企业信用评估全文(5篇)

摘要:

运用企业信用风险评价理论，在分析中小企业信用评价与历史财务指标和非财务指标之间关系的基础上，提出了企业信用风险评估的指标体系，并据此构建了一种基于层次分析法的企业信用风险评估模型。研究表明，该方法有效、可行，有助于企业信用风险的预警管理，提高信用管理水平。

关键词:层次分析法;信用风险;评估模型

1．引言

近年来随着我国经济的高速发展，中小企业在促进国民经济增长、提供就业岗位、推动技术创新、保持社会稳定等方面发挥着越来越重要的作用。由于中小企业自有资金少、知名度不高，所以依靠内部融资以及通过资本市场直接发行债券股票融资都比较困难，所以中小企业更加依赖以商业银行贷款融资为主的间接融资手段，以商业银行为中介的间接融资是目前小企业资金配置的主要形式。中小企业与大企业相比，中小企业具有信息透明度差，经营稳定性差等缺点，对中小企业提供信贷支持时，商业银行很难对其信用风险进行评断。所以结合中小企业的实际情况，建立起一套中小企业贷款的信用评价模型，这对于商业银行有效地控制中小企业贷款风险非常有重要的。我国对信用风险度量、管理的研究始于上个世纪80年代末期，目前对信用风险度量、管理的系统研究主要集中在对企业信用风险的分析和预测研究。最早根据财务会计数据提出单变量分析企业破产风险预测的是Beaver［1］，Altman［2］将其延伸至多变量，即著名的Z评分模型，这些分析均采用最小二乘法进行估计。此外，还有几种常见的用于信用风险分析的统计方法:k－邻近法、主成分分析法、聚类分析法、分类树法等［3］。进入20世纪90年代，神经网络引入了银行业，用于信用风险识别和预测［4］。但是这些方法主要是针对大型企业而建立的，并不完全适合于中小企业。本文首先分析中小企业的特点，建立适合中小企业的信用风险指标体系，然后将层次分析法与信用风险分析和预测相结合，提出了一种基于层次分析法的综合评价模型，结合企业实际数据对模型的有效性和准确性进行了验证。

2．中小企业风险评价指标体系

中小企业与大企业不同，既具有信息透明度差，经营稳定性差等缺点，又具有经营灵活、创新能力强、发展成长力强以及国家政策扶持等优势。故而在设置其指标体系时应考虑到其所具有的创新性、成长性、发展性等特点。结合中小企业的特定，借鉴已有的国内外金融机构和评级公司的企业信用评级模型，在已有的国内外文献研究成果的基础之上，笔者认为在构建适用于中小企的信用评级指标体系时，应在分析企业的运营能力、盈利能力、偿债能力等财务因素的同时，要结合企业所处的外部宏观环境条件和行业发展状况来说明企业的偿债能力。此外，在分析偿债能力的同时，还应该考察企业的偿债意愿。只有在分析了企业偿债能力的同时，考察企业的偿债意愿，才能比较客观地掌握企业的信用情况，最终在评定时才能得出较为科学的结果。在此，笔者根据现有的研究成果和实际情况，构建中小企业信用评级指标体系，并将评级的指标分为财务指标和非财务指标两大类。

摘要：企业信用风险评估日益成为银行规避风险的基础和关键。本文通过梳理国内外文献，总结信用风险评估方法发展的不同阶段，并列举不同阶段的相关代表模型，指出不同模型的优缺点，为银行开展企业信用风险评估提供依据。

关键词：信用风险评估；模型；违约风险

引言

信用风险亦称作违约风险，是指以企业为主的借款人或者交易对方由于主、客观原因不能或者不愿履行合同，使银行等投资者出现损失的可能性。企业信用风险评估，是通过对能够体现企业信用风险的定性、定量指标进行分析、计算，得出作为借款人的企业最终发生违约可能性，作为银行决定是否为其贷款的依据。因此，信用风险评估逐渐成为银行规避风险的基础和关键，信用风险评估的方法也不断丰富和发展。

