中小企業(yè)“融資難”、“融資貴”一直是牽絆我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素之一。隨著改革開放的不斷推進(jìn),我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展,在企業(yè)群體中,中小企業(yè)成為了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中堅(jiān)力量。而相較與大型上市企業(yè),中小企業(yè)存在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)未經(jīng)審計(jì)、財(cái)務(wù)管理相對(duì)落后、財(cái)務(wù)信息不透明、財(cái)務(wù)信息可追溯性較差等問(wèn)題。銀行對(duì)中小企業(yè)融資面臨成本、收益和風(fēng)險(xiǎn)信息不對(duì)稱問(wèn)題,銀行難以衡量中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn),企業(yè)難以以合理成本或渠道獲取銀行貸款。缺乏金融系統(tǒng)的支撐,中小企業(yè)的發(fā)展受到了嚴(yán)重的制約。在研究過(guò)程中,論文通過(guò)文獻(xiàn)分析法剖析了信用評(píng)價(jià)理論、供應(yīng)鏈金融視角下信用評(píng)價(jià)相關(guān)理論、增值稅相關(guān)理論三個(gè)部分�；趯�(duì)理論和數(shù)據(jù)特點(diǎn)的研究確定了基于稅務(wù)數(shù)據(jù)及供應(yīng)鏈視角下的企業(yè)信用評(píng)價(jià)方法。論文選擇了制造業(yè)中小企業(yè)為樣本,通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)分析的方法研究了企業(yè)樣本的稅務(wù)數(shù)據(jù)特點(diǎn),并在供應(yīng)鏈金融視角下建立了制造業(yè)中小企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。基于構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過(guò)建模分析及對(duì)比分析,對(duì)樣本構(gòu)建了Logistic模型,并對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)。依據(jù)Logistic模型結(jié)果,進(jìn)一步研究了履約指數(shù)的合成及其應(yīng)用。論文研究了稅務(wù)數(shù)據(jù)在企業(yè)信用評(píng)價(jià)中的應(yīng)用,論證了在中小... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

金融機(jī)構(gòu)境內(nèi)企業(yè)人民幣貸款余額（億元，%）

圖 1-2 金融機(jī)構(gòu)境內(nèi)企業(yè)人民幣貸款比年初增減額（億元，%）數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind2012-2015融資貴”反映的是中小企業(yè)融資成本長(zhǎng)期居高不下，是一個(gè)普文利用廣州市場(chǎng) 1 年以上小額貸款的平均利率與 AA、A+和 A債券的收益率做一個(gè)簡(jiǎn)單的比較，從而對(duì)“融資貴”的問(wèn)題給衡量（圖 1-3，圖 1-4）。從 2014 年底以來(lái)，廣州市場(chǎng) 1 年以上利率總體呈下降趨勢(shì)，尤其是 2017 年下降趨勢(shì)更為明顯，但目以上。并且，在 2016 年前述企業(yè)債券收益率下降的過(guò)程中，小然走高。小額貸款相對(duì)于 AA、A+和 A 級(jí)企業(yè)債券的利差平均901 和 835 個(gè) BP。2017 年初以來(lái)，利差呈下降趨勢(shì)（圖 1-4）

圖 1-3 廣州市場(chǎng) 1 年以上小額貸款平均利率與 AA、A+及 A 級(jí)企業(yè)債利率數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind2014-2017圖 1-4 廣州市場(chǎng) 1 年以上小額貸款平均利率與 AA、A+及 A 級(jí)企業(yè)債利差

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]供應(yīng)鏈融資模式中的中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)體系構(gòu)建——兼論三維信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的應(yīng)用[J]. 吳晶妹,趙睿.  現(xiàn)代管理科學(xué). 2017(06)
[2]基于“三維信用論”的小微企業(yè)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J]. 周針竹,陳璐,牛霞.  征信. 2017(01)
[3]通貨膨脹、供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)現(xiàn)金持有水平[J]. 張西征,張慧.  財(cái)會(huì)月刊. 2017(02)
[4]G20數(shù)字普惠金融高級(jí)原則:背景、框架和展望[J]. 孫天琦.  清華金融評(píng)論. 2016(12)
[5]基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商信用評(píng)估模型[J]. 付永貴,朱建明.  中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(08)
[6]LOGIT回歸模型對(duì)公司違約的預(yù)測(cè)探討[J]. 郭曼.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2016(04)
[7]吳氏三維信用理論在科技信用評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 吳晶妹,薛凡.  科學(xué)管理研究. 2016(03)
[8]銀稅合作背景下涉稅信息納入征信系統(tǒng)探討[J]. 韓鵬.  征信. 2016(05)
[9]基于分層邏輯回歸的小企業(yè)信用評(píng)價(jià)模型[J]. 李戰(zhàn)江.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(07)
[10]基于征信大數(shù)據(jù)的替代信用評(píng)分[J]. 劉新海,曲丹陽(yáng).  征信. 2016(03)



本文編號(hào)：2925401