毕业论文课题相关文献综述
{title}毕业论文课题相关文献综述
{title}文 献 综 述 一、课题背景 随着互联网的十多年普及发展以及受金融危机的冲击，国外的发达国家已经非常关注一些微小企业，国外定名为Micro Business。这些企业的特点是：绝大部分规模在10人以下甚至少于3人，它们在前期投入相对比较少的情况就可以迅速开始工作，例如一些销售软性商品的企业比如做咨询或者服务行业的，都属于微小企业。20世纪90年代以来，微型企业已成为推动我国经济市场化和经济增长的重要推动力量。它在促进经济增长、扩大劳动就业、推动技术进步、创造社会财富等方面越来越凸显其重要性，微型企业的发展已为越来越多的人们所关注。但是，外部资金的较难获得所引致的微型企业发展的瓶颈制约，使得微型企业在发展过程中面临着日益严重的金融压抑。[1] 二、研究目的和意义 理论上讲，微小企业由于其形式灵活，规模较小，一般会认为它能够灵活的通过多种不同的形式筹措资金，来促进发展。但是事实上由于我国资本市场容量有限，企业获得外部资金的主要渠道是向各类银行贷款。目前，我国商业银行和微小企业之间存在着这样的一种矛盾：一方面，微小企业融资渠道狭窄，普遍缺乏长期稳定的资金来源，需要获得商业银行的贷款来保证企业的稳定健康发展；另一方面，由于商业银行不能够正确衡量微小企业贷款中隐含的风险从而造成了商业银行的惜贷，使得商业银行也错过了许多资信状况好、资产收益率高、经营规范、机制灵活的微小企业。导致这一矛盾的主要因素是商业银行对微小企业的信用疑虑使其谨慎放贷，因此如何做好微小企业贷款的贷款信用风险评级是解决该矛盾的关键所在。 三、信用风险研究现状 1．信用风险评价指标体系的确定 信用评价指标体系有广义和狭义之分,其中狭义的信用评价指标体系是单指评价指标的选择及其权重的确定,而广义的信用评价指标体系则是指评价过程中所釆用的评价要素、评价指标及指标权重的确定、评价指标选取的参照标准、评价模型的构成、评价等级的设定等的总称[2]。其中信用评价要素是信用评价指标体系的出发点, 后面的评价指标和权重的确定均是跟据此衍生而来, 西方信用评价技术起源于20世纪50年代以前，国际上普遍通行的信用评价要素为5C，5P，5W等要素。 1972年Edimister基于Z值模型建立了专门针对小企业的企业信用评价指标体系[3],主要的指标为常规的交易获得的财务指标,如流动比率、负债比率、净资产收益率和资产周转率。1977年Altaian、HaldemanNarayanan对Z值模型再次进行了改进,使得其适用范围更广,其具体的评价指标为资产报酬率、收入稳定性、累积盈利能力、偿债能力、流动比率、资本化率和规模。新模型的指标体系不仅适用于制造业，而且同样有效地适用于零售业[4]。 国内学者对信用评价指标体系的研究始于20世纪90年代,2000年毛定祥构建了由财务结构、偿债能力、经营能力、盈利能力和现金流在内的五个方面26个财务指标构成信用评价指标体系,其中用到的方法主要是主成分分析、聚类分析、判别分析等数理统计方法。 但是国内外学者的风险评价研究大部分针对中小型企业,对于微小企业风险评价研究较少,且主要釆用信用评估模型进行评估。Nderst Mueller (2007)的研究表明,小型企业的信用评分将限制当地银行的信息优势,加剧竞争、提高贷款条件。Chreiner (1999, 2000)认为信用评估模型可以帮助信贷员进行判断决策,从而改善对客户信用的预测。在之后的研究中,Schreiner (2002)进一步证实了信用评分在降低信息收集成本、改善微小企业贷款机构的服务和经营可持续方面的作用。但是这种方法仍有不足，因为信用评价模型并不能完全适用于微小企业贷款的信用风险评估。 因此,为提高风险评估准确率,国外学者提出了一些辅助性评估手段。Dellien Schreiner (2005)认为中小银行应针对微小企业采取更为个性化的方式收集相关信息进行信用评分, Buchenau (2003)提出用统计分析与信用评分相结合的技术以了解客户,降低借贷风险。Robert DeYoung(2008)利用tacked-Fogit模型分析各指标对微小企业的信用得分的影响[5]。 