彭朝暉,王 平,王躍恒
(1.長沙理工大學 經(jīng)濟管理學院,湖南 長沙 410076;2.長沙理工大學 數(shù)學與計算科學學院,湖南 長沙 410076)
信用風險是銀行面臨的最主要的風險之一,銀行對信用風險的控制和管理能力關(guān)系到銀行體系的穩(wěn)定和國民經(jīng)濟的發(fā)展。信用風險一直是銀行、其它金融機構(gòu)以及參與金融合作交易當事人所關(guān)心的主要問題。而信貸風險可以說是一種狹義的信用風險,即表示債務(wù)人未能如期償還其債務(wù)而造成的違約,進而給銀行經(jīng)營帶來的風險。2008年的金融危機大爆發(fā),主要是由于金融機構(gòu)對信用風險的評估不力造成的。而且我國四大國有商業(yè)銀行也一直存在資產(chǎn)質(zhì)量較差,資產(chǎn)利潤低,不良貸款率較高的弱點。如2000年不良貸款占貸款總量29.2%,2001年為25.4%,2002年為20.9%,2003年為22.2%,2004年為15.71%。我國國有銀行的不良資產(chǎn)比例遠遠大于國際警戒線水平(國際警戒線一般為10%左右),也遠遠高于1997年東南亞金融危機前的主要受沖擊銀行的不良貸款比率。而導致國有商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量差的根本原因是銀行承擔了較多的信用損失,因此提高信用風險管理水平是提高銀行資產(chǎn)質(zhì)量的根本措施。
上市公司定期公布的財務(wù)報告是集中反映公司在一定會計期間內(nèi)資金的流轉(zhuǎn)、財務(wù)狀況和盈利的綜合報告,是企業(yè)向市場和投資者傳達經(jīng)營狀況的基本手段,更是商業(yè)銀行等金融機構(gòu)研究和判斷公司經(jīng)營能力和發(fā)展?jié)摿Φ闹饕罁?jù)。針對上市公司的財務(wù)報告具有公布集中、數(shù)量龐大、行業(yè)復雜的特點,本文主要采用因子分析方法,對隨機抽取的40家汽車行業(yè)的公司進行了綜合財務(wù)分析,從而給出一種綜合評價上市公司財務(wù)狀況和發(fā)展狀況的新方法。通過比較各企業(yè)最后因子得分排名結(jié)果來評估企業(yè)信用風險水平,并討論其應(yīng)用于商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)中風險管理的可行性。
因子分析方法可分為R型因子分析和Q型因子分析,本文主要采用R型因子分析,即主要是研究變量之間相互關(guān)系的分析方法。其原理及分析方法歸結(jié)如下:
1.設(shè)原考核指標x1,x2,…,xp的樣本觀察矩陣為X,則有
這里p表示變量數(shù),n表示樣本數(shù)。將原始數(shù)據(jù)進行標準化處理,即
2.求R的特征值λ1≥…≥λp≥0及相應(yīng)的特征向量U1,…,Up,設(shè)特征向量矩陣為U=(U1,…Up),令F=UTX=(F1,…Fα,…,Fn),稱F為主因子陣,Fα=UTXα(α=1,…,n)為第α個樣品主因子觀測值,又稱因子得分矩陣。
則由F=UTX可得X=UF=U(1)F(1)+U(2)F(2),其中U(1)F(1)為m個主因子所能解釋的部分,U(2)F(2)為含信息量很少的殘余部分,可設(shè)為ε,這時有
X=U(1)F(1)+ε。
(1)
式(1)稱為因子模型,U(1)稱為因子載荷,F(1)稱為主因子,ε稱為特殊因子。
略去特殊因子的因子模型可表示為:
4.為了對主因子的實際意義有明確的分析和解釋,可將因子做正交旋轉(zhuǎn),使載荷矩陣中每一行的數(shù)值盡可能兩極化(接近于0或接近±1)。
1.引入的可行性
因子分析方法主要是通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系,探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu),其目的是用有限個不可觀測的隱變量來解釋原始變量之間的相關(guān)關(guān)系。既可避免信息量的重復,又克服了權(quán)重確定的主觀性。因子分析法進行綜合評價所用權(quán)數(shù)屬于信息量權(quán)數(shù),與根據(jù)評判者對指標自身重要程度的估計而確定的估價權(quán)數(shù)不同,它從指標所含區(qū)分樣本的信息量多少來確定指標的重要程度,是伴隨數(shù)學變換過程內(nèi)在生成的,并隨著樣本集合的變化而變化,不能人為調(diào)整。采用信息量權(quán)數(shù)有助于客觀地反映樣本間的現(xiàn)實關(guān)系,提高綜合評價的效度。本文應(yīng)用因子分析法進行企業(yè)信用風險研究,主要考慮到企業(yè)內(nèi)部各評價指標間的相關(guān)性較大,單純采用其他分析方法不能得出明顯有效的分析結(jié)果,而因子分析法可以將眾多財務(wù)指標向量進行降維,選擇最具有代表性的因子,通過對主因子內(nèi)涵的確定,可以找出影響企業(yè)財務(wù)狀況的主要原因,據(jù)以說明影響企業(yè)信用風險的主要因素。
