中小企业信用风险评估模型比较

浅析中小企业信用担保风险评估模型构建引言中小企业是国民经济的重要组成部分，对于促进就业、推动经济增长发挥着重要作用。

然而，由于中小企业相对较弱的资金实力、管理水平以及市场竞争力，其信用风险较高。

为了减少银行等机构在向中小企业提供信用担保过程中的风险，构建一个合适可行的信用担保风险评估模型就显得尤为重要。

信用风险评估模型的基本原理信用风险评估模型是一种基于统计和数学方法的评估工具，用于评估借款人或企业的信用状况和偿还能力。

这些模型基于历史数据、财务指标以及其他相关信息，通过建立数学模型来预测借款人未来的还款能力和违约概率。

中小企业信用担保风险评估模型的构建过程需要确定可靠的风险评估指标，并建立相应的数学模型。

常用的指标包括财务指标、行业分析、管理水平评估等。

在选择指标时，需要具备以下要素：可比性、稳定性、可行性和正确性。

中小企业信用风险评估模型构建步骤以下是一般情况下构建中小企业信用担保风险评估模型的基本步骤：1.数据收集与整理–收集中小企业的历史财务数据、行业数据等相关信息；–整理和清洗数据，确保数据的准确性和完整性。

2.特征选择与权重确定–选择与信用风险相关的特征指标，如财务指标、行业分析结果等；–使用统计方法（如逻辑回归、决策树等）或专家评估的权重法确定特征的权重，以反映其对信用风险的重要性。

3.模型构建与训练–选择合适的数学模型，如逻辑回归模型、神经网络模型等；–将数据集分为训练集和测试集；–使用训练集对模型进行参数调整和优化，提高模型的准确性和预测能力。

4.模型评估与应用–使用测试集对构建好的模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标；–根据评估结果对模型进行调整和改进；–将评估良好的模型应用于实际中小企业信用担保风险评估过程中。

常用的中小企业信用风险评估模型在实践中，有多种常用的中小企业信用风险评估模型，如下：1.评级模型–根据中小企业的信用风险等级进行评估和排名，通常采用字母或数字等表示等级。

中小企业贷款打分卡模型与标准引言：随着经济的发展，中小企业在国民经济中的地位日益重要。

然而，中小企业的融资问题一直以来都是困扰企业发展的关键问题之一。

为了降低融资风险，银行机构通常会使用贷款打分卡模型和标准，以评估中小企业的信贷风险，本文将对这一模型和标准进行详细分析。

一、贷款打分卡模型贷款打分卡模型是一种常用的信用评估模型，其背后的基本思想是将大量的客户信息和历史数据进行分类，建立评估指标体系，根据不同指标的权重对客户进行综合评分。

这些指标可以包括企业的财务状况、供应链管理、市场竞争力、行业前景等方面。

1. 指标的选择贷款打分卡模型的核心在于合理选择与企业信贷风险密切相关的指标。

一般来说，可从以下几个方面进行选择：（1）财务指标：包括资产负债表、利润表和现金流量表等指标，如企业的净资产、营业利润率、偿债能力等。

（2）市场指标：包括市场占有率、市场增长率等。

（3）管理指标：包括企业的管理团队能力、供应链管理水平等。

（4）行业指标：包括行业前景、竞争力等。

通过细致的数据收集和分析，可以挖掘出与企业信用风险相关的关键指标。

2. 指标权重的确定确定指标权重是贷款打分卡模型设计的关键步骤之一。

一般来说，权重的确定可以通过专家咨询、经验法则或者模型优化等方式来实现。

其中，模型优化可以使用统计学方法，如逻辑回归、支持向量机等，以提高模型预测能力。

3. 模型建立和评分在选择了关键指标并确定了指标权重之后，可以建立贷款打分卡模型并进行模型训练。

模型训练的过程是通过历史数据来学习模式，从而进行客户的信用评估。

最终，将客户的各项指标输入模型，计算综合得分，以判断客户的信贷风险程度。

二、贷款标准除了贷款打分卡模型外，银行机构还根据一定的贷款标准来评估中小企业的信贷风险。

贷款标准常常是基于银行的风险偏好和对中小企业的理解而制定的，其主要包括以下几个方面：1. 企业的注册资本和经营年限银行通常会关注企业的注册资本和经营年限，这是因为较高的注册资本和较长的经营年限意味着企业拥有更强的资金实力和市场经验，从而能更好地应对风险。

