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【關鍵詞】風險控制、 中小企業、 信貸、信用機制
Abstract: Small & medium-sized enterprise (SMSE), as the most energetic and vigorous economic corpus in the market economy,have been one of the most important motivations for the growth of economy in China. But it is a common phenomenon existing throughout the world with different distant, that most of SMSE are quite difficult to get loans from banks. The lack of credit rating system applying to SMSE is the main reason causing the financing difficulties for SMSE. Theoretical analysis and practice analysis are two important ways through which foreign and domestic researchers study. Quite a lot of the researchers abroad and domestic regard information asymmetry as the main obstacle of the credit rating process, and try to resolve the contradiction between the SESE and commercial banks. For practice analysis, researcher like Altman as a represent tries to set up quantitative model to value the credit risk of SMSE quantitatively.
Keywords: risk control, SMSE, credit loan, credit rating system
一、近年來關于信用評價的國內相關文獻綜述
中國社科院張其仔等編著的《企業信用管理》(2002年)，從企業內部信用管理的基本知識和操作技巧等方面，對企業信用展開了初步探討。由林漢川、夏敏仁主編的《企業信用評級理論與實務》(2003年)，結合《新巴塞爾資本協議))的有關精神，對我國企業信用評級的理論和方法進行了一次新的梳理，并結合國內各種類型企業的現狀作了一些新的探索。石曉軍、陳殿左(2004年)則系統論述了我國企業信用管理問題的成因與對策，創造性的提出了“企業信用風險治理的概念”，構建出適用于我國的基于主成分—判別分析的企業信用分析模型，是對填補中小企業授信中的信用評級研究這一領域空白的一次大膽的嘗試。
針對我國中小企業信用評級對銀行的影響，吳潔(2005年)提出將信用評分技術應用在中小企業信用評價中，并提出銀行間應加強對中小企業的信用狀況的歷史數據的交流，通過這種交流建立適合我國國情的中小企業的信用評分模型，還提出還必須建立一個有效的個人信用評價體系。同樣針對中小企業信用風險評價體系及方法，何祖玉、韓啟、王華偉、梅強等人(2003年)選用基本能夠代表中小企業信用擔保所涉及的16個指標，通過定量分析與定性分析的結合，探討了如何建立中小企業信用擔保風險評價指標體系，指標側重于企業的基礎素質、基本財務狀況、企業的創新能力、成長與發展能力。周巧云在《對中小企業信用風險評價方法的探討》(2004年)中，認為對中小企業層面信用風險的分析可選取宏觀環境、行業、經營管理、財務、擔保等因素作為評價指標，對個人層面信用風險的分析可選取業主素質和業主價值作為評價指標，建立評價模型，以定性分析與定量計算相結合的分析方法來確定中小企業的綜合信用風險度。
曹繼英(2004年)提出了影響中小企業信用的主要非財務因素，并根據企業經營者個人素質等和財務因素為審計因素、財務報告等因素，提出了幾個信用考核中的誤區。而關偉、薛鋒(2004年)中則根據中小企業的信用現狀和各種信用評估方法的特點，提出了一種適用于中小企業的信用風險評估方法—灰色聚類評估法。
也有國內學者試圖利用數量模型分析中小企業信用風險。田麗紅、吳曉燕、常明等人(2005年)在對當前流行信用風險度量方法分析的基礎上，提出了要素分析法和多變量信用風險判別模型相結合的信用分析方法。魯煒、趙恒巧、劉冀云等人的《KMV模型關系函數推測及其在中國股市的驗證》(2003年)中，指出在中國這樣一個缺少足夠信用數據的新興市場上，KMV模型直接利用股票市場的數據進行信息管理，具有廣闊的應用前景。然而，KMV模型。A和。E的關系是隨市場不同而變化的。利用中國股市的數據，得出了適應中國市場的αA和αE的關系函數，初步實現了運用期權理論對中國上市公司的信用風險進行估測，具有相當的理論和現實意義。趙紹光在《中小企業信用評估指標體系的研究》(2005年)中，分析了中小企業信用評估的要素包括:素質要素、財務要素、環境要素、風險要素，提出了建立中小企業信用評估指標體系的指導原則:針對性原則、可比性原則、系統性原則、可操作性。王文英、潘華在等人《中小企業信用的兩個層面與評估模式的探討》(2004年)中小企業授信中的信用評級研究中，認為市場經濟是信用經濟，確定信用等級的標準和形式是信用評估體系。他們分析了我國中小企業資信現狀，將信用評級的企業層面與個人層面相結合，提出了進行中小企業信用評估的一個評估模式。
二、1960年代以來國外部分主要文獻綜述
1966年芝加哥大學會計系的Beaver提出了單變量判定模型。他通過對破產、拖欠債務、不能支付優先股股利的79家經營失敗公司和79家經營未失敗公司的對比分析研究，并使用了現金流量/債務總額、資產收益率、資產負債率等30個財務比率作為變量，進行一元判定預測，發現現金流量與負債總額的比率能夠最好地判定公司的財務狀況;其次是資產負債率，并且離經營失敗日越近，誤判率越低，預見性越強。Beaver以后又有許多學者對單變量模型進行了研究，如 Deakin(1972)等。單變量判定模型是介于古典信用分析和多元統計分析之間的一種過渡方法。
1968年美國學者Altman選取了 1946~1965年間33家申請破產的制造企業和33家與這些企業規模相類似非破產制造企業作為樣本，通 過對破產前一年22個變量的研究，得到一個預測判別模型:Z計分模型。該模型標志著信用風險度量已經進入多元線性統計分析階段。