一、信用风险评估方法综述

国内外信用风险评估的方法前后大致可以分为主观定性分析方法、依赖财务数据的信用评分方法和信用风险量化管理模型以及结合了数据挖掘技术的信用风险评估模型等不同方法。

（一）主观定性分析方法

［提要］本研究针对多源数据融合场景下多维的企业信用风险评估，探索有效的模型学习方法。根据实验结果与分析，可以得出结论：XGBOOST能够较好适应多源数据分布不一致性和多维场景指标数量繁多的特点，同时该方法不需要对数据细节进行较深入的处理，因此能够快速调整模型，适应市场监管动态变化的特点。

关键词：企业信用风险；多源多维；XGBOOST

政府部门作为社会企业的主要监管机构，职责涉及海量企业的大量信用指标、安全指标、合法合规指标的监督和抽查，为企业的公平稳健发展和社会的和谐文明与稳定提供了最坚实的保障。此外，将各部门负责的不同指标联合用于对企业整体风险的考察，不仅有利于对部门工作任务和工作流程的优化，而且能起到及时预警作用，防患于未然。现有对于企业信用风险评估的研究工作多从开展评估的主体的不同业务角度出发，如信贷业务、电力业务、供应链金融、医药等角度，相关研究所使用的评估指标具有较高针对性、专业性，指标数量有限。从开展评估所用到的评估模型或算法进行划分：统计学习方法，如Logistic回归模型、结构方程模型；现代机器学习方法，如SVM、随机森林、XGBOOST；深度学习算法，如CNN模型。其中，现代机器学习方法由于模型性能较好、便于进行适应性算法优化与集成，成为目前信用风险评估的主流方法；回归模型结果可解释性强，但该算法对数据分布有一定要求；深度学习方法在其他领域应用广泛，但信用风险评估数据集通常呈现极大的类别不平衡、缺失值现象，难以直接应用深度学习算法，但也有学者组合其他算法来解决类别不平衡现象，从而促进深度学习算法的应用。本文从多业务多维度指标出发进行企业信用风险评估，模型所覆盖的指标种类较多，类别不平衡与缺失值现象更为严重，难以保证多源数据分布的一致性。因此，本文重点观察数据整体对评估性能的影响，提升模型泛化性；模型具有目标倾向性，减少“第Ⅱ类错误”（高风险公司未被识别）。本研究减少对各指标下数据细节的考虑，重点研究对比了不同机器学习算法，从中选出针对当前数据特点与任务场景效果最优、方法最适合的模型。针对多源多维度企业信用风险评估，借鉴大数据场景数据挖掘思想，考察数据整体特点，便于发现数据隐藏的关联与规律，同时能够提升评估模型的泛化性。此外，应用现代机器学习算法，有利于提升信用风险评估的客观性，提高信用风险评估业务的效率。

一、数据介绍

选择深圳市市监局“双随机、一公开”结果公示的191，824条餐饮服务食品安全量化双随机检查结果数据，进行统计分析。通过数据去重和数据清洗，获得3，827家商事主体，其中291家有违法违规记录，2，736家没有违法违规记录。利用当下前沿技术多维度采集3，827家商事主体包括工商登记信息、欠税记录等在内的52个维度的公共信息，整合成为模型建设的样本数据，依据正负性样本比例，从中随机选取3，027家上市主体数据作为模型训练数据，其余800家商事主体作为模型测试数据。

二、设计方案

（一）系统设计。本产品按照功能分为三个模块，数据预处理模块、指标筛选模块和模型训练与选择模块。预处理模块对多维企业数据进行数据离散化、归一化、独热编码等预处理；指标筛选模块通过IV值、相关性、正则化等不同筛选方式为各指标打分，保留有效特征供后续模型使用；模型训练与选择模块采用不同机器学习及深度学习的方法，建立企业基本信息和企业信用间的映射模型，训练后的模型可用于对新企业信用的风险评估。

