企业信用评价模型、信用等级与业绩相关性研究，本文主要内容关键词为：相关性论文,信用评价论文,信用等级论文,模型论文,业绩论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F272.5文献标识码：A文章编号：1002-9753（2003）05-0081-05
一、文献回顾
自从1909年约翰·穆迪（John Moody）率先对铁路债券进行信用评级之后，度量信用风险的各种方法相继出现。从最初依靠训练有素的专家主观判断的古典信用度量术到现代以统计学、运筹学和现代金融理论为基础的信用风险模型，企业信用评价方法在不断演进中得到发展和完善。在国外，根据公开或内部信息进行信用评价的模型已有许多。据文献记载，最早提出信用风险分析模型的是威廉·比弗（William Beaver，1966年），他对79个失败企业和相同数量、同等资产规模的成功企业进行比较研究后提出了单变量判定模型，即通过个别财务比率走势恶化来预测企业信用风险状况。由于采用不同比率预测同一公司可能会得出不同的结果，1968年，埃德沃德·艾·埃特曼（Edward.I.Altiman）提出了多种变量模型（Z-score model）即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分（称为Z值）来预测企业信用风险[1]。由于该信用评分模型的构建，包括解释变量的选择、解释变量的形式变换在内，往往是在大量的试错基础上选出的满意表达式。模型缺乏逻辑解释，即无法解释为什么选用这些财务指标组合而不采用另外的财务指标组合；作为自变量的财务指标与因变量之间为什么是线性关系而不是其他关系（非线性关系）。1996年，Trippi和Turban（1996）将神经中枢网络系统（neural network）应用于信用风险分析，他们构建的神经网络模型，放弃了信用评分模型中变量是线性且相互独立的假设，能够更深入地分析变量之间隐含的相关关系。随着金融衍生产品的开发和金融市场的迅速发展，市场风险日益突出，新的信用风险相继产生，一些基于现代资产组合理论、期权定价理论等构建的企业违约风险预测模型不断出现，如J.P.Morgan创建的Credit Metrics模型、KMV公司运用期权定价理论建立的KMV模型、McKinsey公司开发的CreditPortfolio View模型、瑞士银行的CreditRisk模型、信孚银行的RAROC模型、KPMG公司的贷款分析体系（Loan Analysis System）及Altman的死亡率模型（Mortality Model）等。目前，信用风险预测模型已经成为金融机构风险管理体系中的关键组成部分[2]。
虽然国内外信用评价模型已有许多，但验证模型的有效性即返回测试仍旧是一个瓶颈，由于建模样本及检验样本均为小数量的样本，而产生1个预测数据大约需要1年的时间，因此，合理测试预测精度的时间跨度会很长[3]。期间影响企业履约的因素很多，且不断变化，从而使评价企业偿债能力，进而预测其违约风险的工作变得十分困难和复杂。首先，建模样本及检验样本不足以横跨几个宏观经济或信用周期，模型的构建与应用条件可能发生重大变化。其次，主要以会计账面价值指标为基础而构建的模型，如信用评分模型，大部分变量值在时间上具有离散性的特点，银行很难发现借款者经营过程中更细微、更快速的变化。许多对履约有重大影响的非财务因素如：人力因素等不可量化，即便模糊计量，而取得这些信息资料又十分不易。最后，银企之间的信用契约为不完全契约（即不可能将未来可能发生的所有事件全部包括在契约中），以及缺乏与之配套的信用法律支持系统，单凭契约本身不能有效地解决由于信息不对称而产生的代理人问题——逆向选择和道德风险。