1977年，Altman、Haldeman和Narayannan對Z計分模型進行擴展，建立了第二代模型即ZETA模型。它選取 1969~1975年的53家破產公司和58家非破產公司，采用新的七變量指標(資產報酬率、收入穩定性、債務償還、積累盈利、流動比率、規模)，使新模型不僅適用于制造業，而且同樣有效地適用于零售業，并且使對公司破產前1年和前5年的準確度大大提高，精度分別為91%和70%。Z計分模型和ZETA模型是多元線性判別模型的典型代表，對于信用風險度量的影響巨大，直到現在人們還在使用它。
1969年Pogue和soldofsky利用另外一種多元線性方法—線形概率模型，針對1961年至1964年間接受Moody評級的公司債，預測其屬于投資級或投機級，間接度量了公司的信用風險。
鑒于影響借款是否違約的因素與結果并非呈線性關系，20世紀80年代以后多元非線性回歸模型開始受到研究信用風險度量學者的追捧。1980年Ohlson使用了多元Logit回歸方法分析了1970一1976年間破產的105家公司和2058家公司組成的非配對樣本，他發現用公司規模、資本結構、業績和當前的變現能力進行財務困境的預測準確率達到96.12%。Casey和Bartezak在1985年，Tirapat和Nittayagasetwat在1999年也應用這種方法進行了相應的實證研究。另一種相近的Probit模型可能是澤米捷斯基(Zanijewski，1984)首度用來預測公司財務危機。目前，這類多元非線性回歸模型應用最為廣泛，被國際金融業和學術界視為主流方法。
多元統計分析在近二十多年得到進一步拓展，人們把非線性區別分析法、神經網絡方法、遺傳算法、線性規劃、非參數統計方法等應用其中，形成了基于神經網絡、遺傳算法、線性規劃等方法的信用風險度量模型。這些只是在算法上的改進，評估信中小企業授信中的信用評級研究用風險的結果并不一定比原有的模型優越。其中類神經網絡方法最為有名。類神經網絡的理論可追溯到40年代，但在信用風險分析中的應用還是90年代的新生事物。1992年Tam和Kiang以 1985一 1987年美國德州失敗銀行及正常銀行各59家為研究對象，以19個財務比率為輸入變量，比較多種模型對樣本銀行的分級能力，其結果顯示類神經網絡的分級正確率最高。Coats和 Fant(1993)，Trippi和 Turban(1993)采用類神經網絡分析法分別對美國銀行和公司財務危機進行了預測，取得了一定的效果。
20世紀80年代以來，信用規模和風險以指數方式膨脹，有別于傳統多元統計分析的信用風險管理方法，基于資本市場理論和信息科學為支撐的現代信用風險模型得到前所未有的發展。90年代以后，信用風險度量進入現代信用風險模型階段。1995年美國KMv公司開發出基于Merton期權定價理論，利用預期違約頻率 (Expected Default Frequency，EDF)來計量公司的違約概率的信用風險度量模型，簡稱KMV模型。1996年瑞士信貸第一波士頓銀行(CSFB)應用保險業中的精算方法來計算債券或貸款組合的損失分布，從而開發出Credit Risk+信貸風險管理系統。 1997年4月J.P.摩根推出用于量化信用風險的Credit Metric模型，是通過在險價值 (Value At Risk，VaR)來衡量信用風險的一種計量方法。這是三個最為有名的現代信用風險模型，此外還有一大批新模型和新方法，如信孚銀行的RAROC模型、基于宏觀模擬方法的麥肯錫模型、基于風險中性的KPMG貸款分析系統模型、基于保險方法的死亡率模型，衡量衍生工具信用風險和信用集中風險的新方法。2000年Chariton和Trigeorgis借鑒KMV模型的參變量研究1983年到1994年中139對美國公司，利用了Logistic回歸模型，結果發現到期債務面值的對數、公司資產當期市價的對數、公司價值變化的標準差等參變量在預測破產方面作用顯著。
值得一提的是，著名的穆迪(Moody)公司基于多年信用評級的積累經驗在2000年3月公布了一個針對私營公司的RiskCalc違約模型，通過對其信用研究數據庫中28104家正常私營公司和1604家違約私營公司的實證研究證明了該模型優于現行的其他模型，并且受非財務和時間因素的影響較少。RiskCalc違約模型實際上是一個Probit模型，目前該模型已經被穆迪公司應用于貸款證券化的信用評級。2000年之后，穆迪公司將RiskCalc違約模型推廣到世界范圍，采用不同國家的數據來研究私營企業的信用風險，如澳大利亞、法國、英國、德國、意大利、日本、韓國和新加坡等。
三、小結
（一）國外的一些信用評價模型，可以說是比較完善，有很強的科學性和較為廣泛的適用范圍，但應用這些指標的基礎是在比較發達和完善的市場經濟環境中并且要有相當完善的信用記錄，而我國的信用體系建設剛剛開始，信用記錄幾乎空白。因此，國內照抄、照搬西方國家的信用評價體系是行不通的。
（二）信用評價有著不同的評價主體和客體，對于不同的主體和客體而言，其評價的指標是不一樣的，但現在看來所有的信用評價體系如出一轍，沒有針對性可言。中小企業是企業群體殊的一類，有著不同于一般企業信用評價的一面，如果按照相同的評價體系，那么結果肯定是有偏差的。
（三）很多體系中都會存在資本結構、資產規模等指標，對于中小企業來說，其規模遠不能與大型企業相比較，因此在設置中小企業的融資信用評價指標時，要盡量弱化企業規模的影響，畢竟規模大的企業信用不一定高，規模小的企業會更加重視企業融資信用反而信用水平可能更高。
本文認為，在研究中小企業信貸信用評價體系的建立時，應注重定量分析與定性分析的結合。在定量分析的過程中，因以可操作性、全面科學性、簡明性為原則，選取具有代表性和關鍵性的指標，通過科學的分析方式，構建具有指標意義的定量分析模型。同時，也應使用定性分析作為輔助，以宏觀、中觀、微觀三個角度對中小企業信貸信用風險做全面深入的分析。主要考察中小企業的外部環境風險，行業內相關信息，最后結合中小企業自身特點做出信用評價
參考文獻：
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文獻綜述指導教師評語
[關鍵詞]中小企業；信用擔風險；博弈模型
[中圖分類號]F832.42 [文獻標識碼]A [文章編號]1006―5024(2009)09―0166―03
[基金項目]鹽城工學學院應用基礎研究項目“我國中小企業信用擔保風險管理研究”(批準號：XKY2009103)
[作者簡介]宋冬梅，鹽城工學院經濟與管理學院講師，碩士，研究方向為投資管理、管理科學與工程；
沈友娣，鹽城工學院經濟與管理學院教授，碩士，研究方向為工商管理。(江蘇鹽城224002)
一、引言
關鍵詞：中小企業；信用風險；信用等級
中圖分類號：F230 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1723（2013）03-0009-01
一、概述
