企業(yè)信用評估全文(5篇)

摘要:

運用企業(yè)信用風險評價理論，在分析中小企業(yè)信用評價與歷史財務指標和非財務指標之間關系的基礎上，提出了企業(yè)信用風險評估的指標體系，并據(jù)此構建了一種基于層次分析法的企業(yè)信用風險評估模型。研究表明，該方法有效、可行，有助于企業(yè)信用風險的預警管理，提高信用管理水平。

關鍵詞:層次分析法;信用風險;評估模型

1．引言

近年來隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，中小企業(yè)在促進國民經(jīng)濟增長、提供就業(yè)崗位、推動技術創(chuàng)新、保持社會穩(wěn)定等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。由于中小企業(yè)自有資金少、知名度不高，所以依靠內(nèi)部融資以及通過資本市場直接發(fā)行債券股票融資都比較困難，所以中小企業(yè)更加依賴以商業(yè)銀行貸款融資為主的間接融資手段，以商業(yè)銀行為中介的間接融資是目前小企業(yè)資金配置的主要形式。中小企業(yè)與大企業(yè)相比，中小企業(yè)具有信息透明度差，經(jīng)營穩(wěn)定性差等缺點，對中小企業(yè)提供信貸支持時，商業(yè)銀行很難對其信用風險進行評斷。所以結合中小企業(yè)的實際情況，建立起一套中小企業(yè)貸款的信用評價模型，這對于商業(yè)銀行有效地控制中小企業(yè)貸款風險非常有重要的。我國對信用風險度量、管理的研究始于上個世紀80年代末期，目前對信用風險度量、管理的系統(tǒng)研究主要集中在對企業(yè)信用風險的分析和預測研究。最早根據(jù)財務會計數(shù)據(jù)提出單變量分析企業(yè)破產(chǎn)風險預測的是Beaver［1］，Altman［2］將其延伸至多變量，即著名的Z評分模型，這些分析均采用最小二乘法進行估計。此外，還有幾種常見的用于信用風險分析的統(tǒng)計方法:k－鄰近法、主成分分析法、聚類分析法、分類樹法等［3］。進入20世紀90年代，神經(jīng)網(wǎng)絡引入了銀行業(yè)，用于信用風險識別和預測［4］。但是這些方法主要是針對大型企業(yè)而建立的，并不完全適合于中小企業(yè)。本文首先分析中小企業(yè)的特點，建立適合中小企業(yè)的信用風險指標體系，然后將層次分析法與信用風險分析和預測相結合，提出了一種基于層次分析法的綜合評價模型，結合企業(yè)實際數(shù)據(jù)對模型的有效性和準確性進行了驗證。

2．中小企業(yè)風險評價指標體系

中小企業(yè)與大企業(yè)不同，既具有信息透明度差，經(jīng)營穩(wěn)定性差等缺點，又具有經(jīng)營靈活、創(chuàng)新能力強、發(fā)展成長力強以及國家政策扶持等優(yōu)勢。故而在設置其指標體系時應考慮到其所具有的創(chuàng)新性、成長性、發(fā)展性等特點。結合中小企業(yè)的特定，借鑒已有的國內(nèi)外金融機構和評級公司的企業(yè)信用評級模型，在已有的國內(nèi)外文獻研究成果的基礎之上，筆者認為在構建適用于中小企的信用評級指標體系時，應在分析企業(yè)的運營能力、盈利能力、償債能力等財務因素的同時，要結合企業(yè)所處的外部宏觀環(huán)境條件和行業(yè)發(fā)展狀況來說明企業(yè)的償債能力。此外，在分析償債能力的同時，還應該考察企業(yè)的償債意愿。只有在分析了企業(yè)償債能力的同時，考察企業(yè)的償債意愿，才能比較客觀地掌握企業(yè)的信用情況，最終在評定時才能得出較為科學的結果。在此，筆者根據(jù)現(xiàn)有的研究成果和實際情況，構建中小企業(yè)信用評級指標體系，并將評級的指標分為財務指標和非財務指標兩大類。

摘要：企業(yè)信用風險評估日益成為銀行規(guī)避風險的基礎和關鍵。本文通過梳理國內(nèi)外文獻，總結信用風險評估方法發(fā)展的不同階段，并列舉不同階段的相關代表模型，指出不同模型的優(yōu)缺點，為銀行開展企業(yè)信用風險評估提供依據(jù)。

