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【doc】财务预警模型在银行信用评价系统中的应用【doc】财务预警模型在银行信用评价系统中的应用 财务预警模型在银行信用评价系统中的应 用 第l8卷第3期 2005年9月 宁波大学(理工版) JOURNALOFNINGBOUNIVERSITY(NSEE) V0I.18No.3 Sept.2005 文章编号:1001_5132(2005)03-0365-07 财务预警模型在银行信用评价系统中的应用 陈专,梁霞 (1.浙江经济职业技术学院,浙江杭州310018;2.兴业银行杭州分行,浙江杭州310006) 摘要:商业银行作为我国金融企业的主体...

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【doc】财务预警模型在银行信用评价系统中的应用 财务预警模型在银行信用评价系统中的应 用 第l8卷第3期 2005年9月 宁波大学(理工版) JOURNALOFNINGBOUNIVERSITY(NSEE) V0I.18No.3 Sept.2005 文章编号:1001_5132(2005)03-0365-07 财务预警模型在银行信用评价系统中的应用 陈专,梁霞 (1.浙江经济职业技术学院,浙江杭州310018;2.兴业银行杭州分行,浙江杭州310006) 摘要:商业银行作为我国金融企业的主体其资产运营管理安全比一般的企业更加重要,它关系到国 家的金融安全.本文认为确保贷款的安全,保证金融企业的资产安全,要从根源上即信贷客户信用 评估入手,确保信贷客户的质量,正确评估信贷客户的偿还能力.本文从金融企业资产管理的角度 出发,在借鉴前人的理论研究和实践经验的基础上,结合我国的现状, 改进目前的信用评价系统,构 建一个适用于我国商业银行信贷客户的新型信用评价系统,并运用 实证方法,通过2002年23家上 市公司和9家非上市公司的相关财务数据分析和验证新型信用评价 系统的可操作性和合理性. 关键词:财务预警模型;信用评价系统;应用研究 中图分类号:F224.0文献标识码:B TheResearchontheApplicationsofFinancialRiskEvaluation inBanksCreditEvaluationSystem CHENZhuan,LIANGXia (1.Zh~iangEconomyTechnologyInstitute,Hangzhou310018,China; 2.HangzhouBranchofIndustryBank,Hangzhou310006,China) Abstract:Itiscriticalensurethesafetyofassetsoperationsforcommercialbanksfortheyconstitutetheprincipal partoffinancialenterprisesinChina.Tokeepthesafetyofcreditassets,itisnecessarytoevaluatethecreditof customers.Intheperspectiveofthefinancialassetmanagement,theauthorestablishesanewcreditevaluationsys- tembasedontheformerstudiesandquostatusofChina.Finally,withtheproposedmethodandrelatedfinancial dataof23listedand9non?listedcompaniesin2002,thepaperanalysesandverifiesthesystem’Smaneuverability andrationality. Keywords:financialriskevaluationmodel;creditevaluationsystem;applica tionsresearch CLCnumber:F224.0Documentcode:B. 商业银行作为我国金融企业的主体,其经营管 理对象是货币资金,因此其资产运营管理安全比一 般的企业更加重要,它关系到国家的金融安全.要保 收稿日期:2005—07—10. 第一作者简介:陈专(1970一),女,汉族,浙江丽水人,讲师 证商业银行的营运安全,首先就要保证资产业务的 安全运营.就我国目前的状况来说,商业银行资产的 绝大部分是一般企业的贷款,因此,如何进行金融企 宁波大学(理工版) 业的资产管理就演化成了如何对企业贷款进行管 理,以确保贷款的安全,从而保证金融企业的资产安 全的问题.笔者认为加强企业贷款管理的根源,在于 改善和健全信贷客户的信用评估方法和评价体系, 以正确评估信贷客户的偿还能力,尽量减少不良贷 款的产生,确保商业银行资产业务安全运营. 