信用风险论文范文第1篇
摘 要：当前P2P网络借贷平台面临的风险主要有平台内部风险、借款信用风险、资金来源风险和资金用途风险。P2P网络接待平台在很大程度上弥补了我国金融资源配置的不足，对于解决融资难投资难问题起到了积极作用。因此，我们要加强P2P网络借贷平台的监管力度，实现P2P网络借贷平台的健康发展。
关键词：P2P网络借贷平台;风险;监管
一、我国P2P网络借贷平台的发展
（一）起步阶段（2007年至2009年）。2007年，发达国家的P2P网络借贷平台正式进入我国，我国第一个P2P网络借贷平台是拍拍贷网络借贷平台。从那之后，一直到2009年，我国的P2P网络借贷平台便逐渐推广开来，一批P2P网络借贷平台开始出现。据不完全统计，在这一阶段我国P2P的数量仅有三十余家。
（二）快速膨胀阶段（2010年至2014年）。从2010年开始，我国的P2P网络借贷平台经历了一个快速膨胀期。在这一期间，有许多的P2P网络借贷平台出现，人人贷、积木盒子等P2P网络借贷平台大量进入市场。拒不完全统计，截至2014年底，我国的P2P网络借贷平台就达到了三千余家。这种快速膨胀，从成交额也可以看出。在2012年，全国P2P网络借贷平台成交额仅有200亿，然而到了2014年，就达到了3000亿。
（三）稳健发展阶段（2015年至今）。从2015年至今，P2P网络借贷平台的风险性开始凸显出来。特别是随着前几年的快速发展之后，P2P网络借贷平台参与人数越来越多，在2014年日参与人数甚至一度达到了七万多人。国家以及地方政府开始通过多种途径希望通过遏制P2P网络借贷平台的发展势头，而达到控制P2P网络借贷平台风险的目的。
二、我国P2P网络借贷平台面临的风险
（一）平台内部风险。对于P2P网络借贷平台来说，平台内部的风险已经外显出来。P2P网络借贷平台主要依托于高科技互联网技术而发展起来的。然而，这种高科技除了使得P2P网络借贷平台功能更加强大之外，还会增加互联网金融风险成本，特别是一些高科技互联网技术漏洞的存在，极易发生一些泄密事件，比如将借款人、出借人等的身份信息、财产信息等隐私泄露出去。
（二）借款信用风险。P2P网络借贷平台是一种互联网金融借贷模式，不仅具有金融平台的特点，同时也具有互联网虚拟性的特点。同时，P2P网络借贷平台无法直接对接中国人民银行的征信中心。因此，在很大程度上，P2P网络借贷平台在向借款人借款时，只能通过借款人提供的身份证等各种身份证件、财产证明甚至是熟人评价等来考核借款人的还款信用。然而，由于是通过互联网进行操作，P2P网络借贷平台所需要的这些证件和证明非常容易造假，一旦将资金出借给信用度极低的借款人，这种损失是非常慘痛的。
（三）资金来源风险。P2P网络借贷平台的资金来源基本无从考究，因此，无法完全肯定P2P网络借贷平台资金来源的全面合法性。P2P网络借贷平台仅仅被作为一个中介平台被使用，因此基本没有审核客户资金来源的权力。然而，非法资金如果在P2P网络借贷平台上实现资金流通，就极易发生洗钱风险。
（四）资金用途风险。P2P网络借贷平台虽然会协助借款人和出借人来签订协议，共同约定款项的具体用途。然而，借款人违规或者违法使用借款的情况，P2P网络借贷平台却无法进行规范和监督。如果一旦发生违法行为，资金的回收就会是一个很大的问题。P2P网络借贷平台却没有保证的责任，这在我国的法律中有明确的规定。《最高人民法院关于人民法院审理借贷案件的若干意见》第13条规定：“在借贷关系中，仅起联系、介绍作用的人，不承担保证责任。”因此，P2P网络借贷平台可能会出现资金跑路甚至破产的风险。
三、加强P2P网络借贷平台监管的建议
（一）完善P2P网络借贷平台的法律规定，实现监管信息对称。将P2P网络借贷平台上升到法律层面，对它的监管对象和监管主体都要进行明确的规定。一方面，要明确P2P网络借贷平台的法律地位和法律规定，对P2P网络借贷平台的职责、作用、权利和义务等进行清晰的说明。另一方面，针对P2P网络借贷平台的具体法律规定明确监管单位，切实落实监管内容，实现监管对象和监管主体的信息对称，真正做到有法可依。
（二）制定P2P网络借贷平台准入标准，完善行业评价体系。P2P网络借贷平台当前的准入门槛较低，没有一个明确的行业标准，这也使得P2P网络借贷平台的风险进一步增加。鉴于此，相关的监管部门要针对P2P网络借贷平台这一行业制定相关的行业标准，形同一种统一的规范性要求，加强审核力度，让确实有相关资质的机构加入到P2P网络借贷平台中。
（三）以资金流动性监管为中心，进行风险控制。P2P网络借贷平台中，资金是重中之重。因此，P2P网络借贷平台的风险绝大多数来自于针对资金的风险。对此，监管部门要以资金流动性监管为中心，切实的实现资金来源、资金用途以及资金回收等多方面的监管，除了可以将部分权力下放给P2P网络借贷平台之外，同时自身也要实现全程监督，实现P2P网络借贷平台资金合法流动。
参考文献：
[1] 赵婉媚.论P2P网络借贷平台的风险与监管[D].华东政法大学2014
[2] 白浩.P2P网络借贷平台问题及解决对策[D].河北大学2013
信用风险论文范文第2篇
收稿日期： 2014-01-12
基金项目： 国家社会科学基金（13BGL041）
作者简介： 顾海峰（1972—），男，江苏苏州人，金融学博士后，东华大学旭日工商管理学院金融系研究员、博士生导师（副），研究方向：金融理论、金融工程与金融风险管理。
摘 要：科学高效的商业银行信用风险测度模型，是实现商业银行信用风险监测目标的重要保障。商业银行信用风险主要来源于贷款企业层面，贷款企业信用质量状况将对应着商业银行信用风险水平。对此，从贷款企业的财务与非财务两个层面设计信用风险的测度指标体系，运用模糊综合评判法构建信用平稳下商业银行信用风险测度模型，并给出信用风险测度模型的应用实例。研究发现，在信用平稳下，依赖于专家评判及打分方式，使得模糊综合评判法对于解决商业银行信用风险测度问题具有很好的操作便利性；也可为我国商业银行体系构建科学高效的信用风险监测机制提供重要的理论指导与决策参考。
关键词： 信用平稳；商业银行；信用风险；测度模型；模糊综合评判法
一、问题提出及研究述评
2008年全球金融危机的爆发及其演变，已充分暴露出全球商业银行体系，尤其是中小商业银行在信用风险管理方面存在着较大缺陷，这种缺陷不仅体现在信用风险管理的环节方面，还体现在信用风险管理的效能方面。由于金融市场中信息不对称的客观存在，容易引发逆向选择与道德风险问题，从而商业银行可能面临一定程度的贷款损失。因此，商业银行还应当注重信用风险监测环节，即揭示信用风险传导机理，测度信用风险水平。信用风险监测环节主要针对贷款之前的风险审核管理，通过测度贷款企业的信用质量，来准确反映商业银行面临来自于贷款企业的信用风险水平。若测度结果不符合商业银行放贷标准，则商业银行拒绝放贷，从而将劣质企业群体排斥在贷款之外，有效降低商业银行面临来自于贷款企业的信用风险。可见，信用风险监测是商业银行信用风险管理的重要环节。此外，运用模糊综合评判法来构建信用平稳下的商业银行信用风险测度模型，有助于提升信用风险管理效能。从信用风险管理的环节与效能分析中可以发现，信用风险测度模型是商业银行信用风险监测机制的重要内容，构建科学高效的商业银行信用风险测度模型，是实现商业银行信用风险监测目标的重要保障。