中小企業是市場經濟中重要的組成單元。改革開放以來，中小企業發展快速，對我國國民經濟持續增長做出了巨大的貢獻。有關統計數據表明，中小企業對國民經濟的貢獻率超過70%以上，并且創造了大量的、就業機會。但與之形成鮮明對比的是中小企業從銀行獲得的信貸資金不足30%。中小企業的內部信息往往都是內部化的，不需要會計師事務所對其財務報表進行審計，信息不透明，一般人很難獲取。銀行也不敢對其提供信用貸款。中小企業缺乏對融資信用的重視，向銀行借款時并未考慮未來可否按期償還，很多中小企業由于違約風險大，銀行不敢放貸。
二、中小企業信用風險的特征
中小企業信用風險是指銀行等債權人事先不能觀察中小企業的違約情況，導致銀行等債權人不能按期收回貸款本金和利息的風險。正確認識中小企業信用風險特征有助于建立和完善中小企業信用風險機制、強化信用風險管理。
（一）非系統性
中小企業是否違約主要取決于其還款能力和還款意愿。違約風險取決于企業的個體特征，盡快也受到宏觀經濟因素的影響，但更多是受經營能力、財務管理能力等這類非系統性風險影響。
（二）道德風險
中小企業和銀行等交易過程中，存在信息不對稱的狀況。中小企業掌握更多的信息優勢，而銀行相對處于劣勢。通過逆向選擇，更多信用風險不佳的中小企業從銀行獲取信貸資金，而銀行承受更多的不良貸款的可能。
（三）相關性
中小企業信用風險與經濟環境也密切相關。宏觀經濟的波動，宏觀政策包括貨幣政策和財政政策都會對其經營績效、財務狀況造成影響。中小企業相互之間密切相關，往往會出現同地區、同行業的中小企業違約情況。外部環境對中小企業影響甚大。
除此之外，中小企業資產規模相對較小，技術、服務和產品比較單一，自由資本相對匱乏。同時，管理者自主管理和決策能力差。也缺少必要的制約和規范機制，管理者個人信用觀念和信用行為直接影響中小企業信用決策和信用行為。
三、中小企業信用風險影響因素
中小企業信用風險受到許多方面因素的影響，可分為內因和外因兩種。外因包括宏觀經濟、行業發展狀況和產業政策等。內因包括財務狀況、公司管理水平、公司戰略等。包括選擇以下三個指標：
（一）規模
中小企業的規模直接影響到其信用水平。一般認為，規模和償債能力成正比，當中小企業規模越大是，則其償債能力越好，信用水平越高；反之，信用水平越低。
（二）盈利能力
中小企業的利潤是其償付債務和不斷發展的基本保障。盈利能力直接影響到公司支付賬款的能力。盈利能力越強，違約風險越小。
（三）營運能力
營運能力反應了企業生產過程中各項資產的利用效率，反應了中小企業管理者的管理水平和配置資產的能力。運營能力強的企業，其信用等級較高，發生違約可能性較小。從上面影響因素的分析中可以看出，償債能力三企業現在和未來是否按規定期限歸還貸款與支付利息的能力，他是違約率評價的核心和關鍵。其它的影響中小企業信用風險的因素還包括宏觀經濟變量、穩定性、發展能力、創新能力等方面。
四、建議
首先，正確認識信用管理，倡導以現金流為主導的企業信用風險管理文化是目前解決我國中小企業信用風險問題的第一步，現金流是企業的細胞，沒有穩定的現金流，企業就無法保證，更談不上發展。企業應該促進應收賬款及時、安全地回收。其次，加強債權立法、執法的力度，良好的法律環境是維持社會信用體系不可或缺的保障。進一步完善公司法、合同法、企業破產法等有關法律法規，規范中小企業的經營行為和財務行為。最后，建立透明的信用信息披露機制，尤其是要建立起中小企業信息共享機制。改善中小企業與銀行之間的信息不對稱。具體而言，需多借鑒發達國家的中小企業風險控制方法，結合我國的實際情況，完善信用風險評價機制，加強信用風險管理人員的素養，從根本上提供中小企業的信用等級。
參考文獻
[1] 張宏.完善企業信用風險機制的探討[J].中國中小企業，2010，（5）.
[關鍵詞] 中小企業；信用風險評價；因子分析
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2013 . 21. 002
[中圖分類號] F275 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2013）21- 0004- 03
1 引 言
隨著我國加入WTO和經濟體制改革的逐步深入，我國銀行業面臨著外資銀行涌入的巨大壓力，同時，這也給我國銀行業提供了加快發展和參與國際競爭的良好機遇。如何把握好經濟發展的有利時機，力求在風險得到有效控制的前提下，大力發展信貸業務，是我國商業銀行面臨的一大挑戰。
20世紀90年代以來，隨著經濟的迅猛發展和社會主義市場經濟改革的不斷深化，中小企業成為拉動經濟增長的重要力量、吸納社會就業的主要載體及技術與機制創新的有效組織形式。據有關部門統計，中小企業已經成為我國國民經濟的重要組成部分，在全國企業總戶數中中小企業占98.5%，職工人數占70%，資產總額占50%，銷售額占60%，工商稅收占50%。不難看出，中小企業在我國國民經濟發展、社會穩定和人民生活改善中起著舉足輕重的作用[1]。然而，中小企業在迅速發展的過程中也遇到了許多問題，其中資金不足、融資困難已成為制約中小企業發展的重要因素。對我國大多數中小企業而言，融資困難主要體現在貸款難上面。目前中小企業獲得銀行貸款的份額不到銀行全部貸款額的四成，這與其在國民經濟中的地位極不相稱。另外，目前銀行的信用評估體系中，缺乏有效的針對中小企業貸款信用的評估體系，中小企業的資信評級通常難以達到銀行放貸標準而被銀行排除在放貸對象之外，這樣的結果在一定程度上會制約中小企業的發展，進而對國民經濟的整體發展也會產生一定的影響。黨的十報告指出，針對經濟發展中遇到的難題，我們要從實際出發，確保政府對企業的扶持政策落到實處，重點扶持中小企業發展，擴大生產，增加就業，保持社會穩定，政府要幫助中小企業拓寬融資之路，讓中小企業可以順利地擺脫困境，支撐經濟的快速增長，提升中小企業的創新能力，提高企業的內在發展潛力，加快調整經濟結構，努力實現經濟的快速增長。
因此，建立適合我國中小企業的貸款信用風險評價模型具有重要意義。
2 我國中小企業貸款信用風險評價模型的建立
2.1 因子分析模型的原理
因子分析起源于20世紀初，K.Pearson和C.Spearman等學者定義和測定智力所做的統計分析。該模型的目的是用幾個不可觀測的隱變量來解釋原始變量之間的協方差關系，是主成分分析的推廣和發展，也是一種重要的降維方法[2]。因子分析（Factor Analysis）是根據相關性大小把變量分組，使得同組內的變量之間的相關性較高，但不同組的變量相關性較低。每組變量代表一個基本結構，稱為公共因子（彼此之間不相關）。然后把描述變量的信息分解為這些公共因子所表達的信息和每個變量特有的信息。具體地講，就是用少數幾個不可測的所謂公共因子的線性函數與特殊因子之和來描述原來的每一分量，并且因子分析還可用于對變量或樣品的分類處理。
一般地，因子分析的數學模型為：
設有n個樣品，每個樣品觀測p個變量，且數據已標準化。記公共因子變量為F1，F2，…，Fm（m
