金融市场信用研究论文范文第1篇
2009年，购地总金额超过了销售回款额；2010年，超八成的销售回款额用在了购地上；由于保利仍将“快速增长”，2011年，其激进的拿地态度不会改变。
2011年1月12日，保利地产在其公告中宣布全年销售额达661.68亿元，仅次于万科的销售成绩。而同时，由于保利地产2010年马不停蹄地拿地，使其又成为仅次于万科的拿地大户。激进拿地
在很多业内人士眼中，保利在土地市场上的表现一直是个激进派。其激进的表现要从2009年说起，2009年保利地产全年新增土地储备1338万平方米，总金额达460亿元，而当年保利全年的销售额只有430亿元。购地总金额超过了销售额，不仅如此，这一年保利在全国9个城市拍出了11个地王，既有北京、上海等一线城市，也有南京、重庆、杭州、佛山等二三线城市。
保利当年在土地市场的表现令业界惊叹，为此也有专家曾预言，保利有望在土地储备和销售面积上超过万科，成为新的地产龙头。
2010年，虽然增速放缓，但是保利的拿地态度，依然还是很激进。据民生证券最新发布的保利地产研究报告显示，2010年保利全年新增项目权益建筑面积1484万平方米，同比增长10.95％，相对2009年83％的增速明显放缓。
据保利全年发布的公告测算，保利地产2010年新增项目42个，总建筑规划面积约1786万平方米，而总土地金额高达558亿亿元。相对于保利地产2010年661.68亿元的销售总额，保利2010年销售回款额中，超过84％都用在了购置土地上。
保利如此激进的拿地，与其“快速增长”的企业理念不无关系。某业内人士分析，与万科相似，保利也走的是一条快速滚动，快速周转的扩张之路，而快速的开发就需要大规模的土地供应。保利近三年销售业绩增长很快，但保利的特点是追求速度而不是高溢价，因此，要满足销售，就要通过量来实现。
缘何胆大
与保利激增的销售业绩与强大的土地储备相比，其在资金上的表现一直显得不那么“漂亮”。近两年保利的现金流一直呈现负数状态，而根据2010年三季度的公-告显示，第三季度末，保利地产现金流总额为261.08亿元。
而保利现金流负增长与其大举拿地有着分不开的关系，与万科相比，万科2010年拿地总金额为567亿元，虽然绝对数值高于保利，但是相对于其1081.6亿元的销售金额，只占大约52％的比例，远低于保利的84％。而与保利2009年相比，这个差距还要更大。
保利为何在资金链持续紧张的情况下，大举激进拿地，高价拿地?某金融信用分析员强调，负现金流是房地产企业的常态，尤其是对于保利这种成长型的企业来说，更是如此。只要不达到一定的程度，不会影响到公司的财务风险。而保利目前的销售情况，还是可以应对。
但是保利从有数据可查的2003年开始，其经营现金净额一直是负数，七年总计流出247亿元。在A股市场，还没有企业的负现金流现象如此持续，并且数额巨大。而保利应对资金困难的法宝，恐怕是其央企背景下，相对通畅的融资环境。
目前在中国，国企和民营企业在银行贷款方面无法获得相同的待遇，在贷款发放要求、贷款审批程序和效率、不良贷款处理、等方面对民营企业的要求极为苛刻，远远超过国有企业。而央企因其自身资金雄厚，更是银行追逐的贷款对象。
不仅如此，国企与民营企业贷款所需的成本也相差甚远，阳光100置业总裁易小迪曾透露，目前房地产企业从银行获得贷款利息的成本高达12％，而国有企业只有6％。某金融研究员还指出，保利地产依靠背后的保利集团，集团融资将提供更加强大的后盾。
除了银行贷款，保利利用上市企业的优势积极在资本市场融资。除2008年一年没有进行股权融资以外，2006年、2007年和2009年仅三年的时间，就分别从资本市场融资20.19亿元、68.15亿元、78.15亿元，合计166.49亿元。
2010年，在国家调控全面收紧了融资渠道的情况下，招商地产、世茂地产、万科等地产商增发纷纷碰壁，保利地产仍然抢着从资本市场融资近百亿。今年3月，保利地产公布定向增发7亿股融资96亿元，4月份保利地产公布该方案已获国资委批复。
强大的融资能力给了保利拿地的保障，但是，随着调控越来越严厉，房企的融资面临越来越多的压力，保利的融资环境与前几年相比也变得越来越难。2011年，调控将持续，保利如果继续激进拿地其现金流将面临巨大考验。
拿地态度不变
据业内人士分析，保利未来“快速增长”的发展理念不会改变，而保利地产仍将自身未来的发展定义为“成长型”公司，争取3—5年再造一个保利地产。某地产代理机构负责人称，如果按照保利的这个计划，未来其公司规模将扩大至少一倍，而所需求的土地储备还会大量增加，因此，保利2011年甚至更长的一段时间内，其激进的拿地态度不会有所改变。
虽然态度上仍然激进，但是未来保利在土地市场以及公司发展上的布局还是有所调整。原本以一线城市为核心的保利，也开始加快二三线城市的拿地步伐。
业内人士认为，目前一线城市土地资源越来越稀缺，而拿地成本越来越高，向二三线城市布局，获得土地更容易而且成本也能降低。对于保利持续的资金紧张而言，布局二三线城市可以降低一些拿地成本，而2010年的市场也表明，二三线城市的销售情况也好于一线城市，也符合保利追求快速回款的发展模式。
除此之外，一向以发展住宅为重点的保利，已经出现了向商业地产进军的趋势。2010年4月，保利地产曾对外宣布，未来3－5年，公司持有性商用物业的投资比例将增大到全部投资的30％，并将持有部分核心地段的高品质物业。2010年5、6月份，保利就分别在成都、上海、广州、南昌以及武汉等地拿下商住或纯商业地块不下10宗。
另据保利公告显示，2010年全年拿下的地块中，约有27宗为商住两用地和纯商业用地，占总地块的大约64％，而投资金额高达285.25亿，占总金额的约51％。虽然有研究员认为，商住用地保利一样可以用来建住宅。但是就目前状况而言，保利确实具备向商业地产发力的条件。
而从长远发展来看，持有商业地产对于稳定现金流，保持可持续增长有着积极的作用。卖住宅快速回笼资金拿地扩张，持有一定高品质商业物业持续稳定现金流也许是保利在不改快速增长初衷的情况下一条新的发展道路。
金融市场信用研究论文范文第2篇
导语：本文探讨了普惠金融和农村信用体系建设的关系，并以抚顺市为例，分析了目前东北欠发达地区农村信用体系建设中存在的问题，进而提出以构建诚信宣传长效机制、建立高效的信用信息征集和评价机制、建立完善各层级部门的联动机制等政策建议，推进普惠金融的发展，让金融发展“活水”助力城市转型升级。
