浅析废旧金属再利用行业小微企业的信用风险评估
殷忠杰 姜林枫
【摘 要】论文首先分析了一些银行对废旧金属再利用型小微企业信用风险评估指标的非针对性，该非针对性直接导致了近50%优质废旧金属再利用型小微企业的信用等级过低；接着提出了银行评估废旧金属再利用型小微企业时要根據该类企业的行业特点，有针对性的重点考察存货价值、现金流量等关键指标等建议，随后又提出结合现金流量指标构建CFaR（Cash Flow at Risk）模型的建议；最后，基于我国当前严峻的环境危机以及该类行业的环保价值，建议政府为该类企业设立信用风险补偿金和给予财政性担保。
【Abstract】 This paper firstly analyzes the bank's non-targeted credit risk evaluation index of the scrap metal recycling small and micro enterprises， which directly led to nearly 50 % high-quality scrap metal recycling small and micro enterprises get the low credit rating.Then the paper puts forward the suggestion that when the banks is assessing the scrap metal reuse small and micro enterprises， banks should focus on the key indicators such as inventory value， cash flow and other key indicators according to the industry characteristics of such enterprises.Next bring up constructing CFaR（Cash Flow at Risk） model combined with cash flow index. Finally， based on the current severe environmental crisis in China and the environmental value of such industries， it is suggested that the government should establish credit risk compensation and financial guarantees for such enterprises.
【关键词】废旧金属再利用行业；小微企业；信用风险评估
【Keywords】scrap metal recycling industry； small and micro enterprises； credit risk assessment
【中图分类号】F832 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）07-0124-02
1 引言
在环境问题日益严峻的今天，废旧金属再利用行业型的环保行业受到国家大力支持，发展前景较好。该类小微企业起步时，需要大量资金，但是由于银行评估该型企业时选取的评估指标不合理等原因，直接导致该型近50%的优质小微企业信用评级过低，使企业贷款困难，限制了企业的发展[1]。根据问题的原因，向银行提出对废旧金属再利用行业小微企业进行评估时要根据该类小微企业的特点选取存货价值和现金流量为指标等建议。在国家支持废旧金属再利用行业型小微企业发展的背景下，向政府建议采取行政手段（如出台相应政策）和经济手段（如建立财政性的担保公司）来指导银行对该类小微企业进行信用风险评估。
2 小微企业信用评级过低的原因分析
2.1 银行选取的信用评估指标不合理
目前我国信用风险评估中应用最为广泛的是信用评分模型，其中最具代表性的就是Logistic模型、Z-score模型，该模型首先是设置若干个风险评价指标，形成一个评价指标体系，对每一个指标赋予参考值，然后将实际值与参考值进行比较后得到该指标的得分，最后利用一定的方法计算出企业的综合得分，银行则据此做出贷款审批、贷款定价等决策[2]。这种方法存在明显的不足：风险度量的技术落后，过分依赖财务数据、资产质量、抵押品或担保质量，而这些正是小微企业很难提供的，尤其对于废旧金属再利用行业这种以流动资产为主以及劳动密集型的小微企业更不公平，因此评价结果的准确度不高。
2.2 政府支持力度不够
由于以往年度银行业小微企业不良率较高，银行从业人员普遍对做小微企业信贷业务心有余悸，担心不良发生后追责，不愿做小微企业业务。由此可见，目前虽然小微企业在发展，但是银行仍对小微企业存在严重的惜贷现象，这种现象会导致小微企业信用评级较低。