中小企业信用评级表中小企业信用评级表1. 前言中小企业信用评级表是一种用于评估和判断中小企业信用状况的工具。

信用评级是根据中小企业的一系列指标和评估准则进行的，其结果可以帮助金融机构、投资者和供应商等相关方判断企业的信用风险，从而采取相应的措施。

2. 评级指标中小企业信用评级表通常涵盖多个评级指标，这些指标可以分为以下几个方面：2.1 资产负债表指标- 流动比率：流动资产与流动负债之比，反映企业偿付能力。

- 速动比率：速动资产与流动负债之比，主要用于评估企业短期偿付能力。

- 资产负债率：总负债与总资产之比，反映企业财务稳定性。

2.2 利润表指标- 营业利润率：营业利润与营业收入之比，反映企业经营状况。

- 净利润率：净利润与营业收入之比，反映企业盈利能力。

- 毛利率：毛利润与营业收入之比，反映企业产品加工和销售能力。

2.3 现金流量表指标- 经营活动产生的现金流量比率：经营活动产生的现金流量净额与净利润之比，反映企业现金流动状况。

- 投资活动产生的现金流量比率：投资活动产生的现金流量净额与净利润之比，衡量企业资本支出和资金回收情况。

- 偿还债务能力比率：还本付息与净利润之比，评估企业偿债能力。

3. 评级等级中小企业信用评级等级一般分为五个等级，分别是AAA、AA、A、BBB和BB。

其中，AAA表示信用极高，BB表示信用较低。

评级等级的设置依据评级指标和评估准则的结果来确定。

4. 评级结果及应用根据中小企业信用评级表的评估结果，可以进行以下应用：4.1 金融机构金融机构可以根据中小企业的信用评级结果，决定是否给予贷款、贷款额度和利率等条件。

较高的信用评级将有助于企业获得更有利的金融支持。

4.2 投资者投资者可以根据中小企业的信用评级结果，判断企业的风险程度及潜在收益。

较高的信用评级意味着较低的风险，更有可能获得稳定的回报。

4.3 供应商供应商可以根据中小企业的信用评级结果，决定是否与企业建立合作关系，以及合作条件和支付方式等。

供应链金融中小企业风险评估模型随着经济全球化和供应链的不断发展，供应链金融正在成为日益热门的话题。

供应链金融为供应链中的参与者提供了多种金融服务，其中包括中小企业的融资需求。

然而，由于中小企业面临的风险较大，银行和其他供应商通常会拒绝向这些企业提供融资。

因此，开发一种有效的中小企业风险评估模型对于供应链金融的发展至关重要。

中小企业风险评估模型是一种量化分析工具，可以帮助供应链金融参与者评估中小企业的风险程度。

通过这种模型，参与者可以识别承担融资风险的最佳候选人，并减轻自身所承受的风险。

下面是一个供应链金融中小企业风险评估模型的示例：1. 经济和行业环境首先，需要对中小企业所处的经济和行业环境进行评估。

这包括评估该行业的发展前景、市场规模、竞争水平和经济环境。

这些因素将直接影响中小企业的营收和盈利能力。

2. 财务状况其次，需要评估中小企业的财务状况，包括财务报表分析、现金流分析和债务分析。

这些数据将给出有关企业财务稳定性和偿债能力的信息，这在决定融资金额和利率方面非常重要。

3. 经营管理能力中小企业的经营管理能力也是评估的重要因素。

这包括管理团队的专业性、运营效率、营销策略等。

关键业务过于依赖少数经营管理人员或者财务不透明等情况将增加企业的风险。

4. 风险管理中小企业的风险管理也是一个关键因素。

参与者需要评估企业的商业模式、市场营销策略和管理策略等，以识别可能的风险，并确定企业是否有适当的风险管理计划。

5. 监管和法律环境最后，需要考虑中小企业所处的监管和法律环境。

这包括法律的规定、税收政策和其他行业监管要求。

参与者需要确定企业是否遵守相关规定，并评估其对业务的影响。

综上所述，中小企业风险评估模型需要评估中小企业所处的经济和行业环境、财务状况、经营管理能力、风险管理以及监管和法律环境。

通过对这些因素进行评估和分析，参与者可以确定中小企业的风险程度，并做出相应的融资决策。

《基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究》一、引言在经济发展和金融市场蓬勃的背景下，中小企业（SMEs）对于国民经济的贡献日益突出。

