物流企業信用分析和評價
2007-12-31 00:00:00王婉薇童建良
現代商貿工業 2007年11期
摘要：企業信用分析和評價是信貸風險管理中一項極其重要的基礎性工作，全面準確地分析評價一個企業的信用，對于投資者來說，便于理智的回避風險，引導其進行正確的投資決策，對于企業來說，又可以充分利用自己的信用聲譽，進一步得到投資者的青睞。論述了信用風險的產生原因和影響因素，概括了信用分析的主要內容和指標，比較了幾種信用分析評價模型，并結合物流企業資料進行了實證分析。
關鍵詞：企業信用；信用風險；信用分析；分析指標；評價模型
中圖分類號：F830
文獻標識碼：A文
章編號：1672 -3198（2007）11- 0004- 03
狹義的信用風險即信貸風險一般是指債務人未能如期償還其債務而造成的違約進而為經濟主體經營帶來的風險。巴塞爾銀行監管委員會將信用風險定義為“交易對手無法履行的風險”。借款人和貸款人是信貸關系中的兩個最重要的業務主體。企業貸款是銀行貸款的主要組成部分，比重一般在70％以上。銀行對企業貸款信用風險的分析和管理非常重要。同時，信貸風險產生的原因之一就在于貸款人如銀行與借款人如企業等交易雙方的信息不對稱，即一方面企業作為資金的使用者和借款人，通常比銀行具有更多的信息優勢；另一方面也有可能企業本身對銀行的貸款條件、利率水平、附件條件的了解不充分和本身經營風險的忽視。因此，企業信用風險是銀行和企業需要共同了解、掌握、預防和管理的。
1信用風險的產生原因和影響因素
對企業信用風險進行測度和管理，離不開對風險因素的分析。擁有足夠現金流量的企業有可能在債務到期時償還債務；而那些因沒有足夠現金流量而缺乏流動性的企業，即使有盈利能力也會存在嚴重的信用風險。信用風險因素主要有：
（1）借款者經營狀況、財務狀況、利潤水平的不確定性以及信用等級狀況的多變性。
（2）經濟發展狀況的不穩定性，經濟變量的不規則變動，如利率、匯率、股票價格、通脹率、商品價格等因素的變動。
（3）其他，如社會誠信水平和信用狀況、心理預期、信息的充分性、道德風險、自然社會經濟生活中可變事件的不確定性等。
金融機構在管理信用風險時比較注重分析的幾個因素包括：
（1）違約率，美國的穆迪和標準普爾等公司注重使用債券的信用等級對籌資者在一定期限內的違約率進行預測，結果顯示，企業信用等級和違約率之間存在著很強的負相關性。
（2）清償率，假設其他因素不變，預期可清償的金額越大，則信用風險就越小。
（3）信用暴露，是指違約日企業貸款資產的重置成本或資產市場價值的總額。風險暴露的大小受市場因素如利率、匯率等的影響。
2信用分析的內容和指標
信用分析是管理信貸風險的主要方法。企業信用分析的目標是評估客戶的流動性，判斷其償債能力。
2.1信用分析的內容
一般信用風險評估沒有一個能顯示企業信用狀況好壞的單一指標，而往往必須分析一系列財務和非財務信息。企業財務報表是這些信息的重要來源。
分析企業信用時，主要應關注以下幾個方面：
（1）總收入、成本和利潤，它反映了企業的生存能力。
（2）現金流量，它反映企業的流動性和信用風險。
（3）資產及資產的潛在價值，它反映企業通過變現應對賠償的能力。
（4）短期債務和其他負債，它反映企業目前所欠的債務。
2.2信用分析的主要指標
信用分析主要是對借款者在獲得貸款后還款意愿和還款能力的分析。國外常用的信用分析指標有“6C法”和“5P法”等。
“6C”指借款人的品格（Character）、能力（Capacity）、資本（Capital）、擔保（Collateral）、經營環境（Condition）和現金（Cash）。
“5P”指個人（personal）、目的（purpose）、支付（payment）、保障（protection）和前景（prospective）因素。
我國銀監會分布的自2006年1月1日起試行的《商業銀行風險監管核心指標（試行）》中信用風險指標包括不良資產率、單一集團客戶授信集中度、全部關聯度三類指標。
（1）不良資產率為不良資產與資產總額之比，不應高于4%。該項指標為一級指標，包括不良貸款率一個二級指標；不良貸款率為不良貸款與貸款總額之比，不應高于5%。
（2）單一集團客戶授信集中度為最大一家集團客戶授信總額與資本凈額之比，不應高于15%。該項指標為一級指標，包括單一客戶貸款集中度一個二級指標；單一客戶貸款集中度為最大一家客戶貸款總額與資本凈額之比，不應高于10%。
（3）全部關聯度為全部關聯授信與資本凈額之比，不應高于50%。
信用風險的傳統分析方法是以定性分析和指標分析為主的信用分析法，包括影響因素分析法、財務狀況分析法和比率分析法等。2001年《新巴塞爾資本協議》提出了以應用標準法、和內部評級法對銀行信貸風險進行量化分析，為企業信貸風險的測度和管理提供了新的思路和方法。
3幾種信用分析評價模型
（1）亞歷山大#8226;沃爾比重評分模型。沃爾在20世紀初出版的《信用晴雨表研究》和《財務報表比率分析》中提出了信用能力指數概念，將企業的流動比率、產權比率、固定資產比率、存貨周轉率、應收帳款周轉率、固定資產周轉率、自有資金周轉率7個財務比率用線性關系結合起來，并分別給定其在總評價中所占的分數比重（權重），與標準比率進行比較計算指數，確定各項指標的得分及總體指標的累計分數，從而對企業的信用水平作出評價。
