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信用评级文献汇报（2） 汇报人：任露璐 2014-10-10 标普、穆迪、邓白氏企业信用评价指标体 系比较研究 徐广军，倪晓华，肖运香 浙江金融, 2007(3): 51-52. 标普( S&P) 、穆迪(Moody’s) 和邓白氏(D&B) 均为美国信用评价业务的先 驱, 在全球都占有重要的地位, 穆迪据2005年的收入数据估计,标普和穆迪 在全球的行业份额均约占39%之高。标普和穆迪主要针对资本市场规模 较大的企业, 邓白氏偏重于中小企业。 企业信用评价的总体比较 1.企业信用评价的基本要素 标普和穆迪评价的基本要素包括经营和财务因素。经营因素分析包括对国家风险、 行业特征、竞争地位、产品与市场状况、技术、成本效率、战略与经营管理能力、 获利能力及同业比较等因素的分析; 财务风险包括对会计风险、财务政策、现金流 充足性、资本结构与资产保护程度、流动性等因素的分析。 邓白氏评价的基本要素有商业信息和地理信息、财务信息、付款信息和公众记录, 分别反映经营状况、财务状况和还款意愿。 2.对定性与定量分析的注重程度 信用评价既是科学又是艺术, 涉及许多主观经验判断, 更强调定性分析。信用分析 始于对企业经营和竞争情况的评估, 财务状况相同的企业会由于经营环境和前景不 同评级结果会有很大差异, 因而认为经营状况分析是信用评价的核心内容。 经营因素分析比较 1.行业分析: 标普和穆迪的企业评级都始于对企业动态经营环境的分析。标普主要分析行业前景、 关键竞争因素以及受国家政策的支持和管制程度。 穆迪考虑行业的发展阶段、竞争状况、成本特性、需求特征以及财务特征等行业特 征, 分析预测未来几年的主要行业风险, 然后针对行业特征及风险选取各行业的评 价指标, 并据实践经验结合行业特点对各行业的每个指标都给出不同级别对应的取 值范围。 邓白氏的行业分析包括行业市场规模、发展趋势、主要财务指标等。邓白氏强调企 业与同业相比的风险程度, 行业平均水平是企业主要财务指标的对比标准。 经营因素分析比较 2.规模: 标普认为单纯的企业规模并不重要,注重分析市场优势、多样化及财务弹性 穆迪认为适度的规模意味着成本、原材料获取、客户、资金及技术支持优势,规模影 响企业的资源、多样化、未来投资能力、市场份额及竞争优势, 因此规模比较重要, 并用收益来衡量。 邓白氏用有形净值来衡量企业规模, 不将规模置于评价因素之内, 而是直接体现在 信用等级级别中, 可反映规模相当的企业的相对信用水平, 对中小企业比较公平。 3.管理及组织因素: 强调管理因素对企业经营发展以及风险承受能力的影响。如企业有否采用激 进的经营模式、公司战略是否进行频繁而重大的变化等。 财务因素分析比较 1.关键财务指标。 标普的关键财务指标主要是反映企业获利能力、资本结构及现金流状况指标。 穆迪对钢铁、化工、重工业、电信、包装、及软饮料行业的企业信用评级方法进行 比较。 邓白氏的重要财务比率主要是反映偿债能力、营运效率和获利能力的指标。 2.对财务分析的比较。 穆迪和标普的关键财务指标比较接近, 都主要考虑现金流、资本结构和获利能力, 特别强调现金流对债务的保障程度, 但在具体的某些指标选取上有微小的差异。 邓白氏采用的财务指标主要是常规指标, 强调企业的获利能力和偿债能力。 结论与借鉴 我国社会信用体系建设还处在起步阶段, 信用软约束差, 违约代价低, 恶意拖欠、 信用缺失现象普遍, 因而我国当前的企业信用评价需更加注重偿债意愿 标普和穆迪都比较重视现金流对债务的保障程度, 我国一些学者的实证分析也表明 现金流量指标不易被操纵, 基于现金流的业绩指标更能提示企业的违约风险。因而 我们也该注重分析现金流指标。 标普认为企业越来越依赖短期借款, 应注重短期债务分析。我国中小企业向银行长 期贷款较难, 特别依赖短期借款, 因此更应强调其短期债务分析。 