“普惠金融”，顾名思义，指的是金融惠及民生，在缺乏为社会所有人群都提供有效服务的金融体系之背景下，由联合国率先提出，通过小额信贷（或微型信贷）的发展壮大，搭建能够全方位地为社会所有阶层和群体提供服务的金融体系，以便让所有老百姓均能享受到更多的金融服务，促进实体经济得以更好更快地发展。这一词汇，在2005年小额信贷年宣传时被广泛运用，旨在让列于正规金融体系之外的农户、贫困人群及小微企业，能及时有效地获取价格合理、便捷安全的金融服务。联合国发布的2006年“建设普惠金融体系”蓝皮书认为，普惠金融的目标是，在健全的政策、法律和监管框架下，每一个发展中国家都应有一整套的金融机构体系，共同为所有层面的人口提供合适的金融产品和服务。普惠性金融体系框架认同的是将包括穷人在内的金融服务有机地融入微观、中观和宏观三个层面的金融体系中，让过去被排斥于金融服务之外的大规模客户群体获益。最终，这种包容性的金融体系能够对发展中国家的绝大多数人开放金融市场。
党中央、国务院及各级各部门高度重视普惠金融的发展。2009年，中国人民银行印发《中国人民银行关于推进农村信用体系建设工作的指导意见》（银发〔2009〕129号），标志着农村信用体系建设在全国范围内正式启动。在2013年11月召开的党的十八届三中全会上，将发展普惠金融写入《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中，系新中国成立以来的首次。2015年，《国务院关于印发推进普惠金融发展规划（2016～2020年）的通知》出台，明确了推进的目标任务和标准时限。自此，政府工作报告中先后四次提到发展普惠金融。2018年，在辽宁省政府工作报告中，把“加快建立普惠金融体系”作为全省工作目标。
农村信用体系建设的探索及存在的问题
2009年，根据党中央、国务院及各级各部门的安排部署，辽宁省抚顺市顺应形势、积极跟进、精心安排、周密部署，選取抚顺县农村信用联社作为农村信用体系建设重点联系行先行先试。在所取得经验的基础上，先后于2014年10月和2016年初在清原县和新宾县展开。
经过几年来的探索实践，以上三县通过农户信用档案建立、信用乡村创建、信贷扶持等途径，累计建立农户信用档案4.49万户，累计发放农户贷款122.11亿元，农户贷款余额突破25亿元。其中，2018年，在清原县累计评定信用村6个、农户诚信示范户100户、新型农业经营主体示范户100家。
农村信用体系建设的实施虽取得了一定进展，但仍然存在着一些不容忽视的困难和问题，亟待在进一步的工作中加以解决。和抚顺市情况相似的东北欠发达地区农村信用环境水平仍然较低，削减了普惠金融的可得性;信用信息征集系统尚不完善，信用评价机制尚不完备，降低了普惠金融的服务质量;部门协调机制尚不明晰，致使推进的速度不够快、效果不够好。
农村信用环境水平较低
农村较差的信用环境主要体现在三个方面：一是部分农户金融意识淡薄，他们片面地认为，银行就是“储蓄罐”和“零钱箱”而已。这种认知造成他们缺乏主动利用流程正规的现代信用制度从事生产和生活的意愿，每遇信贷需求，往往通过与家庭或熟人之间的非正规民间借贷予以满足。二是贷款门槛比较高。尽管上级主管部门提出了具体明确的要求，然而金融机构思想不够解放，存在“慎贷”“惜贷”思想，他们出于信贷风险防范的需要，信贷投放手续、程序较多，审查、把关过严，导致真正需要贷款支持的农户望贷生畏。三是部分农户还款意愿下降。以清原县三家涉农金融机构近两年不良贷款数据为例，2019年，三家机构的农户不良贷款总金额为8492.61万元，不良贷款率为8.97%。其中，因农户主观还款意愿下降产生的不良贷款约为300万元，占比为3.53%。2020年，三家机构的不良贷款金额为9457.45万元，不良贷款率为7.66%。其中，因农户主观还款意愿下降产生的不良贷款小幅上升至380万元，占比为4.02%。通过调研了解到，三家机构近些年产生的农户不良贷款并非来自当年新增贷款，而是来自以往的存量贷款。主要原因是，近些年随着互联网经济对实体经济的冲击、农村人口净流出等多种因素导致农户生产经营压力陡增，尤其是2020年受新冠肺炎疫情冲击，农户生产大幅受挫。农户在比较贷款本息和抵押物现值之后，宁愿把价值缩水的门市房等抵押物交由银行处置，也不愿继续偿还贷款。
农户信息采集工作存在薄弱环节
开展农村信用体系建设的一项基础性工作是为农户建档立卡，即经农户授权开展有关信息的采集。通过调研了解到，目前清原县农户信息采集主要存在两个薄弱环节：一是开展信息采集的人员数量不足。清原县农户信息采集工作完全依托金融机构开展，清原县有14个乡镇、188个行政村，但金融机构的网点数量仅有42个，且集中分布在乡镇政府所在地的行政村，而乡镇所辖其他行政村绝大部分没有金融机构的网点。金融机构网点的信贷员一般仅有2～3人，离县城较远的网点人均负责大约4个行政村的农户信息采集。二是信息数据填报的完整性和真实性不易核实。农户信用信息中的资产状况、民间借贷状况等核心指标涉及隐私，由农户自己填报，填报的真实性不易核实。此外，在信息采集过程中，很少有农户主动向信息采集员告知除了银行信贷以外的民间借贷信息，因而信息填报的完整性不足。
新型农业经营主体信用评价工作推进较慢
积极推动新型农业经营主体开展信用评价，是农村信用体系建设的重要内容。但笔者在对清原县的调研中了解到，全县新型农业经营主体开展信用评价的比例较低。截至2020年底，清原县新型农业经营主体登记在册的有632个，而通过第三方评级机构开展信用评价的仅有14个，占比仅为2.22%，信用评价工作推进较慢。造成这一问题的原因主要有两点：一是受地区经济环境制约，全县缺少规模较大、财务指标较为健全的新型农业经营主体，多数经营主体由于自身没有规范的财务报表而不能开展有效、客观的信用评价。二是第三方信用评级机构的评级结果在信贷中仅作为参考，并非贷款成功与否的决定性因素，一定程度上影响了第三方机构开展信用评价的推广和应用，进而使普惠金融的服务质量打了折扣。
部门协调机制尚不明晰
农村信用体系建设是一项系统工程，需要政府牵头，人民银行、涉农金融机构、中介机构等相关机构共同参与，才能稳步推进。如果没有政府及相关部门的协同推动，就没有农村信用体系的全面建成，更谈不上普惠金融目标的实现。全国开展较好的“丽水模式”和“梅州经验”充分证实了这一点。目前，抚顺市在推进农村信用体系建设中，人民银行和政府相关职能部门的协调机制尚未建立，政府的主导作用并未显现，还处于“大央行、小政府”的状态，主要依靠人民银行在金融领域组织推进相关工作，制约了信用基础原本就薄弱的农村信用体系构建和普惠金融的服务效果，延缓了普惠金融惠农的进程。
政策建议
