【摘要】：近年來,隨著我國中小企業(yè)數(shù)量的增加,其在促進經(jīng)濟增長、維護社會穩(wěn)定、增加就業(yè)等方面的重要作用日益顯現(xiàn)出來。但是,中小企業(yè)在發(fā)展的過程中面臨許多難題,特別是資金障礙問題已經(jīng)日益凸顯。然而,中小企業(yè)的信貸融資現(xiàn)狀與其在經(jīng)濟發(fā)展中的地位極不相符,其面臨的信貸缺口很大。如何有效緩解中小企業(yè)的融資困境,特別是信貸融資困境應是解決中小企業(yè)發(fā)展問題時關注的重點�，F(xiàn)有的解決對策多是從宏觀層面出發(fā),國家建立相關的融資制度、發(fā)展金融支持體系等,但考慮到目前我國金融市場的發(fā)展現(xiàn)狀,僅依靠以上途徑解決中小企業(yè)的信貸融資問題仍需較長時間,短期內(nèi)無法達到幫助企業(yè)融通資金的目的。目前已有學者建議通過供應鏈為中小企業(yè)提供融資,供應鏈融資突破了只考察單個企業(yè)的局限,從整個供應鏈的角度出發(fā),既為長期存在的中小企業(yè)融資問題提供了對策,也增加了銀行等金融機構(gòu)的創(chuàng)新服務,拓展了業(yè)務量,在供應鏈融資活動中參與主體達到共贏。如何用科學的方法幫助銀行等金融機構(gòu)對企業(yè)的融資信用風險進行評價是供應鏈融資使用的先決條件。對現(xiàn)階段我國的金融市場而言,已有的信用評級模型方法均存在一定的缺陷。而因變量二項分布的logistic回歸模型不要求解釋變量之間符合正態(tài)分布及等協(xié)方差的假定,模型也更容易理解和運用,所以本文選取logistic回歸模型對供應鏈融資模式下中小企業(yè)的信用風險進行評價。首先設立了共含23個指標的基于供應鏈融資的信用風險評價指標體系,并選取了已在銀行獲得貸款的51家中小企業(yè),其中包括正常還款的企業(yè)46家和發(fā)生不良貸款的企業(yè)5家。通過分析企業(yè)的調(diào)查報告,首先運用PASW Statistics18軟件對正常還款企業(yè)近兩年、發(fā)生不良貸款企業(yè)近四年共112組數(shù)據(jù)進行主成分分析,結(jié)果指標變量綜合成供應鏈運營、償債能力、融資項下資產(chǎn)、質(zhì)物特征、企業(yè)盈利能力、企業(yè)營運能力、企業(yè)發(fā)展?jié)摿统跏假Y本金8個主成分。再根據(jù)提取的主成分進行l(wèi)ogistic回歸分析,選擇向前逐步選擇引入法計算出保留在模型中的變量,模型求得的P值代表了中小融資企業(yè)的守約概率。本文還將供應鏈融資模型與一般融資模型進行了對比,發(fā)現(xiàn)前者的擬合優(yōu)度和預測的準確率都比較高,這部分證明了供應鏈融資模式未將現(xiàn)有的信用風險放大。最后,在本文研究結(jié)論的基礎上,對可繼續(xù)深入探討的問題進行了展望。
[Abstract]:In recent years, with the increase of the number of small and medium-sized enterprises in China, its important role in promoting economic growth, maintaining social stability, increasing employment and other aspects has become increasingly apparent. However, SMEs face many difficulties in the process of development, especially the problem of financial obstacles has become increasingly prominent. However, the credit financing situation of small and medium-sized enterprises is very inconsistent with its position in economic development, and the credit gap it faces is very large. How to effectively alleviate the financing difficulties of SMEs, especially credit financing difficulties, should be the focus of attention in solving the development of SMEs. Most of the existing solutions are based on the macro level, the state establishes the relevant financing system and develops the financial support system, etc., but considering the current situation of the development of the financial market in our country, Only relying on the above ways to solve the problem of credit financing of SMEs still needs a long time, and can not help enterprises to finance the purpose in the short term. At present, some scholars have proposed to provide small and medium-sized enterprises with financing through the supply chain. Supply chain financing has broken through the limitation of examining only a single enterprise, and from the point of view of the whole supply chain, it has provided countermeasures for the long-standing financing problems of small and medium-sized enterprises. It also increases the innovative services of banks and other financial institutions, expands the volume of business, and achieves win-win results in the financing activities of supply chain. How to use scientific methods to help banks and other financial institutions to evaluate the financing credit risk of enterprises is a prerequisite for the use of supply chain financing. For the present financial market, the existing credit rating models have some defects. The logistic regression model for binomial distribution of dependent variables does not require interpretation of the assumptions of normal distribution and iso-covariance between variables, and the model is easier to understand and use. So this paper selects logistic regression model to evaluate the credit risk of SMEs in supply chain financing mode. Firstly, a credit risk evaluation index system based on supply chain financing is set up, which includes 23 indexes, and 51 small and medium-sized enterprises which have obtained loans in banks are selected, including 46 enterprises with normal repayment and 5 enterprises with non-performing loans. Through the analysis of the investigation report of the enterprise, the principal component analysis of 112 groups of data of the normal repayment enterprise in the past two years and the non-performing loan enterprise in the past four years is carried out by using PASW Statistics18 software. The result is that the index variable synthesizes into the supply chain operation and the solvency. There are eight principal components under financing, such as assets, properties, profitability, operational capacity, development potential and initial capital. Then according to the extracted principal components of the logistic regression analysis, select forward selection and introduction method to calculate the variables retained in the model, the P value obtained by the model represents the probability of small and medium-sized financing enterprises. This paper also compares the supply chain financing model with the general financing model, and finds that the former has a higher degree of fitness and accuracy of prediction, which proves that the supply chain financing model does not amplify the existing credit risk. Finally, on the basis of the conclusion of this paper, the problems that can be further discussed are prospected.
【學位授予單位】：南京農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F275;F832.4;F276.3

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本文編號：2379152