关于银行对借贷企业信用分析评估的研究

第一章：研究背景理论基础----------------------------------------------------------------3

1.1中小企业信贷现状------------------------------------------------------------------------3

1.2中小企业贷款模型S-Z-Score 模型---------------------------------------------------3

1.2.1  中小企业贷款模型S-Z-Score 模型的理论基础--------------------------------5

1.2.2  S-Z-Score 模型中企业的非财务因素--------------------------------------------5

1.2.3  S-Z-Score 模型的构建--------------------------------------------------------------8

第二章：论证过程----------------------------------------------------------------------------------------11

2.1  论证模型的取样------------------------------------------------------------------------------------11

2.2论证模型的使用--------------------------------------------------------------------------------------11

2.2  模型结果评价--------------------------------------------------------------------------------------13

第三章：结论--------------------------------------------------------------------------------------------16

内 容 摘 要

改革开放30年，我国中小企业发展迅速，取得了重要的成就，已成为国民经济的重要组成部分，商业银行给予中小企业信用支持可以实现双赢。在实际工作中，我国中小企业普遍存在“融资难”、“贷款难”的现状，在经营过程中容易发生融资不畅引发的财务危机，使得中小企业更容易违约或破产，而相对较高的违约率，反过来又影响了银行的贷款意愿。但是，中小企业贷款业务是银行利润的重要来源，由于中小企业议价能力较差，通常能够获批的贷款，都是要求在基准利率上浮10%以上，银行能够获得额外的风险报酬率。这样，使得商业银行陷入了一个“贷”或“不贷”的两难境地。

中小企业信息披露不够和财务数据失真，造成银行贷前调查困难和不实，无法有效评估风险。而我国对包括中小企业在内的全社会信用体系和征信管理尚未形成。有的中小企业除了财务报表，没有任何社会信用记录，同时因为自身经营的原因，在实际操作中，企业会对财务报表进行润色，以达到避税的目的，这样导致金融企业难以得到中小企业真实的经营业绩，给贷款的审查、授信及核准带来一定程度的困难。

本解决这个问题的一个可行方式就是，建立中小企业信用风险的度量模型，利用科学有效的方法，对中小企业进行信用评级，从众多的中小企业中挑选可以贷款的对象，从而在降低了风险的同时，又提高了收益，最终实现风险——收益的均衡。同时，还可以促进商业银行积极调整信贷结构，有效降低信贷集中度，分散贷款风险，从而有助于商业银行调整发展战略和持续健康发展。

本文在著名的 Z 评分模型的基础上，根据我国中小企业的实际情况，引入了非财务因素和行业风险因素，并据此构建了 S-Z-Score 模型，并选取了批发和零售业、工业、交通运输和邮政业、建筑业、住宿和餐饮业、综合类等六大产业所属的 70 家中小企业作为样本，比较 Z”模型与 S-Z-Score 模型的准确性。结果表明，考虑了非财务因素和行业风险因素的 S-Z-Score 模型，一定程度上解决了中小企业修饰财务报表，造成评级结果失真的问题，使第一类错误率显著降低，验证了 S-Z-Score 模型在对中小企业进行信用风险判别方面的有效性。

关键词：中小企业授信 非财务指标