针对制约农村信用体系建设的问题，必须采取切实可行的措施，达到以农村信用体系建设推进普惠金融发展，进而达成以金融发展的“活水”更好地服务实体经济和助力城市转型升级之目的。
以诚信宣传长效机制构建为抓手，逐步改善农村信用环境。农村信用环境的改善，绝非一日之功。选准选好诚信宣传长效机制构建为突破口是关键，以此促使广大农村经济主体转变观念、约束行为、恪守诚信。宣传的组织应在牵头单位的统一协调下，由各职能部门有序开展。同时，要强化乡、村、组的互动作用，确保宣传工作更接地气、更加直接有效。在宣传的形式上，以部门联合宣传与日常宣传相结合，可借助“3·15”“6·14”等信用记录关爱日，开展联合宣传，注重用看得见的事例、听得懂的语言向农户宣传灌输誠信受益、失信惩戒的理念。同时，引导涉农金融机构利用客户经理放贷、收贷之便深入到村、组、户进行日常宣传，让诚信的理念家喻户晓。在宣传的手段上，增加媒体对地区典型事件的曝光力度，让诚实守信的形象在田间地头闪亮，让不讲诚信的行为无处遁形。
建立高效的信用信息采集和评价机制。一是从实际出发，合理科学地设置农村经济主体基本信息、生产经营信息、信用信息等指标体系，对涉农金融机构当前的业务需求及设施情况充分考虑，从贷款农户等农村经济主体着手，根据稳步推进、先易后难的原则，充分利用地方政府职能部门掌握的农村经济主体信息，与银行信贷信息进行核对，最大程度地减少信息报送主观性导致的信息不精准问题。二是试点推行涉农金融机构与第三方信用评级机构开展合作，将第三方评级机构出具的报告和评价结果作为该机构向农业经营主体发放贷款的直接依据，或开展联合评级以决定是否予以贷款发放。三是引导第三方评级机构筛选出一部分新型农业经营主体开展信用培育，帮助其建立和完善财务指标。这样一来，第三方评级工作的推广和应用将被大大推动。
建立、完善各层级部门联动机制。国务院出台的《推进普惠金融发展规划》指出，农村信用体系建设是普惠金融信用信息体系的一部分，也是金融基础设施建设的重要内容。加强农村信用体系建设，能增强农村经济主体的金融服务可得性，拓宽金融服务的广度，加强金融服务的深度，有助于改善普惠金融发展环境，促进金融资源均衡分布。因此，农村信用体系建设，既是普惠金融发展的有效载体，也是普惠金融命题中的应有之意。由此可见，在普惠金融背景下，农村信用体系构建涉及面广，是一个庞大的、复杂的、长期的系统工程，仅仅依靠人民银行在金融领域组织推进农村信用体系建设效果势必欠佳。当前，我国正处于经济转型的关键期，金融领域的改革不断深化，利率市场化步伐明显加快，移动金融、网络金融等新的经营业态不断涌现，这无疑对普惠金融的经营模式、创新能力和服务水平提出了新的要求。因此，应进一步向党委、政府主要领导做好汇报，重点从信用体系建设在向普通大众提供更好、更便捷、更安全的金融服务的同时，可以从提升社会福利、增强社会保障、助力精准扶贫和保护弱势群体、凸显政绩等角度，促其真正将农村普惠金融摆放到重要位置、纳入重要议事日程，列入目标考核，明确牵头领导，成立工作专班，建立起部门分工协作明晰、层级责任明确的联动机制，引导各方力量积极、有效、主动和创造性地投入到农村信用体系建设中来，形成“党政领导挂帅、相关职能部门领衔、人民银行指导、金融机构主办、辖内农户联动、第三方机构评估”的农村信用体系构建模式，切实提升农村经济主体对金融产品和服务的观念认识、信用意识、风险意识以及参与度，促使农村信用体系建设向全面、持续、纵深推进，确保普惠金融落地生根、开花结果。
（作者单位：中国人民银行抚顺市中心支行）
金融市场信用研究论文范文第3篇
今年以来，朔州市农村信用社引深推进金融普惠工程，以朔州团市委“实施农村青年创业致富‘领头雁’培养计划”契机，以小额农户信用贷款为载体，通过扶持农村致富“领头雁”、评定农村青年信用示范户，大力支持辖内农村青年实现创业致富之梦。截至6月末，全市农村信用社共向1685名农村青年发放创业贷款7483万元，带动7362人实现就业，切实履行了农村信用社服务青年创业，以创业促进就业的社会责任。
一是通过评定农村青年信用示范户，倾力支持农村青年创业。朔州市农村信用社与团市委通力协作，积极推动辖内农村青年信用示范户的评选，大力扶持农村青年致富“领头雁”。根据农村青年信用示范户信用情况，各基层信用社办贷网点开通绿色办贷通道，简化贷款手续，向农村青年发放无担保、无抵押的小额信用贷款。针对部分创业青年资金需求量大等情况，采取多种担保方式，提高贷款额度与期限。在利率定价方面，各县区联社可根据辖内实际情况，实行差别利率；在授信额度上，农村青年小额创业贷款给予不少于五万元的授信额度。通过农村青年信用示范户、农村致富“领头雁”的信用带动效应，优化农村金融生态环境，鼓励和引导农村青年改变传统就业观念，实现多渠道的创业就业，初步形成了“共青团+信用社+农村青年”的金融支持模式。
二是打造巾帼创业示范点大力支持妇女创业。朔州市农村信用社以金融支持农村女青年发展为主线，积极打造巾帼创业示范点，为农村女青年搭建科技致富的平台。右玉县联社采取“合作社十农户”的模式，打造右玉县山宇农林牧妇女专业合作社为金融支持妇女创业示范点。该合作社地址位于右玉县白头里乡马莲滩村后洼，占用耕地面积60亩，其主要经营项目：畜禽养殖、苗木种植栽培，在2013年取得了山西省造林绿化工程施工资质贰级证书，入社农户（妇女）32户，今年合作社已经初具规模。今年上半年，右玉县联社为合作社的农户提供小额信用贷款，全力支持农村妇女创业，带动36名妇女实现就业，人均增加收入8000元。
三是加强信贷产品创新，大力支持个体工商户发展。随着农村经济的多元化发展及城镇化步伐的加快，农村青年创业逐渐转向个体工商户。今年以来，朔州市农村信用社持续实施富民惠农创新工程，鼓励各级农村信用社在实践中，因地制宜，积极开发创新信贷产品，大力支持个体工商户的发展。如朔城区联社创新推出的“商户通”贷款、怀仁联社创新推出“商互保”贷款产品，不仅缓解了青年创业商户短期资金周转的压力，也解决了商户贷款的担保难问题。商户信贷产品从推出以来，已累计为485户商户注入4020万周转资金，带动周边2253人就业
朔州市农村信用社通过大力支持辖内高校毕业生、待就业妇女、返乡农民工、大学生村官等农村青年就业创业，成为农村青年创业致富的坚强后盾，取得了良好的社会效益和经济效益。
金融市场信用研究论文范文第4篇
摘要：在对互联网供应链金融信用风险度量中，可充分发挥互联网便利获取中小企业即时动态非财务数据（如交易频率、客户活跃程度、满意度等）的优势，掌握中小企业基本状况、互联网交易状况、互联网服务质量、供应链行业状况等指标，以主成分分析法确定影响互联网供应链金融的主要影响因素，准确、及时了解互联网供应链金融的风险程度，突破传统以财务指标为主衡量金融风险的局限。在此基础上，可借鉴期货风险管理的经验，设计互联网供应链金融风险管理的盯市制度，以逻辑回归风险判别器进行信用风险判断，进一步控制和降低互联网供应链金融的信用风险。