企业有限责任制度，有效地保护着企业所有者，使之最大损失仅以自己投入企业的资本为限；而财产权利和财产义务相分离，企业逾期还贷，甚至违约处罚与经营管理者个人利益相分离，经营管理者无内在激励去履行还贷义务，还贷责任也因此社会化[4]。由于以上这些因素的影响，即使是精确的模型，也无法产生准确的预测结果。鉴于此，我们认为，忽视负债代理人（企业经营者）的还贷责任、还贷义务以及相应的还贷激励问题，去构建或完善信用评价模型，来达到降低违约率的目的的努力是不够的，预测信用风险，发出预警信号，适时终止贷款毕竟只是企业信用风险管理的一个方面；在信息不对称下，如何得到企业经营者的积极合作，从而降低负债代理成本，化解信用风险是企业信用风险管理的另一重要方面。因此，本课题从管理心理学角度入手，将信用评价置入激励理论框架中进行新的思考。运用实证研究的方法，揭示企业业绩。信用等级和经营者还贷激励三者之间的相关关系。从而提出改进和优化我国企业信用评价模型的构想。
二、信用等级与企业业绩相关性的实证研究
为便于揭示企业业绩、信用等级和经营者还贷激励三者之间的相关关系，本研究特作如下假设：
（一）研究的前提假设
假设1：研究的样本企业公开发布的财务报表与向银行报送的报表具有一致性，且数据真实、可靠。
一般情况下，企业会编制三套报表，一套送交工商部门，一套送交税务部门，另外一套送交银行。出于不同的目的，企业可能以不同的方式编制这三套报表。比如，企业在编制纳税目的的财务报表时，可能夸大成本；而在编制对外公开的财务报表时却可能夸大利润。报表的不一致必然会导致对同一企业财务状况、经营成果的评价得出不同的评价结果。一般认为，公开发行股票的公司由于相对严格的信息公开制度和较完善的监管体系，其财务报表数据相对真实可信。因此，本研究以公开发行股票的公司为样本企业，并假设其公开发布的财务报表与向银行报送的报表一致。
假设2：企业信用等级与违约率显著负相关。
信用风险是指借款人或市场交易对手由于信用等级变动和履约能力变化违约而引起损失的可能性。从某种意义上说，信用等级的评定也就是对企业违约风险的一种预测。一般情况下，信用等级高的企业，违约风险就小。比如，标准普尔对AAA级的描述是：“偿还利息和本金的能力特别强[5]。”等级越低，利息和本金不能偿还的风险就越大。C级和D级意味着“处于破产或违约状态，或其他明显的缺陷之中”[5]。据穆迪投资者服务（1996）对1970-1993年美国公司违约率的统计资料，违约率与信用等级之间的关系是：
从1970年到1993年，AAA级债务一年的违约率为0，但B级债务一年的违约率却高于8％。违约率和信用等级存在显著的负相关关系。
假设3：企业业绩与违约率显著负相关。
一般来说，业绩较好的企业，其偿还债务的能力较强，还款意愿也较强，从而违约率低。因为，好的业绩，将为企业带来稳定的现金流量，并且在企业偿还债务后，企业的股权所有者能够得到企业资产的剩余价值。反之，业绩差的企业，在偿还债务后，企业的股权所有者不能得到企业资产的剩余价值，从而违约率高。
假设4：企业业绩与企业经营管理者对薪酬、工作成就、晋级提升的需要满足程度显著正相关。
一般认为，健全的公司治理结构，必然有基于激励目的的经营管理者业绩评价与激励机制。业绩优良的企业，经营管理者在薪酬、工作成就、晋级提升诸方面的需要满足程度明显高于业绩差的企业。
（二）研究内容：信用等级转移，业绩指标具有先导性。即企业信用评价指标体系中的业绩指标较非业绩指标与企业的信用等级更相关，更能提示企业的违约风险
1.数据选择及处理
本项研究所使用的数据来自国内某家银行对其客户的信用评分系统。该评分系统以100分为满分，得分越高，说明企业的信用状况越好。其理论基础是Alterman提出的多元线性判别模型。此外，一定范围的评分分值与特定信用等级相对应，比如评分分值处于80-90的可以评定为A级，但为了处理的方便，我们在这里使用的是银行对企业信用具体的评分分值。被评级的客户为公开发行股票的公司，我们要求每个样本公司在2000年—2002年期间至少有连续两年的评分记录。经筛选，我们得到270家公司共495个观测值。
