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关于企业信用评级的作用  

2017-08-09 15:38:18|  分类: 经济学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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之前一直在新闻上听说国家信用评级。现在看到有的网站上有了企业信息和信用评级。看来信用评级这东西一定有他的过人之处。如果你是专业股票玩家,你一定要建立一套自已的企业评级体系,这样将会更有利于你在股市投资获利。
一、信用评级存在的意义
企业存在的目的就是为了利润最大化。盈利是企业存在的唯一目的。但因为企业在经营中常常会出现信息不对称的情况,而企业又是现代社会发展和生产力集中体现的一个团体,在这种情况下企业利用信息不对称来达到利益最大化,就会产生一系列的社会问题。有两个问题最为突出。
1)逆向选择
逆向选择,指的是这样一种情况,市场交易的一方如果能够利用多于另一方的信息使自己受益而对方受损时,信息劣势的一方便难以顺利地做出买卖决策,于是价格便随之扭曲,并失去了平衡供求、促成交易的作用,进而导致市场效率的降低。 “逆向选择”在经济学中是一个含义丰富的词汇,它的一个定义是指由交易双方信息不对称和市场价格下降产生的劣质品驱逐优质品,进而出现市场交易产品平均质量下降的现象。 在现实的经济生活中,存在着一些和常规不一致的现象。本来按常规,降低商品的价格,该商品的需求量就会增加;提高商品的价格,该商品的供给量就会增加。但是,由于信息的不完全性和机会主义行为,有时候,降低商品的价格,消费者也不会做出增加购买的选择(因为可能担心生产者提供的产品质量低,是劣质产品,而非原来他们心中的高质量产品);提高价格,生产者也不会增加供给的现象。所以,叫“逆向选择”。 说明逆向选择是无处不在
2)道德风险
道德风险(moral hazard)一词是源于研究保险合同时提出的一个概念。简单地说,由于机会主义行为而带来更大风险的情形称为道德风险。 道德风险是从事经济活动的人在最大限度的增进自身效用的同时作出不利于他人的行动,或者当签约一方不完全承担风险后果时所采取的使自身效用最大化的自私行为。 道德风险是指在信息不对称的情形下,市场交易一方参与人不能观察另一方的行动或当观察(监督)成本太高时,一方行为的变化导致另一方的利益受到损害。 理论上 讲道德风险是从事经济活动的人在最大限度地增进自身效用时做出不利于他人的行动。它一般存在于下列情况:由于不确定性和不完全的、或者限制的合同使负有责 任的经济行为者不能承担全部损失(或利益),因而他们不承受他们的行动的全部后果。同样地,也不享有行动的所有好处。显而易见,这个定义包括许多不同的外部因素,可能导致不存在均衡状态的结果,或者,均衡状态即使存在,也是没有效率的(Y科托威茨Y.kotouitz)。 如果从委托——代理双方信息不对称的理论出发,“道德风险(MoralHazard)是指契约的甲方(通常是代理人)利用其拥有的信息优势采取契约的乙方(通常是委托人)所无法观测和监督的隐藏性行动或不行动,从而导致的(委托人)损失或(代理人)获利的可能性”。
目前国际上为了解决这两个问题,采用信用评级的方法。
二、信用评级方法:
1.判别分析法
判别分析法是根据已知的违约和非违约的企业进行分类构成符于个总体,由这若干个总体的特征找出一个判别函数,用于判别任意已观察的向量应判属于哪一个总体,以及检验两个或多个母体,在所测量的指标变量上,是否有显著差异,如有则指出为哪些指标。
1968年奥特曼(Altman)率先将判别分析法用于财务分析、公司破产及信用风险的分析,建立了如下著名的线性判别分析模:

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3 +0.006X4+0.999X5,

其中,X1为流动资金/总资产,X2为留存收益/总资产,X3为息税的收益/总资产,X4为股权市值/总负债账面值,X5为销售收入/总资产。临界值为2.675,如果z小于临界值,借款人被划入违约组,信用级别较低;反之被划入正常组,信用级别较高。当分值在1.81和2.99之间时,Altman发现判断失误较大,该重复区域为灰色区域。
以Z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级,但这种方法存在一定问题:(1)限制条件过于严格,如要求样本数据服从多元正态分布,协方差矩阵相同等;(2)模型主要考虑的是财务因素,没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响;(2)模型以历史数据为基础,对未来发展的预测不够。
2.综合评判法
综合评判法就是对多种因素所影响的事物或现象做出总的评价,即对评判对象的全体,根据所给的条件,给每一个对象赋予一个实数,通过总分法或加权平均等其他计算方法得到综合评分,再据此进行优序评价。
 从信用评级本身的属性来看,企业信用评级属于一种不确定性的模糊问题,因此,综合评价法的发展趋势足与模糊理论相结合来对企业进行信用评级,从而使评级结果更科学、更准确。
3.人工神经网络法
所谓的人工神经网络,就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机,简称神经网络,简写为ANN(Artificial Neural Network)。人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞,分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。输入层的节点负责接收外在信息(如图1) 不同于人脑的输入,人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息,一个输人变量对应一个输入节点。隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息,并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后,得到系统的最后结果,并将结果输出。
与传统的统计方法相比,人工神经网络具有以下特点:
 (1)具有自我组织与学习的能力 ;
 (2)可以描述输入资料中变量间的非线性关系;
 (3)可以依据样本和环境的变化进行动态的调整 
 由于企业各项财务指标与信用风险之间往往存在着非线性关系。因此人工神经网络比较适用于企业的信用评价。
4.模糊分析法
传统的数学或统计方法都足建立在精确的观点假设基础之上,但是在自然科学、社会科学和工程技术等领域,存在着很多模糊或不确定性;人类的认知模式、思考方式、甚至推理逻辑也涉及许多非确定性。因此利用传统的方法无法解决这样的不确定性问题,而模糊数学是将数学的应用范围,从精确扩大到模糊现象的领域,提出了隶属函数理论,确定了某一事物在多人程度上属于所讲的概念,或者不属于所讲的慨念,这样描述模糊性问题比精确数学更为合理。
同样,企业信用评级也属于模糊性问题,其信用状态如何,用精确数学“是”或“非”的概念很难做出判断,因此,应用模糊分析法对信用状况做出综合评价比较科学。
但是,学术界对于模糊数学的正当性仍然存在怀疑,因为:首先,模糊逻辑缺乏学习能力,应用上受到一定的限制。其次,模糊系统的稳定性很难获得理论上的保证。第二,模糊逻辑不是建立在传统数学的基础上,很难对此逻辑系统的正确性加以验证。
5.企业信用评级法
企业信用评级法通过对国际上先进的企业信用评级理论、企业信用评级思想、企业信用评级模型以及企业信用评级方法的研究,经过多年的不断探索、研究、实践、创新和积累,最终总结出一套符合中国经济环境且适用于中国中小企业的信用评级体系,并建立了完备的企业信用评级数据库、业内领先的企业信用评级模型以及科学的企业信用评级方法通过对国际上先进的企业信用评级理论、企业信用评级思想、企业信用评级模型以及企业信用评级方法的研究,经过多年的不断探索、研究、实践、创新和积累,最终总结出一套符合中国经济环境且适用于中国中小企业的信用评级体系,并建立了完备的企业信用评级数据库、业内领先的企业信用评级模型以及科学的企业信用评级方法。企业信用网就是通过利用现代互联网信息技术手段,来充分把握各个行业发展脉搏,从而保证了企业信用评级结果的准确性、及时性,提高了中国企业信用评级行业的技术水平。
三、评级主要服务对象:
除了给评估对象自身对照加强改善经营管理外,主要服务对象有:
(1)投资者;
(2)商业银行;证券承销机构;
(3)社会公众与大众媒体;
(4)与受评对象有经济往来的商业客户;
(5)金融监管机构
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