【摘 要】
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经济社会的发展越来越离不开中小企业,但“融资难”问题却是中小企业发展中不可避免会遇到的难题。本文在梳理关于中小企业“融资难”问题相关研究的过程中发现,解决“融资难”问题的关键在于降低中小企业和银行间的信息不对称。在梳理信用风险评估相关文献的过程中发现,有关中小企业信用评估指标多数是参照大型企业的。但我们发现,中小企业与大型企业有着不同的特点,如中小企业的财务信息质量不高、内部管理机制不够完善等,因
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经济社会的发展越来越离不开中小企业,但“融资难”问题却是中小企业发展中不可避免会遇到的难题。本文在梳理关于中小企业“融资难”问题相关研究的过程中发现,解决“融资难”问题的关键在于降低中小企业和银行间的信息不对称。在梳理信用风险评估相关文献的过程中发现,有关中小企业信用评估指标多数是参照大型企业的。但我们发现,中小企业与大型企业有着不同的特点,如中小企业的财务信息质量不高、内部管理机制不够完善等,因此,完全照搬大型企业的风险评估方法存在不合理性。本文正是基于这一视角,选取了2020年1月1日至2020年12月31日原中小企业版数据,按照是否属于ST或ST*公司划分企业是否违约,采用Logistic回归模型估计企业违约概率,对于指标的筛选分别采用Adaptive Lasso方法和主成分分析方法。构建了中小企业信用风险评估模型,并对模型的识别能力予以检验。最终得到模型整体的识别能力在0.74左右,当纳入非财务指标后,模型的识别能力有所提升,变为0.77左右。因此,非财务指标对中小企业信用风险评估起到重要作用,也从另一角度说明完全照搬针对大型企业的财务分析指标并不能很好的识别中小企业的信用风险。此外,不同的指标筛选方法对模型的识别能力影响不大,但是可能会影响到模型变量的经济可解释性。
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