根据银行所提供的“企业信用评价指标体系与计分标准”，我们将所有的指标分为两类：“定性指标”和“定量指标”。我们发现，所有影响企业信用等级的定量指标，如：偿债能力指标、获利能力指标、经营效率指标和发展能力指标，均与企业业绩有一种共同的关系，它们均从不同角度反映企业的业绩状况，所以，我们也将这些定量指标称之为评价指标体系中的“业绩指标”。这些指标均可通过企业公开披露的财务报告中的数据计算得到。
同时，为简化模型，我们还定义：
上式中：QualI[,t]，是指定性指标（Qualitative Index）在t年度的数值
△QualI是指定性指标从t-1年到t年的变化额
QuanI[，t]是指定量指标（Quantitative Index）在t年度的数值
△QuanI是指定量指标从t-1年到t年的变化额
我们对△QualI和△QuanI分别取绝对值，记为｜△QualI｜和｜△QuanI｜。
2.描述性统计及分析
我们使用SPSS for Windows 10.0进行描述性统计，统计结果如表1：
表1 描述性统计结果
我们将这两组数据组成对照样本，对其进行了均值差异性T检验，以观察这两组数据的均值之间是否存在显著差异。结果如表2所示：
表2 均值T检验的结果
注：变量定义：｜QuanI｜：定量指标从t-1年到t年的变化额
｜QualI｜：定性指标从t-1年到t年的变化额
**表示在0.01水平下显著
3.结论
（1）双尾T检验P值等于0.00，表明配对样本的均值之间在1％（甚至远小于1％）的水平下存在显著差异。这种显著的差异说明在企业信用等级评分分值的变化中，定量指标和定性指标（也就是业绩指标和非业绩指标）表现出不同的变动幅度。
（2）｜△QuanI｜的均值为6.13，｜△QualI｜的均值为1.57，两者的相关系数为0.12，并且在1％的水平下显著。这就是说，｜△QualI｜每变动1个单位，｜△QuanI｜则要变动8.62个单位。说明定量指标（即业绩指标）的变动额占企业信用等级评分分值总变动额的比重非常大。由此可见，定量指标（即业绩指标）的变动在企业信用等级的变化中起主导作用。这与假设2相符，即企业信用等级与业绩显著正相关。
由于企业业绩的变化直接导致了企业信用等级的变动，所以我们认为，企业信用等级转移，业绩指标具有先导性。也就是说，虽然某些定性指标是影响企业信用等级的重要因素，但对于提高信用等级变动的预测准确率并不重要。为此，我们可以通过观察业绩指标的变动来预测企业信用等级的转移，进而提示企业的信用风险。
三、改进和优化我国企业信用评价模型的构想
在信息不对称、信用制度不完善的现实状况下，银行如何设计出有效的企业信用评价模型，以降低企业违约风险，实现资源有效配置，我们认为需要解决两个方面的问题：
（一）企业信用评价指标的有效性及所需信息成本问题，即什么指标能更有效地揭示企业的违约风险大小；如何以最小的成本获取评价所需要的真实、可靠的信息
我们认为，企业信用评价指标的有效性包括两个方面的涵义：一是企业信用评价指标赖以计算的基础数据的真实性和可靠性，即会计信息的真实性。“客户信用相关数据的真实性和准确性是银行测量信用风险的关键保障。再先进复杂的风险计量模型，离开了真实、准确的数据，也无法导出有预见性的结果[6]。”二是评价指标能准确地预测企业违约风险大小，即指标的灵敏度。
目前我国企业信用评价指标中的盈利能力指标，是以权责发生制为基础，“反映企业在一定时期内获取利润数量多少的一种评价结果。该指标容易被人为操纵，而且验证的难度比较大[7]。”实证研究表明，现金流量（cash flow）指标比会计数据（accrual data）指标具有一定的不可操纵性，能够在一定程度上缩小企业盈余管理的空间[8]，能更有效地鉴别公司盈利质量，容易核查和验证，并且取得成本相对较低。
