原创《小微企业信用评级指标体系构建》：本论文为您写信用评级毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
摘 要：小微企业在扩大就业、促进国民经济发展方面起到了重要作用,然而其在获取信贷资金方面却一直处于弱势地位,成了其生存和发展的瓶颈.构建小微企业特有的信用评级指标体系对于降低交易成本和信息不对称,帮助金融机构控制风险,缓解小微企业融资难等问题具有重要意义.从七个方面共19项评价指标为小微企业构建了一套科学、简明、实用的信用评价指标体系,并结合河南省x市的小微企业样本数据进行实证分析,以期对中小企业信用状况进行合理的评价.
关键词：小微企业；信用评级；主成分分析；Logistic回归模型
文章编号：1003-4625（2015）05-0105-04 中图分类号：F832.1 文献标识码：A
一、文献综述
国内外学者针对大型企业和国有企业的信用评价开展了大量的相关研究,对于小微企业信用评级的探讨则相对较少,其核心内容在于评级指标和评级方法.在评级指标方面,目前国际公认的主要有5C因素（品德、经营能力、资本、资产抵押、经济环境）、SP因素（个人因素、资金用途、还款来源、债权保障、企业前景）、SW因素（借款人、借款用途、还款期限、担保物及如何还款）和4F因素（组织、经济、财务、管理）.我国学者也针对我国小微企业发展的实际情况开展了研究,有的学者从企业偿债能力、经营能力、创利能力、管理能力、创新能力和成长能力等六个层面构建了共28个评价指标（范柏乃、朱文斌,2003）,有的学者从商业信誉、流动性、盈利性、财务杠杆、效率性、发展能力等6类共18个指标建立了一套具有较高代表性和实用性的企业信用评价指标体系（吴金星、王宗军,2004）,有的学者将企业素质、财务能力、技术风险、创新能力、信用履约能力、发展潜力等六大因素分为16个二级指标和28个 指标构建小微企业评价指标（刘广斌、郭富贵,2009）.
在评价方法方面,有的学者运用隶属度分析、鉴别力分析和相关分析法（范柏乃、朱文斌,2003）,有的运用层次分析法（吴金星、王宗军,2004）,有的运用调查问卷和相关性分析法对定性和定量指标进行最后确定和筛选从而得到最终的小微企业信用评价指标体系（刘广斌、郭富贵,2009）,也有运用Logis-tic回归模型计算小微企业信用评价指标变最在整个指标体系中所占的权重并最终得出小微企业信用评价指标体系（陈安,2009）.
综上所述,学者针针对小微企业信用评级做了相关研究,但针对小微企业信用评级的指标设置的主观随意性较大,普遍采用在原有针对国有企业、大型企业的信用评级体系中加入新的指标变量.在评价方法方面,大多数采用层次分析法,定量成分较少,定性成分较多,主观性过大导致权重难以确定,但目前我国还缺乏针对小微企业信用评级的相对客观科学的评价方法.因此如何运用更为科学的方法,制定一套客观科学的小微企业信用评价体系具有重要的理论和现实意义.
二、小微信用评价指标体系构建
本文基于评价指标体系的全面性、可操作性、系统科学性的原则,结合小微企业发展的实际情况,将财务定量指标和非财务定性指标相结合,并考虑到法人治理机制、内控管理机制是否健全,企业征信记录和高管个人信用记录是否良好,对于小微企业有重要影响,因此在财务指标的基础上,增加企业法人治理情况（前5大股东持股比例和股权激励机制）和企业信用情况（企业征信记录和高管征信记录）.本文较全面、科学准确地反映小微企业的资信状况,并将小微企业信用指标体系分为七大类（偿债能力、盈利能力、营运能力、创新能力、成长能力、法人治理、信用情况）共19个指标（详见表1）.
三、数据来源和实证分析
(一)数据来源
本文选取河南省X市农、林、牧、渔业营业收入500万元以下的小微企业作为研究对象,通过河南省X市农村商业银行获得小微企业的财务数据,并结合实地调研情况,掌握了第一手资料,采用专家打分法对非财务指标进行打分,选取2011年至2014年X市30家小微企业的数据作为实证分析的数据材料.X市农村商业银行积累的小微企业信贷资料翔实,能够反映其真实的经济状况,数据具有较高的真实性和准确性.从样本数据的情况来看,河南省X市的小微企业以农、林、牧、渔业的农产品流通、加工、销售为主.
(二)主成分分析
主成分分析法利用降维思想将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分）,各主成分彼此互不相关.本文利用主成分分析法将七个方面共19项评价指标进行主成分分析,解决所选指标多重共线性的问题,并计算出各样各主成分的得分,确定各个指标的系数权重,计算步骤详见如下：
2.计算特征值和特征向量
解特征方程,采用雅可比法求出特征值,虽有使其按大小顺序排列入1≥入2≥等入p≥0；
分别求出特征值入i的特征向量ei（i等于l,2,,L,p）,要
3.计算主成分贡献率及累计贡献率
当累计贡献率达85%-95%的特征值,入1,入2,L,入m所对应的第1、第2、等、第m（m≤p）个主成分.
4.计算主成分载荷
5.计算各主成分得分
本文利用SPSS21对样本数据进行分析,得到解释的总方差和碎石图,实证结果如下（详见表2和图1）：
从表2可以看出,第一主成分累加占总方差的67.278%,前两主成分累加占总方差的79.892%,前三主成分累加占总方差的85.499%,由于系统默认方差大于1的为主成分,由此可知系统共提取了3个主成分,并且前3个特征值累计贡献率达到85.499%.由各主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根,可得知各主成分系数,实证结果如下（详见表3）：
由各主成分系数,可以第一、第二、第三各主成分的函数表达式：
Y1等于0.14*资产负债率+0.24*流动比率+0.23*速动比率+0.25*净资产收益率+0.24*总资产报酬率+0.25*销售利润率+0.26*应收账款周转率+0.25*存货周转率+0.25*总资产周转率+0.26*研发费用收入比例+0.26*近三年设备更新率+0.26*专职研发人员比率+0.19*销售收入增长率+0.19*净利润增长率+0.19*净资产增长率+0.25*前5大股东持股比例+0.25*股权激励机制+0.18*企业征信记录+0.19*高管个人征信记录.
信用评级论文参考资料：
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