然而，由于规模较小、财务状况不稳定、抗风险能力较弱等因素，中小企业的信用风险评估变得尤为重要。

信用风险评估是对企业履行还款责任的信任度进行衡量，有助于银行和其他金融机构更准确地识别风险、优化贷款策略，从而保护其资产质量。

Logistic模型作为一种常见的统计模型，因其适用于处理分类问题且对数据分布没有严格限制而广泛应用于信用风险评估领域。

本文旨在探讨基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究，为中小企业信用风险管理提供科学、客观的参考依据。

二、文献综述以往研究指出，中小企业信用风险评估对于金融市场的稳定发展具有重要意义。

许多学者和专家运用不同的方法对信用风险进行了研究，如多元线性回归模型、决策树模型等。

其中，Logistic模型因其良好的分类性能和稳健性在信用风险评估中得到了广泛应用。

在Logistic模型的应用中，主要关注企业财务指标、市场环境指标、运营指标等关键因素对信用风险的影响。

通过对这些因素的合理组合和预测，能够有效地提高信用风险评估的准确性和可靠性。

三、Logistic模型的应用1. 模型构建本研究选取了若干关键指标作为自变量，如企业财务状况、经营能力、市场环境等，以信用风险为因变量构建Logistic回归模型。

在模型构建过程中，通过数据的筛选和预处理，确保了数据的准确性和可靠性。

此外，还对模型进行了优化和调整，以提高预测的准确性。

2. 模型应用Logistic模型应用于中小企业信用风险评估时，可以分析不同指标对企业信用风险的影响程度。

例如，企业的负债率、盈利能力、市场占有率等关键因素均与信用风险密切相关。

通过对这些因素进行量化分析，能够得出企业在特定时期的信用风险等级和风险大小。

这有助于金融机构在制定贷款策略时更准确地判断企业信用风险水平，降低违约率。

基于商业银行视角的中小企业信用风险指数评价模型在综述信用风险评价的演进过程和国内中小企业信用风险评价研究现状的基础上，构建了基于商业银行视角的信用风险指数模型。

以山东省30家上市公司为样本，并利用独立t检验进行了分析。

分析结果与文的结论一致，结论表明：根据本模型计算的企业综合评价指数越高，其信用风险越低。

标签：中小企业信用风险；独立t检验；信用风险指数一、引言美国次贷危机引发的全球金融危机让人们再次认识到商业银行贷款资金的安全对一个国家乃至全球金融稳定的重要意义。

同时，我国受金融危机的影响，商品出口受阻，实体经济遭受到严重打击，尤其是生产出口商品的中小企业大面积倒闭。

要尽量降低金融危机对我国经济的影响，保持经济平稳较快地发展，就需要大力扶持中小企业，为其提供良好的发展环境。

在这种情况下，商业银行有责任加大对中小企业贷款的力度，为有实力、有发展潜力的中小企业提供资金。

同时，为避免贷款资金发生损失，商业银行必须制定一套更加完善的中小企业信用评价体系及评价方法，以支持全面、客观地评价中小企业的信用状况。

现代信用评价起源于美国。

1841年，路易斯·塔潘于纽约设立了第一家商业性评估机构。

1857年，约翰·布拉斯特瑞特出版了关于信用评价的第一本书籍。

最初的信用评价以商业信用为评价对象，自1909年约翰·穆迪率先对铁路债券进行信用评价之后，使评价标的移转至债务证券，之后信用评价对象扩及至公共事业、制造业和政府债券。

1931年，美国金融相关法规将民间信用评价作为法令规范的依据，奠定了今日信用评价普及化的基础。

特别是在20世纪30年代经济大萧条，投资大众感受到信用风险的强烈威胁之后，信用评价才得到真正的蓬勃发展。

我国的信用评价发展比较晚。

建国初期，我国国内实行的是计划经济体制，一切经济活动都在指令下进行，并不需要企业的信用评价。

随着市场经济体制的确立和发展，我国国内在20世纪80年代后开始了企业信用评价研究，国内信用评价机构先后成立，信用评价方法从最直接的多元回归模型，到线性判别模型、线性概率模型和累积概率模型，再到突破传统统计方法的以人工神经网络、现代金融理论为基础的信用评价模型的出现，企业信用评价方法在不断演进中得到了发展和完善。

