关于信用担保论文范文资料 与VaR和Z′评分模型在农企信用担保风险管理中应用有关论文参考文献

《VaR和Z′评分模型在农企信用担保风险管理中应用》：本文关于信用担保论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。

摘 要：对农村企业信用担保风险的有效管理是农村企业信用担保机构存在的基础,因此,农村企业信用担保机构应建立能够贯穿整个担保项目始终的信用担保风险管理体系.而选用能兼顾事前风险预测和事后风险监控的VaR模型和Z′评分模型作为农企信用担保机构定量风险管理的手段,可以有效实现其风险管理目标.

关键词： 农村企业；信用担保；风险管理

中图分类号：F832.39 文献标识码： A 文章编号：1003-7217(2012)02-0021-04

一、引言及文献综述

近几年我国农村信用担保实践证明：市场呼唤通过专门的农企信用担保机构来提升农村企业信用水平,分散金融风险,为担保、抵押品不足而有发展潜力和市场前景的农村企业获取融资提供信用保证.而对于担保机构来说,能够对其受保客户和受保项目的信用风险实施有效管理,是其可持续生存的基础.因此,对我国近些年才兴起的农村信用担保机构风险管理方法的研究就显得十分必要了.

国外对于信用担保机构风险管理的文献既有规范性研究,又有量化模型的构建.前者如实行联保、再担保和风险准备金制度等等；而后者大多是借鉴西方商业银行风险管理的成熟模型,如莫顿提出的结构化模型,按照利率风险结构来全面衡量和评估商业银行信用风险；J.P 摩根推出的Credit Metrics+模型用于评估信贷组合风险；第一波士顿信用监管机构创建的Credit Risk+模型,用于对商业银行的违约概率和信贷风险进行度量和评估［1］.这些针对商业银行信贷风险的量化管理模型对信用担保机构有一定的参考价值,但对农村企业信用担保机构,特别是民营信用担保机构不适用.原因在于：第一,农村信用担保机构的担保对象——农村企业存在上述的异质性及更多处于生命周期的初创阶段,基本没有长期而系统的财务数据.第二,农企信用担保公司大多是中小型金融服务机构,在农村社会信用体系不健全的情况下,信用信息搜集困难,基本没有足够的能力采用这些技术含量高、程序复杂的信用风险管理量化模型.

纽约大学经济学教授爱德华·阿尔特曼于1968年提出了一个用以预测企业破产可能性的Zeta评分模型.他通过研究指出：企业财务比率和企业破产之间通常都有某种隐秘的联系,特别是在企业破产之前,其主要财务比率明显显示恶化状态.这样,只要通过对企业主要财务数据进行一定的数量分析,就可以预测或度量企业的破产可能性.这个数量分析方法便是Zeta评分模型,该模型如下：

Z等于a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5 （1）

其中：x1、x2、x3、x4、x5是模型选用的指标,a1、a2、a3、a4、a5是每个指标对应的参数.

Zeta模型不仅简便易计算,而且把企业从财务到经营状况都囊括进去了,因此,它很适合农村信用担保机构预测投保企业的破产风险.

在国内,陈乃醒（2004）将信用担保风险防范划分为事前防御、事中防范和事后补救三大环节.事前防御主要是指对拟担保项目在正式接受投保之前进行审查,包括分析企业的财务信用状况、法律环境、技术产品以及经营风险等各个方面,以确保最大限度地降低信用担保风险；事中防范主要通过构建动态的风险监控体系,密切关注受保企业及其关联企业的生产运营状况、临时周转性资金筹措能力等；事后补救措施则是指发生代偿后,设计有效的 措施［2］,将风险损失控制在最小范围内.陈晓红等（2005）认为信用担保机构目前采取的期权定价法和经验定价法两种方法,均不能全面准确反映企业的生产经营和财务状况,而选用VaR模型的信用担保定价法,可以科学反映担保的风险和期望收益,对风险管理有很好的借鉴作用.