国内外对于商业银行信用风险测度研究在方法方面居多。其中，Jorion（1996）运用VAR方法构建了基于VAR方法的信用风险测度模型[1]；Saunders（1999）对VAR方法进行了修正及拓展，使得测度结果更为精确[2]；Jeffrey（2000）提出了期望违约概率模型[3]；Jose和Marc（2000）对Credit Metrics模型进行了分析与拓展，提出了两阶段风险测度方法[4]；Gordy（2000）将Credit Metrics模型与风险附加法模型（CreditRisk+）进行了实证比较[5]；Albanese等（2003）考察了流动性障碍下的信用风险测度问题，提出了基于流动性障碍的风险测度模型[6]；Steven等（2004）将政策周期与政治民主引入发展中国家主权信用风险的评价问题，建立了发展中国家主权信用风险测度模型[7]；Wand等（2008）将小数据集合运用于贝叶斯神经网络模型，探讨金融机构操作中的信用风险测度方法[8]。国内方面，郭英见等（2009）提出了基于信息融合的商业银行信用风险测度模型[9]；吴冲等（2009）采用模糊积分支持向量机集成技术，构建了商业银行信用风险评估模型[10]；白保中等（2009）运用Copula函数法对银行资产组合信用风险进行了测度[11]；李江等（2008）通过压力测试方法来评估银行信用风险[12]。
综合国内外文献发现，现有文献较多涉及方法论层面探讨信用风险测度问题，尚未涉及对信用环境进行分类，并考察不同信用环境下的信用风险测度问题，对此，本文将运用模糊综合评判法，探讨信用平稳环境下的信用风险测度问题。
二、信用平稳下商业银行信用风险测度指标体系设计
考虑到商业银行信用风险主要来源于贷款企业层面，贷款企业的信用质量状况对应着商业银行的信用风险水平，且两者之间存在着负相关关系①。对此，商业银行可以通过对贷款企业信用质量进行测度，来准确反映商业银行自身面临来自于贷款企业的信用风险水平。商业银行信用风险的测度过程，就是贷款企业信用质量的测度过程。此外，为准确反映商业银行面临来自于贷款企业的信用风险，我们分别从贷款企业的财务与非财务层面遴选出信用风险测度指标体系。具体设计过程如下：
（一）信用风险的财务性测度指标体系②
商业银行面临来自于贷款企业的信用风险程度主要通过贷款企业的经营水平、盈利水平、偿债水平等中间变量来综合反映。考虑到贷款企业的这些中间变量，可以通过贷款企业的相关财务性指标来直接反映，将它们称为“财务性变量”。
（1）经营水平变量。主要反映贷款企业的资金运作与资产盘活效率，由资产周转率、库存周转率、应付款周转率、应收款周转率等指标来综合决定。
（2）盈利水平变量。主要反映贷款企业的利率获取效率，由销售利润率、营业利润率、资产报酬率等指标来综合决定。
（3）偿债水平变量。主要反映贷款企业的债务偿还效率，由资产负债率、流动比率、速动比率、净资产收益率等指标来综合决定。
（二）信用风险的非财务性测度指标体系③
商业银行面临来自于贷款企业的信用风险程度，除了依赖于贷款企业的财务性变量之外，还依赖于履约状况水平、管理水平、生态环境、领导水平、创新水平、发展潜力等中间变量。考虑到这些中间变量是通过财务数据之外的相关经验统计而得到的，将它们称为“非财务性变量”。
（1）履约水平变量。主要反映贷款企业的历史履约效率，由贷款履约率、合同履约率等指标来综合决定。
（2）管理水平变量。主要反映贷款企业的经营管理效率，由销售管理、资金管理、质量管理、技术管理等指标来综合决定。
（3）生态环境变量。主要反映贷款企业的行业经营环境，由行业景气度、行业竞争性、行业政策性等指标来综合决定。
（4）领导水平变量。主要反映贷款企业的高管领导效率，由领导层的个人信用、学历水平、经营理念、经营业绩等指标来综合决定。
（5）创新水平变量。主要反映贷款企业的技术创新效率，由创新人力、创新物力、创新财力、创新效益方面的投入等指标来综合决定。
（6）发展潜力变量。主要反映贷款企业的发展潜力程度，由行业政策、市场份额、潜在效益等指标来综合决定。
（三）信用风险测度指标体系的基本架构
依据上述分析，给出商业银行信用风险测度指标体系的基本架构，即：信用风险测度指标体系主要由财务性测度指标体系与非财务性测度指标体系两大部分构成。具体指标体系及符号分别见表1、表2所示。
三、信用平稳下商业银行信用风险测度模型构建
在信用平稳环境下，运用模糊综合评判法中的专家评判及打分方式来设定各个测度指标的相应权重，尽管存在一定的主观性，但是对测度结果影响较小，且操作便利。具体建模过程与方法如下：
1.测度指标的权重设定及反向标准化处理。为设定信用风险测度指标权重，模糊综合评判法中通常采用专家评判及打分方式来实现，专家依据历史经验对反映各个变量的相关测度指标权重进行评判及打分，从而确定各个测度指标对关联变量的权重系数。以mijk表示测度指标Xijk对变量Xij的权重，则反映变量Xij的权重向量为Mij=（mij1，mij2，…，mijl）。
通过专家打分方式还可以获得各个测度指标的实际取值。考虑到财务性测度指标均属于无量纲的比例，取值范围自然位于[0，1]区间内；对于非财务性测度指标，例如测度指标Xijk，专家依据经验数据给出测度指标Xijk的上、下限阀值max Xijk与min Xijk，再通过反向标准化运算ijk=max Xijk-Xijkmax Xijk-min Xijk，使得指标数值ijk必然分布于[0，1]内。此外，通过上述反向标准化处理，使得商业银行信用风险水平与来自贷款企业的测度指标取值之间由原来的负相关性转换为正相关性。
2.建立信用风险测度等级集及分布区间集。
根据中国银行业按照五大级别对贷款风险进行分类管理的原则，将商业银行信用风险测度等级也划分为五个等级，分别为正常（A级）、轻度（B级）、中轻（C级）、中度（D级）、重度（E级）。考虑到测度指标已进行了反向标准化处理，且各个测度指标取值与信用风险水平之间呈现正相关性，即：反向标准化处理后的测度指标数值越大，则对应的信用风险水平就越大。此外，对经过标准化处理后的各个测度指标取值进行加权平均运算，得到各个变量值的范围也必然在[0，1]区间内。然后，再次对各个变量进行加权平均运算，最后得到的信用风险测度结果也必然分布于[0，1]区间内。对此，将[0，1]区间划分为五个子区间，每个子区间分别对应着某个风险测度等级，为便于操作，对[0，1]区间进行均匀分割，即：将[0，0.2）对应的风险等级设定为正常（A级）；将[0.2，0.4）对应的风险等级设定为轻度（B级）；将[0.4，0.6）对应的风险等级设定为中轻（C级）；将[0.6，0.8）对应的风险等级设定为中度（D级）；将[0.8，1]对应的风险等级设定为重度（E级）。
3.给出测度指标隶属向量及评判隶属矩阵。
假设参与风险评价的专家人数为P，专家对任意测度指标Xijk按照A、B、C、D、E等级进行打分评价，则指标Xijk对应于A级的隶属度为wijk1=PAP，其中PA表示认定该指标值为A级的专家人数，将对应于每个等级的隶属度以横向量形式表示，即可得到变量Xij的隶属向量Wijk=（wijk1，wijk2，wijk3，wijk4，wijk5）。考虑到任意变量Xij可由若干个测度指标Xijk（1≤k≤l）来综合反映，于是得到变量Xij的评判隶属矩阵为：
Wij=Wij1
Wij2
Wijl=
wij11wij12wij13wij14wij15
wij21wij22wij23wij24wij25
wijl1wijl2wijl3wijl4wijl5
4.计算风险测度结果及评判信用风险等级
下面，将变量Xij的评判隶属矩阵进行加权平均运算，得到变量Xij的隶属向量：
Aij=（mij1，mij2，…，mijl）×