1．民营企业信用风险评价指标体系构建

1．1评价指标体系内容

针对我国民营企业自身特征，在构建企业信用风险评价指标体系的过程中要充分对企业素质进行分析，对企业整体经济发展情况、经营范围与产品销售与盈利水平等进行综合评价，同时也包括对企业综合管理情况的评估，如企业职工能力、领导管理能力以及企业内部文化结构等;要对企业资金信用进行评估，通过对企业资产结构、资金链运行以及资产质量的分析，进行量化财务指标考察，充分反映企业资金自有率和流动比率，对信贷情况、贷款承付率等全面评估;对企业的经营水平与经济效益进行综合评价，包括对产品生产、销售、开发、费用核算以及纳税与利润多方面情况考察;另外，对企业发展情景的分析，要对民营企业进行近期考察，对目标实现情况以及长远规划等全面分析，并对企业的行业地位以及多元化市场竞争力进行分析，对其目标的制定与措施的落实以及长远发展趋势进行分析。

1．2指标体系构建原则

为避免民营企业信用风险评价指标的选择存在随意性，要遵循全面性原则、科学性原则、公正性原则、通用性原则、可获得性原则。民营企业风险评估直接关系到企业长远发展趋势，一旦出现评估偏差将会影响企业信用状况，给企业带来风险。因此，风险评估指标体系的构建要全面体现民营企业信用状况。要积极借鉴国外信用风险评估体系构建经验，使数据结构构建更加丰富、全面、科学。只有在客观判断和评估的前提下，才能保证指标体系构建的公正性和有效性。另外，指标体系构建必须要依照国家政策和法律以及规定标准进行，避免偏离经济发展轨道，使其适用于民营企业中，被债权人和企业理解和认同。

2．基于相似度的民营企业信用风险评级方法

信用评级方法主要是指基于企业的信用状况完成的等级判定，通过进行系统分析发现，信用评价方式对于信用等级的判定具有科学性。针对民营企业的信用评估方法应用，我国多赞同美国做法，但是也有持反对意见的。认为通过定量方式分析量化评估指标具有客观性。而通过定性分析则相对比较主观，需要进行相应的主观判断，可以说，采用定量分析相对于定性具有一定的进步性特征。本文中对两者之间的关系与作用并不做机械性判断，而是根据实际需要选择定量或者是定性分析。

“本月707户小微企业的电力信用综合评价报告提供给你们，请参考。”2022年2月15日，国网冀北电力有限公司唐山供电公司（以下简称“唐山供电公司”）通过小微企业信用评价指标体系，利用电力大数据对小微企业信用情况开展贷前、贷中、贷后的全过程评估，并将结果反馈给唐山市企业综合金融服务平台，作为金融机构授信审批的一项重要参考指标。截至目前，已累计助力212家小微企业融资贷款78.93亿元，有力支撑了唐山市小微企业经营发展。

一、信用为本银行放心贷

2020年2月，面对疫情中实体企业遭遇现金流吃紧、融资难等多重压力，唐山市政府为帮助广大企业纾困克难，快速复工复产，及时出台“春雨金服”惠企助企行动，搭建以政府、银行为主导的企业综合金融服务平台，让企业需求和金融供给无缝对接，提升金融机构支持实体经济的服务温度。但实施过程中却面临“银行重风险管控、企业重资金流动”的矛盾，特别是小微企业由于信用等级总体不高、固定资产等抵押担保品较少，导致贷款审批时通过率偏低。金融机构既要快速、精准放贷又要降低金融风险，急需掌握小微企业信用情况作为放贷评价指标。“电力大数据可以动态实时、准确客观地反映企业生产、经营运行状况，可以为金融机构全面评估小微企业信用风险提供极高价值的决策依据，既能帮助诚信用电企业更好更快融资，又让金融机构吃下‘定心丸’。”唐山市企业综合金融服务平台工作人员许攀表示。唐山供电公司积极响应政府惠企助企号召，全面支持政府“春雨金服”行动，于2020年5月26日与市政府金融服务平台签订数据产品提供服务协议，创新利用电力数新冠肺炎疫情暴发以来，国网冀北电力唐山供电公司围绕企业诉求、金融机构需求，充分发挥电力大数据优势，为小微企业信用精准画像，提供信用数据产品，服务唐山市政府“春雨金服”惠企助企行动，以电力数据为“桥梁”，打造供电企业、客户、银行三方共赢的能源互联网生态圈。据对授权的小微企业全方位“画像”，提供多个维度的电力信用综合评价，作为金融机构授信审批的重要参考。在“电力+金融+客户”协同共享的模式下，通过数字化技术“让信息多跑路、让企业少跑腿、让机构得实惠、让融资更便利”成为了现实。唐山供电公司还促成唐山市政府下发《唐山市涉电用户信用管理办法》（唐政办字〔2020〕8号），实现政府社会信用治理、电力企业经营权益和诚信用电客户权益的“三赢”，为全面评估小微企业信用风险提供有较高价值的决策依据，搭建起小微企业、银行、政府的信用桥梁，更好地服务征信体系建设。

