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【题目】贵州小微企业信用评估体系构建探究
【第一章】小微企业信用评价机制优化研究绪论
【第二章】小微企业信用评估体系的理论综述
【第三章】贵州小微企业信用管理体系的情况
【4.1 4.2】小微企业信用评估指标体系构建
【4.3 4.4】贵州小微企业信用评价指标体系实证检验
【第五章】改善贵州小微企业信用评估体系的对策设计
【结论/参考文献】贵州小微企业信用评级系统研究结论与参考文献
4 贵州小微企业信用评估指标体系构建及实证分析
银行对小微企业进行信用评估的方法主要以构建信用评估指标体系并结合模糊综合评价法为主，小微企业信用评估指标体系作为核心内容，在信用评估体系中占据着重要的地位。我省小微企业信用评估体系的不完善主要体现在评级指标选取的不恰当，银行如果在评价指标选取方面不合理，将直接导致评级结果的不准确，不能真实反映小微企业的信用状况。所以，本章将重点介绍贵州小微企业信用评估指标体系的构建，并运用层次分析法通过一个案例分析来验证此指标体系的可行性。
4.1 小微企业信用评估指标体系构建。
4.1.1 小微企业信用评估指标体系的构建原则。
小微企业信用评估指标体系是评级工作人员对企业进行信用评级的主要方法和手段，也是进行评级工作的前提和依据。但是信用评级指标体系必须要符合小微企业的特点，适应小微企业的发展，才能使得评级结果真实客观的反应小微企业的信用状况。构建小微企业信用评级指标体系，首先要明确指标体系建立的原则，只有满足这些原则，才能使整个指标体系保证在小微企业进行信用评级时是准确和高效的。
（1）全面、可操作性。
小微企业信用评级指标体系的内容应该综合反应企业的信用状况，不仅要考察企业的财务指标，更应注重非财务性指标；不仅要考虑企业自身的经营状况，而且还要研究企业所处的行业环境和政策环境。只有遵照全面性原则建立起来的信用评级指标体系，最后得到的结果才会客观真实。另外，由于小微企业的财务制度普遍比较混乱，财务报表没有大中型企业那么规范，很多财务性指标并不能在报表中显示出来，所以小微企业信用评级指标体系的建立要具有实用性和可操作性，指标易于采集、简明易懂，这样建立起来的指标体系才具有实际意义。
（2）系统科学性。
小微企业信用评级指标体系的构建应遵从系统论的原则，各项评级指标必须相互联系、互相补充，这样才能形成合理完整的体系。既避免信用评级指标相互之间的重复，又防止评级指标之间的互相冲突。同时，评级指标的确定、计算和评价必须符合科学规范，要有一定的理论和现实依据，力求避免不成熟研究基础上的主观臆造。整个指标体系的建立，要在不断实践的基础上逐步充实完善，从而使指标体系经得起实践的考验，逐步增强指标体系的科学性。
（3）定量指标与定性指标相结合。
小微企业的信用评级是一种综合评价。选取能客观反映小微企业信用情况的定量财务分析指标，是信用评级参考的重要依据。但是，由于小微企业财务制度的不规范往往导致财务信息的不可靠，仅仅用定量指标来评价企业信用状况显然过于片面。因此，除了运用定量指标进行信用评级外，还应更加看重各种定性指标。定量分析虽然能够比较准确直观地反映小微企业的经营现状，但要较好地掌握企业的发展特点，定性分析是必不可少的环节。定量分析与定性分析相互融合，互为补充，将二者有机结合运用，才能得到真实客观的评价结果。
（4）注重小微企业的发展、创新和成长三个方面。
由于小微企业与大中型在经营过程中的差异性，建立的指标体系应注重反映小微企业的发展、创新和成长三个方面。小微企业的发展性是指企业应具有广阔的发展空间，只有具有良好发展性的企业，才有更好的未来，所以发展性应作为评价参考的一部分。小微企业作为社会科技创新的新兴主体，创新性自然是企业的特点和优势之一，尤其是在今天以创新为标志的知识时代，企业创新更应成为评级机构关注的方面。小微企业的成长性是指企业应具有业务增长的潜力和可持续发展的能力。小微企业虽然在规模、盈利水平上与大中型企业存在较大差距，但大多小微企业都具备良好的成长性，这也是小微企业特有的优势。因此，在构建小微企业信用评级指标体系时，企业的成长性也应作为重要的定性指标。