wij11wij12wij13wij14wij15
wij21wij22wij23wij24wij25
wijl1wijl2wijl3wijl4wijl5=
（aij1，aij2，…，aij5）
对隶属向量Aij进行标准化运算ijk=aijk∑5k=1aijk，得到归一化隶属向量ij=（ij1，ij2，…，ij5）。
以各个归一化隶属向量ij=（ij1，ij2，…，ij5）为横向量形成矩阵形式，即可得到两大主变量X1与X2的隶属矩阵分别为：
W1=111112…115
121122…123
131132…133
W2=211212…215
…………
261262…265
以mij表示变量Xij对主变量Xi的权重，则反映主变量X1与X2的权重向量分别为M1=（m11，m12，m13），M2=（m21，m22，…，m26），对主变量Xi的隶属矩阵进行加权平均运算，得到主变量Xi的隶属向量为Ai=Mi·Wi=（ai1，ai2，…，ai5），i=1，2。再对Ai进行标准化运算ij=aij∑5j=1aij，得到归一化隶属向量i=（i1，i2，…，i5），还可得到信用风险的隶属矩阵为W=1112…15
2122…25。最后，结合主变量对信用风险的权重向量M=（m1，m2），即可得到信用风险的隶属向量为A=M·W=（a1，a2，…，a5），通过标准化运算i=ai∑5i=1ai，得到信用风险的归一化隶属向量=（1，2，…，5）。此外，取五大等级区间的中间值建立权重向量S=（0.1，0.3，0.5，0.7，0.9），则信用风险测度结果为f=·ST。考虑到0≤f≤1，则f必然落在某个等级区间内，即可认定测度结果对应的风险等级。
四、商业银行信用风险测度模型应用：实例分析
（一）设定测度指标隶属向量数据及相关权重
假设某商业银行邀请10位专家组成员对某贷款企业进行评判及打分，专家组依据贷款企业的财务及非财务数据，对各个测度指标对应的相关数据进行了反向标准化运算处理，并按照A、B、C、D、E顺序对各个测度指标进行了评判及打分，并对相关测度指标及变量的权重系数进行了设定，具体结果分别由表3、表4给出。
表3 财务性测度指标对应的隶属向量及权重数据
（二）依据评判隶属矩阵计算归一化隶属矩阵
依据上述隶属向量数据及相应权重，可得到各个变量的评判隶属矩阵；对评判隶属矩阵及对应权重向量进行加权平均运算，可得到各个变量Xij的隶属向量Aij；再对各个隶属向量Aij进行标准化运算，可得到两大主变量X1与X2的隶属矩阵：
W1=0.50.350.1500
0.460.30.2400
0.380.30.240.080
W2=0.370.230.220.180
0.390.270.270.070
0.50.30.200
0.440.280.2800
0.370.380.2500
0.360.320.3200
再结合权重向量M1=（0.3，0.4，0.3），M2=（0.2，0.2，0.2，0.2，0.1，0.1），即可得到两大主变量Xi（i=1，2）的隶属向量分别为A1=（0.448，0.315，0.213，0.024，0），以及A2=（0.323，0.292，0.215，0.05，0），再进行标准化运算，即可得到信用风险的隶属矩阵为：
W=0.4480.3150.2130.0240
0.3670.3320.2440.0570
最后，依据主变量对信用风险的权重向量M=（0.5，0.5），得到信用风险的隶属向量A，再对A进行标准化运算，得到信用风险的归一化隶属向量=（0.4075，0.3235，0.2285，0.0405，0）。
（三）计算风险测度结果及评判信用风险等级
选取五大等级区间的中间值建立权重向量S=（0.1，0.3，0.5，0.7，0.9），依据信用风险测度公式f=·ST，即可计算出信用风险值为f=0.2904。显然，商业银行来自于样本贷款企业的信用风险测度结果分布于[0.2，0.4）区间内，该区间所对应的风险等级为轻度（B级）。进一步分析还可以发现，信用风险值f=0.2904，逼近轻度（B级）对应区间的中心位置，对此，将信用风险等级认定为轻度（B级）的可靠性程度较高。此外，一般模糊分析法通常依据归一化隶属向量的最大隶属度来作出判断，若将上述实例运用一般模糊分析法思路，得到的结论是：信用风险等级属于正常（A级），因为归一化隶属向量的最大隶属度为0.4075，恰好对应于正常（A级）位置。考虑到对应于B级与C级的隶属度之和远大于A级对应的最大隶属度，说明被认定为B级或C级的可能性也较大。显然，一般模糊分析法的测度结论相对比较粗糙。通过对上述结论的比较分析发现，运用模糊综合评判法所得到的测度结果相对可靠，尤其是对于解决信用平稳环境下的信用风险测度问题，具有明显的优越性。
五、结论与展望
以上探讨了信用平稳下商业银行信用风险测度问题。一方面，从贷款企业的财务与非财务两个层面入手，设计了信用风险测度指标体系，在此基础上，运用模糊综合评判法，构建了信用平稳下商业银行信用风险测度模型，并给出了信用风险测度模型的应用实例。通过实例分析发现，与一般模糊分析法相比较，模糊综合评判法对于解决信用平稳环境下的信用风险测度问题具有较高的可靠性与优越性。但是，在信用突变环境下，模糊综合评判法则具有较大的局限性，因为一旦测度指标发生突变，依赖于专家评判及打分方式得到的测度结果容易发生等级的“过度跳跃”，导致风险测度结果的不稳定性，从而缺乏一定的说服力。
商业银行信用风险测度问题是金融学领域的重大问题，尤其是2008年全球金融危机的爆发及其演变，展开这方面研究对于提升我国银行业风险管理能力具有重要意义。对此，探讨不同信用环境下的商业银行信用风险测度问题，还有待于进一步探讨，希望我们的研究能为这方面的后续研究提供重要的基础性铺垫。
注释：
①
贷款企业信用质量越高，说明贷款企业贷款偿还能力越大，则商业银行面临来自于贷款企业层面的信用风险水平越低；贷款企业信用质量越低，说明贷款企业贷款偿还能力越小，则商业银行面临来自于贷款企业层面的信用风险水平越高。因此，两者之间存在负相关性。
②所谓信用风险的财务性测度指标体系，就是通过贷款企业财务报告数据能够直接反映信用风险水平的相关因子集合。
③所谓信用风险的非财务性测度指标体系，就是通过财务数据之外的相关经验统计能够间接反映信用风险水平的相关因子集合。
参考文献：
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[8]Wand S C， Liu X H and Zhang P Q.Learning bayesian networks structure from small data set in operation risk analysis[J]. Journal of System & Management，2008，（4）：448-454.
[9]郭英见，吴冲. 基于信息融合的商业银行信用风险评估模型研究[J].金融研究，2009，（1）：95-106.
[10]吴冲，郭英见，夏晗. 基于模糊积分支持向量机集成的商业银行信用风险评估模型研究[J].运筹与管理，2009，（2）：115-119.
[11]白保中，宋逢明，朱世武. Copula函数度量我国商业银行资产组合信用风险的实证研究[J].金融研究，2009，（4）：129-142.
[12]李江，刘丽平. 中国商业银行体系信用风险评估——基于宏观压力测试的研究[J].当代经济科学，2008，（6）：66-73.
