企业信用评价系列研究之一_对企业信用评价方法的回顾及思考_7页_654kb

企业信用评价方法的回顾及思考总结

核心内容概述

企业信用评价方法经历了从定性判断到定量分析，再到基于数理模型的现代信用度量的发展过程。其核心目标是通过科学的方法区分借款人的信用资质，降低债权人的风险，提高金融机构资金使用效率。

主要观点与关键信息

信用评价方法的发展阶段

1. 专家判断阶段

   • 信用评价最初依赖于专家的主观经验判断，如5C、5P、5W、4F等要素分析法。
   • 优点：较为全面，考虑了多方面因素。
   • 缺点：主观性强，依赖个人经验，存在判断不一致、成本高、易受专家知识面限制等问题。

2. 财务比率综合分析法阶段

   • 代表方法为沃尔比重法，通过7个财务指标对企业的信用状况进行定量分析。
   • 优点：操作简便，引入定量指标，提高信用评价的客观性。
   • 缺点：指标选取缺乏普适性，权重设定不准确，某项指标偏离对整体得分影响较大。

3. 多元判别模型阶段

   • 基于财务指标的线性模型，如Z值模型、Chesser模型、Bathory模型、营运资产评价模型等。
   • 优点：利用历史数据挖掘规律，提高预测准确性。
   • 缺点：受限于样本数据，假设条件不满足；仅考虑财务因素，忽视行业、规模、管理等非财务因素。

4. 现代信用度量模型阶段

   • 代表模型包括KMV模型和Credit metrics模型。
   • 优点：基于数理模型，更加精准、客观；考虑外部影响因素，提升信用风险评估的全面性。
   • 缺点：模型假设难以反映真实信用风险分布，未考虑道德因素等非量化变量；数据来源有限，仍存在实践障碍。

信用评价方法的不足与发展方向

1. 模型无法识别信息质量

• 当前模型主要依赖财务数据，但无法识别信息的准确性，如企业财务粉饰等问题。
• 信息质量审查应成为信用评价的重要环节。

2. 对过往信息的依赖

• 多数模型基于历史数据进行判断，难以反映企业未来信用状况的变化。
• 需结合企业未来发展前景与宏观经济变化，提升预测能力。

3. 信用评价模型的发展方向

• 未来模型将融合更多技术，如模糊数学、层次分析法、主成分分析法、人工神经网络等，以挖掘样本深层信息，提升信用评价的全面性与准确性。
• 模型将不仅关注财务指标，还可能纳入非财务因素，实现更加综合的信用评估。

风险提示

• 单一评价方法存在局限性，需结合外部经济环境、行业发展趋势、企业财务表现等进行综合判断。
• 对于我国部分企业存在的财务粉饰问题，应加强信息质量的审查。
• 信用评价方法需不断演进，以适应复杂多变的市场环境和企业信用风险特征。

结论

企业信用评价方法从经验判断发展到定量分析，再到现代数理模型，是一个不断进步的过程。然而，现有模型仍存在信息质量识别不足、过度依赖历史数据等局限。未来，随着技术的发展，信用评价将更加科学、全面和高效。