關鍵詞：信用風險評估；模型；違約風險

引言

信用風險亦稱作違約風險，是指以企業(yè)為主的借款人或者交易對方由于主、客觀原因不能或者不愿履行合同，使銀行等投資者出現(xiàn)損失的可能性。企業(yè)信用風險評估，是通過對能夠體現(xiàn)企業(yè)信用風險的定性、定量指標進行分析、計算，得出作為借款人的企業(yè)最終發(fā)生違約可能性，作為銀行決定是否為其貸款的依據(jù)。因此，信用風險評估逐漸成為銀行規(guī)避風險的基礎和關鍵，信用風險評估的方法也不斷豐富和發(fā)展。

一、信用風險評估方法綜述

國內(nèi)外信用風險評估的方法前后大致可以分為主觀定性分析方法、依賴財務數(shù)據(jù)的信用評分方法和信用風險量化管理模型以及結合了數(shù)據(jù)挖掘技術的信用風險評估模型等不同方法。

（一）主觀定性分析方法

［提要］本研究針對多源數(shù)據(jù)融合場景下多維的企業(yè)信用風險評估，探索有效的模型學習方法。根據(jù)實驗結果與分析，可以得出結論：XGBOOST能夠較好適應多源數(shù)據(jù)分布不一致性和多維場景指標數(shù)量繁多的特點，同時該方法不需要對數(shù)據(jù)細節(jié)進行較深入的處理，因此能夠快速調(diào)整模型，適應市場監(jiān)管動態(tài)變化的特點。

關鍵詞：企業(yè)信用風險；多源多維；XGBOOST

政府部門作為社會企業(yè)的主要監(jiān)管機構，職責涉及海量企業(yè)的大量信用指標、安全指標、合法合規(guī)指標的監(jiān)督和抽查，為企業(yè)的公平穩(wěn)健發(fā)展和社會的和諧文明與穩(wěn)定提供了最堅實的保障。此外，將各部門負責的不同指標聯(lián)合用于對企業(yè)整體風險的考察，不僅有利于對部門工作任務和工作流程的優(yōu)化，而且能起到及時預警作用，防患于未然?，F(xiàn)有對于企業(yè)信用風險評估的研究工作多從開展評估的主體的不同業(yè)務角度出發(fā)，如信貸業(yè)務、電力業(yè)務、供應鏈金融、醫(yī)藥等角度，相關研究所使用的評估指標具有較高針對性、專業(yè)性，指標數(shù)量有限。從開展評估所用到的評估模型或算法進行劃分：統(tǒng)計學習方法，如Logistic回歸模型、結構方程模型；現(xiàn)代機器學習方法，如SVM、隨機森林、XGBOOST；深度學習算法，如CNN模型。其中，現(xiàn)代機器學習方法由于模型性能較好、便于進行適應性算法優(yōu)化與集成，成為目前信用風險評估的主流方法；回歸模型結果可解釋性強，但該算法對數(shù)據(jù)分布有一定要求；深度學習方法在其他領域應用廣泛，但信用風險評估數(shù)據(jù)集通常呈現(xiàn)極大的類別不平衡、缺失值現(xiàn)象，難以直接應用深度學習算法，但也有學者組合其他算法來解決類別不平衡現(xiàn)象，從而促進深度學習算法的應用。本文從多業(yè)務多維度指標出發(fā)進行企業(yè)信用風險評估，模型所覆蓋的指標種類較多，類別不平衡與缺失值現(xiàn)象更為嚴重，難以保證多源數(shù)據(jù)分布的一致性。因此，本文重點觀察數(shù)據(jù)整體對評估性能的影響，提升模型泛化性；模型具有目標傾向性，減少“第Ⅱ類錯誤”（高風險公司未被識別）。本研究減少對各指標下數(shù)據(jù)細節(jié)的考慮，重點研究對比了不同機器學習算法，從中選出針對當前數(shù)據(jù)特點與任務場景效果最優(yōu)、方法最適合的模型。針對多源多維度企業(yè)信用風險評估，借鑒大數(shù)據(jù)場景數(shù)據(jù)挖掘思想，考察數(shù)據(jù)整體特點，便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的關聯(lián)與規(guī)律，同時能夠提升評估模型的泛化性。此外，應用現(xiàn)代機器學習算法，有利于提升信用風險評估的客觀性，提高信用風險評估業(yè)務的效率。