二、数据说话企业融资快

为小微企业全方位“画像”，准确性是关键。如何让大量的电力数据发挥出价值，让企业融资难变成融资快？唐山供电公司多维度探索电力大数据在企业信用领域和小微企业融资支撑领域的创新应用，创建小微企业信用评价指标体系，快速出具评价报告提供给金融平台，破解小微企业“融资难、征信慢”难题，实现银行对优质小微企业的快速放贷。唐山供电公司从企业属性、企业经营状况、企业缴费行为、企业信用历史、行业用电行为等5个维度进行指标设置，共选取“违法违约用电”“企业电量增长”等8个一级指标和“企业立户时长”“企业电量波动”等16个二级指标，各级指标分别设置权重和评价标准，构建“5816”客户用电信用评价体系。通过对企业生产经营态势、缴费情况、信用风险、企业竞争力等多维度、多指标的综合评价，构建企业用电行为分析模型，更加实时、全面、客观、准确地为小企业用电信用画像，全面展示企业的优势和风险，为金融机构精准对接小微企业融资需求、降低普惠金融服务风险奠定坚实基础。“金融平台通过唐山供电公司出具的企业电力信用综合评价报告，可高效而灵敏地洞察企业运营和生产状况，在融合其他领域的信用行为数据信息后，利用大数据对企业信用风险开展全面评估，辅助金融机构快速对用户进行贷款审批发放。”许攀坦言，有了企业电力信用综合评价报告，金融平台对企业经营效益等情况“一目了然”，促进了平台简化流程、优化授权，提升了平台服务小微企业融资的效率和效果。

三、体系升级服务更精准

随着“春雨金服”行动不断深入开展，越来越多的小微企业得到了资金支持，有效减轻了企业资金周转压力。与此同时，金融平台、银行以及企业又有了新的需求。“金融机构了解企业贷前情况，但无法及时跟踪掌握企业贷款后的经营动态，特别是小微企业在获得资金后是否投入生产、是否实现资金增值增效，直接关系到金融机构信贷风险管理。”许攀介绍说，“有的企业借助贷款实现扩大生产后需要再次融资，也需要重新对企业进行评估。”唐山供电公司针对这一需求，进一步拓展小微企业信用评价指标体系，按照贷前、贷中、贷后三个阶段和费控、后付费两类用户，依据不同用户类型、不同贷款阶段的侧重，相应调整指标和权重设置，形成贷前—费控用户模型、贷前—后付费用户模型、贷中—费控用户模型、贷中—后付费用户模型、贷后—费控用户模型、贷后—后付费用户模型共六个小微企业信用评价模型。“通过信用评价中的‘贷中预警’功能，企业一经放贷即进入实时监控流程，目前已对贷款成功的212家企业进行实时监控和评价，对电量持续下滑或出现缴费异动的5家企业进行红牌警示，提前告知金融机构进行风险跟踪测评和管控。”唐山供电公司互联网办公室负责人李钢介绍。通过“贷后评估”，将贷款超过6个月的企业进行量化评估，对4家电量稳定增长且用电信用良好的企业发布绿卡，为金融机构加大贷款额度和办理贷款展期提供有力数据支撑。目前，唐山供电公司通过小微企业信用评价还可以展示企业贷前、贷中、贷后综合得分，按照行业、区域、分值区间多个维度展示企业总体信用情况，具备特定企业信用评分查询、信用预警查询等功能，实现综合实力较强的优质企业的筛选，为金融平台提供贷前反欺诈、贷中交叉验证、贷后监控预警等更加完善精准的数据产品服务，助力更多小微企业高效便捷融资。