我国小微企业信贷违约概率模型研究——以宁夏为例

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1、屮国集体经济2017,34,81-82我国小微企业信贷违约概率模型研宄一一以宁夏为例田雅琼中国人民银行银川中心支行导出/参考文献关注分享收藏打印摘要：文章给出一种针对我国小微企业的信贷违约概率模型。考虑到小微企业财务数据匮乏且真实性不足，文章以非财务数据为主展开分析，经多轮筛选确定Y区分性强且适合我国小微企业违约概率研宄的指标。然后，分别建立边界logistic模型和一般logistic模型。最后，通过显著性检验、H-L检验，以及笔者设计的误判统计量，并确定了最优违约概率临界点，进而得出最优模型。关键词：小微企业；信贷违约；模型；一、研宄现状国内对于

2、小微企业的定量研究鲜见，可借鉴的关于中小企业信贷评估研究，主要探讨指标体系、信贷评估模型的应用和改进。指标体系方面，业界普遍认为屮小企业评估指标体系与大型企业存在较大差别。如糜仲春等(2007)，朱向华、曹莲(2009)从财务和非财务因素着手对指标体系选择进行了探讨。张燕卿（2010）等通过因子分析法、层次分析法、模糊综合评价法等对指标的优化做了研宄。经典模型的应用和改进方面，学者们的研究主要集中于对国外经典模型的应用或对我国中小企业的适用性探讨。如田秋丽（2010）对Logistic和Logit模型进行了实证研允和精度评估。国外学者在信贷违约概率计

3、量和风险评估模型的理论研宄和实际应用方而起步早于国内，发展也快于国内。19世纪70年代前，大多商业银行基本都是依据专家经验、主观分析和简单破产预测模型来判别破产和违约，如5C分析法、Z计分和Zeta模型等。19世纪70年代后，主要以多元统计方法为基础的传统的统计模型或人工裨能算法模型、多元判别分析模型、祌经网络和支持向量机（SVM）等。20世纪90年代以来，基于期权组合理论的CreditMetrics模型、KMV模型、CPV模型、CreditRisk+模型发展起来。但具体操作程序复杂抽象，不符合我国小微企业信贷“短、小、频、急”的现实特征。二、实证分

4、析本文将棊于《巴塞尔新资本协议》提出的违约概率是信用风险评估的核心这一观点，利用边界Logistic模型估计宁夏小微企业信贷的违约概率，并选择最合适的违约概率临界点，以此为依据决定是否放贷。（一）建立边界Logistic模型以是否违约这二分类变量为因变量，以筛选所得的21个二分类变量和18个连续变量为初始自变量，构建边界Logistic模型和一般Logistic模型。模型如下：WTl+exp(—x.P)其中，Pi为递约概率，w为述约概率边界，oe［0,1］。一方面，边界logistic模型在一般logistic模型的基础上增加了一个显示概率取值边界的

5、参数，使得违约概率Pi的取值在（0,o）;另一方面，边界logistic模型定义了抽样分布的广义logistic形式;。当w=l时，为一般Logistic模型；当0〈w

6、使用Logistic违约概率模型时的最优分界点公P=yLn^1*61式，即-Q2*C2。式中，P为临界违约概率，Ql、Q2分别为违约企业与非违约企业的先验概率，以往研宄通常使用上市公司中违约与非违约企业的大致比例来替代;Cl、C2分别是两类错误的成木。根据Altman等(1977)估计，C1/C2/在［1/2,1/38］区间内取值,木文采用以往研究中选择的三个典型：1/2、1/20、1/38，并进行对比选择最优值。本文根据某银行内部数据，对其屮2009~2015年小型企业的年违约率求平均，以近似Q1,1-Q1即为Q2。本文违约企业包括所有逾期还款和无

7、法偿还的企业。最终求得Ql=0.00958,Q2=0.99042。表1临界值计算表下载原表Q1/Q2Ci/c2临界值103.361/20.8566611/200.3566611/380.217284Basel委员会实证研宄小组指出，AR和R0C指标有较好的统计特性且更有效。笔者借鉴K0C曲线及其AUC值概念，定义判断统计量F。>(.则X=zxi.i=1.2.10.ifEi

8、itical)为要检验的临界点，Nd为样本配比为l:j时非违约企业数，以及yi为因变量观测值，yi取0,1。