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商业银行中小企业信贷风险策略

 论文栏目:信贷风险论文     更新时间:2021/4/8 10:48:02   

摘要:商业银行信贷是中小企业的主要融资渠道,但风险控制机制欠佳、中小企业融资难和偿债能力不足等问题容易给商业银行带来很大的信贷风险。通过分析商业银行对中小企业的信贷风险和相应管理策略问题,提出主要以完善信用评估体系为主加强信贷风险管理。根据2018年中经网统计数据库的39个不同企业相关数据,选取适宜经济效益指标进行描述统计,利用因子分析提取出偿债能力、运营能力、成长能力3个主成分因子,以此作为自变量建立Logit模型,预测企业是否违约及违约概率,通过对企业进行信用评级,提出银行在年度信贷总额固定下针对不同企业的信贷策略,对银行降低不良贷款率、加强中小企业风险管理具有重要价值。

关键词:商业银行;中小企业信贷风险策略;实证分析

一、引言

随着金融市场的改革完善和国家政策扶持力度的加大,商业银行逐渐将中小企业作为主要的目标客户,不断开展新的信贷业务以开辟经济增长点,并且中小企业的数量较多,对商业银行贷款存在大量的融资需求,形成商业银行信贷的重要市场。防范化解重大风险是三大攻坚战之首。我国商业银行中小企业的信贷普遍存在着信贷风险大、识别和规范制度缺乏等问题,不利于商业银行的可持续健康发展。尽管国家放开对金融机构放款利率的管制,从长远来看,利率市场化的推进有利于解决中小企业筹资难的问题,但是在实际中,由于中小企业与银行之间存在信息不对称等问题,短期内仍处于筹资难、成本高的窘境,在信贷业务中具有较高的信用风险,使得中小企业信贷存在很大不确定因素。研究中小企业的信贷风险问题,对于商业银行拓展中小企业的金融业务具有重要现实意义[1]。

二、文献综述

随着我国经济进入新常态,经济发展的内部环境和外部环境都发生了复杂的变化,经济增长速度放缓,与此同时,经济下行压力加大,中美贸易摩擦、新冠肺炎疫情带来的经济波动对经济可持续健康发展带来阻碍,成为银行应对金融风险面临的新挑战。杨丽梅、阎辰君(2017)指出,中小企业成为商业银行的重点客户,因其自身信贷风险较高,需要商业银行进行信贷风险管理策略创新,并针对风险管理的欠缺之处为中小企业的信贷管理工作提出建议。[2]郑羽(2019)通过实证分析发现,在非对称信息下,同行业中小企业集中程度、GDP增长率、中小企业历史(2018)研究指出,中小企业信用评价模型不健全是导致商业银行信贷问题的根源,并利用基于Logistic回归模型的财务因素类信贷风险评价模型,对中小企业的信贷风险进行评价,证明了模型的有效性。[4]

三、商业银行中小企业信贷风险问题

(一)中小企业风险程度高

近年来,中小企业已成为商业银行的主要客户,但是企业结构性缺陷较显著、不确定性因素复杂,存在信用风险、市场风险、经营风险等贷款风险,与大型企业相比,信息不对称等问题在中小企业中更加明显。在日益复杂的市场环境下,商业银行要想占有一席之地有更好的发展,就应正确认识当前严峻的形势[5]。当前,我国经济总量下降和增速降低给企业带来了资金压力,再加上新冠肺炎疫情对经济环境的冲击等因素影响,很多企业面临盈利困难。在商业银行贷款中,本就融资困难的中小企业更加容易产生信贷风险。2020年年初,由于外部因素影响,企业经营的市场经济环境产生复杂变化,对中小企业造成了严重的冲击,而中小企业规模小,抗市场风险能力不足,竞争能力较弱,信用级别低,在经营过程中容易出现困境,存在违约行为,在市场经济波动下存在较大信贷风险。

(二)商业银行审批流程复杂

商业银行在对中小企业的贷款中实行审核和贷款分离,审批权只存在于商业银行的总行和分行中,银行信贷经其统一授信,基层银行办理信贷业务要向上级银行报批,由总行或分行审批同意后才能进行下一步操作[6]。在这种情形下,尽管信贷能在基层进行,但是减弱了贷款功能。这种复杂的信贷审批流程和操作环节,使中小企业信贷过程需要很长时间才能完成,而融资困难且急需资金的中小企业往往会放弃延迟等待,导致商业银行失去部分客户。中小企业在贷款银行的选择中需要一定的精力和时间,而银行会因为有大量贷不出去的闲置资金发愁,复杂的审批流程会加重信息不对称问题。同时,操作繁杂程度越高,不确定风险因素产生的可能性就会越大,如果人员、系统出现审查错误或操作不当,很容易造成操作风险,产生银行信贷的损失。