关键词：逻辑回归模型；互联网供应链金融；信用风险；盯市
一、引言
互联网供应链金融是互联网平台支持下的供应链金融生态圈，在生态圈中，电商、银行、物流企业、核心企业以及中小企业跨界合作，减缓过分依赖传统金融机构的程度。与传统供应链金融一般将中小企业的信用风险控制转移到信用资质高的核心企业相比，互联网供应链金融的信用风险控制是供应链整体的信用风险控制。如何管理互联网供应链金融信用风险已经成为许多大型互联网平台积极探索的重要课题之一。
二、国内外文献综述
国外对于供应链金融业务模式的研究较多。早在1948年，艾伯特（Albert）就将供应链金融业务模式分为存货质押和应收账款融资两种，并针对各自的管理方式进行了研究。对于供应链金融信用风险的研究，国外学者基本上是基于传统信用风险评估模型进行的，包括信用度量术模型（Credit Metrics）、宏观模拟模型（Credit PortfolioView）、信用风险附加法模型（Credit risk+）、信用监控模型（KMV）、风险在险值（vaR）和概率型非线性回归模型（Logistic）。2013年马姆杜·雷法特（Mamdouh Refaat）就供应链金融的信用风险评价进行研究，将SAS信用风险评分体系应用于标准格式下的供应链金融信用风险评估。由于互联网供应链金融是从国内兴起的，国外对互联网供应链金融信用风险的研究较少，仅有2012年巴苏和奈尔（Basu&Nair）通过分析B2B平台互联网供应链金融预付账款的业务模式，设计了一种随机动态规划模型，认为互联网平台下中小企业财务状况的不完善会增加信用风险。
在国内，研究供应链金融较早的罗齐等讨论了融通仓模式下如何充分利用物流这一关键环节完善供应链金融业务的问题。对供应链金融信用风险研究一般是基于传统信用风险评估模型或结合其他模型进行的，孔媛媛等构建了供应链传统信用风险的度量模型，并结合模糊算法将某些难以量化的信用风险影响因子模糊化处理。而对互联网供应链金融信用风险研究较少，赵道致等提出的通过电商平台结合仓单质押业务的信用风险管理，其本质是将传统供应链金融仓单质押信用风险管理模式搬到互联网。将财务指标应用到传统信用风险模型的研究相对多一些，郭菊娥等的研究具有代表性，提出基于B2B电商平台的互联网供应链金融融资模式的发展路径，指出互联网化会让信用风险呈现协同式的特点，并运用财务指标将不同信用风险模型的有效性进行对比分析。
总体来看，国内外对互联网供应链金融信用风险管理的研究较少，且现有研究运用财务指标进行分析较多，运用非财务指标及系统中实时数据进行分析的较少。
三、逻辑回归模型
逻辑回归（Logistic）模型是处理分类数据的有力工具，对解释变量几乎没有任何限制，适用性非常强。
（一）逻辑回归模型简介
逻辑回归模型是概率型非线性回归模型，在因变量为分类变量时应用较多，可根据分类变量取值分为二分类逻辑回归、多分类逻辑回归、配对逻辑回归三种类型。本文主要分析二分类逻辑回归模型。
对于信用风险研究而言，分类变量主要是违约和不违约，假设y=l为违约，y=0为不违约，p（y=1）為违约概率，x为信用风险指标，企业违约的概率与信用风险指标的关系为：
P=P（Y=1|X）=f（x） 0≤P≤1
对数变换模型为：
这里，β0为常数，β1、β2….βk为信用风险指标回归系数；p为违约概率，p越大，企业信用风险越大。本文选定p=0.5为阈值。如果通过逻辑回归模型预测融资企业违约概率在0.5以上时，判定互联网供应链金融信用风险明显；当计算出来的结果小于0.5时，则判定融资企业没有违约，互联网供应链金融信用风险可控。
对于违约概率的参数估计，采用迭代解法进行估计：
（二）互联网供应链金融信用风险指标选择
供应链金融的融资对象主要是众多中小企业，中小企业财务制度相对不健全，其公开的财务数据往往不能体现公司真实的运营状况。在研究互联网供应链金融信用风险时，指标选择应过滤掉这些无效信息或虚假信息，利用互联网平台的优势获得诸如资产价格、资金流水、交易活动产生的实时流动性数据，以便对客户进行更真实有效的分析，全方位评价、量化其风险，从而提高贷款决策的可靠性。
本文选择的信用风险指标包括企业基本状况、互联网交易状况、互联网服务质量和供应链行业状况等指标（参见表1）。
互联网供应链金融的大数据多是非结构性的数据，冗余、重复信息非常多，需要从中筛选出对信用风险影响大的指标。本文运用主成分分析法进行筛选数据。
（三）主成分分析法
主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA），是利用降维和线性转换的思想，将多个相关变量转化为少数几个不相关的主成分变量。主成分变量按照方差由大到小排列，可以不重复地反映原始变量的大部分信息，在引进多方面变量的同时有针对性地分析重要指标，从而使问题简单化。本文应用主成分分析法对互联网供应链企业平台上的中小企业诸多交易变量进行主成分分析，将模型简化。
对于互联网供应链金融中的资金供给方即互联网平台企业而言，需要观测p个信用风险影响因子x1，x2，…，xp，平台上n个企业的因子原始数据矩阵为：
主成分分析主要有以下五个步骤：
（1）将原始信用风险影响指标数据进行标准化处理，统一量纲，得到标准化数据矩阵Z，其矩阵元素为：
主成分分析法的核心逻辑是利用方差贡献率来解释原始信息，方差贡献率是某个主成分的特征值占全部特征值的比例，即：
贡献率越大，说明该主成分所包含的原始变量信息越多。主成分个数k的选取标准由主成分累积贡献率决定，累计贡献率超过85%时，一般就认为主成分指标变量涵盖了原始变量的绝大部分信息。
（5）对主成分变量进行综合评价。在确定主成分后，还要注意主成分变量的实际含义解释，这种解释需要结合主成分变量的经济意义，不能机械式填充。
四、实证分析
本文的数据来源于阿里巴巴网，选取了2016年度60家平台中小企业，其中共900个数据30家企业作为训练样本，用于构建模型；另外30家企业作为测试样本，用于模型的检验。按照互联网供应链信用风险影响指标选择的原则，本文涉及14个自变量，包括年营业收入、仓库面积、员工人数、累计成交笔数、累计买家数、重复采购率、近90天退款率、近90天投诉率、货描相符、响应速度、发货速度、供应链重复采购率、供应链近90天退款率、供应链近90天投诉率（如表1所示）。