一、數(shù)據(jù)介紹

選擇深圳市市監(jiān)局“雙隨機、一公開”結果公示的191，824條餐飲服務食品安全量化雙隨機檢查結果數(shù)據(jù)，進行統(tǒng)計分析。通過數(shù)據(jù)去重和數(shù)據(jù)清洗，獲得3，827家商事主體，其中291家有違法違規(guī)記錄，2，736家沒有違法違規(guī)記錄。利用當下前沿技術多維度采集3，827家商事主體包括工商登記信息、欠稅記錄等在內(nèi)的52個維度的公共信息，整合成為模型建設的樣本數(shù)據(jù)，依據(jù)正負性樣本比例，從中隨機選取3，027家上市主體數(shù)據(jù)作為模型訓練數(shù)據(jù)，其余800家商事主體作為模型測試數(shù)據(jù)。

二、設計方案

（一）系統(tǒng)設計。本產(chǎn)品按照功能分為三個模塊，數(shù)據(jù)預處理模塊、指標篩選模塊和模型訓練與選擇模塊。預處理模塊對多維企業(yè)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)離散化、歸一化、獨熱編碼等預處理；指標篩選模塊通過IV值、相關性、正則化等不同篩選方式為各指標打分，保留有效特征供后續(xù)模型使用；模型訓練與選擇模塊采用不同機器學習及深度學習的方法，建立企業(yè)基本信息和企業(yè)信用間的映射模型，訓練后的模型可用于對新企業(yè)信用的風險評估。

1．民營企業(yè)信用風險評價指標體系構建

1．1評價指標體系內(nèi)容

針對我國民營企業(yè)自身特征，在構建企業(yè)信用風險評價指標體系的過程中要充分對企業(yè)素質(zhì)進行分析，對企業(yè)整體經(jīng)濟發(fā)展情況、經(jīng)營范圍與產(chǎn)品銷售與盈利水平等進行綜合評價，同時也包括對企業(yè)綜合管理情況的評估，如企業(yè)職工能力、領導管理能力以及企業(yè)內(nèi)部文化結構等;要對企業(yè)資金信用進行評估，通過對企業(yè)資產(chǎn)結構、資金鏈運行以及資產(chǎn)質(zhì)量的分析，進行量化財務指標考察，充分反映企業(yè)資金自有率和流動比率，對信貸情況、貸款承付率等全面評估;對企業(yè)的經(jīng)營水平與經(jīng)濟效益進行綜合評價，包括對產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售、開發(fā)、費用核算以及納稅與利潤多方面情況考察;另外，對企業(yè)發(fā)展情景的分析，要對民營企業(yè)進行近期考察，對目標實現(xiàn)情況以及長遠規(guī)劃等全面分析，并對企業(yè)的行業(yè)地位以及多元化市場競爭力進行分析，對其目標的制定與措施的落實以及長遠發(fā)展趨勢進行分析。

1．2指標體系構建原則

為避免民營企業(yè)信用風險評價指標的選擇存在隨意性，要遵循全面性原則、科學性原則、公正性原則、通用性原則、可獲得性原則。民營企業(yè)風險評估直接關系到企業(yè)長遠發(fā)展趨勢，一旦出現(xiàn)評估偏差將會影響企業(yè)信用狀況，給企業(yè)帶來風險。因此，風險評估指標體系的構建要全面體現(xiàn)民營企業(yè)信用狀況。要積極借鑒國外信用風險評估體系構建經(jīng)驗，使數(shù)據(jù)結構構建更加豐富、全面、科學。只有在客觀判斷和評估的前提下，才能保證指標體系構建的公正性和有效性。另外，指標體系構建必須要依照國家政策和法律以及規(guī)定標準進行，避免偏離經(jīng)濟發(fā)展軌道，使其適用于民營企業(yè)中，被債權人和企業(yè)理解和認同。