(三)风险识别防控机制不足

风险管理是商业银行开展信贷业务的重要环节,但商业银行的风险识别和防控机制尚不成熟,若商业银行因中小企业规模小、信贷风险高直接提高贷款利率,不仅满足不了两者的信贷需求,也不利于银行与中小企业的合作发展。在信誉等级评定过程中,违约作为对信誉风险进行描述和量化的基础,是最为重要的信用事件,一般包括违约概率、违约损失率等,由于定量分析因素短缺或没有代表性,存在信用评级体系不完善问题。近年来,商业银行的不良贷款形势较为严峻,呈现出额度高、比例大、处理难、增速快的特点,又由于新冠肺炎疫情出现给经济运行造成较大的波动冲击,容易带来不良贷款反弹的不良影响。在经济发展面临的新形势下,信贷违约风险给银行带来巨大压力,不利于金融体系稳定,限制了我国经济快速发展。对不同企业进行风险识别,对定价机制、信用评级体系,商业银行应进一步改进和完善。

四、实证分析

(一)模型指标选取

为了建立合理的模型并且能够准确评估企业的信贷风险,本研究利用中国经济社会大数据研究平台,查找中经网统计数据库,选取39个中小企业相关财务数据为研究样本,选取流动比率、速动比率、资产负债率、流动资产周转率、产品销售率、成本费用利润率、销售利润率、产权比率、资本保值增值率作为初步分析的指标,选取原则为:1.全面性原则企业的信用受各个方面因素的影响。分析企业的信贷风险,选择的指标要全面系统地反映企业的可信度和偿债能力情况,这就需要对中小企业频、短、急的特点进行科学系统分析,根据企业的有效性、收益性、增长性从各方面选取指标,以全面完整地评价企业的信贷风险。2.适用性原则为了提高模型的可靠性,选取的指标应适用于模型的应用前提,如果自变量彼此相关,没有太大差异,回归得出的结果也不显著。影响企业信贷风险的因素错综复杂,各因素之间可能存在着一定的联系,所以应选择不相关的指标作为自变量,避免因子之间相互影响。3.操作性原则选取数据应利用易于获取的公开性的官方数据,使模型预测结果更加准确,在所能获得有限数据的基础上选取合理指标,这样不仅能降低操作过程的难度,还保证了与题目和所给数据的相关性。4.简洁性原则为了使模型的指标体系更加通俗易懂、操作更加便捷,应在上述原则性要求下选择更具代表性、更常见的指标,避免造成数据处理和求解模型的繁杂。

(二)数据标准化

对数据进行处理分析有多种方法,其中Z-score标准化较为普遍,可把多种数据处理成统一分值,使标准化后的数据结果都在[0,1]范围内,容易计算,且不受数据量级的影响,SPSS软件就是利用这种标准化方法。Z标准化通过均值和标准差展开,可应用于某属性的最大值、最小值未知和超出某区间的数据。得出变换后的序列,其均值是0、方差是1,没有量级。利用SPSS软件进行数据描述性统计分析,将标准化得分另存为变量,可得出流动比率、速动比率、资产负债率、流动资产周转率、销售利润率、资本保值增值率6个变量,具体结果如表1所示:

(三)模型的建立与求解

1.因子分析在指标选取和数据标准化之后,进行指标因子分析,为建立模型做准备。本研究利用主成分分析法将指标分类、提取,根据这些指标内在的影响,将原来的指标通过提取用几个新的因子代替,以表示原来大量的信息,既能够避免主观因素作用,又能改进公共因子的关联度。为了说明指标是否能进行因子分析,对选取的指标进行KMO检验,如表2所示:从表2可看出指标的检验结果,近似卡方值为354.033,自由度为36,达到显著水平,可拒绝零假设,而且显著性小于0.05,表明总体的相关矩阵之间有公共因子存在,可作因子分析。当选取的这些指标都纳入模型中时,KMO的总体平均值为0.514。根据统计学家Kaiser提出的KMO取值大于0.6适合进行因子分析的标准,所以该假设检验通过,也可说明所选取的指标可进行因子分析。对标准化之后的流动比率、速动比率、资产负债率、流动资产周转率、销售利润率、资本保值增值率进行因子分析,各因子的总方差解释,如表3所示:表3各因子的总方差解释,是利用主成分分析法提取主成分的结果,提取特征值大于1的公共因子,信息数据丢失率较低,仍可反映原始指标的大部分信息,提取的3个公共因子累计贡献率超过了76%,说明这些公共因子能够解释全部76%的总变异量,解释效果良好[7]。利用标准化后的样本数据,提取出三个主成分。可看出流动比率和速动比率在很大程度上衡量了企业的偿债能力,资产负债率和流动资产周转率在很大程度上衡量了企业的运营能力,销售利润率和资本保值增值率在很大程度上衡量了企业的成长能力,所以对提取的3个因子分别命名为偿债能力因子、运营能力因子、成长能力因子,分别记为F1、F2、F3。2.Logit回归分析评价分析企业的信贷风险主要用线性模型、非线性模型,但是如果自变量的取值出现过大或过小的情况,线性模型得出的概率结果可能不在[0,1]之间,从而会导致求解结果没有意义,非线性模型就不会出现这种情况。Logit回归模型不需要预测目标必须为正态分布,连续、离散或虚拟变量各类型都可作自变量,其结果针对本研究中的企业信贷风险情况有直观的理论解释。完成因子分析后,得到3个主要成分因子,接下来进行Logit回归分析。设定企业是否违约作为虚拟变量,确定属性变量为取值为0、1的虚拟变量,变量取值为0表示不违约,取值为1表示违约,分别表示属性或状态存在与否,对数据进行分析,用SPSS软件通过Logit模型求出企业违约概率值。如此,中小企业信贷风险的评估就变成了计算企业违约可能性大小的问题,得出的概率值在[0,1]之间,值越大,说明企业违约的可能性越大,银行对企业的信贷风险就越大。用3个主成分因子进行建模,结果如表4所示:表4为回归模型中自变量显著性的参数估计,最终是3个主要成分变量,其值都达到了显著水平,偿债能力因子、运营能力因子、成长能力因子可有效地分析预测中小企业的信贷风险。3.模型检验根据各企业相关数据,将0.5作为违约的临界值,对企业进行信贷风险观测,检验Logit回归模型的有效性。对于所选指标数据,用模型计算违约风险概率,在0.5的界限下,预测不违约与违约的正确百分比分别为96.9%、37%,整体正确百分比为83.7%。由此可见,建立的模型对中小企业信贷风险的预测评估分析准确性较高。分类如表5所示:4.信贷策略通过以上的求解,预测出企业是否会违约及违约概率。为了提出银行对企业具体的信贷策略,根据用SPSS软件通过Logit回归求出的企业违约概率值为企业划分信誉等级:违约概率为0的是A等级,在0~0.1范围内为B等级,在0.1~0.5范围内为C等级,在0.5~1范围内为D等级,并对信誉等级进行综合分析。为了保障银行的利益,若企业在实际和预测中出现任意一个D等级,银行则不予放贷,对ABC等级的企业采用等级越高,信贷额度越高、利率越低的放贷策略。在对企业放贷最高额度为100万元、年利率最高为15%的假设条件下,对不同信用等级的中小企业分别提出放贷策略,如图1所示:

五、结论与建议

(一)结论

作为商业银行实现有力竞争的重点,降低信贷风险,针对中小企业实行合理的信贷管理策略,对经济新形势下保证银行进行有效管理、金融安全高效运行具有很大的现实价值。信用等级评定是识别中小企业信贷风险的基本方式,但是等级评定的因素和标准不确定。本研究通过定性分析和定量分析,深入探讨了影响商业银行中小企业信贷风险的因素,按照全面性、适用性、操作性、简洁性的原则选取指标。采用因子分析法提取出3个主要影响因子,以此建立模型评估企业信贷风险。利用Logit回归模型计算出企业的违约情况,为银行建立中小型贷款企业的信用风险量化模型,进行信用等级划分,并以此为主要参考依据,为银行针对不同的中小企业设计信贷策略。

(二)建议

本研究利用部分企业信贷数据在一定假设条件下构建了模型并得出具体的信贷策略,可供商业银行对中小企业贷款时参考。同时,在完善信用评估体系的基础上,也应切实实施商业银行中小企业信贷管理的策略。1.商业银行应改进审批流程在授权方面,将银行的集中式审批权逐步向下过渡,使基层分行和支行拥有更大的权力,更有效地为中小企业服务,方便满足其资金需求。在流程简化方面,从实际出发,“量体裁衣”,根据小微企业的特点制定一套专门的评价体系:对于信用等级高、担保程度高、贷款金额少的企业,可减少流程手续;而对于信用等级低、担保程度小、贷款金额多的企业或新客户,应进一步调查了解信贷风险。2.商业银行应完善信贷风险管理在风险识别防控方面,银行应加强内部管理,由资料查询转变为实地调查,规范审核步骤,深入了解企业的经济能力和经营发展状况,运用定性分析和定量分析相结合的方法,保证信用识别和预测的准确性并作出客观评价。在创新金融工具方面,针对银行与企业的信息不对称性,从不同企业、不同风险等各个角度出发,研发出相适宜的信贷金融工具,助力银行信贷业务广泛持续健康发展。

参考文献:

[1]陈华清.我国商业银行小微企业信贷风险管理研究[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2015(3):82-83.

[2]杨丽梅,阎辰君.我国商业银行中小企业信贷风险管理创新策略[J].现代商业,2017(5):127-128.

[3]郑羽.非对称信息下商业银行中小企业信贷风险控制研究:基于工商银行S分行的实证分析[D].沈阳:沈阳工业大学(硕士学位论文),2019.

[4]尚宇榕.商业银行中小企业信贷风险评价研究[D].西安:西安科技大学(硕士学位论文),2018.

[5]徐传勇.我国商业银行中小企业信贷风险控制策略[J].现代经济信息,2018(16):302.

[6]马建峰.商业银行中小企业信贷风险评估体系的构建[J].经营管理者,2015(增刊1):76,封三.

[7]赵春媛.基于Logit回归的中小企业商业信用风险评估模型及实证研究[D].上海:华东理工大学(硕士学位论文),2014.

作者:唐恬

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