（二）还贷的激励问题，即通过设计信用激励机制，使经营者满足于激励相容（incentive compatible）约束，从而自动履行还贷义务
从表面上看，还贷是经济行为主体履行债务契约的行为，是一种契约安排。实际上，根据行为学派的观点，还贷隐含着企业经营管理者的需要期望获得满足的心理因素。由于这种心理因素的存在，加大了企业履行债务契约的不确定性，使得信用风险的预测更加困难和复杂。单纯依靠现有的信用风险度量术已不能有效地估计“借款人或市场交易对手违约而导致损失的可能性大小，以及由于借款人信用等级变动和履约能力变化导致其债务的市场价值变动而引起损失的可能性[9]。”为此，刺激代理人利用他的私有信息，谋取委托人与代理人利益最大化的较好办法是建立激励机制。
我们认为，履约还贷的激励，包括外在激励和内在激励。外在激励是指企业在外界的要求与外力的作用下所产生的行为动力。既包括企业经营者为提高企业信用等级，降低融资成本、赢得信誉等而产生的正向激励，也包括企业经营者为避免受到行政处分、经济处罚、取消授信额度等而产生的反向激励（负激励）。内在激励是指企业经营者内在需要产生的行为动力。表现为企业经营者认识到履约还贷对提升业绩，实现企业价值最大化，从而实现自我价值的重要性，因而积极主动地增强偿债能力。对企业经营者而言，需要具体表现为薪酬、工作条件、工作成就、晋级提升、职业发展、社会认可等。一项实证研究表明，企业经营管理者对薪酬、工作成就、晋级提升的需要具有强大的激励作用”[10]。当企业信用等级与企业经营管理者个人利益相联系时，受内在激励因素的推动，经营管理者会努力去提高业绩，以便获得较高的信用等级，低成本取得占支配性地位的银行资本资源，从而使自身的需要获得满足。一旦企业盈利质量下降，与盈利质量相关的代理人的经营绩效考核指标值恶化，企业信用等级随之下降，经营管理者迫于不能取得贷款或高成本取得贷款，甚至银行中途收回贷款，企业面临破产的压力下，必然会选择按期履约。为此，我们不难看出，企业违约行为与业绩下滑、企业当前现金流缺乏，经营管理者的需要无法从剩余收益中得到满足相关。
我们认为，在现有企业信用评价模型中，用基于现金流的业绩指标代替非业绩指标，可以较好地解决以上两个基本问题。从实证研究结果看：企业信用评价指标体系中的业绩指标较非业绩指标与企业的信用等级更相关，业绩指标成为决定企业信用等级，进而提示企业违约风险的更为有效的指标。当业绩指标产生变化，意味着信用等级将发生转移；业绩指标产生变化的幅度越大，信用等级发生转移的跨度就越大。为此，可以通过观测并计算业绩指标的变动幅度来预测企业的信用风险程度。这样一来，大大简化了企业信用评价模型，降低了信息取得成本，同时克服了定性指标据专家经验打分，客观依据不足的弊端。另外，基于现金流的企业业绩指标相对于非业绩指标来说，与企业经营管理者的业绩更相关。为此，我们认为，基于现金流的业绩指标与企业经营管理者的利益相联系，可以起到一定的内在激励作用。
综上所述，以现金流的业绩指标为重心来构建企业信用评价模型，可以在一定程度上提高预测的准确率，并且该模型与企业经营管理者的还贷责任、还贷义务以及相应的还贷激励相联系，将有助于促使还贷成为经营管理者内在激励的自发行为。
虽然我们提出构建基于现金流的企业信用评价模型，对预测信用风险、激励经营管理者按期履约以及提供更加客观的信息等方面优于现有企业信用评价模型。但它并不是没有局限，仍有许多方面有待研究，如：经济周期因素对信用等级转移的影响、业绩指标变化幅度与等级转移跨度之间的数量关系、业绩指标体系的优化等。我们希望通过以上研究及对模型的改进能为银行在修改和完善内部评级体系，以便符合新巴塞尔协议要求时提供有益的思考。
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