2．基于相似度的民營企業(yè)信用風險評級方法

信用評級方法主要是指基于企業(yè)的信用狀況完成的等級判定，通過進行系統(tǒng)分析發(fā)現(xiàn)，信用評價方式對于信用等級的判定具有科學性。針對民營企業(yè)的信用評估方法應用，我國多贊同美國做法，但是也有持反對意見的。認為通過定量方式分析量化評估指標具有客觀性。而通過定性分析則相對比較主觀，需要進行相應的主觀判斷，可以說，采用定量分析相對于定性具有一定的進步性特征。本文中對兩者之間的關系與作用并不做機械性判斷，而是根據(jù)實際需要選擇定量或者是定性分析。

“本月707戶小微企業(yè)的電力信用綜合評價報告提供給你們，請參考?！?022年2月15日，國網(wǎng)冀北電力有限公司唐山供電公司（以下簡稱“唐山供電公司”）通過小微企業(yè)信用評價指標體系，利用電力大數(shù)據(jù)對小微企業(yè)信用情況開展貸前、貸中、貸后的全過程評估，并將結果反饋給唐山市企業(yè)綜合金融服務平臺，作為金融機構授信審批的一項重要參考指標。截至目前，已累計助力212家小微企業(yè)融資貸款78.93億元，有力支撐了唐山市小微企業(yè)經(jīng)營發(fā)展。

一、信用為本銀行放心貸

2020年2月，面對疫情中實體企業(yè)遭遇現(xiàn)金流吃緊、融資難等多重壓力，唐山市政府為幫助廣大企業(yè)紓困克難，快速復工復產(chǎn)，及時出臺“春雨金服”惠企助企行動，搭建以政府、銀行為主導的企業(yè)綜合金融服務平臺，讓企業(yè)需求和金融供給無縫對接，提升金融機構支持實體經(jīng)濟的服務溫度。但實施過程中卻面臨“銀行重風險管控、企業(yè)重資金流動”的矛盾，特別是小微企業(yè)由于信用等級總體不高、固定資產(chǎn)等抵押擔保品較少，導致貸款審批時通過率偏低。金融機構既要快速、精準放貸又要降低金融風險，急需掌握小微企業(yè)信用情況作為放貸評價指標?！半娏Υ髷?shù)據(jù)可以動態(tài)實時、準確客觀地反映企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營運行狀況，可以為金融機構全面評估小微企業(yè)信用風險提供極高價值的決策依據(jù)，既能幫助誠信用電企業(yè)更好更快融資，又讓金融機構吃下‘定心丸’?！碧粕绞衅髽I(yè)綜合金融服務平臺工作人員許攀表示。唐山供電公司積極響應政府惠企助企號召，全面支持政府“春雨金服”行動，于2020年5月26日與市政府金融服務平臺簽訂數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供服務協(xié)議，創(chuàng)新利用電力數(shù)新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，國網(wǎng)冀北電力唐山供電公司圍繞企業(yè)訴求、金融機構需求，充分發(fā)揮電力大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，為小微企業(yè)信用精準畫像，提供信用數(shù)據(jù)產(chǎn)品，服務唐山市政府“春雨金服”惠企助企行動，以電力數(shù)據(jù)為“橋梁”，打造供電企業(yè)、客戶、銀行三方共贏的能源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈。據(jù)對授權的小微企業(yè)全方位“畫像”，提供多個維度的電力信用綜合評價，作為金融機構授信審批的重要參考。在“電力+金融+客戶”協(xié)同共享的模式下，通過數(shù)字化技術“讓信息多跑路、讓企業(yè)少跑腿、讓機構得實惠、讓融資更便利”成為了現(xiàn)實。唐山供電公司還促成唐山市政府下發(fā)《唐山市涉電用戶信用管理辦法》（唐政辦字〔2020〕8號），實現(xiàn)政府社會信用治理、電力企業(yè)經(jīng)營權益和誠信用電客戶權益的“三贏”，為全面評估小微企業(yè)信用風險提供有較高價值的決策依據(jù)，搭建起小微企業(yè)、銀行、政府的信用橋梁，更好地服務征信體系建設。

