關于銀行對借貸企業信用分析評估的研究

第一章：研究背景理論基礎----------------------------------------------------------------3

1.1中小企業信貸現狀------------------------------------------------------------------------3

1.2中小企業貸款模型S-Z-Score 模型---------------------------------------------------3

1.2.1  中小企業貸款模型S-Z-Score 模型的理論基礎--------------------------------5

1.2.2  S-Z-Score 模型中企業的非財務因素--------------------------------------------5

1.2.3  S-Z-Score 模型的構建--------------------------------------------------------------8

第二章：論證過程----------------------------------------------------------------------------------------11

2.1  論證模型的取樣------------------------------------------------------------------------------------11

2.2論證模型的使用--------------------------------------------------------------------------------------11

2.2  模型結果評價--------------------------------------------------------------------------------------13

第三章：結論--------------------------------------------------------------------------------------------16

內 容 摘 要

改革開放30年，我國中小企業發展迅速，取得了重要的成就，已成為國民經濟的重要組成部分，商業銀行給予中小企業信用支持可以實現雙贏。在實際工作中，我國中小企業普遍存在“融資難”、“貸款難”的現狀，在經營過程中容易發生融資不暢引發的財務危機，使得中小企業更容易違約或破產，而相對較高的違約率，反過來又影響了銀行的貸款意愿。但是，中小企業貸款業務是銀行利潤的重要來源，由于中小企業議價能力較差，通常能夠獲批的貸款，都是要求在基準利率上浮10%以上，銀行能夠獲得額外的風險報酬率。這樣，使得商業銀行陷入了一個“貸”或“不貸”的兩難境地。

中小企業信息披露不夠和財務數據失真，造成銀行貸前調查困難和不實，無法有效評估風險。而我國對包括中小企業在內的全社會信用體系和征信管理尚未形成。有的中小企業除了財務報表，沒有任何社會信用記錄，同時因為自身經營的原因，在實際操作中，企業會對財務報表進行潤色，以達到避稅的目的，這樣導致金融企業難以得到中小企業真實的經營業績，給貸款的審查、授信及核準帶來一定程度的困難。

本解決這個問題的一個可行方式就是，建立中小企業信用風險的度量模型，利用科學有效的方法，對中小企業進行信用評級，從眾多的中小企業中挑選可以貸款的對象，從而在降低了風險的同時，又提高了收益，最終實現風險——收益的均衡。同時，還可以促進商業銀行積極調整信貸結構，有效降低信貸集中度，分散貸款風險，從而有助于商業銀行調整發展戰略和持續健康發展。

本文在著名的 Z 評分模型的基礎上，根據我國中小企業的實際情況，引入了非財務因素和行業風險因素，并據此構建了 S-Z-Score 模型，并選取了批發和零售業、工業、交通運輸和郵政業、建筑業、住宿和餐飲業、綜合類等六大產業所屬的 70 家中小企業作為樣本，比較 Z”模型與 S-Z-Score 模型的準確性。結果表明，考慮了非財務因素和行業風險因素的 S-Z-Score 模型，一定程度上解決了中小企業修飾財務報表，造成評級結果失真的問題，使第一類錯誤率顯著降低，驗證了 S-Z-Score 模型在對中小企業進行信用風險判別方面的有效性。

關鍵詞：中小企業授信 非財務指標