如果x=（x1，x2，…，xp）′是可觀測隨機向量，且均值向量E（x）=0，協方差∑與相關矩陣R相等。
F=（F1，F2，…，Fm）′是不可觀測向量，且均值向量E（F）=0，協方差COV（F）=I。
ε=（ε1，ε2，…，εp）′與F=（F1，F2，…，Fm）′相互獨立，且E（ε）=0，Var（ε）=diag（σ112，…，σpp2）。
則模型x1=a11F1+a12F2+…+a1mFm+ε1x2=a21F1+a22F2+…+a2mFm+ε2…xp=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+εp 式 1
稱為因子模型，其矩陣形式為
x=AF+ε 式 2
其中x=（x1，x2，…，xp）′，F=（F1，F2，…，Fm）′，ε=（ε1，ε2，…，εp）′，
A=a11 … a1map1 … apm
上述模型中，F1，F2，…，Fm稱為公共因子，它們是相互獨立的理論變量，在各個原觀測變量中都要體現。公共因子的含義需結合具體問題的實際意義而定。ε1，ε2，…，εp稱為特殊因子，主要體現了同類變量的個體差異。
矩陣A中的元素aij稱為因子載荷。aij的絕對值越大，表明xi與Fi的相依程度越大，或者說Fj對xi的載荷量越大，Fj反映xi的信息也就越多。
因子分析可用于多指標的綜合評價。它的思路就是估算m個公因子F1，F2，…，Fm的得分FAC1_1，FAC1_2，…，FAC1_m，以每個公共因子的方差貢獻率占m個公共因子的總方差貢獻率的比重βj作為權數（要求累計方差貢獻率達到要求），構造綜合評價函數
FAC1=β1FAC1_1+β2FAC1_2+…+βmFAC1_m 式3
由此公式可以計算出每個樣本的綜合評價函數得分，據此對樣本進行比較分析[3]。
2.2 實證數據分析
本文主要運用因子分析法對中小企業貸款信用評價模型進行實證分析。根據中小企業的自身特點、企業的成長理論和企業的一些報表，主要從中小企業的信用潛質方面進行評估，并結合目前我國企業貸款信用評級指標體系的內容和特點，設置了以下一些指標，主要包括企業的財務因素、非財務因素和經濟環境因素3個方面。首先，企業的財務因素是一個企業財務狀況、經營狀況的體現，是在信用評級中的關鍵因素，包括盈利能力指標中的銷售毛利率、銷售凈利率、資產凈利率和資產凈收益率，營運能力指標中的存貨周轉率、應收賬款周轉率、流動資產周轉率和總資產周轉率，償債能力分析中的營運資金比率、現金流動負債比率、資產負債率、流動比率和速動比率，財務結構中的債務資本比和凈資產比率；其次，非財務因素也在一定程度上反映了企業發展潛力、信譽狀況和抗風險能力，主要用企業資產來衡量；三是環境經濟因素，即企業生存和發展的大環境，是不可缺少的因素，主要以GDP增長率和CPI增長率進行分析。
從中小企業的自身特點出發，同時考慮到一些指標很難取得，如銀行的授信數量和企業歷史的利息償還記錄等，因此，本文主要是以企業的資產負債表、利潤表、現金流量表及國家宏觀經濟運行狀況為分析數據的來源，選取19個中小企業作為研究的樣本數據，為了與財務定量分析相結合，非財務指標的選取亦考慮盡可能量化。通過對數據的運算，得出了關于中小企業貸款信用風險評價的初步指標數據，在建立模型之前，對指標進行無量綱化處理。無量綱化處理就是對多個不同的指標數據進行合成，轉化成無量綱的標準化數據，這樣才能進行比較分析。數據預處理之后的指標即為標準化指標，可以直接應用于分析中。分析時首先檢驗因子模型的前提條件，然后進行因子分析，通過因子旋轉計算因子綜合得分，并得出是否給予貸款的閾值，然后得出適合評價中小企業貸款風險的信用評價模型。
在進行中小企業貸款信用風險評價時，首先需要計算出各個因子得分，然后計算各中小企業的綜合得分，以此對其進行有針對性的研究。而在計算各因子得分以及各企業的綜合得分時，需要用到標準化后的樣本數據。參照標準化的樣本數據和因子得分系數矩陣可以計算出樣本企業的各自公共因子得分系數表。先以第一個企業為例，計算其第一個公共因子的得分值，其他公因子的得分和其他的企業的計算同理。
F1=0.052×0.007 521 888+0.053×0.011 659 22-0.111×0.932 423 677+0.044×0.038 076 558 2+0.216×0.047 933 176-0.032×0.498 862 065-0.57×0.541 617 518+0.056×0.339 788 627+0.056×0.199 315 451+0.204×0.141 111 609-0.014×0.054 343 636+0.013×0.100 667 251-0.049×0.014 085 018+0.233×0.004 029 732-0.216×0.952 066 824+0.194×0+0.032×1+0.032×1=-0.219 17 式4
根據上面的公式給出各企業公共因子的得分表，見表1。
通過計算，公共因子F1、F2、F3、F4的方差貢獻率的近似值分別為0.253、0.233、0.193、0.170，那么現以4個公共因子的方差貢獻率作為權數，結合因子得分表，我們可以得出各企業的綜合得分。各企業綜合得分的公式為：
FAC1=（0.253×F1+0.233×F2+0.193×F3+0.170×F4）÷0.849 式5
按照上面的綜合得分公式，可以得出各企業貸款信用風險評價的綜合得分情況，按得分大小進行分組排名，將得分大于0的中小企業劃分為第一組，將得分小于0的中小企業劃分為第二組（其中第一組是貸款信用風險相對較低的企業，第二組是貸款信用風險較高的企業）。結果見表2。
根據該評價模型，企業和銀行都可以利用企業所能提供的一些財務和非財務資料，計算相應的指標，代入相應的信用評價模型中，對企業的信用進行有效的評價，這樣既可以促使企業為了提高信用度而進行積極生產，又可以使得銀行在放貸時不再盲目，而且可以有效地對授信企業的信用進行評價。
建立中小企業貸款信用風險評價模型之后，就可以利用中小企業的報表等相關資料來對其信用狀況進行評價，這樣既能為商業銀行判斷中小企業貸款信用風險提供依據，也能為中小企業解決融資難問題提供理論方面的指導。
主要參考文獻
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關鍵詞：中小企業；信用風險；模型
中圖分類號：F27 文獻標識碼：A
收錄日期：2014年7月3日
引言