政府虽然有给废旧金属再利用行业的小微企业各种优惠减税政策，但是仍然没解决无人为小微企业担保这一问题。尤其是在小微企业在进行贷款过程中，担保质量差会严重影响小微企业的信用评估等级。[3]
3 构建科学的信用评估体系
银行对废旧金属再利用类小微企业进行评估时需要有针对性，要了解该类小微企业的特点，选取合理的评估指标。不能采用与大型企业相同的指标衡量小微企业，更不能用与其他行业相同的指标衡量废旧金属再利用行业的小微企业。
3.1 根据企业特点选取合适的指标
①选取存货价值为指标。废旧金属再利用型企业固定资产较少，即使有房产，却是小产权房，或者长期办理不了房产证、土地证的资产，都是银行无法接受的不合格的抵押品。该类型企业大部分资产是在途物资以及存货等流动性资产。因此银行在评估该类小微企业的资产时，不能过度关注其固定资产，应该选取其货物为指标进行价值评估，计算出其货物的市场价值。另外，货物分为市场价值相对稳定和市场价值波动较大两种类型。当企业的货物市场价值波动较大时，不能仅仅从一次评估的结果得出结论，应结合以往数据分时段多次评估，给出客观准确的结果。当企业的货物市场价值比较稳定时，还应考虑到其发展前景良好，稳定这一优势，因此，可以在原有的基础上适当的提高该企业信用评估等级。②选取现金流量为指标。废旧金属再利用行业的企业的市场竞争激烈，货物价值受供给市场变化的影响大，而且资金流动频繁，因此信用风险源非常复杂。这使得该类小微企业的信用风险很难用几个指标完整的体现，而能综合反映这些因素和信息的最好指标就是现金流量。
现金流量是一个动态的指标，通过统计废旧金属再利用行业小微企业的现金流量，能综合了解企业的经营活动、投资活动、筹资活动及分配活动，分析现金的流入和流出情况就能准确把握企业的经营状况和发展前景。使用现金流量为指标，淡化了对企业财务指标的考察，而重在对企业经营能力进行评估。
3.2 结合现金流量指标构建CFaR模型
CFaR（Cash Flow at Risk，CFaR）称为现金流在险值，是在VaR技术基础上研发出来的，利用CFaR模型，能够全面的预估企业风险。[4]具体操作如下：
设企业在某一段时间内的现金流量值为CF，最小现金流量值为CF′，期望值为E（CF），则CFaR可定义为：CFaR=E（CF-CF′）
根据这一定义，求CFaR的值则转化为求给定时间段内现金流量的最小值CF'。通常情况下可通过小微企业现金流量CF的概率分布求出：C=f（CF）d（CF）
计算CFaR通常涉及三个关键要素，即：时间长度、置信度及CF的概率分布，前两个因素的选取比较自由，选取时根据自身偏好及评价需求进行设置，也可以参照国内外其他银行的设置；对于CF的概率分布可以采用蒙特卡罗模拟法。[5]
4 政府宏观调控
目前我国环境状况日益严峻，废旧金属再利用型企业有着极大的环保价值。因此政府应该发挥其宏观经济调控职能，通过经济手段来帮助该型小微企业获得较高信用等级，从而促进该型小微企业的快速发展。
4.1 设立小微企业信贷风险补偿金
政府可以为废旧金属再利用型小微企业设立信贷风险补偿专项资金，直接对银行机构提供小微企业贷款风险补贴，减轻或消除银行的风险负担，防止银行对该类小微企业出现惜贷行为。
4.2 建立财政性担保公司
由于废旧金属再利用行业小微企业自身风险高，符合担保条件的大企业轻易不愿为小微企业提供担保。小微企业在无法取得有效保证、抵押的基础上只能求助于担保公司，而担保公司对小微企业提供担保也比较谨慎，反担保措施比较苛刻。
因此，政府要推进小微企业信用担保体系建设，积极组建财政性的小微企业贷款担保机构，积极为小微企业融资担保搭建增信平台，进一步简化担保手续，减低企业融资的成本，为废旧金属再利用行业这种国家支持、发展潜力较大的小微企业做信用担保，以提高银行对该类小微企业的信用评级。
5 结语
我国存在众多小微企业，小微企业在促进经济发展、增加就业、推动创新、保持市场竞争活力等方面发挥着重要的作用，为我国经济社会发展做出了重要的贡献，但同时，作为微观主体的小微企业却一直由于信用评级过低导致的融资困难等问题而时常面临生存和发展的困境。
本文为银行对废旧金属行业的小微企业进行风险评估提出了建议，方便银行科学地去评估废旧金属再利用行业的小微企业，同时对于银行评估其它类型的行业也有一定的借鉴意义，有利于构建针对小微企业的信用评估体系。另外，对政府提出的设立信贷风险补偿金以及建立财政性担保公司等建议，可以解决银行对小微企业存在惜贷行为这一问题。
【参考文献】
【1】赵媛.小微企业融资难的原因及对策[J].中小企业管理与科技（旬刊），2015（8）：61-62.
【2】樊淑一.小微企业信用風险评估研究[D].郑州：郑州大学，2014.
【3】应友生.我国废旧金属再生产业发展现状探讨[J].商，2014（15）：158.
【4】张高胜.构建基于CFaR的小微企业信用风险评价模型[J].财会月刊，2017（14）：32.
【5】赵亦军，谢赤，王彭.基于CFaR的企业信用风险评估模型构建及其实证研究[J].系统工程，2013（7）：21-27.