运用SPSS统计软件进行分析如表2所示。
（一）主成分分析结果
运用SPSS统计软件对14个互联网供应链金融信用风险影响指标进行主成分分析，得到解释总方差表（参见表3）。主成分提取原则是特征值大于1且累计方差大于85%，由表3可知提取的6个主成分的累积方差贡献率达到了87.83%，即解释了87.83%的总变异，大于85%，说明可以有效反映原始数据的主要信息。
图1为主成分的特征根数值碎石散点图，从第7个折点开始折线变平缓，落差变小，说明前6个点能够很好表达原始变量的大部分信息，进一步验证了上面6个主成分选择。
主成分确定后，需进一步确定因子载荷矩阵（参见表4）。将因子数据进行正交旋转得到的旋转成分载荷矩阵，可使变量解释更清晰，明确因子的实际意义。
由表4可知，供应链重复采购率X12、供应链近90天退款率X13、供应链近90天投诉率X14等原始变量的信息主要反映在因子F1上，说明的是供应链整体的状况。
累计成交笔数X4、累计买家数X5等原始变量的信息主要反映在因子F2上，说明的是融资方的互联网交易频度状况。
年营业收入X1、仓库面积X2等原始变量的信息主要反映在因子F3上，说明的是融资方主体基本状况。
响应速度X10、发货速度X11等原始变量的信息主要反映在因子F4上，说明的是融资方服务质量的状况。
近90天投诉率X8等原始变量的信息主要反映在因子F5上，说明的是供应链下游投诉的状况。
重复采购率X6等原始变量的信息主要反映在因子F4上，说明的是供应链下游重复采购的状况。
总之，这6个主成分集中代表了互联网供应链金融企业的供应链整体状况、互联网交易频度、主体基本状况、服务质量、供应链下游投诉以及重复采购状况，解释了87.83%的主要信息。
（二）逻辑回归结果以及分析
本文利用SPSS统计软件对6个主成分为自变量、信用等级作为因变量进行逻辑回归模型分析，结果如表5所示。
由表5可知，在5%的显著水平之下，6个主成分都是显著的，因此整个模型也是显著的。融资方的违约概率逻辑回归模型如下：
最后应用上式对剩下30个测试样本进行回代检验，验证模型的适用性。通过表6可知逻辑回归模型对测试样本判别的平均准确率为90%，其中第一类对15个违约样本辨别出13个，准确率为86.7%；第二类对15个非违约样本辨别出14个，准确率为93.3%。这表明本文的逻辑回归模型具有不错的预测能力。
（三）预测结果分析
传统供应链金融信用风险管理多是基于财务报表数据进行的，这种数据是结构化的、相对静态的。而互联网平台公司在供应链交易循环生态中会形成大量的非财務数据，这些数据具有碎片化、非结构化等特点。在本文的主成分分析实证中，互联网供应链金融企业的供应链整体状况、互联网交易频度、主体基本状况、服务质量、供应链下游投诉以及重复采购状况解释了87.83%的主要信息，这意味着可独立利用非财务数据对互联网供应链金融的信用风险进行评估。对本文而言，重复采购率、近90天退款率、近90天投诉率、货描相符、响应速度、发货速度等非财务数据都是社会关系参与的体现，这种体现跟企业关注的声誉有关，通过监控这些指标可以进一步管理信用风险。也就是说在互联网供应链金融中，非财务数据可体现很多信用风险的信息，如果不善于利用这些信息，互联网供应链金融的信用风险管理极可能不是充分有效的。
本文用逻辑回归模型进一步处理这些非财务指标，最后归一为违约概率判别变量，实证说明信用风险度量具有一定预测能力，独立利用非财务数据度量互联网供应链金融的信用风险管理是切实可行的。
相对于传统财务数据，利用非财务数据管理互联网供应链金融信用风险的重大意义体现在以下四个方面：
（1）拓宽了风险管理的界限。传统财务数据主要反映企业运营状况、担保物经济价值等，对于融资方的行为、偏向、心理都不能覆盖，这些只能通过非财务数据才能有效表现出来，最终落实信用风险控制点。
（2）可及时动态地进行风险管理。对于企业而言，最短的财务报表周期是一个季度，但如此长的周期不能满足互联网时代的风险管理要求。因此，传统的财务数据背景下信用风险管理效率过低，而且是相对静态的。非財务数据式的信用风险管理可以快速动态地利用日常交易数据随时监控融资方的信用状况，在一定程度上可满足及时监控的要求。
（3）降低信贷欺诈风险。对于大多数中小企业而言，其财务数据都是未经过审计的，财务制度不完善，仅仅依赖财务数据进行信用风险管理，融资方的欺诈成本较低。但是基于大数据的非财务数据风险管理方式对数据进行大范围杜撰难度和成本都较大，信贷欺诈的可能性大大降低。
五、互联网供应链金融盯市模式设计
实证分析说明，应用逻辑回归模型预测互联网供应链金融下融资企业的信用风险具有即时动态性，可将其应用到信用风险管理中。互联网供应链金融信用风险管理的核心有两点：第一，确认融资方身份以及交易的真实性；第二，动态度量和判别信用风险。
为了动态度量和判别信用风险，本文增设风险判别器，将盯市制度引用到互联网供应链金融信用风险管理模式中。
（一）盯市模式
本文构建的互联网供应链金融风险管理盯市模式结构如图2所示。该模式中互联网供应链金融信用风险管理主要涉及五个主体：互联网平台、资金需求方、资金供给方、物流企业（仓库）、第三方支付。为了研究方便，假设互联网平台、资金供给方、物流企业（仓库）、第三方支付平台同属于互联网平台企业集团的子企业（现实中阿里巴巴集团、京东集团基本符合这种假设），互联网平台是整个信用风险控制的核心，因为它是大数据的来源，只有互联网平台才能真正控制和监督交易行为。资金需求方可以是互联网平台的供应商，也可以是下游的销售商，涵盖互联网平台的所有企业，这些企业只要满足授信条件都可以向互联网平台申请贷款。物流企业和仓库是整合物流的重要环节，互联网平台企业控制了物流企业和仓库，就相当于获得了无形的抵押物，包括且不限于应收账款、订单、仓单等。资金供给方可以是拥有剩余自有资金的互联网平台企业、P2P公司、小贷公司甚至传统金融机构等。资金流的闭环重点在于第三方支付平台，如支付宝、财付通等，它可以实现融资、还款、投资三个资金环节衔接循环。第三方支付平台通过逻辑回归风险判别器即时动态地监控资金需求方的状况，预判资金需求方的信用风险，完成授信资金的划拨、控制、贷后监控、还款所有的资金循环。
（二）盯市机制的实现
本文模拟期货盯市制度设计了互联网供应链金融信用风险管理模式，资金需求方和资金供给方相当于期货交易的双方，第三方支付平台相当于期货公司。
第三方支付平台具有获取相关数据的优势，能够便利获得逻辑回归模型计算所需的动态非财务数据，如交易频率、客户活跃度、满意度等，因此第三方支付平台负责控制逻辑风险判别器，并管理保证金账号。
