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    供應(yīng)鏈金融下企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)淺析

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    供應(yīng)鏈金融下企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)淺析

    摘要:本文以2014-2018年中國深交所中小企業(yè)板的940家設(shè)備制造商樣本為主要研究對象,在全面考察全鏈條面臨的整體風(fēng)險(xiǎn)后,構(gòu)建了供應(yīng)鏈融資與中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評估SEALECTION指標(biāo),分為申請人資質(zhì)、交易對手資質(zhì)、融資中資產(chǎn)和供應(yīng)鏈運(yùn)營四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)維度,應(yīng)收賬款特征和業(yè)績等14個(gè)二級(jí)指標(biāo),信用評級(jí)特征和擔(dān)保條件等127個(gè)三級(jí)指標(biāo)。按照去除冗余信息的基本思路,采用偏相關(guān)-方差分析的首次篩選進(jìn)行研究,剔除了64個(gè)因現(xiàn)代信息科技冗余而對企業(yè)違約狀態(tài)影響不大的指標(biāo)。基于大風(fēng)險(xiǎn)管理因素識(shí)別對整個(gè)金融企業(yè)的最優(yōu)原則,通過發(fā)達(dá)且逐步完善的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),選擇識(shí)別企業(yè)違約能力強(qiáng)的指標(biāo)組。最后,構(gòu)建了供應(yīng)鏈金融下中小民營企業(yè)社會(huì)信用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系,涵蓋48個(gè)指標(biāo)體系,顯著區(qū)分風(fēng)險(xiǎn)因素。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文建立的指標(biāo)組遵循金融界廣泛認(rèn)可的“5C原則”,商業(yè)銀行社會(huì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理因子的計(jì)算準(zhǔn)確率高達(dá)90.53%,判斷效果顯著。

    關(guān)鍵詞:供應(yīng)鏈金融;中小企業(yè);信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo);體系構(gòu)建

    近年來,中小企業(yè)的國民經(jīng)濟(jì)已成為社會(huì)主義國民經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展不可或缺的重要組成部分,是政府?dāng)U大就業(yè)機(jī)會(huì)、改善民生、鼓勵(lì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的主要?jiǎng)恿ΑA硪环矫妫y行由于資本規(guī)模小、規(guī)模小、投資風(fēng)險(xiǎn)高、抵押物量少、信用等級(jí)低,普遍受到資本不足的約束。解決銀行融資難問題,對于大力發(fā)展社會(huì)主義國民經(jīng)濟(jì),促進(jìn)社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[1]。