2.根據(jù)上市公司財務(wù)指標引入因子分析法
將我國上市公司作為樣本,選取2009年40家汽車行業(yè)的主要財務(wù)指標,將其標準化后求得相關(guān)矩陣R,并求得特征值λ1≥…≥λp≥0及相應(yīng)的特征向量矩陣U以及主因子陣F,確定主因子的個數(shù)m,建立因子模型。本文采用最大方差正交旋轉(zhuǎn),用以解釋主因子的實際意義,最后計算每個樣本的總得分。
3.指標的選取
綜合考慮企業(yè)財務(wù)績效評價的指標,其中企業(yè)財務(wù)績效評價就是利用公司的財務(wù)指標進行比較分析,能夠客觀地為商業(yè)銀行判斷企業(yè)的財務(wù)狀況和發(fā)展狀況的總體水平,揭示其所面臨的風險大小和成長空間。本文主要是采用上市公司財務(wù)績效評價指標體現(xiàn)企業(yè)的信用風險,主要指標有:流動比率(x1)=流動資產(chǎn)/流動負債、速動比率(x2)=(流動資產(chǎn)—存貨凈額)/流動負債、資產(chǎn)負債率(x3)(%)=負債總額×100/資產(chǎn)總額、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率(x4)=主營業(yè)務(wù)收入/(期初應(yīng)收帳款凈額+期末應(yīng)收帳款凈額)、存貨周轉(zhuǎn)率(x5)=主營業(yè)務(wù)成本/(期初存貨凈額+期末存貨凈額)、管理費用比例(x6)、經(jīng)營凈利率(x7)、資產(chǎn)凈利率(x8)、主營收入增長率(x9)、凈利潤增長率(x10)、主營利潤增長率(x11)。
1.數(shù)據(jù)的標準化處理
從上市公司中隨機抽取40家汽車行業(yè)上市公司作為綜合分析對象,在上述的財務(wù)指標體系下對40家上市公司2009年的財務(wù)狀況進行考察,得到40組原始數(shù)據(jù)(略)。
2.計算樣本相關(guān)矩陣R,求R特征值與貢獻率
表1 特征值及百分比表
3.建立因子載荷陣
取前4個主成分建立因子載荷陣,并且為了便于主因子做出正確、合理的解釋,使結(jié)構(gòu)簡化,也就是使每個因子載荷的平方按列向0或1兩極分化,就要對因子載荷矩陣實行方差最大旋轉(zhuǎn),經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣如表2所示。
表2 因子載荷矩陣
第一主因子F1的貢獻率為37.70%,說明在11項指標中起主導作用。F1在x6(管理費用比例)、x7(經(jīng)營凈利率)、x8(資產(chǎn)凈利率)上有較大的載荷,而這三個指標反映的是企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)創(chuàng)造利潤,直接反映公司的整體獲利能力,因此該因子可命名為“盈利能力因子”。
第二主因子F2的貢獻率為24.61%,其在x1(流動比率)、x2(速動比率)、x3(資產(chǎn)負債率)上有較大的載荷,而這三個指標中的流動比率和速動比率反映短期償債能力、資產(chǎn)負債率反映長期償債能力,因此該因子可命名為“償債能力因子”。
第三主因子F3的貢獻率為16.15%,其在x4(應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率)、x9(主營收入增長率)、x11(主營利潤增長率)上有較大的載荷,其指標主營收入增長率反映了公司擴大市場規(guī)模的能力,表明公司的重點發(fā)展方向的成長性,而發(fā)展以及投資者的回報主要取決于利潤的增長,所以主營利潤增長率也是一個重要指標,因此該因子命名為“發(fā)展能力因子。”
第四主因子F4的貢獻率為9.38%,其在x5(存貨周轉(zhuǎn)率)、x10(凈利潤增長率)上有較大載荷,而這兩個指標反映公司資產(chǎn)總額的周轉(zhuǎn)速度,是公司日常經(jīng)營能力、資金利用效果的表現(xiàn),因此該因子命名為“經(jīng)營效率分析能力因子”。
F1、F2、F3、F44個因子能反映11項指標信息總量的87.83%,亦即用這4個因子代表原來的11項指標,評價企業(yè)財務(wù)狀況已有87.83%的把握。主因子的財務(wù)狀況可由因子模型中權(quán)數(shù)較大的幾個指標的綜合意義來確定,本文分別從這4個主要方面來刻畫汽車行業(yè)企業(yè)的財務(wù)狀況和發(fā)展狀況,4個主因子的線性組合如下:
(2)
設(shè)綜合評價函數(shù)為F,利用主因子對總信息量的貢獻率λi進行加權(quán),可得
(3)