该盯市制度主要分为两个部分：贷前和贷后信用风险管理。贷前信用风险管理由资金供给方结合互联网平台大数据进行授信审批，第三方支付平台根据贷款额度或者授信额度通知资金需求方提交一定比例的初始保证金。贷后信用风险管理是由第三方支付平台运用逻辑回归模型计算企业违约概率。如果企业违约概率低于某一值，保证金账号资金不动；如果高于某一值且低于0.5时，越接近0.5资金供给方收取的保证金越多，当保证金比例低于维持保证金比例时，第三方平台通知资金需求方追加保证金；如果违约概率达到0.5或者资金需求方未及时追加保证金，则资金供给方将停止对其放贷、追回贷款余额、有权收取剩余全部保证金，如同期货交易中强行平仓措施一样，与此同时，第三方支付平台要协助资金供给方进行催收管理，提前预警并做好失联管理。
六、结束语
本文构建了互联网供应链金融的信用风险模型，并进行了实证研究，设计了逻辑回归风险判别器，并借助盯市原理探索了创新的信用风险管理模式，这种模式适用于广泛的互联网平台。目前互联网金融单笔授信额度小，如阿里模式单笔授信额度仅为100万元左右，必须依靠大数据进行信用风险度量。由于没有抵押，自然要求较大的风险补偿，以分散小额度单笔授信的风险。本文建立逻辑回归风险判别器进行盯市机制下的信用风险管理，可有效降低信用风险，弥补阿里模式不能大额授信的缺点，从而实现规模化授信。
责任编辑：方程
金融市场信用研究论文范文第5篇
摘要：迅速发展的互联网金融丰富了金融业态，促进了普惠金融发展，也催生了对个人和企业信用数据服务需求。本文在分析互联网金融的征信发展基础上，研究征信与互联网金融对接的政府主导型、市场主导型、行业会员制模式，建议在互联网征信业务发展初级阶段应以政府主导模式为主，逐步引导市场主导型模式健康发展，加快建立互联网金融行业协会成员信用信息共享机制，最终形成政府征信机构为引导，市场征信机构为主体，行业协会征信机构共同发展的征信体系。
关键词：互联网金融；征信体系；金融信用信息；金融创新；金融改革
一、引言
2013年被称为互联网金融年，阿里小贷、京东供应链金融、P2P网贷、众筹、第三方支付及传统金融机构互联网营销等互联网金融模式如雨后春笋般兴起，越来越多的个人、小微企业通过互联网寻求融资、借贷等金融服务。因此，互联网金融催生了对个人和企业信用数据服务需求。以P2P网贷平台为例，掌握借贷者的个人基本信息、贷款申请、贷款开立、贷款还款和特殊交易等信用信息，可以帮助P2P网贷平台更全面了解授信对象，防范借款人恶意欺诈、过度负债等信用风险。2013年P2P网贷规模达到1000亿元，而因信息不对称引起借款人信用风险失控、无法正常还款，导致倒闭P2P网贷平台75家，涉及金额12亿元①。信息不对称问题已经危及到互联网金融的声誉、健康可持续发展，而征信正好能有效解决信息不对称问题。
二、征信概念及发展模式
（一）征信概念
征信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，为促进信用经济发展和社会信用体系建设发挥着重要的基础作用。一是防范信用风险。征信降低了交易中参与各方的信息不对称，避免因信息不对称而带来的交易风险，从而起到风险判断和揭示的作用。二是扩大信用交易。征信解决了制约信用交易的瓶颈问题，促成信用交易的达成，促进金融信用产品和商业信用产品的创新，有效扩大信用交易的范围和方式，带动信用经济规模的扩张。三是提高经济运行效率。通过专业化的信用信息服务，降低了交易中的信息收集成本，缩短了交易时间，拓宽了交易空间，提高了经济主体的运行效率，促进经济社会发展。四是推动社会信用体系建设[1]。征信业是社会信用体系建设的重要组成部分，发展征信业有助于遏制不良信用行为的发生，使守信者利益得到更大的保障，有利于维护良好的经济和社会秩序，促进社会信用体系建设的不断发展完善。按收集对象可分为企业征信和个人征信两类，企业征信主要是收集企业信用信息、生产企业信用产品的机构，个人征信主要是收集个人信用信息、生产个人信用产品的机构。
（二）征信模式
国际上，按照征信机构类型可分为市场主导型、政府主导型、会员制等三种模式。第一种是市场主导型模式。这种社会信用体系模式的特征是征信机构以营利为目的，收集、加工个人和企业的信用信息，为信用信息的使用者提供独立的第三方服务。美国、加拿大、英国和北欧国家采用市场主导模式。第二种是政府主导型模式。这种模式是以中央银行建立的“中央信贷登记系统”为主体，兼有私营征信机构的社会信用体系。中央信贷登记系统是由政府出资建立的全国数据库网络系统，直接隶属于中央银行。法国、德国、比利时、意大利、奥地利、葡萄牙和西班牙等采用政府主导模式。第三种是行业会员制模式。这种模式是指由行业协会为主建立信用信息中心，为协会会员提供个人和企业的信用信息互换平台，通过内部信用信息共享机制实现征集和使用信用信息的目的。在会员制模式下，会员向协会信息中心义务地提供由会员自身掌握的个人或者企业的信用信息，同时协会信用信息中心也仅限于向协会会员提供信用信息查询服务。日本采用这种社会信用体系模式。
（三）相关研究
互联网金融方兴未艾，互联网征信模式研究也刚刚起步。互联网征信的核心是信息处理。谢平和邹传伟（2012）认为互联网金融在信息处理上，与商业银行间接融资、资本市场直接融资差异较大。社交网络先生成和传播信息；搜索引擎再对信息的组织、排序和检索，能缓解信息超载问题，有针对性地满足信息需求；云计算保障海量信息高速处理能力[2]。在互联网金融的征信模式研究上，王希军和李士涛（2013）认为根据交易对象的信用情况开展业务的P2P网络小额贷款以及电子商务大量的征信需求巨大，可利用互联网平台接入村镇银行和小额贷款公司等小型机构，亦可通过云计算、大数据，形成时间连续、动态变化的信息序列，预测资金需求者的动态违约，精确进行风险定价[3]。赵相东和相振宇（2013）认为“接口式”和专线式接入人民银行征信系统都不适合互联网小微金融机构，而应在信用数据库的基础上构建面向小微金融机构的征信服务平台，既可满足小微机构获取信息主体的信用信息需求，又能有效，防范地区、行业系统性风险，还可丰富央行征信系统信用信息[4]。黄海龙（2013）认为电商金融包含大数据、电商平台、资金提供方、资金需求方，利用物流、商品流、资金流的产生的征信数据，提供消费者信贷和中小微企业贷款[5]。陈冬宇等（2012）认为快速发展的网络借贷行业风险诸多，引入第三方个人征信，加强征信机构合作，通过披露法制化、申请自愿化、数据标准化、合作流程化，完善违约惩罚机制，降低信用风险，促进互联网金融健康发展[6]。艾志锋和陈宇（2013）认为从事网络借贷资讯服务的第三方网络平台提高网络借贷双方实时数据资、网络借贷平台资信评估、利率、费率，借贷评论社区，并建立网络借贷信用档案，有效补充互联网征信[7]。与已有文献不同，本文在分析互联网金融的征信发展基础上，探索征信与互联网金融对接的政府主导型、市场主导型、行业会员制模式及选择次序，并针对性提出相关建议。