    一、供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系研究綜述

    信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系一直是學(xué)術(shù)界和金融界關(guān)注的焦點(diǎn)。現(xiàn)有研究主要有三種類型:首先,根據(jù)各種原因,建立了供應(yīng)鏈融資環(huán)境下的銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)。供應(yīng)鏈環(huán)境下,銀行信用評價(jià)的內(nèi)涵更加豐富,其核心企業(yè)資質(zhì)是主要原因之一。朱建民等人運(yùn)用項(xiàng)目集成思維的方法,創(chuàng)造性地提出了生產(chǎn)力、工業(yè)控制、工業(yè)生態(tài)環(huán)境、工業(yè)競爭力和工業(yè)依存度的“五要素模型”評價(jià)體系。王宗潤還提供了由供應(yīng)商、生產(chǎn)商和銀行組成的供應(yīng)鏈金融體系。Wuttke等人和Agarwal等人認(rèn)為買方會(huì)對供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響[2]。王潤等人的研究表明,在傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈融資模式下,銀行可以通過核心企業(yè)信貸改善信用狀況[3]。其次,基于不同角度,建立供應(yīng)鏈融資環(huán)境下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)。不同于傳統(tǒng)的信用評級(jí),在供應(yīng)鏈金融環(huán)境下,從不同角度建立信用風(fēng)險(xiǎn)評估體系,為中小企業(yè)信用評級(jí)提供了新思路。胡海清等人從供應(yīng)商的角度提出了涵蓋核心公司信用狀況和供應(yīng)商相關(guān)狀況的信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型[4]。趙等從多個(gè)理論角度提出了包括應(yīng)稅銷售收入和繳納增值稅頻次在內(nèi)的中小企業(yè)信用評價(jià)指標(biāo)體系[5]。陳小紅等人從中小企業(yè)融資難的角度出發(fā),建立了基于主客觀因素的評價(jià)指標(biāo)體系[6]。鄧愛民等人從第三方物流的角度建立指標(biāo)體系,分析供應(yīng)鏈金融環(huán)境下企業(yè)的信用能力和競爭力[7]。Wetzel等人基于傳統(tǒng)的單一公司視角,討論了供應(yīng)鏈中有限的財(cái)務(wù)資源如何影響公司的營運(yùn)資本水平。蒙彬等人基于5C原則建立了小型建筑企業(yè)信用評價(jià)指標(biāo)體系。三是信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)篩選方法的研究。信用指標(biāo)可能存在信息內(nèi)容重復(fù)、信息不具有代表性等諸多問題。因此,采用指標(biāo)篩選技術(shù)模式,選擇供應(yīng)鏈融資模式的金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)評估體系至關(guān)重要。Oreski等人利用遺傳算法篩選出違約區(qū)分度最大的信用評價(jià)指標(biāo)。但耿等采用了單因素方差分析的方法,選擇了對客戶財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響最大的指標(biāo)。馬爾多納多等人采用順序向后搜索的方法選擇信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)。張等計(jì)算了抵押貸款定價(jià)與種族之間的Pearson相關(guān)系數(shù),根據(jù)相關(guān)系數(shù)對指標(biāo)進(jìn)行排序,并逐一選取指標(biāo)。Fallahpour等人使用順序向前搜索算法來篩選信用評級(jí)指標(biāo)。目前,供應(yīng)鏈融資信用風(fēng)險(xiǎn)的研究取得了一定的進(jìn)展,但仍有兩個(gè)方面有待完善:一是現(xiàn)有的評價(jià)指標(biāo)體系不能反映整個(gè)供應(yīng)鏈的綜合特征。供應(yīng)鏈和金融業(yè)務(wù)在中國發(fā)展的機(jī)會(huì)并不長,因此相關(guān)數(shù)據(jù)的收集非常困難。現(xiàn)有的研究多從企業(yè)自身來評價(jià)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn),而很少涉及供應(yīng)鏈中對信用風(fēng)險(xiǎn)有影響的其他因素。一些學(xué)者通常只是為了方便實(shí)證研究而選擇定量指標(biāo),而忽略了定性指標(biāo)的選擇。這導(dǎo)致供應(yīng)鏈金融下的信用風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系無法完全覆蓋整個(gè)供應(yīng)鏈面臨的違約風(fēng)險(xiǎn)。二是現(xiàn)有指標(biāo)體系沒有考慮整體指標(biāo)體系與風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別的關(guān)系。現(xiàn)有的指標(biāo)體系大多不能有效區(qū)分企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況。盡管有幾篇文章提到了指標(biāo)識(shí)別違約的能力,但它們往往側(cè)重于單個(gè)指標(biāo)的選擇,而沒有考慮識(shí)別違約的整體能力。事實(shí)上,單一指標(biāo)對違約的歧視性較強(qiáng),指標(biāo)體系整體對違約的歧視性不一定強(qiáng)。基于此,本文擬以供應(yīng)鏈融資環(huán)境下940家ipo上市中小企業(yè)樣本為主要研究對象,歷時(shí)五年。綜合考慮供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中核心公司的盈利能力、銀行與核心銀行的相互交易程度、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)面臨的外部環(huán)境變化等因素后,根據(jù)中國國內(nèi)權(quán)威機(jī)構(gòu)對高頻指標(biāo)的研究總結(jié)和國際經(jīng)典論文。在中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的選擇指標(biāo)體系下,建立了包括申請人資質(zhì)、交易對手資質(zhì)、融資項(xiàng)下資產(chǎn)及供應(yīng)鏈運(yùn)營、應(yīng)收賬款特征、交易績效等14個(gè)子指標(biāo)、信用評級(jí)、擔(dān)保比例等127個(gè)三級(jí)供應(yīng)鏈融資指標(biāo)的4級(jí)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)去除冗余信息的基本思想,首次選用了偏相關(guān)均方誤差分析法。剔除了64個(gè)信息冗余、對實(shí)際違約影響不大的指標(biāo)。基于整體風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別的優(yōu)化機(jī)制,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估指標(biāo)組識(shí)別違約因素的能力,以對違約因素整體識(shí)別準(zhǔn)確率最高的指標(biāo)組作為主要篩選標(biāo)準(zhǔn),逐一剔除對整體違規(guī)識(shí)別能力有負(fù)面影響的指標(biāo),從而選出違規(guī)識(shí)別能力最高的指標(biāo)組,從而改善目前指標(biāo)組在篩選指標(biāo)體系時(shí)忽略了違約因素識(shí)別能力的缺點(diǎn)。最終形成供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)社會(huì)信用風(fēng)險(xiǎn)分類評價(jià)指標(biāo)的評價(jià)體系,涵蓋48項(xiàng)指標(biāo),對綜合因素風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行顯著區(qū)分,原理如圖1所示。