银行分行中小企业贷款打分卡模型与标准为了降低风险，银行在向中小企业发放贷款时通常会采用打分卡模型。

通过对企业的各项指标进行评估和打分，银行可以更准确地评估企业的信用风险，并据此确定是否批准贷款申请以及贷款金额和利率。

一、打分卡模型的作用及意义打分卡模型为银行提供了一种客观公正的评估方法，有效地避免了主观判断的问题，并且能够提高贷款审批的效率。

通过制定合理的打分规则和权重设置，打分卡模型可以量化和衡量企业的信用风险，为金融机构提供较为客观的决策依据。

通过打分卡模型，银行可以评估中小企业的信用状况、财务状况、经营状况等多个方面的指标。

通过对这些指标的综合考量，可以有效地减少贷款违约和逾期的风险，降低银行的不良贷款率，保护银行的利益。

二、银行打分卡模型的构建银行打分卡模型的构建需要综合考虑多个因素，并且针对中小企业需求进行适当的调整。

以下是常见的一些可以纳入打分卡模型的指标：1. 企业基本信息：包括企业名称、注册资本、法定代表人、经营范围等。

2. 财务状况：主要考察企业的资产、负债、利润等财务指标，如资产负债率、流动比率、盈利能力等。

3. 经营状况：主要考察企业的市场竞争力、行业前景以及经营管理水平等，比如市场份额、销售增长率、经营历史等。

4. 还款能力：主要考察企业的还款能力和偿还意愿，包括现金流量、还款记录、贷款记录等。

5. 抵押担保：考察企业的抵押担保能力和抵押物的价值，抵押物类型、估值等。

在打分卡模型中，每个指标都会根据其重要性进行权重的设置，并根据实际情况进行分数的划定。

分数的划定通常是通过历史数据和统计分析得出的，确保打分的客观性和准确性。

三、银行打分卡模型的评估标准在制定打分卡模型时，银行需要明确的评估标准，以便对不同分数段的企业进行风险评级。

以下是一种常见的评估标准：1. 分数在60-69之间的企业为高风险企业，不予批准贷款申请。

2. 分数在70-79之间的企业为中等风险企业，可以考虑适度的贷款，但利率较高。

2020年第6期总第257期征信CREDIT REFERENCENo.62020Serial No.257收稿日期：2020-02-06作者简介：段翀（1981—），男，内蒙古呼和浩特人，讲师，博士，主要研究方向为信用风险评估。

摘要：通过将PFM 模型与倾向匹配得分法结合，利用中小企业财务数据与同行业上市企业信息，测算中小企业的资产市场价值，进而构建中小企业信用风险评估模型。

该模型的优势在于，其不仅反映了中小企业的静态财务信息，而且还体现了股票市场的动态信息。

通过对某城市商业银行的中小企业数据进行实证研究，结果表明，相对于Logistic 回归模型，基于PFM 模型与倾向匹配得分法的中小企业信用风险评估模型具有更高的违约判别精度，能更准确地识别非上市中小企业的信用风险。

关键词：中小企业；信用风险评估；PFM 模型；倾向匹配得分法中图分类号：F830.5；F276.3文献标识码：A 文章编号：1674-747X （2020）06-0035-08引言近年来，中小企业发展迅猛，已成为经济发展不可或缺的重要力量。