【摘 要】论文首先分析了一些银行对废旧金属再利用型小微企业信用风险评估指标的非针对性，该非针对性直接导致了近50%优质废旧金属再利用型小微企业的信用等级过低；接着提出了银行评估废旧金属再利用型小微企业时要根據该类企业的行业特点，有针对性的重点考察存货价值、现金流量等关键指标等建议，随后又提出结合现金流量指标构建CFaR（Cash Flow at Risk）模型的建议；最后，基于我国当前严峻的环境危机以及该类行业的环保价值，建议政府为该类企业设立信用风险补偿金和给予财政性担保。
【Abstract】 This paper firstly analyzes the bank's non-targeted credit risk evaluation index of the scrap metal recycling small and micro enterprises， which directly led to nearly 50 % high-quality scrap metal recycling small and micro enterprises get the low credit rating.Then the paper puts forward the suggestion that when the banks is assessing the scrap metal reuse small and micro enterprises， banks should focus on the key indicators such as inventory value， cash flow and other key indicators according to the industry characteristics of such enterprises.Next bring up constructing CFaR（Cash Flow at Risk） model combined with cash flow index. Finally， based on the current severe environmental crisis in China and the environmental value of such industries， it is suggested that the government should establish credit risk compensation and financial guarantees for such enterprises.
【关键词】废旧金属再利用行业；小微企业；信用风险评估
【Keywords】scrap metal recycling industry； small and micro enterprises； credit risk assessment
【中图分类号】F832 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）07-0124-02
1 引言
在环境问题日益严峻的今天，废旧金属再利用行业型的环保行业受到国家大力支持，发展前景较好。该类小微企业起步时，需要大量资金，但是由于银行评估该型企业时选取的评估指标不合理等原因，直接导致该型近50%的优质小微企业信用评级过低，使企业贷款困难，限制了企业的发展[1]。根据问题的原因，向银行提出对废旧金属再利用行业小微企业进行评估时要根据该类小微企业的特点选取存货价值和现金流量为指标等建议。在国家支持废旧金属再利用行业型小微企业发展的背景下，向政府建议采取行政手段（如出台相应政策）和经济手段（如建立财政性的担保公司）来指导银行对该类小微企业进行信用风险评估。
2 小微企业信用评级过低的原因分析
2.1 银行选取的信用评估指标不合理
目前我国信用风险评估中应用最为广泛的是信用评分模型，其中最具代表性的就是Logistic模型、Z-score模型，该模型首先是设置若干个风险评价指标，形成一个评价指标体系，对每一个指标赋予参考值，然后将实际值与参考值进行比较后得到该指标的得分，最后利用一定的方法计算出企业的综合得分，银行则据此做出贷款审批、贷款定价等决策[2]。这种方法存在明显的不足：风险度量的技术落后，过分依赖财务数据、资产质量、抵押品或担保质量，而这些正是小微企业很难提供的，尤其对于废旧金属再利用行业这种以流动资产为主以及劳动密集型的小微企业更不公平，因此评价结果的准确度不高。
2.2 政府支持力度不够
由于以往年度银行业小微企业不良率较高，银行从业人员普遍对做小微企业信贷业务心有余悸，担心不良发生后追责，不愿做小微企业业务。由此可见，目前虽然小微企业在发展，但是银行仍对小微企业存在严重的惜贷现象，这种现象会导致小微企业信用评级较低。
