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企业信用风险评估模型分析(部分,未全部转存).doc

 绿叶发于春枝 2018-10-15
企业信用风险评估模型
企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素,也是企业信用风险管理的
核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念,即信用、信用风险、信用风险管理 以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念,并介绍相关企业信用风险评估操作。
I —、企业信用风险评估概念
企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程,是利用各种评估方法, 分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查 和评估的活动。
信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上,运用数理统计方 法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型,从而对信用主体的信用风险大小进行 量化测度。
I 二、企业信用风险评估模型构建
(一)信用分析瘼型概述
在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类,预测性模型 和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景,衡量客户破产的可能性;管理性模型不 具有预测性,它偏重于均衡地揭示和理解客户信息,从而衡量客户实力。
1.Z计分模型
Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变 量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时,Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。
2.巴萨利模型
巴萨利模型(Bathory模型)是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信 分析模型。此模型适用于所有的行业,不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营 运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。
Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。
3.营运资产分析模型
营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能,其所需要的资料可以从一般的 财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段:第一阶段是 计算营运资产(working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公 式中可以看出,营运资产分析模型流动比率越高越好,而资本结构比率越低越好。
营运资产分析模型是管理性模型,与预测性模型不同,它着重于流动性与资本结构 比率的分析。由于净资产值中包含留存收益,因而营运资产分析可以反映企业的业绩。
□ 第三章企业征信业务
又因为该模型不需要精确的业绩资料,可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产 和资产负债表比率的计算,确定了衡量企业规模大小的标准,并对资产负债表的评估方 法进行了考察,可以确定适当的信用限额。
4.特征分析模型
特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析;从客 户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征, 把它们编为几组,分别对这些因素评分并综合分析,最后得到一个较为全面的分析结果。
(二)企业信用风险评估模型构建①
1.预测性风险模型构建——Z计分模型
在应用该模型的过程中,不能生搬硬套,要区分不同的行业、个体企业的特性、企 业信息的透明度等情况。一般来说,该模型可以分为三种形式,其中Zi为最基本的模型, 适用于上市公司;Z2适用于非上市公司;z3适用于非制造企业。
Z, = l. 2X1 + 1.4X2+3. 3X3+0. 6X4+0. 999X5(3-1)
其中X1=(流动资产-流动负债)/资产总额 x2=未分配利润/资产总额 x3=(利润总额-财务费用)/资产总额 X4=权益市场值/负债总额 x5=销售收人/总资产
Z2=0. 717XJ+0. 847X2+3. l07X3+0. 420X4+0. 998X5(3-2)
其中X1=(流动资产-流动负债)/资产总额 x2=未分興利润/资产总额 x3=(利润总额+财务费用)/资产总额 x4=所有者权益/负债总额 x5 =主营业务收人净额/总资产
Z3 =6. 56X,+3. 26X2+6. 72X3 + 1. 05X4(3-3)
X,=(流动资产-流动负债)/资产总额 x2 =未分配利润/资产总额
x3=(利润总额+折旧+摊销+利息支出)/资产总额 X4=所有者权益/负债总额 判定标准:
Z,小于1.8,企业处于破产区;Z,大于2. 99,企业处于安全区。
Z2小于1.23,企业破产的可能性大;Z2大于2.9时,.企业持续经营的可靠性越强,风险越小。
Z3小于1.23,企业破产的风险很大;Z3大于2. 9时,企业破产风险较小。
使用Z计分模型最主要的目的,就是判断企业是否可能破产,即如何界定破产的可 能性。这就要根据企业的财务资料,看X,,X2,X3,…,乂?这些变量的情况,而在系数 不变的情况下,变量就起到决定性的作用。
五、净利润724. 4>)90S. 09
根据表3-3和表3-4提供的资 

            

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