4.4 因子評分
將標準化后的數(shù)據(jù)帶入式(2)可以得出各企業(yè)在4個綜合因子方面的得分與排序;代入式(3)可以計算出這40家汽車行業(yè)企業(yè)財務(wù)狀況的綜合得分及排序,見表3。
從表3可知40個汽車行業(yè)企業(yè)分別在4個主因子上的因子得分,據(jù)此可以對這些企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營狀況作出比較和判斷。
從盈利能力因子F1情況來看,股票代碼為600 609的盈利能力因子最高,為0.8939,說明了該企業(yè)的經(jīng)營利潤率,資產(chǎn)利潤率增長很快,超出了其它企業(yè)的盈利增長率,發(fā)展前景很好;600 523居其次,為0.8699,同樣頗具發(fā)展?jié)摿?。而股票代碼為600 988則處于最低水平,為-5.9093,經(jīng)營業(yè)績大幅滑坡,事實上,從原始數(shù)據(jù)可以看出,它的經(jīng)營凈利率是-1012.01,是非常低的,對這樣的企業(yè),商業(yè)銀行對其貸款尚需等待觀察,可以暫時不貸。
從償債能力因子F2情況來看,股票代碼為600 151的因子最高,為2.1681,這說明了該公司的償還能力強,負債比率很低,流動比率高,財務(wù)風險小,債務(wù)清償保障強,對這樣的企業(yè)貸款,違約的機會是很小。而該企業(yè)其他因子排名都很靠后,依次為第36、36、22名,但是它的綜合得分排名第7位,這也進一步說明了償債能力因子是決定和影響總體財務(wù)狀況水平的根本因素。600 854位居其次,為2.1517,財務(wù)風險也很小。相反,股票代碼為600 338的因子最低,為-2.1576,負債比率較高,流動比率較低,財務(wù)風險較大,對這樣的企業(yè)貸款需慎重。
從發(fā)展能力因子F3情況來看,股票代碼為600 760的因子最高,為3.6851,從原始數(shù)據(jù)可以看出,該企業(yè)的主營收入增長率及主營利潤增長率都非常高,這說明企業(yè)未來發(fā)展能力強,經(jīng)營狀況好。代碼為600 741的因子居第二位,為2.7743,相對而言也是很不錯的。
表3 因子得分、綜合評分及排序表
從經(jīng)營效率分析能力因子F4情況看,股票代碼為600388的因子最高,為2.8463,相比之下其它因子排名靠后,所以綜合排名也比較落后。
從總體上看,財務(wù)狀況總體水平高于汽車行業(yè)平均水平的企業(yè)有25家,而低于汽車行業(yè)平均水平的企業(yè)有15家,其中總體財務(wù)狀況排前三位的股票代碼依次是600741、600523、600841;居后三位的股票代碼是600988、600081、600876。進一步分析可見,償債能力因子是決定和影響總體財務(wù)狀況水平的根本因素。綜合得分排前三的企業(yè)其償債能力因子都是比較靠前的,商業(yè)銀行關(guān)于企業(yè)信貸風險就很小,商業(yè)銀行對這樣的企業(yè)貸款,其違約的可能性則很小。根據(jù)企業(yè)最后的綜合排名可以作為商業(yè)銀行貸款的一種參考。此排序結(jié)果對商業(yè)銀行向企業(yè)貸款具有一定的指導價值。實踐證明,該方法是可行的。
[參考文獻]
[1]方洪全,曾勇.運用多元判別法評估企業(yè)信用風險的實例[J].預測,2004,(4): 65-68.
[2]李慶東.上市公司財務(wù)績效評價與聚類分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2005,144:146-148.
[3]李應(yīng)求,馮榮麗,彭朝暉.基于回歸分析的我國居民收入分配差距的定量研究[J].長沙理工大學學報(社會科學版),2006,21(3):60-66.
[4]李應(yīng)求,劉薇,陳文鋒.聚類分析視角下地區(qū)保險業(yè)發(fā)展差異研究——基于湖南省各地市的截面數(shù)據(jù)分析[J].時代金融,2009,(1):117-119.
[5]李應(yīng)求,劉朝才,彭朝暉.不確定條件下企業(yè)的投資規(guī)模決策[J].運籌學學報,2008,12(2):121-128.
[6]彭朝暉,馮榮麗,李應(yīng)求.湖南省城鄉(xiāng)收入差距的基本趨勢和影響因素分析[J].長沙理工大學學報(社會科學版),2008,23(1):110-115.
[7]施錫銓,鄒新月.典型判別分析在企業(yè)信用風險評估中的作用[J].財經(jīng)研究,2001,27(10):53-57.
[8]王春峰,萬海暉,張維.商業(yè)銀行信用風險評估及其實證研究[J].管理科學學報,1998,1(1):68-72.
[9]張良.我國商業(yè)銀行信用風險評估模型的實證分析.財貿(mào)研究,2008,(3):147-148.