二、农村企业信用担保风险管理模型——VaR和Z′评分模型的结合

信用担保风险主要来源于受保企业的经营风险,因此,对受保企业的经营风险控制是信用担保公司风险管理的核心内容.由于信用担保机构不能全面了解受保企业的运营状况、财务状况及其经营风险,乃至其逆向选择和道德风险,不可避免地面临担保风险.这就决定了风险管理必然是信用担保机构贯穿始终的重要任务.这就有必要建立以定量风险管理为核心、把定量风险管理模型和定性风险管理方法有效结合起来的、贯穿整个信用担保项目始终的风险管理体系,即建立事前风险预测和事后风险监控的信用担保风险管理体系［4,5］.而将VaR模型和Z"评分模型结合起来的定量风险管理体系,是贯穿农村企业信用担保公司的事前风险预测和事后风险监督的有效风险管理方法.

财经理论和实践(双月刊)2012年第2期2012年第2期(总第176期)吴庆田：VaR和Z′评分模型在农企信用担保风险管理中的应用

(一)实现事前信用担保风险预测的VaR模型

农村企业信用担保机构事前风险预测的VaR模型,可以用于度量一个担保项目的潜在风险损失额（或风险价值）,其表达式为：

p(L≥VaR)等于1－c（2）

其中,L为预定担保期限t内的某担保项目的损失额(Loss),c为置信度.该公式说明担保损失大于VaR的概率为1-c,换句话说,有c的概率在预定的担保期限t内某个担保项目的损失额不会超过VaR.

假定担保机构的某个担保项目的风险敞口为E,在t时期内的预期担保收益率为v,收益波动率为n,在置信水平1-c下［6］,其担保项目的损失率或最低收益率为r（r＜0）.假定这个（组）担保项目未来潜在损失的概率密度函数为f（w）,那么,在置信水平为1-c时有：

那么,可以计算r值为q×n+v (即r等于q×n+v),由此可得：

VaR等于E×r等于E×(q×n+v)（5）

显然,公式中E为风险敞口,q表示担保的违约概率,也就是标准正态分布的偏离率,n为信用担保的收益波动率,也就是标准正态分布的标准差,v表示预定担保期限内信用担保的平均收益率,即标准正态分布N的期望值.

由以上对VaR模型的解释可知,针对任何一个农村企业信用担保项目,只要知道该项目的风险敞口、违约概率、信用担保收益率以及预定担保期限内信用担保的平均收益率,就能够通过VaR模型计算拟提供信用担保的项目的最大潜在损失额,再结合该担保项目的担保期限、反担保条件和担保费率等因素,综合度量拟担保项目的风险和收益关系,并以此决定是否给予其提供信用担保.

(二)实现事后信用担保风险监控的Z′评分模型

Zeta评分模型是通过选择最能反映企业生产经营状况、对银行贷款质量影响最大且最有预期价值的财务数据进行计算,得到一个Z评分值,并将该评分值和一个公认的标准临界值相比较,对贷款企业破产可能性进行预测,以确认该企业贷款违约风险的大小.这些财务数据有资产收益率、收益的稳定性、累积的盈利能力、流动性比率、资产化价值和资产规模.Zeta评分模型最初在制造企业和上市公司中应用,为了使模型能够适用于更多领域的非上市中小企业,阿尔特曼又提出了修正的Z′评分模型：

Z"等于a1x1+a2x2+a3x3+a4y"+a5x5 （6）

其中,a1、a2、a3、a4、a5表示的含义不变,为各个变量的系数,x1为流动资产/资产总额×100%,x2为留存收益/资产总额×100%,x3为EBIT/资产总额×100%,y"为所有者权益账面价值／资产总额×100%,x5为销售总额/资产总额×100%.

信用担保论文参考资料：

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结论：VaR和Z′评分模型在农企信用担保风险管理中应用为大学硕士与本科信用担保毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写个人信用担保的风险方面论文范文。