基于ahp的中小企业信用评级指标体系构建

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1、基于AHP的中小企业信用评级指标体系构建近年来，中小企业在我国国民经济发展过程中扮演着越来越重要的角色，但融资难问题一直是制约中小企业发展的瓶颈。其主要原因是中小企业与银行之间信息不对称，银行贷款给中小企业所承担的市场风险，以及贷前调查和贷后监管的成本远远高于贷款给大企业。在这种情况下，建立中小企业信用评级指标体系能帮助银行有效揭示中小企业贷款风险，同时降低其获取企业信息的成本，为市场参与各方提供决策依据，起到投资引导、扶优除劣的作用。目前，我国中小企业信用评级问题已经引起多方关注，但尚未形成规范统一的评级指标体系。笔者在借鉴国内外先进评级方法的基础上，结合我国中小企业实际情况

2、，建立信用评级指标体系，力求科学、客观地反映我国中小企业信用状况。　　一、信用评级方法比较　　（一）比例分析法比例分析法将企业各类财务指标作为一个整体，对企业的财务状况和经营状况进行分析评价。比例分析方法包括杜邦分析法和沃尔比重分析法。杜邦分析法以净资产报酬率为分析指标，反映企业获利能力和影响获利能力的企业信用状况。沃尔比重分析法选择若干企业的财务指标并给予不同的比重，再与标准比率或行业平均比率进行比较，从而得出企业财务状况的综合评价值，确定其相应的信用等级。这种方法直观、操作简单，财务数据的准确性直接影响信用评估结论的有效性。但由于这种方法忽略了那些财务报表不能反映的因素，使

3、评级结果令人质疑。　　（二）统计分析法这种方法包括以下几种类型：（1）多元判别分析法（MDA）。在国内外的信用评级研究中，MDA方法得到广泛的关注和应用。该方法通常以历史上每个信用类别或总体的若干样本为依据，从中总结出分类的规律性，建立判别公式，以此判别某一特定对象所处的信用类别。这种方法最突出的优点是它在模型方法上的简单性，这使得MDA方法很容易处理高维数据和扩展到非线性情形。但多元判别分析方法有严格的前提假设，它要求指标服从正态分布和等协差方阵，然而实际上指标数值往往满足不了这一要求。（2）Logit和Probit分析判别方法。Logit模型采用了一系列的财务比率来预测信用

4、风险发生的概率，然后根据不同需求者的风险偏好设定信用风险警戒线，以此对分析对象进行风险定位。其不要求满足正态分布或等方差，从而消除了MDA模型的局限性。但其缺点是样本数量不宜少于200个，否则参数估计将出现偏差。在Probit模型中，采用的概率函数则是累积标准正态分布函数。虽然Probit模型与Logit模型相似，但并不像后者那么应用广泛。这是因为该模型包括了非线性估计，计算量较Logit模型大。（3）聚类分析法（ClusterAnalysis）。这是一种非参数方法，其主要思路是根据指标间的相关性或者样本间的相似性对指标或样本进行归类。因为该方法不要求总体服从特定分布，并可使用

5、名义尺度和次序尺度进行测算，所以其在信用风险评估领域得到广泛应用。（4）K近邻判别法。这是另一种应用比较广泛的非参数方法，在信用风险评估领域应用时，一般取马氏距离，并依据评估指标对象的各项评估指标进行分类。样本容量相对较大的类域，较小样本而言，更宜采用该算法。（5）层次分析法（AHP）。该方法将需要研究的问题分解为不同的组成元素，建立有序递阶层次结构，通过两两比较，确定层次中诸因素相对于上一层次某一因素的重要性，构造出两两比较判断矩阵，然后综合人的思维判断决定各因素相对重要性总的排序。由于相对于其它方法，层次分析法更重视人的思维判断在决策过程中所发挥的作用，所以它更适用于解决定

6、性与定量因素相结合的问题。　　（三）人工智能分析法随着信息科技的逐步发展，人工智能（AI）模型逐渐被引入到信用风险评估当中，常见的AI模型主要有神经X络和遗传算法。（1）神经X络。人工神经X络是对人脑结构和功能的抽象和模拟。它由大量的非线性单元广泛互连而成，以神经元间广泛的互连分布来存储信息，以非线性神经元来协同处理信息。因此其具有大规模并行处理、极强的鲁棒性和容错性，以及强大的学习功能。其最大的缺点是随机性较强。因为要得到一个较好的神经X络结构，需要人为地去调试，非常耗费人力和时间，因此其应用范围受到了限制。（2）遗传算法（GA）。其原理是通过遗传算子对群体的X络集合不断改进

7、，并能够把优良结构保持到下一代，或产生新的优良结构。在信用风险评估领域，其应用的关键在于开发适当的结构描述方法来表示风险识别的标准。但由于GA中定长编码机制的局限性，使其面对复杂问题时，编码出现困难或过长，从而使得这种方法在实际运用中遇到了很大的困难。　　结合我国实际，笔者认为，AHP法比较适合作为我国现阶段中小企业信用评级的工具。一方面，其在技术上容易实现；另一方面，这种方法能将定性分析和定量分析很好的融合在一起。　　二、我国中小企业信用评级指标体系的构建　　（一）我国中小企业信用评价指标