（责任编辑：宁晓青）
Study on Application and Commercial Bank Credit Risk
Measurement Model
under Credit Stability Based on
Fuzzy Comprehensive Evaluation Method
GU Hai feng
（Glorious Sun School of Business and Management of Donghua University， Shanghai 200051， China）
Key words：Credit stability； Commercial bank； Credit risk； Measurement model； Fuzzy comprehensive evaluation method
信用风险论文范文第3篇
摘要：小额信贷作为微型金融中国化的产物，在金融系统中扮演着越来越重要的角色。本文借鉴国内银行贷款业务的信用评分方法，针对常州市场小额信贷的实际开展情况和市场特征，选取一系列模型指标，构建指标体系，利用层次分析法确定指标体系中各个指标的权重。在设计出信用评分模型后，结合实际案例，对评分模型的实际应用进行实际分析，最后得出相关结论。
关键词：小额信贷；常州市；信用评分；风险评价
一、小额信贷的定义
目前，对于小额信贷的概念界定并未形成一个统一的认识，我国广泛认可的定义是杜晓山和孙若梅（2000）提出的，即小额信贷是专门向中低收入人群提供持续的小额度的信贷服务方式。
二、信用风险的定义
信用风险是金融机构所要面对的基本风险之一，赵晓菊（2008）对于信用风险的定义获得了学界的认可，即信用风险是指交易对手不能履行合同规定的义务或者其信用质量下降，影响金融工具的价值，从而给金融工具持有人或债权人带来损失的可能性。
三、小额信贷信用评分模型的建立
（一）信用评分法的内涵
信用评分法是一种被广泛运用的从定量分析的角度对信用风险进行评价的方法，在建立小额信贷信用评分模型的时候需要遵循一定的原则，包括综合性原则、可操作性原则、可量化原则、预见性原则、灵活性原则。
（二）指标的选取
信用评分模型成功的关键在于模型指标变量的选取。小额信贷申请者的信息透明度比较差，在国内小额信贷市场上，普遍认为还款意愿是目前小额信贷目标客户群体信用风险中最为主要的成分。按照对信用风险影响程度的显著性，本文按照以下几个方面对模型变量进行选取：申请者个人情况、申请者职业特征、申请者的经济状况、申请者的社会关系。
根据以上分析，结合个人信用贷款信用评分模型中各项指标的选取，本文选取了四个一级指标：个人信息、经济状况、职业特征和社会关系。其中，每一个一级指标中包含了若干个二级指标。
（三）层次分析法的概念
层次分析法是美国匹茨堡大学的运筹学专家T.L.Satty教授于20世纪70年代中期创立的一种对不同层次中相关因素的权重赋值的分析方法。它本质上是一种决策思维方式，它把复杂的问题分解为各个组成因素，将这些因素按支配关系分组形成有序的递阶层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合人的判断以决定决策诸因素相对重要性总的顺序。
（四）利用层次分析法确定各指标的权重
（五）建立信用评分表
根据以上评分表，对小额信贷申请者的实际情况进行评分，然后再根据得分情况列出与之相对应的贷款决定。在此设定，75分以上的客户可直接取得授信资格，具体授信金额按照客户提交的资料予以确定；55～75分的客户，由风险管理人员进行资料核实，通过电话调查、实地征信等方式进行进一步分析，由此来确定是否授信以及授信额度；55分以下的客户直接评分拒贷。由于客户资料的保密性，所获得数据相对不多，不便于用大数据量进行统计分析，故而抽取几个典型的现实案例，来验证该评分模型的有效性。
（六）实际案例分析
案例：王女士，个体，法人，下面对她进行评分，具体结果见表4。
实际情况：王女士因购买原材料需要申请贷款15万元，最终因其提供的联系人均与其为同一工作单位，风险管理人员以风险过于集中为由，批下实际额度为6万元。这个案例从一定程度上证明该模型有效。
四、结论
信用评分模型的存在为小额信贷信用风险评价提供了科学的、客观的、有效的、公平的手段，有利于提高贷款效率，降低小额信贷机构的业务成本，降低不良贷款产生的可能性。虽然在实际工作中，该信用评分模型具有一定的有效性，与信用风险管理人员的综合经验和分析能力相结合可以对信贷决定提供一定的支撑，然而在某些特殊的情况下，该评分模型也会失效，甚至对信用风险给出错误的信号，这就需要根据实际的情况和真实而大量的数据对模型进行不断的修正和完善，以此来提高信用评分的有效性、科学性和客观性。
参考文献：
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[3]赵晓菊.信用风险管理[M].上海：上海财经大学出版社，2008.
[4]尹泽东.论农户小额信贷风险防范[J].合作经济与科技，2011（01）.
信用风险论文范文第4篇
[摘 要] 在国际贸易中，信用证结算是一种较为常见的结算方式。随着信用证业务纠纷的频频发生，该结算方式的风险也显现出来。文章从我国中小企业的角度出发，以苏中地区部分出口企业为调研对象，探讨如何防范国际贸易结算中信用证业务的风险。
[关键词] 信用证结算；中小企业；风险与防范
作为国际贸易中最普遍的付款方式之一，信用证结算业务涉及到进口商、各大银行、出口商等多方面的利益。正因为其涉及的利益方之多，开证手续之繁琐，以及其自足文件、纯单据业务、开证银行负首要付款责任等特点，信用证结算方式带给买卖双方保障的同时，也存在一定风险。文章致力于分析中小企业在国际贸易中以信用证结算时所面临的风险及其有效的防范措施，以期帮助中小企业规避不必要的损失，增加盈利，促进发展。
一、信用证结算概述
信用证是国际贸易中最主要、常用、安全支付方式，特征如下：（1）开证行承担主要付款责任。信用证结算是由开证行以自身信用提供付款保证的结算方式；（2）信用证是独立于销售合同的一项自足文件，其依据买卖合同又独立于合同。信用证是开证银行按进口商要求开具的书面保证文件，一旦开立之后则独立于销售合同；（3）信用证是纯单据业务。UCP600规定：银行只处理单据，不用对与单据相关的货物服务等负责[1]。在国际贸易中，信用证为参与贸易的买卖双方都提供保护。卖方只有在满足信用证的规定并提交相符单据才能得到钱款；买方的利益可以通过加强信用证单据条款的规定得到保障。但信用证业务相当严苛，流程繁杂，费用相对较高。“单单一致，单证一致”看起来规定很严格，实际也有缺陷。因此，信用证结算也存在风险[2]。总之，由于信用证业务安全系数相对较高，我国中小企业往往倾向这种结算方式。
二、中小企业面临的信用证结算风险及原因
★基金项目：本文系2020年度武汉轻工大学大学生科研项目成果。