（2）David Durand和Chesser模型。該模型是由David Durand在1941年最早提出的。銀行可以通過該模型預測借款人違約的可能性，從而估測相應的信貸風險。模型變量包括：X1=（現金+變現性較強的證券）/總資產、X2=凈銷售額/（現金+變現性較強的證券）、X3=息稅前利潤/總資產、X4=總負債／總資產、X5=固定資產總值／凈值、X6=營運資本／凈銷售額。
Chesser（切斯爾）通過抽取樣本進行多元線性回歸得出模型：
Y=2.04345.24X1+0.0053X26.6507X3+4.4009X40.0791X5 0.102X6
由上式計算違約率P=1/（1+e-y），但該模型預測信貸風險的準確度隨著預測期的延長而下降。
（3）Z和Zeta計分模型。最早由美國的Edward Altman于1968年提出，主要通過一些關鍵的財務比率來預測借款人破產的可能性。模型變量包括：X1=營運資本/總資產、X2=留存收益/總資產、X3=息稅前利潤/總資產、X4=借款人股本的市場價值／負債總額的帳面價值、X5=銷售額／總資產
Altman（阿塔曼）利用了多樣差別法和統計技術，經過大量分析得出Z模型：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
判別借款人違約的臨界值Zp=2.675，但此模型在Z=1.82.99時為“未知區”，判斷失誤率較高。
1977年Altman、Haldeman和Narayanan對原來Z評分模型進行了修正和擴展，建立了第二代Zeta模型。新模型的自變量增加到7個，即資產收益率、收益穩定性指標、債務償還能力指標、累計盈利能力指標、流動性指標、資本化程度指標、規模指標。
（4）Alexander Bathory模型。此模型廣泛運用于美國銀行信貸分析報告和軟件中，該模型適用于所有行業，且不需要復雜計算，模型變量包括：X1=(稅后利潤+折舊+遞延稅)／流動負債(銀行貨款，應付稅金)、X2=稅前利潤／營運資本、X3=股東權益／流動負債、X4=有形資產凈值／總負債、X5=營運資本／總資產
Y=X1+X2+X3+X4+X5
Y值較低或呈現負值都表明公司前景不妙，模型指數越高說明公司實力越強。據其統計信息顯示，該模型預測公司破產率的準確率可達95％，同時也能衡量公司實力的強弱。
（5）A值模型。John Argenti于《企業破產》一書中提出了A值模型，即企業破產預測模型。在A值模型中列出管理不善的所有現象，并給每個現象制定最高分值，根據企業表現打分，總分為100分，企業得分超過25分，該企業就有潛在的破產風險。
（6）駱駝（CAMEL）評級模型。此模型是美國金融管理當局對商業銀行及其他金融機構的業務經營、信用狀況等進行的一整套規范化、制度化和指標化的綜合等級評價制度。有5項考核指標：資本充足性（Capital Adequacy）、資產質量（Asset Quality）、管理水平（Management）、盈利能力（Earnings）和流動性（Liquidity），縮寫為CAMEL，采用五級評分制。
（7）現代信用分析模型。在多種現代信用風險的度量模型中，尤其是KMV公司以預期違約頻率（EDF）為核心手段的KMV模型和J.P.Morgan繼1997年推出的信貸風險計量模型（Credit Metrics）最有名。雖然這兩個模型流行，但技術要求較高，一般人不易掌握。
（8）近年來，我國也有一些對銀行信用風險的研究。如：胡雁飛、馮珊的7個指標的財務比率模型、布慧敏的13個指標的AHP法評分模型、趙向飛的AHP與模糊評價整合模型，等等。
4企業信用的實證分析
收集了28家物流企業（上市公司）2006年的相關資料，選用了幾個模型，使用經營決策和預測系統對企業的信用狀況和投資風險進行分析比較。根據這些信用評價模型，可以對企業的信用狀況作出定量評價，也可以按照申請貸款的企業信用評分的高低進行排序，從而作出比較科學的貸款決策。其結果如下：
上述幾個模型分析評價模型的變量主要引用了企業短期償債能力，長期財務狀況能力，企業獲利能力，長期資產適應能力等方面的財務指標，但側重點有所不同。切斯爾模型比較側重短期支付能力；阿塔曼模型側重獲利能力；駱駝評級模型包括了非財務因素，側重綜合能力；沃爾模型側重償債能力，等。
從上表結果來看，各種模型測量的結果有很大的不同，切斯爾模型測定的結果是這些企業的風險都較低；而沃爾模型測定的結果是這些企業的風險都為高。因此，在用這些模型分析評價企業信用時，不能簡單的選用某一個模型，而應該幾個模型同時應用，進行綜合比較分析。甚至，有時僅憑定量的技術分析也是遠遠不夠的，有許多重要信用是數字無法簡單表達的，需深入作出定性分析，只有將兩者有機的結合起來，互為補充，互為修正才能達到較佳的評估效果。
信用分析是提高我國商業銀行和企業信貸管理水平的重要工具，基于貸款和投資風險的防范和控制，各種分析指標和評價方法的引入對保障貸款資產的安全性、流動性和盈利性，提升貸款資產的規范化管理具有重大意義。
參考文獻
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