三、互联网金融与征信发展
（一）征信机构多样化发展
截至2012年末，我国有各类征信机构150多家，征信行业收入约20多亿元。我国征信机构主要分为三大类：第一类是政府背景的信用信息服务机构20家左右。第二类是社会征信机构50家左右。其业务范围扩展到信用登记、信用调查等。社会征信机构规模相对较小，主要以从事企业征信业务为主，从事个人征信业务的征信机构较少。征信业务收入和人员主要集中在几家大的征信机构上。第三类是信用评级机构。纳入人民银行统计范围的信用评级机构共70多家。
（二）金融信用信息基础数据库不断完善并广泛应用
金融信用信息基础数据库主要采集传统金融机构（主要是授信机构）信贷信息，由中国人民银行征信中心负责建设、运行和维护。金融信用信息基础数据库已经成为我国重要的金融基础设施，不断完善并广泛应用。
目前该数据库已基本涵盖金融市场所有授信机构类型。截至2013年末，企业信用信息基础数据库累计接入机构754家，个人信用信息基础数据库累计接入机构776家。其中，企业信用信息基础数据库为1919.3万户企业和其他组织建立了信用档案，个人信用信息基础数据库为8.4亿自然人建立了信用档案，基本上为国内每一个有信用活动的企业和个人建立了信用档案。数据库的查询和应用越来越广。企业信用信息基础数据库开通查询用户4.2万户，全年查询次数1.04万次，日均查询次数28.5万次；个人信用信息基础数据库开通查询用户17万个，全年查询次数3.5亿次，日均查询95.3万次。
（三）互联网征信业务初步开展
一是互联网信用报告查询和应用逐步开展。2013年3月27日，征信中心通过互联网查询本人信用报告试点工作在江苏、重庆、四川三省（市）开展。同年10月28日，试点工作范围扩大至江苏、重庆、四川、北京、山东、辽宁、湖南、广西、广东9省（市）。截至2013年末，社会公众申请注册用户数175.8万人次，有129.4万人通过了身份验证，通过率73.6%，申请查询信息产品667.2万次，其中查询信用报告223.2万次，查询信息概要215.9万次，查询信用信息提示228.1万次。相比我国8亿多互联网使用人数，互联网信用报告使用率还很低，发展空间很大。
二是互联网企业开展征信。与传统金融业相比，互联网公司，特别是电商平台，其掌握的核心优势在于支付渠道和海量的数据积累，活性高，变化频繁，能够对借款人的资本信用做即时、快捷的评估，并进入贷款操作流程。
在互联网金融的具体业务模式中，第三方支付的金融信贷优势在于拥有用户海量的交易数据和很快的交易频率，能够确保平台的信贷不良率控制在1%以下，大幅领先于银行的小贷业务。阿里金融通过数据平台开展征信操作，有效商户信贷风险控制，实现日均100万左右的利息收入。苏宁、腾讯、京东等电商平台，或自己开展小贷业务，或与银行合作开发信贷产品，都是利用电商平台的客户交易数据，开展征信活动，挖掘用户金融需求，控制信贷风险。P2P公司作为互联网金融的重要类型，本质上也需要利用平台或者其他渠道的互联网数据进行数据征信分析。P2P就是陌生人之间的网上借贷，在不相识的人之间开展借贷业务，投资者就需要借助对借款人的数据分析来完成信用评估。目前国内的P2P公司还没有达到完全的网上数据征信，因其数据库不完善，各个平台之间数据库相对封闭。
四、互联网征信模式选择
目前，我国互联网征信模式可有三种选择：征信中心为代表的政府主导模式，电商征信机构和金融机构征信机构为代表的市场主导模式，互联网金融协会信用信息中心为代表的会员制模式（见表1）。
（一）政府主导型模式：人民银行征信中心
中国人民银行征信中心采集的金融机构的贷款、信用卡等记录、具有系统技术成熟、规模效应、信息保密性强等优势、可逐步接入P2P、众筹等网络贷款平台，并征集相关信用记录，为互联网金融企业提供服务同时丰富数据库。互联网金融和人民银行征信系统可互相补充完善，共同发展。
（二）市场主导型模式：电商平台或金融机构设立征信机构
电商组建征信机构，利用自身用户多、交易数据包含的信息量大，通过大数据、云计算充分挖掘数据信息，控制信贷风险，并对外提供征信服务。金融机构组建征信机构，通过组建电商平台，并利用综合牌照，风险管理能力等优势，将交易数据和传统资产负债，抵押物等信息综合，充分挖掘银行、证券、保险、信托、基金等信息，控制信贷风险，并对外提供征信服务。
（三）行业会员制模式：互联网金融协会设立征信机构
互联网金融协会设立征信机构，通过采集互联网金融企业信贷、物流信息开展征信活动，并免费向会员共享，亦可向非会员开展收取金融中介服务费用。
（四）模式选择次序
一是在互联网征信业务发展初级阶段，可以政府主导模式为主，充分利用人民银行征信系统。互联网金融企业，特别是P2P、众筹模式等自身数据缺乏，可试点通过接入人行征信系统，了解借款人信用，控制信贷风险。
二是逐步引导市场主导型模式健康发展，鼓励互联网电商平台、金融机构组建征信机构，在充分保护个人信息和企业商业秘密的前提下，开展征信活动，条件成熟的可以对外提供征信服务。
三是完善相关立法，成立互联网金融协会，加快建设互联网金融征信行业标准，形成协会成员（下转第61页）
（上接第55页）信用信息共享机制，实现征集和使用信用信息。
四是最后形成政府征信机构为引导，市场征信机构为主体，行业协会征信机构共同发展的征信体系，促进互联网金融持续发展。
五、政策建议
一是完善征信法律法规。目前我国对互联网金融信息的使用尚无明确的法律规定，将这些信息纳入征信系统存在法律风险。
二是制定征信行业标准。可由国务院征信业监管部门联合相关部门制定征信行业标准。新型网络信贷机构的数据缺乏统一标准，归集困难；互联网金融项目种类庞杂、数据量巨大，各机构缺乏统一标准。标准不统一影响了互联网征信数据征集、处理和共享。
三是加强信息共享体系和信息保护制度建设。目前国家对个人信息采集、查询和不良信息报送告知等有严格的规定，目前新型网络信贷机构自身信用风险管理能力和信息安全管理水平还需进一步提高，新型网络信贷机构共享征信系统的条件亟需改善。■
（责任编辑：张恩娟）
参考文献：
[1]中国人民银行编写组.中国征信业发展报告（2003—2013）[R].2013.