我国学者也对微小企业信用风险评估进行了研究。任永平、梅强(2001)[6]认为微小企业信用评级指标的设计应注重企业的创新和成长, 应在评级指标体系内纳入企业申请的信用额度,提出从企业基础素质、基本财务状况、成长能力、创新能力以及发展能力五个方面构建微小企业信用评级指标体系。陈良维(2008) 建立了涵盖年龄、贷款历史、家庭收入来源等15个指标,涉及自然情况、家庭情况、信用情况等3方面的农户微小企业信用风险评价体系。王雅玲(2008) 认为VaR模型和Credit Metrics模型是金融机构普遍釆用的微小企业贷款风险评估工具,分别有利于农信社微小企业贷款市场风险评估和信用风险评估。申韬(2010) [7]运用解决不确定性问题的软集合理论,提出了现阶段与我国微小企业运作特征相符的信用风险评估方法。闫雪、卢继梁(2010) [8]提出了提高微小企业贷款机构风险控制力的创新路径-信用评估体系。潘斌（2012）[9]提出了在进行微小企业信用评估的时候除固定资产、盈亏情况、营运能力等基本指标外, 重点要关注小微型企业的创新能力和成长空间, 预测小微型企业未来的发展潜力。 因子分析是一种用来简化资料的统计分析方法，它根据各变量样本资料间的内在联系，将具有较强的内在联系和相似性的变量用一个因子来解释，具体地说，就是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量间相关性较强，不同组的变量间相关性较低，每组变量代表了一个基本结构称为共同因子。因子分析的目的是考虑到多个影响因素间可能存在一定的相关，为避免分析中存在共线性问题，先对各个影响因素做因子分析，从而将众多观测变量浓缩为少数的几个因子。通过因子分析可以用较少的综合指标概括存在于各个变量中的各类信息，而综合指标之间彼此小相关，各指标代表的信息小重叠。因子分析是一种潜在的结构分析方法，其主要作用是：寻求个因素变量的基本结构，为以后的研究分析及解释做准备。 综上所述,目前学者基本上都是基于对企业信用的理论分析和结合实际的调查数据实证分析的基础上, 构建信用评价指标体系, 但是目前的研究对象主要的是中型企业,专门针对微小企业的研究现在还比较少。本课题就是建立在以前学者的研究基础之上,吸收前人的研究成果, 采用因子分析构造出适合我国微小企业的信用评价指标体系。 2.权重的确定 确定权重的方法一般有两种, 即主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法主要是由专家根据自己的经验知识及掌握的信息主观地对指标赋予权重而得到, 客观赋权法是直接根据各个指标的原始数据运用一定的数学方法处理后获得权数, 该方法不依赖于人的主观判断。传统的主观赋权法客观性较差, 缺乏必要的定量分析技术; 而以财务模型为代表的定量分析方法对会计制度和信息披露要求比较高, 对于我国的微小企业并不适用。20世纪70年代初期,美国匹茨堡大学教授、运筹学家T.Lsaty提出了一种简便实用的多准则决策方法,这就是层次分析法(AHP)。AHP方法不但集中了专家的意见和看法, 充分利用了专家的相关经验和对于事物的判断力,还结合数学工具,对专家的意见进行科学的处理,这样就把定量分析和定性分析较好地融合一体。AHP方法特别适用于对复杂的难以定量描述的问题进行决策分析。由于在评价微小企业信用状况时我们应该特别注重对非财务指标的分析,而这些非财务指标又往往难以定量,因此AHP法是比较好的选择。此外,从技术上来说,AHP方法比较容易操作并且直观。因此本文运用层次分析法来确定指标的权重。 但由于，研究人员和工程人员在研究及应用AHP的过程中，又发现AHP方法的诸多不尽人意之处，但也正是因为这些缺点和不足促成了许多新的研究热点，判断矩阵一致性改进和多专家群体决策就在其中。 Satty教授在AHP创立之初,给出了一条判断矩阵是否符合一致性的准则:当一致性比例CR0.1时,判断矩阵通过一致性检验,否则就要对判断矩阵进行一致性调整。