信用评级可视目的和对象而有所侧重,若为企业吸引投资而评级, 可侧重分析长期发 展能力与获利能力, 若为大企业长期贷款, 则要注重预测长期获取现金流的能力及 稳定性, 而对贷款中小企业, 由于普遍生存时间较短, 要注重预测短期发展能力与 现金流形成能力。 专家法也被称之为要素分析法。通常分为“5C”、“5W”、“5P”。 相同之处是先对每个元素逐一打分并给出一定的权重,然后再求加权平均,根 据加权平均数确定客户的信用等级,并作为是否为其提供贷款的依据。 供应链金融中信用风险的评价体系构建研究 陈长彬，盛鑫 福建师范大学学报（哲学社会科学版） ，No.22，2013 通过分析影响供应链金融信用风险的各种因素，并根据3C理论，选择供应链 金融的信用风险评价指标，构建供应链金融的信用风险评价体系，同时，运 用多级模糊综合评价法，将定性指标与定量指标有机结合起来进行评价。 供应链金融信用风险的形成 主要包括供应商供货的风险、物流配送过程中的风险、信息风险以及财务风险。 供应链金融中信用风险的影响因素 巴劲松在《信用涵义的理论界定》中提到，信用分析家提出著名的3C理论衡量 企业的信用状况。 3C，首为品德(Character) ，次为资本(Capital) ，再次为能力(Capacity)。 构建供应链金融信用风险综合评价体系 中国银行业信用评价研究*——基于16家上市 银行2007-2011年数据的分析 罗刚飞1，潘加顺2 上海金融，NO.7，2013 选取2007-2011年中国16家上市商业银行18个财务指标以表征中国银行业的信 用水平。 进行因子分析得到各银行2007-2011年的五个主成分因子与方差贡献率，根据 两者获得信用总评分与排名，并取2007-2011年的平均排名作为银行业信用评 价的排名。 然后对2007-2011年银行的信用评价进行聚类分析，最后提出改进建议。 问题现状 银行对贷款客户的风险识别问题以及研究造成银行不良贷款的客户群体主要 影响因素分析。然而，较少有研究涉及对银行业本身进行信用评价。 信用评级机构对同一个行业的几个公司给出相同的信用等级， 却无法辨别 出同一个信用等级不同公司之间信用评价的相对高低。 文献回顾 目前国内外对银行信用评价的方法主要采用模糊综合评判法、多元判别分析法、 Logit 分析法、近邻法、层次分析法（AHP）及BP神经网络信用评价模型等 AHP、模糊综合评判法等对权重的确定需要依据专家的意见或由经验决定，带有较 浓重的主观色彩，具有随意性； BP 神经网络结构选择不一，至今尚无一种统一而完整的理论指导； 判别分析法、Logit 分析法等采用的评价指标多，增大模型计算量和增加分析问题的 复杂性，并且不能有效解决指标间信息的重叠和相关，影响评价模型试算的效果。 本文将以因子分析法作为研究的基本方法。 指标体系构建 国际信用评级机构采用的评级指标体系——“骆驼”信用评级体系五项考核指标：资本 充足性、资产质量、管理水平、盈利水平和流动性。 指标体系构建 本文选取16家上市银行（浦发银行、华夏银行、民生银行、招商银行、南 京银行、兴业银行、北京银行、农业银行、交通银行、工商银行、光大银行、 建设银行、中国银行、中信银行、平安银行、宁波银行）2007—2011年这五 年期间的数据（由于2010年之前农行未上市，一些财务数据缺失，本文2007 与2009年的数据样本不包括农行），所有数据来自同花顺数据库及各银行 各年的年报。 实证分析 采用主成分方法 为公共因子提取 方法，选用方差 最大旋转对各因 子进行分析，得 到反映银行信用 的五个主成分因 子。 实证分析 实证分析 根据公式（1） 获得的银行 信用指标系 数与各指标 对应的数据， 本 文 获 得 2007-2011 年 商业银行因 子总得分及 排名如表4。 实证分析 利 用 SPSS17.0 对 2007-2011 年 中国银行业的信 用评价作进一步 的分析——聚类 分析。本文在计 算距离时采用欧 式平方距离， 在合并类时采用 离差平方和法。