    二、供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型的數(shù)據(jù)選擇與實(shí)證檢驗(yàn)

    (一)研究樣本

    本文的主要研究對象是中小企業(yè)。考慮到供應(yīng)鏈金融服務(wù)的發(fā)展趨勢和數(shù)據(jù)不足的影響,2018年12月31日前制造業(yè)中小企業(yè)的所有數(shù)據(jù)均從萬達(dá)數(shù)據(jù)庫中選取,ST和*ST企業(yè)中有57家公司被刪除。小部分?jǐn)?shù)據(jù)來自東方財(cái)富網(wǎng)絡(luò)公司上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表和供應(yīng)鏈金融服務(wù)核心公司的官網(wǎng)。針對不同行業(yè)公司長期發(fā)展經(jīng)營評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)定義模糊的問題,通過自身企業(yè)的年度財(cái)務(wù)報(bào)表和與企業(yè)發(fā)展相關(guān)的歷史信息進(jìn)行了相關(guān)研究狀況的數(shù)據(jù)分析。根據(jù)盧躍進(jìn)教授等(2003)的根據(jù)評價(jià)等級(jí)數(shù)判斷心理影響因素的研究理論,他們對上述評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了四級(jí)評價(jià),分別給出了10、7、4、0分。

    (二)變量的選取與描述性統(tǒng)計(jì)

    本文選取反映一家公司生產(chǎn)經(jīng)營控制能力、盈利能力、償債能力、經(jīng)營實(shí)力和核心公司社會(huì)誠信等22項(xiàng)指標(biāo),對銀行供應(yīng)鏈金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行教學(xué)評價(jià)。運(yùn)用因子分析進(jìn)行降維,建立Logit模型研究我國供應(yīng)鏈金融商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估體系。主營業(yè)務(wù)成本收入增長率與凈利潤增長率的標(biāo)準(zhǔn)差很大,尤其是主營業(yè)務(wù)利潤收入增長率的標(biāo)準(zhǔn)差超過727.873,說明制造業(yè)中小民營企業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力差距影響較大,發(fā)展過程中存在發(fā)展不平衡的情況。但現(xiàn)金到期比率的標(biāo)準(zhǔn)差為394.745,說明中小企業(yè)現(xiàn)金到期比率各階段差異較大,部分公司還款能力相對較弱。樣本公司的平均離職率和快速增長率分別為1.827和1.416,均已達(dá)到相對健康的水平。凈利潤平均增長率為負(fù),說明制造業(yè)中小企業(yè)的利潤和增長潛力正在減弱。

    (三)實(shí)證檢驗(yàn)

    1.因子法市場分析

    樣本企業(yè)的企業(yè)管理涉及22個(gè)指標(biāo)變量,涉及的指標(biāo)變量數(shù)量相當(dāng)大。如果之間的變量有很大的相似性,會(huì)計(jì)信息可能會(huì)重復(fù),從而增加市場分析的復(fù)雜性。為了實(shí)現(xiàn)后續(xù)的數(shù)據(jù)分析,利用STATA軟件進(jìn)行因子分析和降維。表1給出了旋轉(zhuǎn)影響因子分析方法的一般結(jié)論。保留了五個(gè)主要因素,解釋了80.45%的原始變量。模型中LR檢驗(yàn)結(jié)果的卡方統(tǒng)計(jì)量為1844.75,P值為0.0000。這個(gè)模式很有意義。KM檢驗(yàn)的取值范圍為0.7315,說明企業(yè)模型的建立是有意義的,適合我們選取不同的變量因素進(jìn)行分析。通過最大方差法旋轉(zhuǎn)后,因子負(fù)荷矩陣(僅顯示因子負(fù)荷系數(shù)等于0.7的相關(guān)變量)如表1所示。反映盈利能力的變量,如營業(yè)毛利、銷售凈回報(bào)、負(fù)債凈回報(bào)和資產(chǎn)總回報(bào)也包含在F1中。反映償付能力的變量,如流動(dòng)比率、速動(dòng)比率和現(xiàn)金比率,也包含在F2中。比如反映企業(yè)管理能力的變量,比如存貨周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,都包含在反映核心行業(yè)信用狀況的F三個(gè)變量中。反映經(jīng)濟(jì)增長的變量,如收入增長率和凈資產(chǎn)增長率,包含在F5中。