[2]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012(12).
[3]王希军，李士涛.互联网金融推动征信业发展[J].中国金融，2013（24）.
[4]赵相东，相振宇.基于互联网的小微金融机构征信服务平台建设研究[J].征信，2013（11）.
[5]黄海龙.基于以电商平台为核心的互联网金融研究[J].上海金融，2013（8）.
[6]陈冬宇，李伟军，彭中礼，徐赟.网络借贷引入第三方个人征信的必要性探讨[J].征信，2012（1）.
[7]艾志锋，陈宇.我国网络借贷行业征信体系建设问题探析——基于第三方网络借贷资讯平台发展的视角[J].武汉金融，2013（1）.
金融市场信用研究论文范文第6篇
摘 要：在小微企业发展的过程中，融资困难这一问题严重制约着企业今后的顺利发展。在互联网金融环境下，小微企业应根据时代的发展做到与时俱进，改变传统管理理念，加强企业信用管理与信息安全管理，制定相应法律法规，建立严格规范的信用管理体制，提高信息评级水平，为企业今后的融资发展奠定坚实基础。
关键词：互联网金融；小微企业；融资模式
一、小微企业信用缺失的原因
（一）缺乏长期发展目标
纵观国内的真实情况，大多小微企业都是以私营企业为主，部分私营企业管理者缺乏长远的发展目光，政策对私营私营企业缺乏知识产权保护，企业管理者在获得一定财富之后，将精力花费在该如何打通社会各方面的关系，而不是如何将企业做得更好。给予信用高度重视的企业，必定具有长远发展目标。
（二）监管机制不健全
对于一个企业来说，缺乏信用所带来的损失是无形的，久而久之会带来不可挽回的损失。追求利润最大化是企业发展的最终目标，假如缺乏健全的信用监督制度，盲目追求短期利润，必定会阻碍企业今后的可持续发展。缺乏完善信用监管机制，在激烈的市场竞争中难以提高自身地位，再加上小微企业在资源方面相对匮乏，便会放弃信誉而选择捷径。
（三）政府行为不规范
受传统管理观念的影响，政府在管理过程中存在一些不规范性，首先，因政府对市场的干预较多，对国有企业进行管理时相对宽松，能够享受一些特色政策。站在市场竞争的角度来看，这对于小微企业具有不公平性。另外，相关部门对资质审查管理方面相对松散，一些小微企业并不具备登记的资产要求，使得其承担信用能力不高，甚至出现信用低下的情况。
二、小微企业信用管理的改善途径
（一）勇于承担社会责任
伴随着市场竞争的越发激烈，小微企业想要在这一大环境下提高自身地位，不仅需要拥有诚信的服务，还需要优质的产品，对产品与消费者全权负责，承担更多的社会责任。在网络发达的今天，信息能够快速传播，在社会公众眼中，企业的外在形象属于一项无形财务，做好公益事业，向社会展示责任心，通过这些软信息提高小微企业的信用评级。
（二）投放企业软信息广告
一些小微企业认为使用广告的主要目的就是为了向消费者宣传产品的性能，只是一种营销管理手段。但事实并非如此，广告投放的范围应向外拓展，不应仅局限于产品，小微企业的经营模式、企业文化等因素也应包含其中，向社会进行传递。通过大数据、仓库、数据挖掘等技术向使用各提供多样化的产品，这也是在大数据环境下，帮助企业增加利润的主要渠道。小微企业应顺应时代发展的变化，在大数据公司当中，加大产品的投放，改变信息传递方式，减少信息不对称的情况，提高小微企业的信用评级。
（三）培养信息管理意识
小微企业的信用管理，不应局限于财务数据信息，而应满足互联网金融环境，全面提高信息管理意识。小微企业生产经营过程当中的资金结算、小微企业管理者在互联网上留下的信息，例如消费种类、个人进修、学习深造等数据，等都属于信用管理范围，这些网络信息就是所谓的信用软信息，能够将小微企业的真实情况完全反应出来，对信用评级产生重大影响。小微企业当中的员工应改变自身不良消费习惯，培养积极向上的工作态度，注重企业整体形象的设计，保证企业今后的顺利发展。
三、小微企业信用缺失的治理措施
（一）规范政府行为
市场经济的发展对企业的信用指数具有较高要求，面对激烈的市场竞争，当企业具有良好的信誉时，消费者才会给予更多支持。将市场经济的自由发展规律充分发挥出来，能够有效提高企业信用指数。政府在市场经济环境下，转变自身工作职能，由以往的管理者角色向服务者角色过度。另外，减少政府对经济活动的干预力度，市场经济的公平性与公正性都会因政府干预而改变，产生不利影响。最后，严格把关市场准入门槛，秉承着负责的态度，审核小微企业的注册资质。
（二）提高管理水平
小微企业当中的管理者文化水平有限，这是影响小微企业发展的重要因素。政府应充分发挥自身工作职能，参与管理课程学习的方式有宣传、组织等方式，进而提高小微企业内部经营管理水平与管理者综合素养，给予企业信用自我反省应有的重视。规范企业日常商业行为，属于信用管理工作的范围，减少企业发生信用危机。随着经济监管体制的逐步完善，应引领企业注重企业信用危机管理，切实提高企業信用管理水平，提高企业的整体信用。
（三）完善监督机制
在进行战略改革的过程中，完善社会信用监管机制具有重要意义，由中国制造向中国创造过度，这一转变应由良好信用的企业作为支撑。完善社会信用监督机制，法律给予信用良好的企业更多保护，使得这些企业获得更多社会资源。另外，为了追求自身利益最大化，应充分考虑到不受信用所带来的损失。公平的企业信用信息收集包含与信用监督机制，企业通过发布信用信息，对相关信息进行及时反馈。向社会公布企业信用指数，将社会的监督作用充分发挥出来。
四、结语
在未来的市场经济当中，会出现更多小微企业，在提供个性化产品方面具有许多优势，保障企业的可持续发展方面具有重要意义，在互联网金融环境下，企业的生产经营方式发生了天翻地覆的变化，科学合理的应用这一技术传播科学知识与文化，既能够推动企业的创新，也能够满足大众的个项需求。在小微企业发展的过程中，充分利用互联网的优势，使企业在市场经济中顺利发展。
参考文献：
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作者简介：
王茜，出生年月：1997.9.6，性别：女，民族：满，籍贯：上海市，学历：本科，研究方向：金融信用管理.