三、多变量信用风险二维判断分析评级法 要评估信用状况,首先,分析。要分析影响信用状况的要素有哪些?
哪些要素是信用DNA?
哪些要素是内部条件?
哪些要素是外部条件?
哪些要素具有动力作用?
哪些要素具有保证作用?
分析是前提,要抓住影响信用状况的本质。影响资信状况的因素有主要因素和次要因素,有主观因素和客观因素,有外部因素和内部因素,通过分析,抓住要害。
其次,关注。在要素分析的基础上,还要关注受评客体处于什么地位?先进、中间、后进。通过信用评级指标的标准值进行比较,从中找出差距以及产生差距的原因。
再次,集成。分析是把影响信用状况的要素分解为各个方面,以便对信用状况有深入的了解。而集成是把分解开来的各个方面形成一个整体。分析是基础,没有分析,不可能了解信用状况的全貌。集成要在分析的基础上把不同的因素综合起来,对信用状况形成一个总的看法和认识,
最后,判断。要把集成起来的对信用状况的整体认识,对照标准,通过专业的比较与判别,信用状况是好是坏?存在多大风险?符合哪一个信用等级?
对信用状况的分析、关注、集成和判断是一个不可分割的有机整体,这就是多变量信用风险二维判断分析法的评级过程。
1、多变量信用风险二维判断分析法的原理
“多变量信用风险二维判断分析法”是浙江安博尔信用评估有限公司与杭州中诚信信用管理有限公司经多年潜心研究,拥有完全自主知识产权,符合中国企业信用评级特点的信用信息分析系统。多变量特征是以财务比率为解释变量,运用数量统计方法推导而建立起的标准模型。运用此模型预测某种性质事件发生的可能性,使评级人员能及早发现信用危机信号;使经营者能够在危机出现的萌芽阶段采取有效措施改善企业经营,防范风险;使投资者和债权人可依据这种信号及时转移投资、管理应收账款及作出信贷决策。经安博尔·中诚信的长期实践,这类模型的应用是最有效的。多变量分析就是要从若干表明观测对象特征的变量值(财务比率)中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数,使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。根据判别分值,以确定的临界值对研究对象进行信用风险的定位。
二维判断就是从两方面同时考察信用风险的变动状况:一是空间,即正确反映受评客体在本行业(或全产业)时点状态所处的地位,二是时间,即尽可能考察一段时期内受评客体发生信用风险的可能性。在确定各指标状态值及标准分值的基础上,首先测算评估期前3年企业各指标的平均数值,并确定平均分值,考察受评客体以往信用状况;然后根据受评客体评估期某一指标的实际值,测算受评客体该指标的行业比较得分,考察受评客体该项指标在同行业(或全产业)所处的地位,据此再计算该指标行业(全产业)比较得分与前3年平均分值的比值;最后将各指标的比值加总得出综合信用风险指数,从整体上反映受评客体在未来一段时间发生信用风险的可能性。
2、多变量信用风险二维判断分析法的修正与补充
根据安博尔·中诚信评级指标和多变量信用风险二维判断计量模型,可以完整地测定各受评客体的信用风险状况与未来发生信用危机的可能性大小。但是,安博尔·中诚信评级认为,有三项因素是需要特别重视的。
(1)国家产业政策。国家产业政策会在较大程度上决定某一产业或行业的未来发展前景,进而会在一定程度上影响受评客体的信用风险。因此,与反映受评客体内部管理或基本素质状况的定性指标不同,有必要重视这一因素在信用评级中的作用。为此,我们将国家产业政策对受评客体的影响定义为“产业系数”,根据国家产业政策取向,赋予各主要行业不同的产业系数,并纳入评级运算。
(2)另一个不容忽视的因素是不同地区间的经济差异。我国不同地区间的经济差异非常巨大,忽视地区间的经济差异而使用同一标准判定不同的受评客体,不仅可能使评级结果产生—定的偏差,而且可能会错误地判定受评客体的信用风险程度。为此我们设定了区域经济调节系数,并纳入评估运算。
(3)关于信用评级的定性指标,安博尔·中诚信选择模糊数学的评级方法。模糊评级方法的特点主要表现在:第一,它不直接依赖于某一项相对指标,也不过分地依赖于绝对指标,而是采取比较的方法,这样可以避免一般数学评级方法中,由于标准选用不尽合理而导致的评级结果的偏差。第二,评级指标的重要程度通过权数加以体现,但允许在权数选择上有一定的出入,而不至于改变最终的评级结果。第三,在技术处理上,有效地避免了累计误差的影响。第四,模糊评级中算子的选择和隶属函数关系的确立,使各项参与评级的非量化指标间建立了有机联系,使评级结果能够更好地反映出受评客体的整体特征和一般趋势。
参考文献 1、Michel, C., G., Dan and M., Robert,
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4、林汉川、夏敏仁主编:《企业信用评级理论与实务》,对外经济贸易大学出版,2003年版
5、《中国信用年鉴》,中国物资出版社,2005年版 信用中国 编辑:余竹娟