    2.Logit回歸分析法

    利用Logit模型,以影響因素分析得到的五個(gè)主要因素為自變量,以中小制造企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)為解釋變量,發(fā)展了回歸分析方法。信用管理風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)是基于Wonder數(shù)據(jù)庫《中國制造業(yè)發(fā)展報(bào)告》中小民營企業(yè)的社會(huì)信用評級(jí)。評級(jí)為AA-或以下的設(shè)置為0,評級(jí)為AA或以上的設(shè)置為1。根據(jù)Logit返回的結(jié)果,刪除了F3和F5,回歸結(jié)論見表2。根據(jù)Logit模型,F(xiàn)1、F2和F4的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為1.09、0.65和1.64。可以發(fā)現(xiàn),這三個(gè)因素對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響程度由強(qiáng)到弱依次為核心公司的信用狀況因素、盈利能力因素和償付能力因素,因素值越高,公司信用風(fēng)險(xiǎn)評級(jí)越高。

    3.實(shí)證結(jié)果檢驗(yàn)與分析

    進(jìn)一步測試表明,Logit模型的敏感性、特異性和總體分類概率分別為91.67%、61.90%和80.70%。57家銀行根據(jù)Logit建模的性能概率與實(shí)際的壽命評估結(jié)果之間的比較。模型中正確分類的概率約為80.70%。一方面,WonderDatabase的開發(fā)信用評價(jià)體系與企業(yè)社會(huì)誠信和管理風(fēng)險(xiǎn)分類評價(jià)體系可能存在一定差異;另一方面,供應(yīng)商的金融服務(wù)能力受到核心科技公司發(fā)展信用的影響,在一定程度上提升了銀行的投資信用,導(dǎo)致個(gè)別企業(yè)的預(yù)測業(yè)績概率遠(yuǎn)高于生活的實(shí)際評價(jià)結(jié)果。總的來說,由于核心科技公司的信用狀況、中小企業(yè)的盈利能力和還款能力等關(guān)鍵因素的運(yùn)用,我們希望利用Logit建模對傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融模式下的中小社會(huì)信用風(fēng)險(xiǎn)做出合理的教學(xué)評價(jià)。

    三、結(jié)束語

    本文以WIND數(shù)據(jù)庫中的中小制造公司為樣本進(jìn)行理論研究和實(shí)證分析,得到以下結(jié)果:首先,通過影響因素分析得出供應(yīng)鏈融資模式下影響銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的主要原因,分別提取出五個(gè)主要原因:盈利能力、運(yùn)營能力、償債能力、經(jīng)濟(jì)增長率和核心公司的信用狀況。然后,利用Logit建模再次回歸檢驗(yàn),保留盈利能力因子、償債能力因子和核心公司信用狀況因子,它們對銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響為正。也就是說,營業(yè)收入利潤、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤總額、資產(chǎn)收益率總額、產(chǎn)品銷售經(jīng)營凈收入、成本管理費(fèi)等收入越高,中小民營企業(yè)社會(huì)誠信活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)越低。但流動(dòng)負(fù)債率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率和現(xiàn)金到期負(fù)債率越高,中小企業(yè)的發(fā)展信用環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)越低;然而,核心中小企業(yè)通過信用環(huán)境在同一企業(yè)供應(yīng)鏈環(huán)境中運(yùn)營的程度越高,中小企業(yè)提供信用信息的風(fēng)險(xiǎn)就越低。經(jīng)過實(shí)證分析,形成了供應(yīng)鏈融資模式下中小企業(yè)發(fā)展的信用風(fēng)險(xiǎn)評估體系。

    參考文獻(xiàn):

    [1]朱家瑩.供應(yīng)鏈金融視角下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系研究[D].昆明理工大學(xué),2021.

    [2]吳沈娟.供應(yīng)鏈金融環(huán)境下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重設(shè)計(jì)[J].時(shí)代金融,2020(21):69+86.

    [3]匡海波,杜浩,豐昊月.供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].科研管理,2020,41(04):209-219.

    [4]韓琴.供應(yīng)鏈金融視角下的中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建[J].時(shí)代金融,2019(09):171-172.

    [5]許貴義.供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建研究[D].福建師范大學(xué),2016.

    [6]景琦.供應(yīng)鏈金融模式下中小企業(yè)信用評價(jià)指標(biāo)體系研究[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊,2015,28(14):48-50.

    [7]夏立明,宗恒恒,孟麗.中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建——基于供應(yīng)鏈金融視角的研究[J].金融論壇,2011,16(10):73-79.

    作者:田問耕 單位:北京理工大學(xué)珠海學(xué)院

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