本文针对商业银行信用评估系统的定量分析做 了研究和改进.对于财务指标的评价,运用了模型评 估方法,通过实证分析建立企业财务危机预警模型, 并将之运用到财务指标的评价中.放弃了原有信用 评价体系中单纯的指标比较评价,实现了将综合评 估法真正应用到实际评估中. 1研究方法的选取 本系统定量分析采用了全新的方法—一模型评 估法,将财务危机预警模型引入信用评价系统的定 量财务分析中.从理论上讲企业如果产生了财务危 机也就表明了其偿债能力存在问题,一个财务健康 运转的企业一般是不会发生偿债困难的.原有定量 财务分析中所考虑的指标包括衡量偿债能力,盈利 能力,营运能力,发展能力4大指标,而一般研究财 务危机预警模型的指标也包括衡量偿债能力,赢利 能力,营运能力,发展能力等的指标.两者考察的都 是企业的财务安全和正常运营的问题.基于这种思 想,本文用财务危机预警模型来考察信贷客户的财 务状况,按照设定 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 确定企业的总体偿付能力.本 文将在分析前人研究成果的基础上,用实际数据进 行验证和改善,将一个预测准确率高的预警模型用 于信贷客户信用评价系统的定量财务分析.这是对 建立更完善的信用评价系统定量分析的新尝试. 对于财务预警的研究,在国外最早可以追溯到 1968年,威廉?比弗(WilliamBeaver)在《会计评 论》上提出了单一比率模型,即利用单一的财务比 率来预测企业的财务失败,这也是财务失败预测中 进行的最早的研究.通过对1954—1964年间79家 失败企业和相对应的79家成功企业的比较,比弗认 为下列财务比率对预测财务失败是最有效的:现金 流量/债务总额,净收益/资产总额(资产收益率), 债务总额/资产总额(资产负债率). 在后来的发展中多元因素分析成了人们研究和 应用的重点.多元预测方法包括很多种,有线形概率 模型(LPM),判别分析法,多元逻辑回归(Logistic), 多元概率比回归方法(Probit)等着名的方法.其中 多元线形判别分析法(Multiplediscriminantanalysis, MDA)因为其简便易懂和相对较高的预测率,最受 青睐;Logistic次之. 对于多元逻辑回归方法的研究,目前国内距离 现在最近的研究是2002年杭州电子工业学院冯秀 红的硕士毕业论文,该文所采用的数据来自1998— 2000年因财务问题被ST处理的70家上市公司和 随机在上市公司中选择的70家非ST公司.在前人 的研究成果基础上,选择了18个财务指标进行z值 的统计检验,其中8个指标具有显着性,选取了6个 指标作为分析变量,包括主营业务利润率(),股东 权益比率(),营运资本总资产比(,),总资产周 转率(),主营业务收入增长率()和每股未分配 利润(),并对这些指标进行了多重共线性分析. 因此可以说该文在样本和变量的选择上都是接近现 状和较为科学的.在进行了统计分析后,冯秀红得出 了公司在sT前的1—3年的预测模型,在经过验证 后得出最优的预测模型,见式(1) p 6?55l一0?89xI一0lIlx2+O?057x3—0025x4—0?O0lx5一lL044x6 P=—可_二(11)一J-e6.55l—O?89l—O??l2O?057叼一O?025x4一 O?o0k5一i1o446/ 并计算出临界点为0.3.该模型在1998—2000年的 sT公司预测中,准确率高达96.4%,用2001年度被 ST处理的上市公司来检验,准确率高达100%.因此 该模型对于公司财务危机的到来能起到很好的预警 作用. 多元线形判别分析法和多元逻辑回归方法(Lo— gistic)相比,多元线形判别分析法要求研究样本必 须满足正态分布的前提条件,而逻辑回归分析却没 有这个要求.在现实数据分析中我们可以发现,真正 服从正态分布的样本是很少的,因此,仅就这点来 说,多元逻辑回归方法就比多元线形判别分析法更 加符合实际,从实证的研究结果也可以看出,多元逻 辑回归法的预测准确率要高于多元线形判别分析 法.因此,本文采用多元逻辑回归法,借鉴冯秀红的 研究成果,在验证的基础上加以应用.在评价系统 中,本文将各警戒区间赋予分数,以便评价得分,具 体如表1. 第3期陈专等:财务预警模型在银行信用评价系统中的应用 表1定量分析模型得分与区间值比较 Tab.1Thescoreandrangeofquantitativemodel 2研究过程 本文运用实证方法,通过2002年23家上市公 司和9家非上市公司的相关财务数据分析和验证新 型信用评价系统的可操作性和合理性.本文选择 2002年报实行特别处理的23家上市公司,以下是 从这些公司2001年报中取得的变量数据以及分别 将其代人模型加以验证的结果(表2). 通过分析这些公司2001年的财务数据,有9家 公司的判别结果高达l,他们的财务危机已经非常 明显了.