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财务困境预警模型在信贷风险管理中的应用 摘要：信用风险的度量和管理是金融机构经营管理的核心，传统的信贷风险管理中使用的大多是些定性分析工具，有一定的局限性。因此,研究和开发信用风险识别技术对防范和化解银行信用风险具有重要意义。本文利用企业财务预警模型中的Logit模型建立了商业银行针对企业财务危机的预警模型。可以在一定程度上预测企业未来的信用风险的大小，为管理信贷风险提供新的方法。 关键词： 财务困境 Logit 模型 信贷风险管理 一、引言 信用风险是。因此，信用风险的度量和管理是商业银行的核心问题，对信用风险的准确度量和有效管理，有利于商业银行经营的安全性，也有利于金融体系整体的稳定和国民经济的持续健康发展。为了对信用风险进行更为精确的度量，近来国际各知名银行纷纷推出其内部信用风险度量模型，如JP摩根的信用度量制模型（CreditMetrics），瑞士信贷银行金融产品部的CreditRisk+和KMV公司的资产组合信用管理模型（Portfolio Manager）。实践证明，这些模型的开发和应用有效提高了商业银行信用风险管理水平，代表了相关领域发展的方向。 我国商业银行的信用风险管理活动才刚刚起步。目前，我国商业银行较多使用的是6C法和五级分类法。但这两种方法存在相当的局限性：从预测方法上看，他们属于定性分析法，判断结果在很大程度上取决于银行信贷人员的职业判断，这不仅使信贷过程夹杂着较大程度上的主观性，也使得企业向信贷人员“寻租”的可能性加大。从预测时间上看，两种方法都集中于企业短期的经营状况，所采用的指标一般也是企业在申请贷款前一年的财务指标，这使得企业可以通过短期的会计操纵骗取银行的信任，而银行只有在企业濒临困境时才发现评级错误。从预测指标的选取上看，国内商业银行大多集中于企业偿债能力指标分析，然而，企业财务的技术性失败只是导致企业陷入财务危机的一个因素，企业的失败在很大程度上是因为盈利能力的丧失，而这一因素却很少成为预测对象。 综上可知，目前商业银行的信贷风险评级具有主观性、瞬时性和单一性等缺点，很难对信贷决策提供前瞻性的判断依据。因此，本文利用企业财务预警模型中的Logit模型建立了商业银行针对企业财务危机的预警模型来管理信贷风险。 二、文献综述 对信用风险识别模型的研究思路一般是：选择适当地财务指标、建立分析模型，分析评价企业的财务状况，在众多企业中将风险不同的企业区分开来。对信用风险识别问题的研究还有另外一个提法，即企业财务困境研究，二者在本质上是一致的，只是研究的出发点不同，判别使用的违约或财务困境的定义不同：从银行的角度分析，这方面的研究是对信用风险的判别分析；从企业的角度分析，这方面的研究是关于企业财务困境的分析。由于企业在银行的债项特征和履约情况属于内部机密，样本数据很难获得，大多数研究都着重于企业财务困境研究。 对财务困境（Financial distress）的界定关系到对上市公司样本的选择，因此，它是财务预警研究所需要考虑的首要问题。美国学者Atlman（1968）定义的财务困境是“正式破产（Legal bankruptcy）”；Carmichae(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。较早研究财务预警的Beaver（1966）并没有明确提出财务困境的定义，但Beaver 认为财务困境是指满足“破产、拖欠优先股股利和拖欠债务”三项中的一项的财务状况。 最早根据财务比率进行财务困境研究的是Fitzpartrick于1932年进行了一项单变量的破产预测研究，他以19对破产和非破产公司作为样本，运用单个财务比率,将样本划分为破产和非破产两组，发现判别能力最高的是净利润/ 股东权益与股东权益/负债这两个比率。Beaver(1966)提出了单变量判定模型，他首先使用5个财务比率作为变量，分别对79家经营失败和79家经营成功的公司进行了一元判定预测，发现现金流量/负债总额能够最好地判定公司的财务状况（误判率最低）；其次是资产负债率，并且离经营失败日越近，误判率越低，预见性越强。1968 年，美国学者Altaman博士首次利用多元判别分析对财务危机预测进行了研究，他对美国的破产和非破产的生产企业进行观察，采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5个 变量Z值模型，根据判别分值，以确定的临界值对研究对象进行财务危机判别。与此同时，在西方掀起了企业财务危机预测的研究热潮，如Logit模型、Probit模型、回归分析、聚类分析、数学规划、K近邻判别法和专家系统等方法在财务危机预测中的使用。进入21世纪代后，西方的理论界及企业界对上述的线性方法提出了质疑，因为它们的有效性依赖于严格的假设条件，如变量的多元正态分布、独立性及等协方差矩阵等。