政府虽然有给废旧金属再利用行业的小微企业各种优惠减税政策，但是仍然没解决无人为小微企业担保这一问题。尤其是在小微企业在进行贷款过程中，担保质量差会严重影响小微企业的信用评估等级。[3]
3 构建科学的信用评估体系
银行对废旧金属再利用类小微企业进行评估时需要有针对性，要了解该类小微企业的特点，选取合理的评估指标。不能采用与大型企业相同的指标衡量小微企业，更不能用与其他行业相同的指标衡量废旧金属再利用行业的小微企业。
3.1 根据企业特点选取合适的指标
①选取存货价值为指标。废旧金属再利用型企业固定资产较少，即使有房产，却是小产权房，或者长期办理不了房产证、土地证的资产，都是银行无法接受的不合格的抵押品。该类型企业大部分资产是在途物资以及存货等流动性资产。因此银行在评估该类小微企业的资产时，不能过度关注其固定资产，应该选取其货物为指标进行价值评估，计算出其货物的市场价值。另外，货物分为市场价值相对稳定和市场价值波动较大两种类型。当企业的货物市场价值波动较大时，不能仅仅从一次评估的结果得出结论，应结合以往数据分时段多次评估，给出客观准确的结果。当企业的货物市场价值比较稳定时，还应考虑到其发展前景良好，稳定这一优势，因此，可以在原有的基础上适当的提高该企业信用评估等级。②选取现金流量为指标。废旧金属再利用行业的企业的市场竞争激烈，货物价值受供给市场变化的影响大，而且资金流动频繁，因此信用风险源非常复杂。这使得该类小微企业的信用风险很难用几个指标完整的体现，而能综合反映这些因素和信息的最好指标就是现金流量。
现金流量是一个动态的指标，通过统计废旧金属再利用行业小微企业的现金流量，能综合了解企业的经营活动、投资活动、筹资活动及分配活动，分析现金的流入和流出情况就能准确把握企业的经营状况和发展前景。使用现金流量为指标，淡化了对企业财务指标的考察，而重在对企业经营能力进行评估。
3.2 结合现金流量指标构建CFaR模型
CFaR（Cash Flow at Risk，CFaR）称为现金流在险值，是在VaR技术基础上研发出来的，利用CFaR模型，能够全面的预估企业风险。[4]具体操作如下：
设企业在某一段时间内的现金流量值为CF，最小现金流量值为CF′，期望值为E（CF），则CFaR可定义为：CFaR=E（CF-CF′）
根据这一定义，求CFaR的值则转化为求给定时间段内现金流量的最小值CF'。通常情况下可通过小微企业现金流量CF的概率分布求出：C=f（CF）d（CF）
计算CFaR通常涉及三个关键要素，即：时间长度、置信度及CF的概率分布，前两个因素的选取比较自由，选取时根据自身偏好及评价需求进行设置，也可以参照国内外其他银行的设置；对于CF的概率分布可以采用蒙特卡罗模拟法。[5]
4 政府宏观调控
目前我国环境状况日益严峻，废旧金属再利用型企业有着极大的环保价值。因此政府应该发挥其宏观经济调控职能，通过经济手段来帮助该型小微企业获得较高信用等级，从而促进该型小微企业的快速发展。
4.1 设立小微企业信贷风险补偿金
政府可以为废旧金属再利用型小微企业设立信贷风险补偿专项资金，直接对银行机构提供小微企业贷款风险补贴，减轻或消除银行的风险负担，防止银行对该类小微企业出现惜贷行为。
4.2 建立财政性担保公司
由于废旧金属再利用行业小微企业自身风险高，符合担保条件的大企业轻易不愿为小微企业提供担保。小微企业在无法取得有效保证、抵押的基础上只能求助于担保公司，而担保公司对小微企业提供担保也比较谨慎，反担保措施比较苛刻。
因此，政府要推进小微企业信用担保体系建设，积极组建财政性的小微企业贷款担保机构，积极为小微企业融资担保搭建增信平台，进一步简化担保手续，减低企业融资的成本，为废旧金属再利用行业这种国家支持、发展潜力较大的小微企业做信用担保，以提高银行对该类小微企业的信用评级。
5 结语
我国存在众多小微企业，小微企业在促进经济发展、增加就业、推动创新、保持市场竞争活力等方面发挥着重要的作用，为我国经济社会发展做出了重要的贡献，但同时，作为微观主体的小微企业却一直由于信用评级过低导致的融资困难等问题而时常面临生存和发展的困境。
本文为银行对废旧金属行业的小微企业进行风险评估提出了建议，方便银行科学地去评估废旧金属再利用行业的小微企业，同时对于银行评估其它类型的行业也有一定的借鉴意义，有利于构建针对小微企业的信用评估体系。另外，对政府提出的设立信贷风险补偿金以及建立财政性担保公司等建议，可以解决银行对小微企业存在惜贷行为这一问题。
【参考文献】
【1】赵媛.小微企业融资难的原因及对策[J].中小企业管理与科技（旬刊），2015（8）：61-62.
【2】樊淑一.小微企业信用風险评估研究[D].郑州：郑州大学，2014.
【3】应友生.我国废旧金属再生产业发展现状探讨[J].商，2014（15）：158.
【4】张高胜.构建基于CFaR的小微企业信用风险评价模型[J].财会月刊，2017（14）：32.
【5】赵亦军，谢赤，王彭.基于CFaR的企业信用风险评估模型构建及其实证研究[J].系统工程，2013（7）：21-27.