只有600760黑豹的判别结果为0.5187,处 于黄灯区,不能准确判断出其2002年的走势.2002 年这些上市公司都被特别处理,说明这一财务危机 预警模型有着良好的预测功能,通过财务数据的分 析,能够准确预测出出现财务危机的公司,判别准确 率高达95.7%.因此本文直接采用该模型进行银行 客户信用评价的财务分析. 为了检验新评价系统的准确性和稳定性,本文 将利用笔者在兴业银行工作期间所经手的9家有代 表性的公司加以验证.下文以纺织行业的M集团有 限公司为详细案例,介绍新型评价系统的验证过程. 该企业2001年在中国银行的信用评价过程和 结果如表3所示. 由中国银行信用评价系统进行评价可以得出该 表2上市公司财务数据及验证结果 Tab.2Thefinancialdataofthelistedcompaniesandtheresultsofverification 368宁波大学(理工版)2005 中国银行绍兴分行信贷部 中国银行绍兴分行风险管理部 中国银行绍兴分行风险管理部 中国银行绍兴分行业务管理部 兴业银行杭州分行信贷部 兴业银行杭州分行风险管理部 部门总经理 副总经理 信贷审查员 部门副总经理 部门总经理 部门副总经理 高级经济师 注册会计师 财务硕士研究生 经济师 高级经济师,硕士研究生 经济师 公司2001年的信用等级为AAA级,信用度为特优, 2002年在中国银行的等级AA级,信用度为优,同属 于授信风险较小的信用等级.但是显而易见,该公司 的经营业绩,财务状况以及整体发展,并没有达到 “特优”的程度,而且2002年的业绩显然没有2001 年好,追溯2000年度公司的经营情况可以看出公司 目前的主营业务正在走下坡路,如果仍然以此为主 业发展,该公司的前景将不容乐观.但是这些信息都 没有在旧的信用评价系统中体现出来,定量分析中, 因为公司的各项财务指标基本都达到标准,所以分 数很高;定性分析中因为信贷员的主观判断,各项得 分均为最高分.因此公司的主营业务前景不容乐观 并没有反映出来.从企业的发展战略上也可以看出 目前该集团的处境:鉴于纺织业整体创利能力降低, 第3期陈专等:财务预警模型在银行信用评价系统中的应用 赢利空间缩小,集团调整战略步伐,进军纺织上游. 2003年开始启动40万吨融体直纺项目.预计新项 目上马后,可使集团年销售收入新增42亿元.集团 公司在调整发展方向后,随着项目的顺利实施,其发 展前景良好,主营业务及规模效益将会呈现跳跃式 发展.这些能够预测企业未来发展前景和财务状况 的资料,在原有的信用评价系统中并没有得到充分 考虑. 因为新的信用评价系统采用专家模糊综合评价 方法,因此邀请了有关方面的几位专家,这些专家都 受过信用评价方面的 培训 焊锡培训资料ppt免费下载焊接培训教程 ppt 下载特设培训下载班长管理培训下载培训时间表下载 ,并且从事过长期的信贷 评审工作,具有扎实的理论基础和丰富的实践经验. 对于定性指标体系,应用专家模糊综合评价法 得到下表结果: 以领导者素质指标评价为例,设其评价集为 U1={“1,”2,”3,”4,”5} 其中:”为遵纪守法情况;”:为诚实信用情况;”,为 法定代表人从业经历;”为主要领导人大学以上学 历所占比例;”为法人以往业绩. 评价集V={好,较好,一般,差},采用模糊统计 法确定模糊评价向量,6名专家评价结果如下表: 表5专家评价表 Tab.5Expert’Sappraisal 模糊评价矩阵 R1= Rl1 R12 R13 R14 R15 0.667 0.667 0.167 0.167 0.333 0.333 0.333 0.833 0.667 0.5 由层次分析法得”的权重向量A=(0.30, 0.15,0.25,0.15,0.15), 于是得到综合评价集B=AR=(0.4169, 0.53315,0.04995,0). 按最大隶属度原则,该指标评价为好,对应分值 为4分. 其他指标的评价过程从略.最后得出结论如表 6所示. 由专家评分得到的定性分析较之信贷员自己作 出的主观判断要公正,更接近实际状况.下面运用模 型评估法对该公司的定量财务指标进行评估,见表 7.该公司正在积极准备上市,拟发行股份为13000 万股,因此可以计算每股未分配利润.对于其他未上 市的公司来说,没有发行的股份,在本文的验证过程 中该指标用”未分配利润/实收资本”代替. 由上面的模型分析可以看出,M集团的财务 2001年处于警戒区间的浅绿灯区,2002年处于浅红 灯区,可以说由于其主营业务盈利能力下降,其财务 状况出现了危机的预兆,极有可能发生财务危机.这 在原有的评价系统中是看不出来的. 该公司实际情况是:20世纪90年代末至今快 速膨胀,对外投资较多,而投资收益甚微;大量融资, 造成负债率较高;行业整体滑坡,盈利能力下降.据 了解,该公司目前很大程度上依靠银行贷款,如果融 资渠道稍有不畅,其经营和按期偿付将出现危机. 