信用額度=客戶預計年銷售額／360×信用期限。根據(jù)會計內部控制的思想，信用額度的設定應與企業(yè)相應的內部價值鏈活動保持一致。

2．2事中控制——賒銷成本控制

這一階段涉及授信企業(yè)的大部分業(yè)務活動，并且也是會計內部控制中交易循環(huán)控制的重點，基本上包括了銷售與應收賬款控制、采購與應付賬款控制以及生產成本控制。因此企業(yè)在賒銷管理的控制重點應該關注現(xiàn)金流的風險和成本，產品生產和服務。