[10] 徐泽水（2000）[11]利用向量概念确定判断矩阵中具有最大偏差的列及相应的行,然后借助特征向量进行修正, 每次修正一行和一列，提出了一种直观有效的方法。 金菊良, 魏一鸣, 潘金锋（2004）[12]将不具有满意一致性的判断矩阵及其排序向量转化为一个用常规方法较难处理的非线性规划问题,利用加速遗传算法进行求解,直到具有满意一致性的判断矩阵为止, 是一种全局优化的方法。 朱建军, 王梦光, 刘士新（2007）[13]主要讨论了判断矩阵次序一致性的检验与改进方法,通过把判断矩阵转化为O一l矩阵,利用图论理论得到结论:O一1矩阵对应的有向图中,若含有边长大于3的循环链,则一定能构造出边长为3的循环链,基于此结论,设计检验判断矩阵是否具有次序一致性的算法,对不具有次序一致性的判断矩阵,提出两条修改原则。 现实中的很多重要决策往往并不是由一个单独的决策者完成的,而是由多个相关专家组成的一个专家决策群体共同完成，需要发挥专家群体的智慧和作用。这样,由于各个专家自身知识背景的不同,对评判方案了解程度的不同等因素的干扰,对于同一个决策问题的评判很有可能产生较大的不一致,难以达成一致意见。那么对于各个专家的评判结果,如何分辨出产生较大分歧的专家矩阵,进而对之进行调整,最终统一专家群体决策的意见,就成为研究的重点。 郭文明（2000）[14]等提出夹角余弦法，该方法用夹角余弦定义个体排序向量之间的相似度，根据相似性系数来判断两个个体排序向量的相似程度。通过分析，将个体排序向量划分为不同的类别，并认为类容量较大的类中个体排序向量所表达的评价信息符合较多评价者的意见，对应的专家赋以较大的权重系数。 周宇峰（2006）[15]等提出了利用专家历史数据信息对专家进行评价，并通过结果赋予权重。他将专家权重分解成技术职称、学术水平、职业道德、研究专长、既往评价业绩、对被评价问题的熟悉度等指标，应用层次分析法得到专家的先验权重。 参考文献 [1]陈安，微小企业信用评价指标体系的研究，2009:1,2 [2]萧维,企业资信评级[M].北京:中国人民出版社,2005:13,69 [3] Edimister R .An empirical test of financial ratio analysis for small business failure prediction ,[j].Journal of Financial and Quantitative Analysis,1972(2):147-193 [4]Altman E.I A new model to identify bankruptcy risk of conporations[J].Journal of Banking and Finance,1977,1:29-54 [5]董汝杰，小额信贷中的微型企业，中国政法大学，2011 [6] 任永平、梅强,微小企业信用评价指标体系探讨,2001年04期 [7] 申韬，基于软集合的小额贷款公司信用风险评估，南方金融2010年第8期77-78 [8] 闫雪、卢继梁，农村小额信贷风险控制研究，新乡教育学院学报2008 (16):P77-78.13 [9] 潘斌，小微型企业信用体系建设研究[J],经济与管理,2012年12月下:98-99. [10] Saaty T L. TheAnalyticHierarchy Process[ M] . New York:McGraw- Hill, 1980 [11] 徐泽水.判断矩阵一致性修正的新方法[.I ]. 系统工程理论与实践,2 000 ,20 (4 ):86一89 . [12]金菊良,魏一鸣,潘金锋.修正AH P中判断矩阵一致性的加速遗传算法仁:系统工程理论与实践,2004 , 24(1): 63一69. [13]朱建军,王梦光,刘士新.AHP判断矩阵一致性改进的若干问题研究「J〕.系统工程理论与实践，2007,27（1）:18-22 [14]郭文明,相景丽,肖凯生.群组AHP权重系数的确定[J].华北工学院学报，2000,21（2）:110-113. [15]周宇峰,魏法杰.一种综合评价中确定专家权重的方法[J].工业工程，2006,9，（5）：41-43 |