作為市場經濟的活力之源，中小企業支撐著國民經濟“半壁江山”。隨著近年外部市場及金融環境趨緊，中小企業發展面臨諸多挑戰，最突出的就是信用風險導致的融資困難。中小企業融資渠道狹窄，銀行信貸是其主要融資渠道，但由于信息不對稱造成的逆向選擇和道德風險，使銀行對中小企業有惜貸趨勢。因此，破解中小企業融資困難的關鍵首先在于完善中小企業各類信用數據庫，為銀行信貸提供數據支撐；其次要立足國情，學習先進測量技術，開發適合中小企業特點的信用風險度量方法，構建信用風險識別、評估模型，系統評價企業信用風險，改變企業與銀行信息不對稱的現狀，破解中小企業融資困境。信息系統的建設與共享是一項長期而艱巨的任務，目前我國已經認識到數據庫在中小企業信用風險管理中的重要性，人行征信中心的企業信用信息數據庫已經逐漸成熟，司法、環保、社保、質檢等中小企業信用數據已經逐步共享完善。所以，目前當務之急是合理設計中小企業信用評價模型，為銀行信貸提供技術支持，降低信用風險。
一、傳統信用風險度量模型分析
傳統信用風險分析評估方法已相當成熟，在國內外銀行信貸決策中應用較多，主要包含專家制度法、信用評級法、信用評分法。
（一）專家制度法。20世紀70年代前，企業信用風險評估主要是銀行專家依據品格、資本、償付能力、抵押品、經濟周期等5C要素進行主觀判斷，后來衍生出5P模型（個人因素、目的因素、償還因素、保障因素、前景因素）和5W模型（借款人、借款用途、還款期限、擔保物、如何還款）。縱觀這三種模型，都是定性分析，無法量化風險水平，而且嚴重依賴專家的主觀判斷，這會造成銀行信貸決策作風盛行，降低銀行在金融市場中的應變能力，同時專家制度在對借款人進行信用分析時，難以確定共同遵循的標準，造成信用評估的隨意性和不一致性。
（二）信用評級法。信用評級法是美貨幣監理署開發的，該方法將現有貸款安全級別分為5類：正常類、關注類、次級類、可疑類、損失類，后來細化為10類：AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D（標注普爾）。評級后再根據級別提取不同貸款準備金率。
（三）信用評分法。和前兩種方法相比，信用評分法是一個量化法，最著名的模型就是Z計分模型（Z-score）：它的基本思想是利用數理統計中的辨別方法分析銀行的貸款情況，建立一個可以在最大程度上區分信貸風險度的模型，得到最能夠反映借款人的財務狀況的好壞，具有預測和分析價值的比率，從而對企業進行信用風險狀況評估。模型如下：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
變量解釋：
X1=流動資本/總資產；X2=留存收益/總資產；X3=息稅前收益/總資產；X4=優先股和普通股市值/總負債；X5=銷售額/總資產=主營業務收入凈額/總資產。
判斷準則：
Z
Z-score模型主要是利用財務指標進行加權平均，該模型有2大缺陷：①企業財務數據反映的是過去的信息，利用這些數據進行風險度量的結果也只是對過去風險水平的測量；②中小企業多半不是上市公司，財務指標原始數據獲得困難。
二、現代判別法
（一）統計模型法。統計模型法是典型的定量評級法，根據中小企業信用數據，統計模型，計算其違約風險的大小常見的有Logit模型和Probit模型。
1、Logit模型。Logit模型是通過一個取值為0和1之間的 Logistic函數來進行二類模式分類。不要求數據滿足正態分布，這是其最大優點；另外，自變量、因變量之間不是線性關系，模型如下：
p=
s=c0+ckxk
xk（k=1，2，…m）為信用風險影響變量（多為企業財務指標），ck（k=0，1，2，…，m）為技術系數，通過回歸估計獲得。回歸值p∈（0，1）為中小企業信用風險分析的判別結果。如果p接近于0，則被判定為“差類”企業；若p接近于1，則被判定為 “好類”企業。即p值離0越遠，企業違約風險越小；反之，違約風險越大。
2、Probit模型。Probit模型假定誤差項服從標準正態分布，樣本企業的債信質量得分也服從標準正態分布。模型如下：
Yi*=βnχin+εi=XiB+εi
Xi與B分別為解釋變量與回歸系數構成的向量；Yi*為樣本公司有財務危機的傾向。當Yi*>0時，表示樣本企業有債務危機傾向；當Yi*
統計模型確實可以憑借統計分析提供有參考價值的依據，比較容易在評級效果上取得一致性。但存在兩點缺陷：①缺乏有力的理論基礎支持區別函數中的權重及自變量。在信用評分模型中的權重及自變量通常只能維持短期的穩定狀態，特別是當金融市場發生變化時，其他的財務比率也許在解釋違約風險概率上容易造成預測模型的不穩定。②模型忽略了難以計量但又重要的因素，如借款人聲譽。
（二）人工智能法。人工智能法主要包含專家系統和神經網絡。
1、專家系統。專家系統其實是模擬專家運用知識進行推理的計算機程序，將專家解決問題的推理過程再現從而成為專家的決策工具或為非專業決策者提供專業性建議。專家系統一般采用歸納推理法，分析一系列案例，發現其規律。歸納推理有兩種途徑：一是利用大量案例信息來發現規律的信息驅動型；二是利用先驗模型指導來發現規律的意識模型驅動型。利用計算機的人工智能法大大降低了風險評估的難度，但是專家系統中知識的獲取始終是瓶頸，極大地影響著專家系統在信用分析領域的應用前景。
2、神經網絡（PNN）。神經網絡是一種具有模式識別能力、自組織、自適應、自學習特點的計算機制，該方法主要將知識編碼用于整個權值網絡，具有包容錯誤的能力，同時對數據的分布沒有嚴格要求，也不必要詳細表述自變量與因變量之間的函數關系。該模型原理是通過神經網絡的分類功能進行信用風險分析的。首先找出影響分類的因素，作為PNN的輸入量，然后通過有導師的或無導師的訓練形成神經網絡的信用風險分析模型，用于新樣本的判別。
三、結論
信用風險度量方法大致經歷了從定性到定量；從指標分析到模型分析；從財務指標分析到資產市場價值分析；從只考慮公司這個微觀客體到把宏觀經濟因素考慮在內。考慮到我國中小企業大部分為非上市公司，Z-score模型無法普遍推行使用。另外，我國中小企業信用數據庫尚不成熟，歷史信用數據積累少，質量較差，當前運用現代信用風險度量技術評估我國中小企業信用風險尚不成熟。但是，目前銀行單獨使用傳統分析法，將大部分資金匱乏的中小企業拒之門外，逼迫中小企業求助民間貸款，年利息高達30%。“貸款越來越少，利息越來越高”成了中小企業發展的罩門。因此，度量中小企業信用風險的最有效辦法是將傳統方法與現代判別法相結合，同時載入財務數據與非財務數據，進行多元統計分析。
主要參考文獻：
>> 企業集團財務公司信用風險管理淺析 小額貸款公司信用風險管理探討 小額信貸公司的信用風險管控研究 陜西省地方電力公司電力客戶信用風險管理 農村小額信貸信用風險管理策略探析 農戶小額信貸信用風險管理淺析 淺析外貿企業的客戶信用風險管理 談外貿客戶信用風險管理及防范 外貿客戶信用風險管理及防范措施 商業銀行集團客戶信用風險及其管理 試論醫藥流通企業客戶信用風險管理 農村小額信貸信用風險分析 民營上市公司信用風險管理 淺析小額貸款公司信用風險管理 控制客戶信用風險是企業風險管理的重頭戲 工商企業信用風險管理探討 完善中國信用違約互換的信用風險管理政策披露 商業銀行信貸過程中的信用風險管理 基于CreditRisk+模型的信貸資產證券化信用風險管理與控制 我國商業銀行個人信貸信用風險管理策略研究 常見問題解答 當前所在位置：l .