（一）从信用证特点出发。根据UCP600，提供与信用证要求一致的单据是出口商得到货款的前提条件。于是不法分子就利用这一点设置“陷阱条款”，导致出口商提交的单据出现不相符之处，以此为由拒付货款，谋取私利。例如，2005年初，王明想要到某衬衫厂购买领带并与该厂达成约定合作。同年1月，王明代表公司与该衬衫厂所属的华泰进出口公司签订合同。1月底，他委托香港银行出具了不可撤销信用证。按照约定，王明在信用证开出之前向该衬衫厂及其所属的公司收取合计约460000元人民币作为佣金以及信用证保证款。所有准备手续完成后，衬衫厂按照要求将货物搬运至了仓库，同时，按照信用证要求，王明也出具了所需的客方检合格单。然而，同年3月，在未经王明同意的情况下，该公司派其指定的船务公司将货物运至香港。该公司也取到了信用证规定的运费到付提单，连同商业发票以及客检单等一同转寄给了香港开证行。被告知货已发出后，王明通知香港开证行拒付。不久后香港开证行告知该进出口公司，因为客检单上的签字和银行留底不相符，现已将不符点交开证公司。如果开证公司确认不符点成立，银行将会拒付信用证款项。最终，建华衬衫厂向当地公安机关报案指控王明“通过设置信用证软条款、伪造客检单等手段进行诈骗”。如前文所述，信用证业务有着其特点，若被不法分子钻空子，风险随之产生：（1）信用证对单证的严格要求。本案中，开证行以存在单据不符点拒付，理由符合信用证业务特点，出口商面临收汇风险。不过，另一方面，出口商也可能伙同承运人伪造单据。（2）开证行的付款责任。本案中，银行资信出了问题，其与开证申请人勾结，造成出口商的风险。（3）独立于合同。陷阱条款或是进口商开出的信用证违背合同，同样会造成风险。总之，买卖双方在从信用证结算中得到保障的同时也面临风险。
（二）从中小企业发展现状出发。文章将以泰州市的中小型出口企业为例，来分析苏中地区企业以信用证结算面临的风险及原因。通过问卷调查、实地走访等形式，笔者对泰州市近年来有关食品加工、机电产品、高新技术产品、医疗器械、家具等企业的出口结算进行了调研分析发现： 第一，信用证结算在这些中小企业的结算方式中占主要地位。笔者调查的22家企业中，有13家主要通过信用证方式收汇，占样本总量的一半以上，其中包括泰州市出口量较大的3个食品加工外贸公司和2个高新技术外贸公司。 第二，汇付和承兑交单等其他结算方式使用较少，结算方式单一。在调查的22家企业中，没有1家企业的承兑交单总量达到其出口業务总量的20%。除此之外，仅有4家企业的部分出口业务采用了付款交单的结算方式。第三，业务员对信用证条款、出口信用险以及国际保理等业务不熟悉。我们采访的70%的业务员对信用证支付存在的风险没有清晰的认识，也没有相应的预备防范措施，对出口保理业务也知之甚少。投保出口信用险的企业也较少，有且仅有6家投保。
究其原因，总结了以下几点：第一，中小企业以信用证结算既是为了安全收汇，也是融资的需要。信用证结算方式下，开证行为出口商的安全收汇提供了有效的保障。正因为此，潜在的风险和陷阱往往被忽视。此外，为了避免风险，多数中小企业规避商业信用结算方式，许多企业甚至只做信用证业务。第二，中小企业对衍生的结算方式知之甚少。事实上，中小企业可以通过投保出口信用保险或办理出口保理业务来控制非信用证结汇风险。然而22家企业中，仅有6家企业投保出口信用险，未投保的16家中有5家企业因为保费价格较高而不愿意投保，并且所有被调查企业对出口保理业务几乎都不大了解。第三，我国贸易结算专业人才存在较大缺口，而我国中小企业更是面临人才短缺的严峻挑战。因为相比于国有企业等大型企业，中小型企业薪资水平低、提升空间小的特点往往造成人才流失。这制约着企业对结算方式选择与运用，有些企业甚至聘用兼职结算员，而结算人员为了收汇安全，通常采用信用证结算。
三、规避信用证结算风险的措施
（一）调查客户资信，加强信用风险管理。首先，应对潜在买家进行资信调查，从源头上减少信用证欺诈。我国中小企业可以通过国内外各大银行、调查机构、国内外商会等进行调查，并建立一套详细客户档案信息，选择资信可靠的交易伙伴[3]。其次，出口商仔细审查开证行资信状况。通过出口地银行、国际金融界每年发布的各大银行的资信评级了解开证行资信。对于那些资信欠佳的银行开来的信用证，受益人应该采取措施分散风险或请其他银行保兑其开来的信用证[4]。此外，选择资信较好的货运公司，防止伪造单据。
（二）严防单证不符，加强对信用证条款的审核。起草销售合同时应仔细考虑合同条款，尽管信用证独立于合同，但信用证是以合同为依据的，一旦合同中的某项条款不够严谨周密，易出现所谓的“软条款”。出口商要对信用证的信息及各条款进行详细审核。若信用证与合同不符，或受益人无法执行某些条款，或由于开证行的疏漏造成打字错误等，都必须要求进口商改证。
（三）投保出口信用险，组合多种结算方式。出口信用保险是由专门保险机构向出口商提供的保证，保障其收汇安全。出口商投保此种险后，其收汇风险可以转移给出口信用保险机构。然而目前我国只有为数不多的的中小企业投保了该信用险。此外，货款结算可以只使用一种结算方式，也可根据实际情况和需要结合使用两种以上的多种结算方式，从而促成交易和安全收汇。此外，中小企业还可以利用非证结算方式，如国际保理等业务，来有效规避收汇风险并取得资金融通。
（四）加强专业人员培训。中小企业可以从系统理论学习和实操能力方面对业务人员进行培训，包括对资信调查、合同管理、信用证单据操作以及“软条款”的审核要点、相关法律法规等方面的理论学习，加强实操中对信用证风险的认识和应对。此外，由于信用证的独立性，合同中的不可抗力条款不适用于信用证，企业还应注意诸如此次新冠病毒疫情或其他突发不可抗力事件带来的潜在收汇风险，并加强防范。
四、结语
我国中小企业应仔细研究各种国际结算方式和国际结算发展趋势，在认识到信用证结算优势的同时，也要意识到其潜在的风险。在全面了解各种新兴国际结算方式的基础上，选择有利的结算方式或者是多种方式组合，从而在积极开拓市场的同时有效地分散风险。
参考文献：
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信用风险论文范文第5篇
摘 要：为更好地分析金融发展与经济增长的因果关系，探讨金融发展促进经济增长的微观机理，运用2004—2010年41家中国农业上市公司的数据，选取287个公司年有效数据，采用动态系统GMM估计方法，研究金融发展对微观企业融资约束的影响，进而分析对农业上市公司投资的影响。结果显示：中国农业上市公司普遍存在融资约束问题，金融发展水平的提高有利于减少企业对内部现金流的依赖，缓解企业的融资约束，减轻企业的融资压力，进而促进公司投资行为，推动经济发展。这一结论不仅为中国金融发展促进经济增长的微观机理提供了经验支持，也对宏观金融发展与微观企业投资之间的关系进行了更深入的挖掘。
关键词：金融发展；融资约束；农业上市公司；公司投资
一、引言
金融发展能否促进经济增长，有些学者认为金融发展不是经济增长的原因，对经济增长的促进作用非常有限，甚至是可以忽略的[1][2]，但有些学者强调金融发展对促进经济增长有积极作用[3][4]。从宏观角度研究金融发展与经济增长的关系仍未得出确定的结论，金融发展与经济增长可能共同被一个遗漏的变量影响，因此确定金融发展与经济增长之间因果关系的更为有效的办法是研究金融发展促进经济增长的微观机理[5]，从微观角度，研究金融发展对微观经济实体各个企业投资的影响。
20世纪末期至21世纪初期，开始出现利用公司层面的微观数据，研究金融发展与经济增长的微观机制。一个较为复杂的研究主题是金融发展是否有利于缓解公司融资约束，提高外部融资能力，促进公司投资支出水平进而促进总体经济增长。
