[摘 要]本文在阐述信用评级作用的基础上,基于对信用评级的科学性、准确性考虑,对企业信用评级方法进行评价,总结各方法的优缺点,并得出自己的观点。
[关键词]企业信用;信用评级;评级方法
一、企业信用评级的必要性
目前,由于投资者与经营者之间存在着信息不对称,因此会形成两个问题:第一是逆向选择;第二是道德风险。解决这两个问题的一个有效办法就是信用评级。信用评级不但为资金供需双方的信息缺口开辟通道,使资本市场不致于因信息不对称而无法发挥资金中介的功能,使资金需求者能取得所需资金从事其各项生产经营活动,使资金供给者的投资拥有适合其风险偏好的标的,也使金融机构的管理效率得到提高,从而增强了资本市场的整体效率。然而,信用评级是否合理,评级结果是否准确,在很大程度上取决于评级方法的科学性。因此,本文对企业信用评级方法进行评价。
二、企业信用评级方法
1.判别分析法
判别分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成若干个总体,由这若干个总体的特征找出一个判别函数,用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体,以及检验两个或多个母体,在所测量的指标变量上是否有显著差异,如有则指出为哪些指标。
1968年奥特曼(Ａｌｔｍａｎ)率先将判别分析法应用于财务分析、公司破产及信用风险的分析,建立了如下著名的线性判别分析模型:
Ｚ=0.012Ｘ+0.014Ｘ+0.033Ｘ+0.006Ｘ+0.999Ｘ
其中,Ｘ1为流动资金/总资产,Ｘ2为留存收益/总资产,Ｘ3为息税前收益/总资产,Ｘ4为股权市值/总负债账面值,Ｘ5为销售收入/总资产。临界值为2.675,如果Ｚ小于临界值,借款人被划入违约组,信用级别较低;反之被划入正常组,信用级别较高。当分值在1.81和2.99之间时,Ａｌｔｍａｎ发现判断失误较大,该重叠区域为灰色区域。
以Ｚ模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级,但这种方法存在一定问题:(1)限制条件过于严格,如要求样本数据服从多元正态分布,协方差矩阵相同等;(2)模型主要考虑的是财务因素,没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响;(2)模型以历史数据为基础,对未来发展的预测不够。
2.综合评判法
综合评判法就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价,即对评判对象的全体,根据所给的条件,给每一个对象赋予一个实数,通过总分法或加权平均等其他计算方法得到综合评分,再据此进行优序评价。
从信用评级本身的属性来看,
企业信用评级属于一种不确定性的模糊问题,因此,综合评价法的发展趋势是与模糊理论相结合来对企业进行信用评级,从而使评级结果更科学、更准确。
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