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廣東省國際貿易促進委員會今年2月25日了《建立和完善廣東外貿出口信用風險防范機制》的專題報告(以下簡稱專題報告)。不久前，在廣東“兩會”上，廣東省貿促會會長陳文杰也提交了相關提案建議：建立出口信用保險的風險基金，建立全球資信調查服務體系和廣東省外貿風險預警機制，確保外貿出口健康、穩定發展。本刊記者獲悉，該專題報告作為今年廣東政協的提案，已經受到有關部門的重視。
針對廣東外貿出口壞賬現象，廣東省貿促會提出以下應對措施：
――完善出口信用保險的法律法規，應借鑒發達國家的經驗，以法律法規代替行政規章，明確規定出口信用保險的宗旨、經營原則、管理方式、各參與機構的權利和義務等，為出口信用保險業務的經營管理和運作提供可靠的法律保障，
――政府應建立出口信用保險的風險基金，借助國家惟一的政策性保險公司――中國出口信用保險公司的優勢，采取更加積極優惠的財政政策鼓勵企業購買短期出口信用保險、中長期出口信用保險、投資保險、擔保、商賬追收、資信評估、保單融資等產品和服務，大力推廣保理等風險防范工具。另外，積極向國家爭取政策，組建廣東省出口信用保險機構，先行先試，并試點開發更多、更好、更優惠的避險產品。
――建立有效的出口信用保險監管協調機制。建立和完善廣東省出口信用保險的政府部門間的協調機制，吸收政府相關部門、金融外貿行業企業代表和專家學者參加，建立專門的出口信用保險例會制度和重大事件的緊急處理制度，變多頭監管為統一協調。
――進一步完善出口信用保險體制。應當將相關政府部門、出口信用保險公司以及銀行等金融部門聯合起來，對出口信用保險體制進行改革和優化，建立完善配套的出口信用保險體制。
――建立全球資信調查服務體系和廣東省外貿風險預警機制。密切跟蹤金融危機，加大監測出口風險力度，加大對歐美買家信用風險的監控力度，并隨時向企業風險動態、國別風險和行業風險等信息；將出現信用風險異動狀況的國外買家、金融機構列入“黑名單”，及時向投保企業發出預警；加大對企業海外應收賬款的跟蹤和定期排查力度，及時與企業溝通信息，幫助企業加大風險控制力度；探索引入國際先進的信用管理和評級機構、商賬追索等服務企業，并借助遍布全球的資信調查渠道，及時為出口企業調查海外進口商的資信狀況并提供專業的資信報告。
廣東省貿促會還提出了其他應對措施，如：積極發揮銀行、保險機構的作用，為外貿出口保駕護航；增強企業風險防范意識，完善企業信用風險管理機制；舉辦各種類型的培訓班，提升企業信用管理水平；加速推進市場多元化，避免出口市場過度集中可能導致的風險，優化法律服務，強化應對國際貿易救濟措施的能力，為廣東省外貿出口發展提供法律保障等。
金融租賃公司引入外部評級機構進行信用評級和信用風險管理有助于提高其信用風險識別和防范能力，提升自身核心競爭力。而信用評級機構開展與金融租賃公司的合作，也可進一步拓展市場，增加信用信息數據的積累。二者合作的主要方式包括信用評級、盡職調查、管理咨詢以及信用方案設計等。
關鍵詞：金融租賃；信用評級；合作
1 金融租賃行業發展狀況及風險特點
融資租賃誕生于20世紀50年代初期的美國，目前，全球近15%的投資都通過融資租賃完成；在美國，融資租賃已經成為僅次于銀行信貸的第二大金融工具，其租賃滲透率已超過30%，進入成熟期。而在中國，到20世紀80年代才引入融資租賃，融資租賃的滲透率一直較低。2007年3月1日，銀監會頒布的《金融租賃公司管理辦法》正式實施。這一辦法的出臺，標志著銀行自1997年被強行退出租賃市場后重新獲得該牌照，工行、國開行、建行、交行、民生、招行等相繼成立了金融租賃公司。據銀監會統計，截至2008年11月，6家銀行租賃公司的平均注冊資本達到36億元，租賃資產規模約為460億元，只用了一年就大致占據了整個融資租賃市場業務的半壁江山。
融資租賃是一種特殊的金融業務，是一種將金融、貿易、工業結合起來，使用權與所有權分離，通過“融物”達到“融資”的交易，其法律實質是出租人按承租人對租賃物與供貨人的選擇取得租賃物再出租給承租人。
金融租賃公司在開展融資租賃業務過程中，不可能完全依賴于自有資金，也需要資金提供方的融資支持。它既接受銀行提供資金的服務，是銀行信貸信用的受信人，又是向承租企業提供設備和服務的授信人。
金融租賃公司如何為承租企業設置融資租賃信用條件與融資租賃公司能否滿足資金提供人的信貸信用條件，融資租賃公司的未來租金收益與融資租賃公司未來應付資金提供人本息是否相匹配，是保證融資租賃業務流程得以成功實施的關鍵因素。其中,承租企業的信用風險是金融租賃公司面臨的主要風險，這是因為租賃業務收入是目前我國金融租賃公司的主要收入來源，而承租企業的信用狀況不僅直接決定了金融租賃公司租賃業務的收入與風險，同時也決定了其資產質量和資本充足水平。
2 引入外部評級機構進行信用評級和風險管理的必要性
隨著金融租賃業務的快速發展，監管部門對金融租賃公司資本充足水平和資產質量等的監管也日趨嚴格，如何有效識別、防范和控制承租企業信用風險，加強內部信用風險管理，是金融租賃公司面臨的共同課題。
金融租賃公司引入外部評級機構加強承租企業信用評級和信用風險管理的必要性主要表現在以下幾個方面：
2.1 獨立、客觀地揭示承租企業違約的可能性和損失的嚴重程度，提高金融租賃公司信用風險識別和防范能力
承租企業的信用風險，即違約的可能性和損失的嚴重程度受一系列因素的影響，包括承租企業所處的行業發展階段、市場競爭狀況、產業政策，承租企業的經營狀況、管理水平和財務實力等，需要運用專門的方法和程序進行全面、深入的調查與分析。金融租賃公司借助外部評級機構歷經多年所建立起來的信用評級體系和專業判斷對承租企業進行信用評級，一定程度上可以彌補當前其對承租企業風險識別和控制方面的不足，提高信用風險管理水平。
另一方面，外部評級機構以獨立第三方的地位開展承租企業信用評級，能夠不受委托方和被評企業之間利益關系的影響，評級結果的公平性和客觀性有較大程度的保障。
2.2 實行資產五級分類，提高資本充足水平的需要
《金融租賃公司管理辦法》、《非銀行金融機構資產風險分類指導原則》等現行監管政策規定金融租賃公司資本凈額不得低于風險加權資產的8%，同時應實行風險資產五級分類制度，并提取規定的呆賬準備金。外部評級機構對承租企業的評級結果可為金融租賃公司基于信用風險的資產分類提供重要參考，同時為風險加權資產和資本充足率的計量提供依據。
2.3 有助于加強內部管理和控制，打造和提升核心競爭力