大多数的研究是基于跨国数据研究金融发展对一国依赖外部融资的行业成长性的影响，结果表明在金融市场比较发达的国家里，金融发展能降低企业的外部融资成本，从而促进企业更好地成长[6]。Love（2003） 利用36个国家的跨国数据实证研究发现，金融发展能够提高公司外部融资能力，降低公司投资对内部现金流的依赖程度，且这种作用对金融发展水平较低的国家的融资对公司的约束尤为显著。Islam and Mozumdar（2007） 利用31个国家1987-1997 年的跨国数据对金融发展与内部资金流的作用进行研究发现，金融发展与投资现金流敏感性存在显著的负相关关系。最近几年，一些研究开始转入对发展中国家的研究，大多数研究认为金融发展能够降低企业对内部现金流的依赖，缓解外部融资约束程度[7][8][9]。
国内也开始对其进行研究，李斌和江伟（2006）从金融发展与融资约束、企业增长、企业规模的角度研究金融发展对上市公司融资约束进而对公司成长的影响，认为金融发展与融资约束负相关，与企业成长与企业规模正相关[10]。饶华春（2009）利用2003-2007年中国上市公司的数据，采用动态面板GMM估计方法，研究中国金融发展对企业融资约束的影响认为：中国上市公司普遍存在融资约束，民营上市公司较国有上市公司更为严重，金融发展有助于降低企业的融资约束水平，民营上市公司的融资约束较国有上市公司得到更加明显的缓解；金融中介的发展在缓解企业融资约束中的作用远比股票市场发展的作用大[11]。沈红波等（2010）对2001—2006年中国制造业上市公司进行研究认为，我国上市公司投资和现金流高度敏感，存在着明显的融资约束现象；金融发展显著地缓解了企业的融资约束，金融发展程度比较高的地区上市公司融资约束显著低于金融发展较弱的地区；国有上市公司受到的融资约束比民营上市公司小，但随着金融发展水平的提高，民营上市公司的融资约束较国有上市公司得到更加明显的缓解[12]。况学文（2011）利用我国上市公司财务数据和各地区金融发展指数，从投资-现金流敏感性的视角，实证考察金融发展和市场化进程对公司外部融资约束的缓解效应发现，金融发展和市场化程度能够显著降低融资约束公司的投资-现金流敏感性，缓解其外部融资约束程度[13]。
大量研究表明，同发达国家相比较，发展中国家面临更为严重的外部融资约束，而中国作为发展中国家的代表，金融市场正处于一个从不成熟向成熟的转变过程，从不发达向发达的发展过程，金融发展对公司融资约束的影响更为重要，然而目前研究金融发展对公司外部融资约束的影响主要集中于西方较为发达的国家，而对发展中国家的关注相对较少，对中国的关注更少。大多数的研究都是以全部上市公司或者是制造业上市公司为研究对象，而对发展相对弱势的农业上市公司关注较少。基于这种考虑，本文利用中国农业上市公司2004—2010年的数据，选取287个公司年有效数据，从公司投资-现金流敏感性的视角，实证考察金融发展对农业上市公司融资约束的影响，进而对公司投资的影响，为金融发展与经济增长的微观机理提供经验支持。
二、理论分析与研究设计
（一）理论分析
资本市场的不完美，使得外部融资成本高于内部融资成本，企业的外部融资行为将受到约束。由于信息不对称等问题的存在，使得交易成本、信息成本产生，提高了企业的融资成本，企业的投资一定程度上依赖内部现金流。 内部和外部融资成本差异越大，融资约束的效应越强，企业的投资对现金流的依赖性就越明显，企业的投资和现金流之间的相关性越强。
金融发展通过金融资源扩大、产品增多等方式，为投资者提供大量流动性强、安全性高、收益稳定的金融工具，减少交易成本，进而扩大企业的融资渠道，金融中介机构在金融发展中产生规模效应，通过贷款的分散化等途径降低信用风险，提高了储蓄-投资的转化效率；金融发展有助于有效降低或者克服金融市场存在的信息不对称问题，通过对投资企业和项目进行评估，甄别好的投资项目，为有成长性的企业提供资金，促进企业投资和技术创新，减少信贷分配的扭曲，改善信贷分配的效率，提高资金的分配效率。
基于以上的理论分析，提出以下的研究假设：
金融发展有利于降低投资对内部现金流的依赖，缓解了融资约束，减轻企业的融资压力，进而促进中国农业上市公司投资。
（二）变量选取
在研究融资约束的文献中，对不可观察的融资约束指标的度量是分析融资约束的一个重点也是一个难点，Fazzari，Hubbard and Petersen（FHP，1988） 将投资对现金流的敏感性作为资本市场上融资约束所导致的投资不足的证据。以后较多的文献也采用现金流和投资行为的关系来衡量融资约束对公司投资的影响得到了与FHP（1988）类似的结论[14][15]。 企业的融资约束与内部现金流存在着密不可分的关系，融资约束的效应越强，企业的投资对现金的依赖性越强，本文融资约束指标选取时，仍采用这一方法。
关于金融发展指标的选取，Goldsmith（1969）提出金融相关率的概念，来衡量金融发展的程度，采用全部金融资产与全部实物资产比。 King and Levine（1993）利用三个指标：一是反映金融系统的相对规模的金融中介的流动负债，采用广义货币M3 或M2占GDP的百分比来衡量；二是反映金融系统的结构和风险控制能力的商业银行和中央银行在总的信用余额中所占的相对份额；三是反映金融系统的效率的银行系统向私人和公共系统的信贷数量。Murinde， V. （1994）运用信贷、股票市场、债券市场发展指标来综合衡量金融市场发展的水平。Odedokun，M. O. （ 1996）运用货币存量对GDP比率（M2/GDP） 来衡量银行体系对帐单的负债方对经济增长的效率（资金来源的效率），并且运用信贷存量对GDP比率来衡量银行体系对帐单的资产方对经济增长的效率（资金运用的效率）作为金融发展的指标。温涛等（2005）运用货币存量占GDP的比率、信贷存量占GDP的比率、股票和证券的市值占GDP的比率衡量中国金融发展水平。综合相关研究与中国金融发展的实际情况，本文采取了货币化程度（M2/GDP）、信贷存量对GDP 比率（金融机构信贷比率），以及股票市值与GDP的比率 （经济证券化比率）作为衡量中国金融发展水平的指标，分别用FM、FI 和FS 表示。
（三）模型选择
研究融资约束对公司投资的模型中，欧拉方程投资模型是发展较为成熟的一种模型，由Abel（1980）最早提出，描述公司最优的投资行为，Bond and Meghir（1994）对其模型进一步改进，提出基于价值最大化，资本存量取决于前期资本量、折旧以及投资的欧拉方程模型，这一模型避免了托宾Q值的计算，同时控制未来预期收益对投资支出的影响，在文献中被大量应用[16]。Laeven（2003）把利润方程和成本调整函数引入该模型[17]，最终得到如下模型：
企业投资与现金流之间的敏感度不一定表示由信息不对称导致的融资约束问题，而可能表示由代理问题导致的企业过度投资问题。为了确定企业投资与现金流之间的敏感度到底是表示融资约束问题还是过度投资问题，采用以现金流比率（IF ） 和无形资产投资与固定资产投资的比重（XG）的交乘项进行区分。由于企业的无形资产投资相对固定资产投资来说更容易产生信息不对称问题，而固定资产投资相对无形资产投资来说更容易产生过度投资问题 （Hubbard，1997），因此如果现金流比率（IF ） 和无形资产投资与固定资产投资的比重（XG）的交乘项的系数为正值且显著，则意味着企业投资与现金流之间的敏感度表示融资约束问题，而如果现金流比率（IF）和无形资产投资与固定资产投资的比重（XG）的交乘项的系数为负值且显著，则意味着企业投资与现金流之间的敏感度表示过度投资问题。模型转化为：