推动中小企业高质量发展，对保持经济健康发展和社会长期稳定意义重大。

然而，由于自有资本少、成立时间短、财务制度不规范等缺陷，导致中小企业融资环境不佳，很难获得足够的资金支持。

解决“融资难、融资贵”的关键在于准确评估中小企业的信用风险，从而帮助商业银行作出正确的信贷决策。

目前中小企业信用风险评估方法主要有两类：（1）基于计量回归的信用风险评估方法。

代表性研究有多元线性回归和logistic 回归：Altman （1968）利用财务指标和多元线性回归模型对企业破产预测进行研究，提出Z 评分模型［1］。

West （1985）通过Logit 模型识别中小银行的信用风险状况，进而测算得到银行的违约概率［2］。

Mok 、Sohn 和Ju （2010）将Logistic 回归方法修正，构建了基于截面数据的Logistic 回归模型［3］。

供应链金融中小企业风险评估模型一、模型构建风险评估模型主要由两个部分组成：风险评分体系和评分模型。

在评分体系中，可以考虑以下指标进行风险评估：1.财务指标：包括营业收入、毛利率、净利润、资产负债率等。

2.供应链关系指标：包括供应商关系、客户关系、合作伙伴关系等。

3.经营能力指标：包括流动比率、资产周转率、存货周转率等。

4.市场指标：包括市场份额、市场竞争力等。

5.管理风险：包括管理层质量、领导层能力、内部控制、审计等。

6.宏观环境风险：包括国家政策、法律法规、市场风险等。

根据以上指标，我们可以构建一个评分模型。

评分模型可以分为两种：主观评估模型和客观评估模型。

二、主观评估模型主观评估模型是根据专家的经验和意见，通过主观判断来评估企业的风险水平。

这种模型的优点是能够考虑到主观的因素，但缺点是难以进行量化分析，易受个人主观影响。

客观评估模型是根据统计分析和数据挖掘的方法对企业的风险进行评估。

客观评估模型主要分为以下两种：1.基于数据挖掘的模型基于数据挖掘的模型可以通过对企业历史数据进行分析，构建出一套针对企业风险的评估模型。

这种模型的优点是能够客观分析企业风险，但缺点是需要大量的历史数据进行支持，而对于新成立的企业则难以适用。

2.基于财务比率分析的模型基于财务比率分析的模型是通过对企业财务指标进行分析，计算出一系列财务比率，并将其作为评估指标，通过对财务比率的变化趋势进行评估。

这种模型的优点是能够客观地分析企业财务情况，但缺点是过于依赖于财务数据，无法全面分析企业的风险。

综合评估模型是将以上两种模型进行综合，采用主客观相结合的方法进行评估。

这种模型的优点是能够充分考虑到主观性和客观性，但需要耗费大量时间和精力进行建模和数据分析。

总之，为了保证供应链金融中中小企业的安全和稳定，我们需要构建一个适合中小企业的风险评估模型，将对企业的风险进行评估并制定风险管理策略，从而降低中小企业在供应链金融中的风险。

中小企业信用风险指标体系及预测模型构建信用管理是现代企业管理最重要的任务之一。

目前，我国中小企业普遍存在着较大的信用风险，不仅较为严重地影响了企业自身的健康发展，而且对社会经济环境产生了极为不利的影响。

本文分析了广东省湛江市部分中小企业财务信用状况，建立了较为适用的风险指标以及预警模型。

并认为建立企业信用风险指标评判体系，较为准确地分析并预测企业的财务信用状况，对中小企业可持续发展具有积极的意义。

关键词：中小企业财务信用指标体系预警模型信用风险评估方法目前，信用风险评估最常用的方法是分类法——根据企业的财务及非财务状况，将其分为正常类和违约类，也可以给出一个违约概率或信用等级，这样就将信用评估转化为统计学上的某种分类判别问题。

自从Altman开创性的工作以来，国外在这方面已经开展了近40年的研究与应用。

多元判别分析、二次判别分析、Logistic模型分析、神经网络技术等统计分析技术陆续应用到了信用风险研究中来。

国内从20世纪90年代开始类似的研究，由于国内外的会计准则有一定的差异，直接采用国外的预测模型分析我国企业的财务状况是极不准确的。

因此，研究我国企业的财务状况，必须从我国企业财务数据中提取特征指标建立相应的信用评价模型，才能对我国企业的财务状况做出较为准确的评价。

庞素琳应用判别分析模型根据每股收益、每股净资产、净资产收益率和每股现金流量等四个财务指标对我国106家上市公司的信用风险进行了分析，而傅强则采用Logistic模型对72家上市公司的流动比率等13个财务指标进行了研究，从而建立了适用于上市公司信用风险评估的预测模型。

这一系列的研究都取得了较大的成果，对我国大中型企业尤其是上市公司提高财务危机预警能力也起到了积极作用。

但是，由于各种原因和条件的制约，对中小企业财务信用风险指标及风险预测的研究还较为欠缺，且中小企业具有许多不同于大中型企业的特点与风险形成机制，因此，探讨建立适用于中小企业信用风险分析的财务指标体系及预警模型，对促进社会主义市场经济及中小企业的健康发展都具有十分重要的意义。