隨著市場競爭日趨激烈和監管的加強，我國金融租賃公司必須迅速提升信用風險定量識別和控制技術，建立和健全內部風險控制制度和流程。同時，金融租賃公司的核心競爭力將從單純的業務擴張逐步轉變為風險計量、風險定價和經濟資本分配，從而實現收益和風險相匹配的經營目標。借鑒外部評級機構信用風險分析技術和信用風險管理咨詢經驗，有助于促進金融租賃公司核心競爭力的提高。
3 信用評級機構與金融租賃公司的合作方式
根據金融租賃公司的業務特點和信用特征，信
用評級機構可在以下方面與金融租賃公司開展業務合作，以幫助金融租賃公司進一步提高承租企業信用風險識別和控制能力，提升核心競爭力。
針對融資租賃公司的承租企業進行主體信用評級；為金融租賃公司提供針對承租客戶的盡職調查服務；為金融租賃公司提供信用風險管理咨詢服務；為融資租賃業務設計相關信用方案。
3.1 承租企業信用評級
承租企業的信用評級是對受評企業按時、足額償付約定租金的能力及意愿的評價，其核心是充分揭示受評企業是否有足夠的現金來源以償還其到期租金，并以簡單的評級符號表示其違約風險的大小和損失的嚴重程度。主要分析要素包括經營環境、企業的基本經營及競爭地位、管理素質、財務狀況、關聯企業之間的關系及特發事件風險等。金融租賃公司應首先選擇信用等級高的企業開展業務。
3.2 承租企業盡職調查服務
盡職調查是評級機構通過專門的征信方法、渠道和程序，對擬承租客戶真實的資產和負債狀況、股權結構和關聯企業、經營歷史及現狀、主要管理人員、法律關系及其所面臨的機會以及潛在的風險等進行的一系列調查和核實。
盡職調查的報告內容主要包括企業基本情況、發展歷史及組織結構、人力資源管理、市場營銷、生產現狀、財務狀況、特定債務、涉訴事件、經營者個人誠信情況以及相關行業的簡要分析等。該報告可幫助金融租賃公司判斷承租方的經營、管理實力并甄別經營風險，提供決策參考。
3.3 內部信用風險管理咨詢
金融租賃公司在經營活動中將始終面臨著必須不斷擴張信用以擴大市場份額和爭取客戶，但另一方面又必須最大限度地減少潛在信用風險，提高贏利水平的兩難困境，因此，建立企業內部信用制度，構建企業信用信息管理機制勢在必行。信用評級機構可協助金融租賃公司建立有效的信用管理體系，以幫助金融租賃公司解決好客戶選擇、融資方案制訂并實施、加強應收融資租賃賬款的管理等問題，從而實現增加收入和降低風險的預期目標。信用評級機構提供風險管理咨詢的主要內容包括：信用管理診斷、信用管理制度體系建立、信用管理部門建立及人員考核指標體系設計、信用管理政策制定、業務流程重組、資金營運及信用風險管理系統建設等方面。
3.4 為融資租賃業務設計相關信用方案
融資租賃業務和風險控制的實踐證明，承租企業的經營方式、機構實力、交易的機構組合、中介服務機構的介入與否以及二手設備市場的設立都將影響融資租賃公司對承租企業信用條件的設置。針對融資租賃業務承租企業的不同特點，在進行融資租賃業務關鍵要素方案時，應根據承租企業主體信用評級的結果，進行具體優化設計。信用方案設計的重點在于對租賃債權的管理能力以及未來的租金收益、余值處置收益與金融租賃公司所承擔的風險以及資金成本、現金流壓力等是否匹配。在針對大型服務運營商客戶時（如電信、電力、供水、供氣運營商），除考慮當前的信用等級外，信用評級機構還將對該類企業未來贏利能力和現金流情況進行評估判斷，并根據設備余值風險的定價和處置能力綜合設計融資租賃方案；而面對一般生產加工類企業對建筑、工程施工設備或大型生產設備的融資租賃需求時，其在行業內的地位、市場份額、核心競爭優勢、設備的通用性、歷史信用記錄以及第三方擔保等保障措施均成為融資租賃方案設計的主要考慮因素。
參考文獻：
引言
我國特殊的制度背景形成了上市公司特有的資本結構。無論是從融資行為上，還是從資本構成上，我國上市公司資本結構都存在著一些問題，河南省也不例外。信用風險作為上市公司資本結構的影響因素之一。它是金融市場上最為古老也是危害最大的一類風險，是現代社會經濟實體（尤其是上市公司）以及投資者和消費者所面臨的重大挑戰。理論界對上市公司信用風險和資本結構分別的研究已經日臻成熟，但迄今為止國內外對于兩者間關系的研究卻很少。Merton（1974）的經典模型對公司債務做出了一個現代金融學意義上的開創性解釋，為公司的信用風險分析、定價提供了一個全新的視角。該模型將資本結構與信用風險聯系起來，為研究兩者關系提供了方便。本文以此為理論基礎，重點研究河南省上市公司信用風險問題、資本結構以及兩者的關系。
一、河南省上市公司資本結構與信用風險特征研究
（一）資本結構特征
資本結構是指企業各種資本的構成及其比例關系。我省上市公司資本結構有兩大特征：一是資產負債率偏低，流動負債比重偏高，長期負債比重偏低；二是過分依賴外部融資，存在強烈的股權融資偏好。利用河南省上市公司的實際數據也能證明這一點。
由表1可知，河南省上市公司資產負債率逐年上升，但水平普遍偏低，從債權期限來看，流動負債占總負債比重偏重，長期負債占總負債比重偏低。
由下頁表2可以看出，河南省上市公司與優序融資理論預測的不一致，更偏向于股權融資。
（二）信用風險特征
河南省上市公司信用風險脫離不了我國這個大環境。我國上市公司信用風險特征有以下幾點：
1.違約風險具有骨牌效應。現代企業經營大部分都有前后鏈接關系，相關企業之間的信用風險通過持股關系、債權債務關系、關聯交易和結算關系等相互傳染，形成關聯信用風險。一旦其中一個環節出現問題，連帶著多家企業面臨債務危機。
2.風險潛性，難以預測。財務數據的失真，使得企業融資決策失誤，一旦喪失償債能力，企業就會陷入財務困境。另外，信息不對稱降低外部監督效率，使得一些逃避銀行債務的企業表現出明顯的拆東墻補西墻行為。
3.可控性差，危害較大。企業內部缺乏完善的風險管理體系，僅僅依靠外部監督。大部分企業以圈錢為目的，甚至在利益的驅動下不惜一切手段借錢投資高風險項目，而不注重風險控制，只有在投資失敗后，才意識到其危害極大。另外，許多企業面對嚴重的信用風險問題，往往選擇不聞不問、能躲則躲的方式，這不僅僅是對銀行的損害，長遠來講，信用體系沒了，企業整體運行就會出現問題。
二、上市公司資本結構與信用風險關系研究
上市公司資本結構會隨著信用風險狀況做出相應的調整，即隨著信用風險的增大，公司資本結構更傾向于股權融資。從信用風險對債權融資的影響來看，信用風險影響債務利息，使得債務融資成本提高。從信用風險對股權融資的影響來看，在信息對稱的條件下，企業的信用風險越大，投資者要求的風險回報就越大，也就是說股權融資的成本會提高，這也是企業信用下降導致股價下降的原因。但是股利和分紅是股東對剩余權利的分享，而且股權融資不需要償還，不用擔心高信用風險下的償還能力，這也是我國上市公司更傾向于股權融資的原因。