IK表示为固定资产净额、在建工程净额和无形资产净额之和与总资产的比率，反映公司的投资支出水平；IF表示为经营性现金流量净额与总资产的比率，表现为现金流比率，衡量融资约束的指标；YK表示销售收入即主营业务收入与总资产的比率，反映企业的经营状况； XG为无形资产净额与固定资产净额之比，反映企业投资与现金流之间的敏感度是否是过度投资问题引起。 FM为货币化程度、FI为金融机构信贷比、FS为经济证券化率，用来衡量金融发展水平。
当β’4显著为正值，说明企业的投资与现金流的敏感度表示为融资约束问题，融资约束的大小主要体现在β4的系数上，假如β4显著为正，说明企业投资与内部现金流为显著正相关关系，企业的投资依赖于内部现金流，企业受到了外部融资约束的影响。β5、β6、β7分别用来衡量货币化程度、金融机构信贷比以及经济证券化率对融资约束的影响，如果β5、β6、β7显著为负，则说明金融发展有利于减少企业投资对内部现金流的依赖，能够缓解企业的融资约束。
三、实证分析与讨论
（一）样本选择
本文选择中国农业上市公司2004—2010年的数据作为样本对公司投资行为进行研究，主要是基于以下几点：大多数的研究采取跨国数据，对发达国家的金融发展与公司融资约束进行研究，或者是以全部上市公司，或者是制造业上市公司为样本进行研究，而对数量相对较少的中国农业上市公司关注较少；而农业上市公司作为农业经济发展的重要投资者，对农业经济发展具有举足轻重的作用，对农业科技进步、产业结构升级以及农村经济发展都具有重要的促进作用。由于中国农业上市公司数量相对较少，大多数的农业上市公司是在2000年之后上市，因此数据选择在2004—2010年。
依据中国证监会制定颁布的《上市公司行业分类指引》，将农业类上市公司定义为广义范畴，包括农林牧渔业，并选取2004—2010年上交所与深交所全部 A股农业类上市公司为研究对象，由于农业类上市公司样本数目过少，本文选取了7年的数据，尽可能保证检验结果的可靠性。同时对初始样本进行了筛选，剔除2004年之后上市的公司、ST异常的上市企业以及部分会计数据缺失的上市公司，经过处理筛选，最终选定中国农业上市公司41家作为样本。
（二）描述性统计分析
有关金融发展的货币化程度、金融机构信贷比率、经济证券化率的数据来源于2005—2011年的《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》，其他数据来源于深圳国泰安信息技术有限公司（GTA）的中国股票市场财务研究数据库（CSMAR）。
因变量公司投资支出（I/K）的均值0.44略大于中位数0.42，说明大部分公司的投资支出分布在0.42之上，并且最大值1.09与最小值0.12之间的振幅较大，标准差为0.18，说明公司投资存在着多样性、差异性，不确定性；现金流比率（IF）的均值与中位数较为接近，但最大值与最小值之间的变化较大，标准差较大，说明融资约束存在着较大的差距及波动性；销售收入总资产比率（S/K）的均值均大于中位数，且最大值与最小值之间的差距较大，说明公司的销售收入变化较大；对于金融发展变量，FM、FI、FS的均值均大于中位数，货币化程度FM、金融机构信贷比FI的标准差较小，而经济证券化比率的波动性较大。
（三）金融发展、融资约束与公司投资的实证分析
为检验金融发展是否能够减轻公司的融资约束，进而影响公司投资，运用面板数据分析和系统GMM估计方法。
模型中因含有因变量的滞后项作为解释变量，导致解释变量具有内生性问题，应用面板数据的固定效应或者随机效应对模型进行估计，得到的参数估计值将是一个有偏的、非一致的估计量。为准确估计模型，本文将采用系统GMM（Arellano and Bond，1991）方法进行检验，其一般形式如下：
yit=αyit-1+βxit+εit （水平方程）
Δyit=αΔyit-1+βΔxit+Δεit（差分方程）
用因变量的滞后水平值作为一阶差分方程的工具变量，因变量的滞后差分作为水平方程的工具变量，差分动态GMM仅估计差分方程，存在较大的有限样本偏误和相对较低的估计精度。系统GMM在差分动态GMM的基础上，引入水平方程，极大改善了差分动态GMM的估计效果（Blundell，2000；Roodman，2006）。
运用系统GMM，对模型结果估计结果。
从表2能够看出：在模型1、模型2、模型3中现金流和无形资产投资与固定资产投资的比重交叉项的系数β’4为正值，并且在5%的显著水平上显著，β4的系数为正值，说明企业的投资与现金流之间的敏感性不是由过度投资问题引起，而是由融资约束所引起。模型1、模型2中IFt-1的系数显著为正值，但模型3中IFt-1的系数为0.04，远小于模型1、2的系数，说明金融发展的三个指标对现金流的影响程度不同。模型1’ 中IFt-1前的系数β4在5%的显著水平上显著为正，与模型1中的系数变化不是很大，货币化程度发展的条件下，企业仍然存在融资约束现象，现金流与企业的投资存在正相关关系。模型2’ 中IFt-1前的系数在10%的显著水平上显著为正值，与模型2中的系数相比变化更小，受金融机构信贷比影响的条件下，现金流与企业的投资存在正相关关系。模型3’中IFt-1前的系数在1%的显著水平上显著为正值，但在模型3中的系数为正值但不显著，经济证券化率对现金流的影响相比货币化程度、金融机构信贷比要低。可以得出，中国农业上市公司普遍存在融资约束，并且公司投资的大小与现金流的多少存在正相关关系，投资对内部现金流具有依赖性。
金融发展对融资约束的影响，从模型1’中能够看出，货币化程度与融资约束的交叉项系数β5小于零，并且在5%的显著水平上显著，因此货币化程度在一定程度上能够缓解公司的融资约束。金融机构信贷比与融资约束的交叉项系数β6小于零，并且在10%的显著水平上显著，金融机构信贷比一定程度上也缓解了公司的融资约束。经济证券化率与融资约束的交叉项系数β7小于零，但不显著，经济证券化率对公司融资约束的影响不大，β5、β6、β7相比，β5、β6的值远大于的值β7的值。因此，货币化程度、金融机构的信贷比、经济证券化率有利于减轻企业的融资约束问题，货币化程度和金融机构的信贷比在缓解融资约束中的作用大于经济证券化率。整体看，金融发展缓解了农业上市公司对企业内部现金流的依赖，减轻了融资约束问题，促进了公司投资。
四、结论与政策含义
本文以2004—2010年中国农业上市公司为研究对象，采用面板数据和系统GMM估计方法，探讨宏观金融发展对微观企业融资约束的影响，进而对公司投资的影响，为金融发展与经济增长的微观机理提供经验支持。本文的实证研究得出以下结论：
中国农业上市公司普遍存在着融资约束现象，只是融资约束的程度有所不同，公司的投资受内部现金流的影响较大，投资与内部现金流之间存在显著正相关关系，投资对内部现金流的依赖越强，所受融资约束越大。但由于内外部融资成本的差别，使得农业上市公司更加愿意依赖内部现金流。
金融发展有利于缓解企业的融资约束程度，货币化程度和金融机构的信贷比对农业上市公司融资约束的影响较为显著，经济证券化率的影响较小，金融发展水平的提高通过减少企业投资对内部现金流的依赖，为企业提供更多的资金支持，通过减少投融资双方的信息成本、交易成本，使企业能够更好地把握投资机会扩大再生产，进而改变企业的融资状况，促使企业投资的改变，进而促进宏观经济增长。
上述结论具有丰富的政策意义：
金融市场的发展在一定程度上能够降低信息不对称和道德风险问题，降低企业的融资成本，能够减轻企业融资难的问题，而不发达的金融市场更容易存在融资约束的问题。我国属于经济转型期的国家，金融市场体系不够发达，农业上市公司的融资约束问题普遍存在，融资需求与供给之间的矛盾影响到企业的投资行为。资本市场发展减轻企业外部融资的难度，可以通过建立多层次资本市场，进一步深化金融机构的改革，推进金融机构的市场化发展，改善金融体系的内部构成以满足经济的增长。