基于图神经网络的中小企业信用风险评估随着经济全球化的发展，中小企业在国民经济中扮演着重要的角色。

然而，由于其规模相对较小、资源有限等特点，中小企业面临着较大的信用风险。

因此，如何准确评估中小企业的信用风险成为了一个亟待解决的问题。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图神经网络逐渐成为信用风险评估的新兴工具。

图神经网络是一种基于图结构的机器学习模型，能够捕捉到数据中的复杂关系和依赖性。

在中小企业信用风险评估中，图神经网络可以帮助我们更好地理解企业之间的关联，并从中提取有效的特征。

首先，图神经网络能够将企业之间的关系建模成一个图结构。

在这个图结构中，每个节点代表一个企业，节点之间的边表示不同企业之间的关联。

通过分析这些关联，我们可以发现企业之间的共同特征和相互影响，从而更准确地评估其信用风险。

其次，图神经网络还可以从图结构中提取重要的特征。

相比于传统的特征提取方法，图神经网络能够更好地捕捉到数据中的非线性关系和高阶依赖。

这使得我们能够更全面地了解中小企业的信用状况，并预测其未来的发展趋势。

此外，图神经网络还可以利用节点之间的相似性来进行企业之间的风险传递分析。

通过研究企业之间的关系网络，我们可以了解到一个企业的信用风险可能会对其他相关企业产生怎样的影响。

这有助于我们及时发现和应对潜在的风险传染，减少信用风险的扩散。

当然，图神经网络也面临一些挑战，如数据稀疏性和计算复杂性等。

然而，随着技术的不断进步和数据的不断积累，这些问题将逐渐得到解决。

综上所述，基于图神经网络的中小企业信用风险评估具有重要意义。

它能够帮助我们更全面、准确地了解中小企业的信用状况，预测其未来的发展趋势，并及时应对潜在的风险传染。

相信随着技术的不断发展，图神经网络将在中小企业信用风险评估中发挥越来越重要的作用，为中小企业的可持续发展提供有力支持。

供应链金融中小企业风险评估模型随着供应链金融的快速发展，中小企业作为供应链金融的主要服务对象之一，风险评估成为了供应链金融中至关重要的环节。

中小企业风险评估模型是衡量中小企业信用风险和财务风险的方法，是供应链金融机构在决定是否向中小企业提供融资时的重要参考。

本文将介绍供应链金融中小企业风险评估模型的构建方法和应用。

一、模型构建方法1.数据源中小企业风险评估模型主要依赖于数据的收集和分析，而数据的来源可以是多种渠道，包括中小企业自身披露的财务数据、企业信用评级机构评估结果、政府机构和行业协会的调查报告等。

供应链金融机构需要从这些渠道中获取尽可能完整的数据，以提高中小企业风险评估的精度和准确性。

2.评估指标中小企业风险评估模型需要综合考虑多个指标，包括企业盈利能力、偿债能力、运营能力、财务稳定性、市场竞争力等。

这些指标可以通过财务报表分析、现场调研、客户反馈等多种方式获取。

此外，对于不同的中小企业类别，评估指标的选取也需要有所区别，以体现出其特定的风险特征。

3.建立评分模型中小企业风险评估模型需要通过统计学方法和经验总结来建立一个合理的评分模型。

其中，评分模型可以采用加权平均分法、主成分分析法、Logistic回归分析法等多种方法，以根据不同的评估指标对中小企业的风险进行量化评估。

二、模型应用中小企业风险评估模型广泛应用于供应链金融机构的信贷风险管理和风险决策中。

供应链金融机构根据评估结果，可以向中小企业提供不同的融资条件和额度，确保风险控制在可控范围内。

同时，评估结果也可以为供应链金融机构提供针对不同中小企业的风险管理建议，从而帮助企业降低财务风险和信用风险。

三、模型改进中小企业风险评估模型需要不断进行改进和优化，以适应不同中小企业的变化和供应链金融市场的发展。

改进的路径主要包括以下方向：1. 扩大评估指标的覆盖面，涵盖更多的经营活动和风险特征。

2. 引入新的数据源，如互联网数据、社交媒体数据等，以提高风险评估的全面性和精准性。

浅析中小企业信用担保风险评估模型构建【摘要】中小企业融资难长期以来一直是困绕经济发展的重要问题，而通过担保企业则可以帮助中小企业提升信用，有效解决融资难问题。

然而担保企业缺乏有效的风险控制手段，没有建立完善的风险控制体系，导致担保企业面临重大的经营风险，如何从中国实际出发，建立一套有效的担保风险评估模型，已成为担保企业加强风险控制急需解决的重要课题。

