中小企业的蓬勃发展具有较强的经济外部性,不仅是推动国民经济持续稳定高速增长的重要力量,而且在调整经济结构、扩大社会就业等方面都发挥着积极的作用。然而,我国中小企业融资一直面临着“麦克米兰缺口”。不管是我国中小企业的融资趋势还是国外中小企业的融资结构都表明:在现实环境的约束下,解决中小企业融资困境只有一个方向——扩大间接融资体系,增加来自银行的债务融资,而加强对中小企业的信用风险评估是其中的关键环节。随着优秀大企业客户资源的逐渐减少和信贷市场细分,针对中小企业的信用风险度量必然成为我国银行未来需要重点关注的一大课题。 本文围绕如何建立适合我国国情的中小企业信用风险评估模型这一主题,针对中小企业这一特殊的企业群体,在对信用风险度量的相关方法、模型回顾和比较的基础上,首先指出了现阶段我国中小企业信用风险度量最可行的方法是多元统计分析。然后,依据113家中小企业样本2002年和2003年的财务数据和非财务数据,对20个最初输入指标进行独立样本T检验和主成分分析,得到一个仅含10个指标的简化指标体系。接着,输入指标数据详细实证检验了多元线性判别模型和Logit模型,得到的结论显示:多元线性判别模型倾向于将简化后的所有10个指标全部进入判别方程,综合预测正确率在违约前2年达到76.1%,违约前1年达到81.4%;Logit模型倾向于选择使用“Backword:Conditional”方法,当Logit分析进行到第4步时的模型,综合预测正确率在违约前2年达到78.8%,违约前1年达到85.8%;Logit模型的综合预测率虽然高于多元线性判别模型,但其在关键的第二类误判率上却不如后者,容易将违约类企业判断为正常企业,忽视其潜在的信用风险。最后,在模型结果的基础上,分析了我国中小企业的信用风险特征,同时与穆迪公司用RiskCalc^TM违约模型对美国、澳大利亚等十个较发达国家私营企业信用风险研究的结果相比较,表明:除去非财务因素外,显著性较高且较为稳定,能体现我国中小企信用风险特征的前两个因素依次为资本结构指标、收益性指标,与十国的平均结果基本类似。