中小企業(yè)信貸違約研究范文

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一、文獻(xiàn)綜述

綜觀國內(nèi)外研究，現(xiàn)有的研究對于中小企業(yè)信貸違約行為的界定和違約的影響因素分析不夠透徹，主要集中在企業(yè)內(nèi)部財務(wù)制度不健全、商業(yè)銀行的信貸配給、產(chǎn)品單一等方面。Altman和Narayanan（1998）則從借款者的信息特征出發(fā)研究兩者關(guān)系。研究表明，信用風(fēng)險的評價模型的選擇和信貸違約率的高低在很大程度上取決于貸款者對信息的占有情況。馬九杰（2004）認(rèn)為，由于中小企業(yè)較高的信貸違約率降低了商業(yè)銀行、信用社的資產(chǎn)質(zhì)量，從而使得銀行縮減了對中小企業(yè)的信貸規(guī)模。于洪波（2006）從企業(yè)規(guī)模和資產(chǎn)的角度出發(fā)進(jìn)行了研究。研究表明，企業(yè)規(guī)模越大資產(chǎn)越多，越容易從銀行獲得貸款。信貸違約因素選擇的不同和計量方法的差異，往往導(dǎo)致研究結(jié)論出現(xiàn)較大差異。模型以及實(shí)證角度研究中小企業(yè)違約的文獻(xiàn)雖然較多，顧乾屏等（2007）采用logit模型，對于企業(yè)違約風(fēng)險進(jìn)行了實(shí)證研究。何自力和孫海青（2007）采用顯性判別模型和Logit模型衡量了醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的信貸違約風(fēng)險。郭小波、王婉婷和周欣（2011）采用二次Logit模型，實(shí)證分析了定量指標(biāo)、定性指標(biāo)以及綜合指標(biāo)對于中小企業(yè)信貸違約的重要性。但對于違約因子的系統(tǒng)性研究比較缺乏,大多學(xué)者基于企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，楊蓬勃、張成虎和張湘（2009）通過選取15個反映公司償債能力的公司財務(wù)指標(biāo)，采用Logit模型分析了企業(yè)的違約風(fēng)險并進(jìn)行了預(yù)測。但全面考慮定性指標(biāo)的較少，使得研究結(jié)果可靠性降低。

二、實(shí)證分析

本文選取某商業(yè)銀行湖南地區(qū)有/無發(fā)生信貸違約記錄的中小企業(yè)165家作為研究對象，樣本數(shù)據(jù)區(qū)間為2008—2013年。為避免違約樣本比例過低的問題，采取隨機(jī)抽取15家存在違約行為的中小企業(yè)，再按照違約企業(yè)與正常貸款企業(yè)1:3的比例隨機(jī)抽取45家信貸記錄良好的中小企業(yè)共同構(gòu)成實(shí)驗(yàn)組。然后從定性數(shù)據(jù)不全的樣本中隨機(jī)抽取20家有違約記錄的企業(yè)，再按照違約企業(yè)與正常貸款企業(yè)1:4的比例隨機(jī)抽取60家信貸記錄良好的中小企業(yè)共同構(gòu)成驗(yàn)證組。

為了分析定性指標(biāo)與定量指標(biāo)能否進(jìn)入模型及其對于模型的貢獻(xiàn)率，本文針對這兩組數(shù)據(jù)分別構(gòu)建了3個模型：定性指標(biāo)回歸、定量指標(biāo)回歸與全部指標(biāo)回歸。回歸過程中，首先采用以數(shù)似然比例作為篩選標(biāo)準(zhǔn)的步進(jìn)法，分別進(jìn)行Logistic回歸分析。然后，將通過LR統(tǒng)計量檢驗(yàn)的指標(biāo)納入到回歸方程，直至篩選到可以是整個模型擬合度最高的備選指標(biāo)組合。最后，本文采用多種模型擬合優(yōu)度指標(biāo)，比較3個模型的擬合效果。

1.實(shí)證結(jié)果。

1.1實(shí)驗(yàn)組實(shí)證結(jié)果。實(shí)驗(yàn)組定性指標(biāo)回歸結(jié)果如表3-1。從中可以看出，僅企業(yè)主行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與銀行合作年限2個指標(biāo)進(jìn)入了回歸模型。其中，企業(yè)主行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與信貸違約正反比，而銀行合作年限與信貸違約呈正比。HosmerandLemeshow檢驗(yàn)顯示-2對數(shù)似然值為1.12，模型優(yōu)度指標(biāo)中NagelkerkeR2為0.823，組內(nèi)預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了86%。實(shí)驗(yàn)組定量指標(biāo)Logistic回歸結(jié)果如表3-2。7大指標(biāo)中，資產(chǎn)利潤率、年銷售收入增長率和流動比率3個指標(biāo)進(jìn)入了回歸模型。這3個指標(biāo)與信貸違約均呈反比例關(guān)系。HosmerandLemeshow檢驗(yàn)結(jié)果顯示-2對數(shù)似然值為1.03，模型優(yōu)度指標(biāo)中NagelkerkeR2為0.792，組內(nèi)預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了81%，模型的擬合優(yōu)度低于定性指標(biāo)的回歸結(jié)果。實(shí)驗(yàn)組綜合指標(biāo)回歸結(jié)果如表3-3。企業(yè)主行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、凈資產(chǎn)利潤率和年銷售收入增長率與信貸違約呈顯著地反比例關(guān)系，與銀行合作年限、年銷售收入增長率和企業(yè)貸款占比與信貸違約呈正比。從HosmerandLemeshow檢驗(yàn)結(jié)果來看，-2對數(shù)似然值接近于0。模型優(yōu)度指標(biāo)中NagelkerkeR2達(dá)到了0.845，組內(nèi)預(yù)測準(zhǔn)確率為96%。模型擬合優(yōu)度明顯高于定量指標(biāo)、定性指標(biāo)的單獨(dú)回歸結(jié)果。

1.2驗(yàn)證組回歸結(jié)果。由于本文違約樣本較少，回歸結(jié)果可能不夠穩(wěn)定，出現(xiàn)為回歸現(xiàn)象。因此，本文采用對照組數(shù)據(jù)，重復(fù)上述步驟，重新進(jìn)行3組Logistic回歸。發(fā)現(xiàn)企業(yè)主的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和年銷售收入增長率這2個指標(biāo)始終進(jìn)入模型，并且與中小企業(yè)信貸違約呈顯著地付比例關(guān)系。因此，可以將這兩個變量作為衡量中小企業(yè)是否違約的主要指標(biāo)。此外，采用定性指標(biāo)回歸模型的預(yù)測準(zhǔn)確性始終高于定量指標(biāo)的回歸模型，而綜合指標(biāo)的回歸模型的預(yù)測準(zhǔn)確性最高。

1.3實(shí)證結(jié)果表明，在預(yù)測中小企業(yè)信貸違約概率上，定性指標(biāo)要比定量指標(biāo)好；企業(yè)主行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、企業(yè)年銷售收入增長率是預(yù)測信貸違約概率最有效的兩大因子。

作者：曾亞歐單位：湘潭大學(xué)商學(xué)院