4.1.2 小微企业信用评估指标的选取。
（1）非财务性指标。
小微企业与大中型企业在信用评估时最大的不同，就在于构建评价指标体系时非财务指标的选取和分析占比。在对小微企业进行信用评价时，首先应考虑非财务因素的影响。一般来说，非财务类指标是指影响企业信用状况的外部环境与内在非财务要素的总和。
4.2 层次分析法。
层次分析法（AHP）是目前金融市场中进行企业信用评级运用最为广泛的方法，该方法不需要大量的样本数据，并且综合评价企业的财务和非财务指标，简单易行且适用性强。层次分析法将与研究目标有关的多方面因素分为并列或递进的多个层次，使得研究过程变得条理清晰。然后请多位专家对每一层次的指标进行重要性评判，利用加权平均法将专家的评判意见有效的综合起来，并将处于同一层次的指标两两比较的重要性结果进行定量描述。最后，利用数学分析每一层元素的相对重要性权重，通过所有层次之间的总排序计算所有元素的相对权重。
目前对小微企业进行信用评价多采用打分法，虽然方便但是却有着主观性过强的缺陷。层次分析法采用相对标度法弥补了这一缺点，利用评估者的主观经验和客观判断，将定性问题定量化，很大程度上提高了信用评估过程的科学性和规范性。层次分析法具体步骤如下。
4.2.1 评估指标权重的确定。
（1）建立递阶式层次结构。递阶式层次结构能够将复杂的问题变得简单化、条理化、层次化。递阶式层次结构一般包括目标层、准则层以及指标层三层，目标层一般指对于研究问题预定的目标，准则层表示实现该预定目标所需中间环节；指标层是为了实现预定目标所采用的指标、方案等。
（2）构造两两比较判断矩阵。对同一层次各因素之间的重要性进行两两比较，比较出哪个相对重要，做出模糊判断，并予以定量数值，aij（i,j=1,2,3…n）表示 Bi对 Bj的相对重要性，得出两两比较矩阵。具体参考萨蒂教授的 1/1-9/1标度法（林汉川，2003）。
（3）对各指标进行赋权计算本层因素对比于上一层的权重，即 b=（aij）nn矩阵的最大特征值，进一步计算特征向量。可以运用方根法以及积分法等方法进行权重计算，其中代表方法是方根法。
判断准则层间各因素权重的相容性，通过一致性检验才予以运用。判断矩阵中的 aij人为设定，评价者无法精确得出判断，建立的判断矩阵不一定完全具有一致性，需要对其进行一致性检验从而判断判断矩阵的可靠性。可以用随机一致性指标（CI）对判断矩阵进行一致性检验，CI 值越小，判断矩阵一致性越好。
另外，矩阵的维数也会影响判断矩阵一致性好坏，一般而言矩阵的维数越高，一致性越差。
计 算 一 致 性 比 例 CR=CI/RI,CI 为 比 较 矩 阵 一 致 性 指 标（）/（1）maxCI = l-nn-,RI为平均一致性指标，其取值可通过查表获得，当CR?
0.1,判断矩阵可靠；CR?
0.1,矩阵不可靠，需重新建立矩阵。
4.2.2 评语集的确定。
根据国际惯例，企业信用等级可以分为 ABC 三类九级：AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C.考虑到评语集的个数，结合我国目前研究及银行的实际做法，本文暂用以下等级，建立评语集 V={ AAA,AA,A,BBB,BB 及以下}.
4.2.3 隶属度的确定。
运用模糊层次分析分别对小微企业财务和非财务性指标进行评分。在进行模糊层次分析时，首先需要确定各指标的隶属度。
（1）根据专家对小微企业各方面的评分，确定各财务性和非财务性指标的隶属度向量。
（2）在得到各指标隶属度向量后，构建一级模糊评价矩阵，进行综合评判，综合评价向量=权重向量×模糊矩阵。
（3）根据一级模糊综合评价计算出来的准则层指标综合评判向量，构建矩阵 RB进行二级模糊综合判断。
4.2.4 信用评分等级的确定。
结合第一步所确定的权重矩阵和第三部的隶属度矩阵，由低级到高级逐步推进，从而确定企业财务性和非财务性指标的得分，最后组合模型公式S=0.4A1+0.6A2,得到该企业综合得分，对照评语集，看其属于哪个级别。