根據MM理論，適當利用負債可以降低企業資本成本，但是隨著負債的增加，企業面臨的風險也會越來越大。布萊克和斯科爾斯提出了用于歐式期權定價的模型，將這種僅適用于金融衍生產品期權定價方法延伸到可以衡量實體企業債券價值，從而度量企業信用風險，這就是B-S-M 模型。在B-S-M 模型的假設條件下，首先來看企業股權價值E0，它相當于持有一個看漲期權，公式表達如下：
式中：V0表示企業當前價值；N（d）表示標準正態分布中離差小于d的概率；D表示到期需要償還債務價值；rc表示連續復利的年度的無風險利率；t表示債務到期日前的時間（年）；σ2表示連續復利的公司資產價值的方差。
另外，莫頓提出了違約距離 DD的概念，它表示到期資產價值和到期債務價值的差額，并定義違約距離對應的預期違約概率為N（-DD），這個違約概率與企業資產價值、預期增長率、資產價值變化風險、資本結構等相關，是一個綜合性指標。
由于企業的信用風險表示企業的違約可能性，N（d2）表示債權執行的概率，那么企業違約的概率就等于1-N（d2），違約距離DD=d2，如果企業債權融資平均利率為r，那么當前上市公司資產負債率d表示為：d=De-rt/V0，則由公式（1）得：
d2= 對N（d2）求關于資產負債率d的導數得出：
[N'（d2）=][e]×（[-]）
可知行權概率是資產負債率的減函數，那么違約概率1-N（d2）是其資產負債率的遞增函數，公司的資產負債率越高，其違約概率越高，企業信用風險就越大。也就是說，上市公司資產負債率與信用風險之間是正關聯關系。
三、河南省上市公司面臨的主要信用風險問題及相關對策研究
（一）面臨的主要問題
河南省上市公司整體信用狀況良好，但是還存在一些問題，例如重視程度不夠，管理控制的不完善等。從資本結構角度來看，最主要的可以分為逆向選擇和道德風險兩類。企業進行外部融資時，存在著股東與經營管理者、債權人與股東之間的兩種委托關系。在兩權分離的情況下，由于信息不對稱和契約不完備性，這些關系的存在將有可能導致逆向選擇和道德風險行為發生。
1.逆向選擇。逆向選擇是企業為了降低信用風險，盡可能的降低資產負債率，盡管知道負債經營可以發揮財務杠桿效應，增加收益，也偏向于股權融資，盡量壓低負債。這就背離了企業實現股東財富最大化的目標。適當規避風險固然重要，但是風險收益是對等的，不能舍本逐末。這在河南省表現得比較明顯，我省資產負債率同國家整體及國外相比偏低，流動負債比長期負債占總負債比重較重，而且更偏向于股權融資。這雖然在一定程度上能夠降低信用風險水平，但是對河南省企業整體收益不利。
2.道德風險。道德風險在上市公司內部也是比較明顯的。內部股東對于公司的投資和生產具有控制權，能夠控制企業的風險水平。但是在利益的驅動下，他們可能濫用手中的權力，通過變更資金投向、提高公司風險水平來提高股權價值。而這部分風險大部分是由債權人承擔的。這是一種典型的道德風險問題。Jenson 和 Meckling（1976）將其稱為資產置換。資產置換的收益越高，股東進行資產置換的動機越強。降低公司負債水平可以起到降低道德風險的作用。
從企業整體層面上來講，逆向選擇背離了股東目標，但這并不是企業完全自愿的，與我國資本市場本身不完善有關。企業在追求高利潤的條件下，必然會選擇承擔更高的風險，這就會形成道德風險問題。道德風險的產生會降低企業的效率，股權結構不合理，經營者持股制度不完善，償債保障機制不健全，債券市場發展緩慢是道德風險產生的主要原因。從負債水平來講，公司負債水平會影響股東的資產置換的動機，當企業預期不會違約，即具有較高的償債能力時，資產置換動機會隨著負債水平的提高而提高。但是，較高的負債比例，使企業面臨較大的信用風險，雖然股東追求財富最大化，考慮到自身償債能力有限，為了維持企業持續經營，較高負債率會降低股東資產置換可能。
（二）相關的建議
1.提高對上市公司信用風險的重視。目前，上市公司內部人員對信用風險的重視程度不夠，還沒有明確其重要性。尤其是公司領導者不重視信用風險控制工作，把眼光集中在了經濟利益的獲得以及資金的籌集上，這就降低了企業抵御風險的能力。另外，財務人員對其重視也不夠，認為只要賬務處理好，就能避免風險，缺乏對信用風險的管理。應該從領導層開始，加強風險管理和控制工作，同時強化財務人員的道德水平和專業能力，提高他們的綜合素質，保證上市公司有效抵御財務風險，加強控制水平，從根本上防御風險發生。
2.優化上市公司資本結構。資本結構會影響上市公司信用風險，優化上市公司資本結構，就是在權衡風險收益的基礎上，達到股東財富最大化。擴大內源融資，可以增強盈利能力及風險抵抗能力。適當的負債經營也可以使企業在財務穩健的前提下充分發揮財務杠桿效用，增加每股收益，增加股東收益。同時，上市公司還要根據自身的實際情況制定長短期負債率，避免企業由于負債過多而導致的違約風險，并分配好自身的資金還款期限。
3.完善上市公司信用風險管理體系。傳統的信用風險度量方法已經不能滿足對于信用風險量化管理的需要，西方的現代金融模型在我國的適用仍存在一定的局限性，目前迫切需要建立適用于上市公司實際情況的信用風險管理體系。在度量信用風險時，不僅要考慮企業的財務狀況和市場數據，還要考慮行業因素、地域因素、規模因素等因素的影響，使其盡可能靈敏地預測企業信用風險變化情況，從而幫助上市公司更好地預測未來經營狀況。此外，國家可以建立一個社會信用狀況的動態監測網絡，這樣可以節約單個企業信用管理的成本。
4.加強內外部監督管理。公司內部掌握著企業所有信息，內部股東對于公司的投資和生產具有控制權，能夠控制企業的風險水平。但他們是以自身財富最大化為目標的，為了追逐利益，不惜高風險投資，隱瞞自身存在的風險問題，損害了外部股東和債券人的利益。債權人應該對上市公司加以約束，規定資金用途，及時掌握自有資金的流向，消除信息不對稱帶來的影響。上市公司也要加大監管力度，控制企業風險，維持企業持續經營能力。采取內外部同時監管的對策，可以保證對資金實行有效管理，提高企業信用風險控制能力。
結論
將信用風險的控制應用于上市公司資本構成體系的研究中，不僅僅是對傳統理論的創新，而且是對概念的變革。本文從理論上研究了信用風險與上市公司資本結構間的關系，拓展了資本結構理論研究的視野，為復雜系統中公司資本結構變動的研究提供了新的借鑒，并為企業控制信用風險提供一定的參考依據。在一定程度上有利于促進河南省乃至全國金融市場健康發展。主要結論有以下幾點：
1.河南省上市公司資本結構不合理，資產負債率偏低，流動負債占總負債比重偏重，長期負債占總負債比重偏低。