现金流能够有效缓解内部融资约束，农业上市公司更愿意依靠提高自身的盈利能力，减少对外部融资的依赖，增加内部融资。内部融资不能满足资金需要时，不得不依赖外部融资，由于外部融资的成本高于内部融资的成本，从而影响公司的投资行为。金融发展在一定程度上能够减轻公司的融资约束，应加大对农业上市公司的资金支持力度，使金融资源不断丰富，金融结构不断优化；要建立现代银行制度，提高信息质量，降低信息的不对称性，使农业上市公司能够满足资金的需求，让资金更好地按照效率分配，提高社会的经济效益；同时还要提高企业的管理者的素质，完善上市公司的治理结构，提高证券监管部门的监管力度，避免企业获得大量资金而产生过度投资问题，导致代理冲突。在我国特殊的转轨经济背景和投融资体制下，应减弱农业上市公司的融资约束，增强企业的投资信心以稳定市场预期，使其更好更快地促进经济发展。
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责任编辑：吴锦丹
信用风险论文范文第6篇
【摘 要】 金融危机对国民经济市场的冲击和危害较为严重。企业风险是当前市场经济环境条件下制约与阻滞企业经济正常运营和发展的重要因素。本文针对金融危机环境下外贸企业的风险管理进行了简要分析和阐述。
【关键词】 金融危机 外贸企业 风险形式 管理控制
作为从事对外经济贸易活动的企业主体，外贸企业在国民经济发展中发挥着尤为关键的推动作用。金融危机属于金融市场业务在普遍范围内发生的不良或恶化现象，对经济市场形成剧烈冲击和影响，导致企业将会面临诸多风险要素。随着经济环境一体化、经济市场国际化，外贸企业进出口业务发展迅速，加强金融危机环境下外贸企业的风险管理与控制，对于优化对外贸易活动具有深远的意义。
1. 金融危机的内涵特征
金融危机，又称金融风暴，是指一个或数个国家与地区的全部或大部分金融业务指标在金融市场上发生的急剧、快速和超周期恶化，金融危机实际上是由金融市场上的次级按揭贷款无法如期偿还而引发相关金融业务状况急剧恶化的不良现象；通常可分为货币危机、债务危机、次贷危机和银行危机等类型。金融风险具有隐蔽性、突发性和快速扩散性等明显的特征，当前全球经济形势下，金融危机越来越呈现出某种混合形式的危机。
2. 金融危机对外贸企业的影响和危害
外贸企业是指在国家法律政策宏观调控范围内从事对外进出口合法经济贸易活动的企业主体。外贸企业属于相对独立的商品经济组织，享有独立经营与核算，自负盈亏并获利的特权及法人权重。
金融危机通常多由经济泡沫而引发，对于外贸企业影响重大。对外贸易活动必须由进口和出口国家和地区经济主体的双向合作来共同实施，金融危机环境下，贸易顺差导致贸易双方出现经济活动滞涩，全球经济市场受到严重冲击，造成外贸企业的经营环境更加恶劣。金融危机造成世界经济增长下滑，市场消费需求锐减，同时，金融机构的信贷紧缩造成外贸企业融资难度加大，购买力下滑，导致贸易活动大量减少，进出口贸易环境严重恶化。金融危机导致的成本上涨转嫁行为，致使贸易企业面临着空前的财务资金压力，造成很多中小企业陷入生产经营困境，生存状况严重恶化直至大规模倒闭。在出口商品结构中，金融危机将会造成劳动密集型企业国际订单转移，其产品出口市场将会严重萎缩或丧失。另外，金融危机下，货币汇率的变化还会造成国际市场物价的大幅度波动，在一定程度上给出口行业的生产发展带来负面影响，甚至引发通货膨胀。受金融危机影响，国际经济环境中的不确定因素迅速增长和蔓延，全球范围内的贸易保护主义威胁增大，贸易摩擦日趋增加，国际不稳定局势更加严峻。
3. 金融危机环境下外贸企业面临的主要风险形式
相对于美国次贷危机对各国整体经济市场的影响来说，金融危机对外贸企业造成的巨大冲击，带来了诸多巨大财务风险形式：
3.1外汇风险：外汇风险是由于货币汇率变动引起企业外汇业务成果的不确定性。金融危机造成货币供给量及货币汇率发生大幅度剧烈波动、金融机构大规模倒闭，引起整个波及区域内的货币币值大幅贬值，资本市场震荡激烈，企业外币汇兑业务及货币性会计报表折算时，由于市场汇率变动未能被事先预测或因交易发生日与结算日汇率不一致，致使贸易企业有可能遭受损失。
3.2利率风险：金融危机造成货币贷款利率频繁变动，使外贸企业的成本收益出现实际与预计发生严重背离，其实际成本和收益比预期相比相应弱化造成的损失可能性，影响了产品报告收益及其投资融资行为和境外股权收购事宜。
3.3信用风险：信用风险源自交易中的履约风险，金融危机环境下，外贸企业双方因不确定性因素导致贸易活动中不能按合同规定履行自身义务可能造成的经济损失。信用风险在金融危机后明显增加。
3.4坏账风险：金融危机导致国际贸易环境恶化，随着金融危机的蔓延，国际金融市场流动性不足，外贸企业出口规模萎缩，企业出口贸易形成的相关应收账款账目坏账死账现象大量增加，形成坏账损失风险的可能性较大。
3.5流动性风险：受不确定性因素的变动，金融危机造成很多外贸企业经营或财务运转问题凸显，融资渠道萎缩，金融资产流动性严重不足，企业成本资金的盈利水平大大降低，甚至面临资不抵债的危机而遭受可能性损失。
4. 防范金融危机环境下外贸企业财务风险的措施
经济全球化背景下，金融危机一旦发生，其蔓延速度尤为快速，新形势下，加强外贸企业在金融危机环境下的财务风险管理策略探究，尤为必要：
4.1强化风险管理意识，完善风险预警机制
市场经济条件下，外贸企业应根据自身经济实力，立足于市场，遵守风险收益均衡原则，强化涉外企业规避金融风险意识，完善風险防范预警机制，关注金融市场的动向分析，采用科学的成本会计管理方法，综合分析各种潜在风险因素，对企业经营状况进行整体评价和监控，及时预测和发现财务风险。
4.2 加强汇率动态监测，优化风险规避措施
外贸企业应建立财务分析体系合理预测汇率走势，密切关注货币汇率波动情况，运用远期结售汇、外汇期权、外汇期货和套期交易等衍生交易工具进行套期保值；合理选择贸易计价货币，利用风险转嫁方式或货币保值合同条款规避外汇风险。通过匹配收支，提前收款和滞后付款、净额结算等方法管理外汇风险。
4.3加强流动资金内控，保障企业资金安全
充备的资金或现金流是外贸企业立足于国际市场的重要前提，新形势下，外贸企业应坚持稳健性财务管理原则，根据市场竞争形势趋向，深化企业改革，优化筹资渠道，强化内部控制，明确资产负债并调整流动资金集中管理，依靠科技改善出口产品结构，实施应收账款催收和逾期定期汇报制度，保障资金安全。
4.4强化企业授信管理，预防企业坏账风险
外贸活动受国际市场波动影响明显，授信是国际贸易活动的前提，金融危机环境下，外贸企业应建立企业信用评价机制，实施授信管理，客观评估客户信用状况及支付能力；加强企业应收账款和预付账款管理，强化合同订单赊销管理，提高预收账款比例，减少预付款金额，降低应收账款的企业资本比例。
结束语：
总之，市场经济的多元化发展，促进了金融市场的快速运行，金融危机对经济市场的冲击尤为严重。金融危机环境下，加强外贸企业的内部控制，完善风险预警监管机制，优化避险方式，有益于增强对外贸易活动的竞争实力。
参考文献：
[1] 胡荣芳 金融危机对我国出口企业的影响及其对策 消费导刊 2009.
[2] 陈文芳 国际金融危机下外贸企业财务风险与对策分析 会计师 2009.
（作者单位：黑龙江鑫城实业集团有限责任公司）