2003年年底,国家银根紧张,据调查该公司一度出 现了资金非常紧张的现象,依靠与银行的良好关系, 其融资渠道较为畅通,尚未出现财务问题,但是也反 映出该公司财务运营上潜伏的危机.单单从财务分 析上看,该公司的还贷能力堪忧. 实际调查了解到该集团公司调整战略步伐,进 军纺织上游.2003年开始启动40万吨融体直纺项 目.如果该项目顺利实施,并能够按照预期的市场前 景良好发展.M集团的可预见整体状况还是良好的. 对于银行信贷客户的信用等级评价不仅仅看其 财务状况,还要看其发展前景等其他重要的定性分 析结果.采用平衡计分法,定性和定量分析各占 50%,由前文分析可以得出该公司2001年的评价得 分为72.5,2002年得分为52.5.所以M集团的信用 等级2001年为A级,信用状况良好;2002年为BB 级,信用状况一般.这样的评价结果反映出了该公司 较真实的整体状况,较之原中国银行的评价结果来 说,很大程度上给银行的贷款决策提供了更真实的 依据,大大降低了贷款的信用风险,确保了银行资产 的安全运营. 另外8家公司的新旧系统评价结果如表8所示. 由表8可以看出,新型信用评价系统较之中行的信 用评价系统更能准确的反映信贷客户的真实状况. 3研究结论 信贷客户信用评价是商业银行贷款决策和风险 1???????????????-T OOOOO 67 66 OOO11 ?? OO 370宁波大学(理工版) 管理的基础.关于评价方法和体系的研究在发达国 家已有相当长的历史,评价结果的使用也相当广泛. 而我国直到2O世纪8O年代才开始此项研究,推广 使用更不过几年的时间,各方面都不甚成熟,尤其是 评价指标体系和评价方法存在严重问题.由于这是 一 项实践性很强的基础性工作,长期以来也未引起 理论界的足够重视,研究进展缓慢,远远达不到我国 人世后的银行业发展要求. 本文研究了当前国内主要的商业银行信贷客户 信用评价系统,分析了国内的实际情况,指出了国内 现行系统中存在的问题和缺陷,在此基础上构建了 一 个新的商业银行信贷客户信用评价系统,该系统 表6M集团定性指标评价表 Tab.6QualitativefiguresappraisalofNgroup 第3期陈专等:财务预警模型在银行信用评价系统中的应用371 机械…A一 制司AAAA该公司财务运营安全’发展前景良好. 浙江C 纺织有责任公司BBA 浙江D 染织集有限公司AABB 浙江E 钢铁投有限公司BBA 该公司成立不久,财务指标不甚理想,公司规模较小.但是该公司生产 的均属于高档产 品,全部出口美国和欧洲,并且拥有自己的销售公司,销路稳定,产品畅销,目前已走向 良性发展轨道. 该公司是地方老厂改制成立的,与银行合作时间较长,财务状况尚可.但是产品档次一 般,销路拓展缓慢.公司管理较散漫.2003年发生了两起大火.导致该公司生产一度中 止,目前状况堪忧. 该公司是一家民营钢铁企业,因为在项目建设期间,因此财务指标不甚理想.但其规模 较大,产品均为特种钢材,销售良好,并且具有低成本,高价格的优势.在国家大的政策 环境下发展形式良好. 工司AAAA该公司财务运营安全,发展前景肌 染料是公司ABBB染料化工有限公司 浙江H 珍珠首饰有限公司ABBB 该公司属于传统化工行业,与银行合作时间较长.财务状况尚可,但是该公司领导者缺 乏科学管理能力,不能很好的把握公司的投资发展机会.产品更新缓慢,发展前景不看 好.目前市场13益萎缩,收入减少. 该公司评价期财务状况良好,但其产品主要出口中东,东南亚.中行的信贷人员没有注 意这点.由于政局的不稳定,目前该公司的销售出现问题,资金回笼不及时,出现资金周 转困难. 借鉴了美国和台湾的先进经验,在我国现有评价系 统的基础上,改进了指标体系,首次提出了客户对银 行的综合贡献问题,并将其纳入了指标体系;运用了 平衡计分卡原则,专家模糊综合评分法和模型评估 法,弥补了过去单纯凭个别人员主观评价所带来的 评价结果不确定性;并在实际应用中验证了其实用 性和有用性. 参考文献: [1]金瑜铭.浅议新巴塞尔资本 协议 离婚协议模板下载合伙人协议 下载渠道分销协议免费下载敬业协议下载授课协议下载 对风险管理工作的立 法影响[J].国际金融研究,2002(1):25—27. 毛晓威,巴曙松.巴塞尔委员会资本协议的演变与国 际银行业风险管理的新发展[J].国际金融研究,2001 (4):12—14. 石新武.资信评估的理论和方法[J].北京:经济管理 出版社,2001. 中国银行教育部.中国银行信贷评级[R].2001. 张波.美国银行内部评价系统简介[J].中国城市金 融,2001(7):13—15. 冯秀红.上市公司财务危机预警系统研究[D].杭州电 子工业学院硕士学位论文,2002. 陈建梁.银行业风险评估理论模型与实证[M].广州: 广东人民出版社,1998.(责任编辑洪明照) 1J1;1J1j 234567
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