【关键词】信用担保风险管理评估模型担保企业能有效地解决中小企业融资难问题，为促进经济发展做出了重要贡献，然而担保企业也面临诸多经营风险，风险管理不够健全已成为制约担保企业发展的重要瓶颈，建立有效的担保风险评估模型，则可以科学地防范担保风险，从而保证担保企业持续发展。

一、建立担保风险评估模型的基本要素建立担保风险评估模型就是通过建立一套担保风险评估系统，采用定量和定性的办法，并利用相关评价指标和评价标准，对申请担保客户的财务信息、经营信息、偿债能力、反担保物等信息进行综合分析和评价，评估客户信用等级，评价担保项目的风险状况，最终进行担保决策。

设计出能适应我国担保实践的担保风险评估模型，主要涉及以下基本要素：（一）违约概率（probability of default，简称pd）：是指未来一段时间内由于借款人不能按期还款，贷款人向担保企业索赔，致使担保企业出现代偿的可能性。

违约概率等于担保赔付金额除以担保余额，通常情况下，担保企业理想的违约概率低于3%，并且不能超过7%。

（二）违约损失率（loss given default，简称lgd）：是指一旦债务人发生违约，担保企业发生代偿，处置反担保物后，或经过追偿后仍然无法收回的净损失，这个预期损失占风险敞口总额的百分比。

违约损失率由抽取一定的样本数据进行统计计算，理想的比率应低于2%。

（三）风险敞口（exposure at default，简称ead）：是指由于债务人可能违约所导致的风险余额，一般情况下，风险敞口等于担保贷款余额。

中小企业信用风险评估模型研究--以某国有控股上市银行为例蒙震【摘要】在中国特有的文化背景下，合理评估中小企业信用风险对于解决中小企业融资难、融资贵问题具有现实意义。

研究发现，中小企业信用风险评估模型由财务实力、管理实力、社会实力三个因子构成，其中财务实力包括代表与企业财务报表有关的营利性、偿债性、运营性评价的11个指标，管理实力包括代表企业管理制度与竞争能力的4个评价指标，社会实力包括代表企业社会关系资源与影响力的4个评价指标。

模型结果显示一定的区分和预测能力，具有较高的信度和效度，较为全面地涵盖了中小企业信用风险评估的核心内容。

【期刊名称】《暨南学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2014(000)012【总页数】9页(P40-48)【关键词】中小企业;信用风险评估;商业银行【作者】蒙震【作者单位】对外经济贸易大学金融学院，北京 100029; 中国银行深圳市分行，广东深圳 518001【正文语种】中文【中图分类】F832一、引言中小企业作为国家重点支持发展的经济组织群体，近十年来随着市场结构转型，其风险特征与金融服务需求也发生了比较大的变化。

关于如何构建适用中国特色的中小企业信用风险评估模型这一问题，传统的金融研究思维认为，影响中小企业信用风险的主要因素是它的财务实力，如利润、现金流、资产负债率等。

然而，站在管理学的视角，许多研究发现，企业的经营管理能力能够更加前瞻性地预测企业未来违约风险，如企业家素质、创新能力等。

由于中小企业以民营企业为主，普遍存在公司治理不健全、管理机制不规范等弊端，甚至财务报表真伪难以核实等问题也经常出现，经营管理恰恰是中小企业的弱项和短板，仅仅依靠财务实力难以反映中小企业信用风险好坏。

此外，随着社会学与管理学的逐渐融合，社会资本也已成为影响中小企业信用风险的重要因素。

所谓社会资本，是指企业或企业家拥有的社会资源和各种社会关系网络，已有研究表明，企业或企业家的社会资本能够影响企业的经营绩效[1]113-126，企业家的社会资本对于企业竞争力不可或缺，甚至与企业贷款也有较强的关联。