二、數(shù)據(jù)說話企業(yè)融資快

為小微企業(yè)全方位“畫像”，準確性是關鍵。如何讓大量的電力數(shù)據(jù)發(fā)揮出價值，讓企業(yè)融資難變成融資快？唐山供電公司多維度探索電力大數(shù)據(jù)在企業(yè)信用領域和小微企業(yè)融資支撐領域的創(chuàng)新應用，創(chuàng)建小微企業(yè)信用評價指標體系，快速出具評價報告提供給金融平臺，破解小微企業(yè)“融資難、征信慢”難題，實現(xiàn)銀行對優(yōu)質(zhì)小微企業(yè)的快速放貸。唐山供電公司從企業(yè)屬性、企業(yè)經(jīng)營狀況、企業(yè)繳費行為、企業(yè)信用歷史、行業(yè)用電行為等5個維度進行指標設置，共選取“違法違約用電”“企業(yè)電量增長”等8個一級指標和“企業(yè)立戶時長”“企業(yè)電量波動”等16個二級指標，各級指標分別設置權重和評價標準，構建“5816”客戶用電信用評價體系。通過對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營態(tài)勢、繳費情況、信用風險、企業(yè)競爭力等多維度、多指標的綜合評價，構建企業(yè)用電行為分析模型，更加實時、全面、客觀、準確地為小企業(yè)用電信用畫像，全面展示企業(yè)的優(yōu)勢和風險，為金融機構精準對接小微企業(yè)融資需求、降低普惠金融服務風險奠定堅實基礎。“金融平臺通過唐山供電公司出具的企業(yè)電力信用綜合評價報告，可高效而靈敏地洞察企業(yè)運營和生產(chǎn)狀況，在融合其他領域的信用行為數(shù)據(jù)信息后，利用大數(shù)據(jù)對企業(yè)信用風險開展全面評估，輔助金融機構快速對用戶進行貸款審批發(fā)放。”許攀坦言，有了企業(yè)電力信用綜合評價報告，金融平臺對企業(yè)經(jīng)營效益等情況“一目了然”，促進了平臺簡化流程、優(yōu)化授權，提升了平臺服務小微企業(yè)融資的效率和效果。

三、體系升級服務更精準

隨著“春雨金服”行動不斷深入開展，越來越多的小微企業(yè)得到了資金支持，有效減輕了企業(yè)資金周轉(zhuǎn)壓力。與此同時，金融平臺、銀行以及企業(yè)又有了新的需求?！敖鹑跈C構了解企業(yè)貸前情況，但無法及時跟蹤掌握企業(yè)貸款后的經(jīng)營動態(tài)，特別是小微企業(yè)在獲得資金后是否投入生產(chǎn)、是否實現(xiàn)資金增值增效，直接關系到金融機構信貸風險管理。”許攀介紹說，“有的企業(yè)借助貸款實現(xiàn)擴大生產(chǎn)后需要再次融資，也需要重新對企業(yè)進行評估?！碧粕焦╇姽踞槍@一需求，進一步拓展小微企業(yè)信用評價指標體系，按照貸前、貸中、貸后三個階段和費控、后付費兩類用戶，依據(jù)不同用戶類型、不同貸款階段的側重，相應調(diào)整指標和權重設置，形成貸前—費控用戶模型、貸前—后付費用戶模型、貸中—費控用戶模型、貸中—后付費用戶模型、貸后—費控用戶模型、貸后—后付費用戶模型共六個小微企業(yè)信用評價模型?！巴ㄟ^信用評價中的‘貸中預警’功能，企業(yè)一經(jīng)放貸即進入實時監(jiān)控流程，目前已對貸款成功的212家企業(yè)進行實時監(jiān)控和評價，對電量持續(xù)下滑或出現(xiàn)繳費異動的5家企業(yè)進行紅牌警示，提前告知金融機構進行風險跟蹤測評和管控?！碧粕焦╇姽净ヂ?lián)網(wǎng)辦公室負責人李鋼介紹。通過“貸后評估”，將貸款超過6個月的企業(yè)進行量化評估，對4家電量穩(wěn)定增長且用電信用良好的企業(yè)發(fā)布綠卡，為金融機構加大貸款額度和辦理貸款展期提供有力數(shù)據(jù)支撐。目前，唐山供電公司通過小微企業(yè)信用評價還可以展示企業(yè)貸前、貸中、貸后綜合得分，按照行業(yè)、區(qū)域、分值區(qū)間多個維度展示企業(yè)總體信用情況，具備特定企業(yè)信用評分查詢、信用預警查詢等功能，實現(xiàn)綜合實力較強的優(yōu)質(zhì)企業(yè)的篩選，為金融平臺提供貸前反欺詐、貸中交叉驗證、貸后監(jiān)控預警等更加完善精準的數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務，助力更多小微企業(yè)高效便捷融資。