MBA论文前两章（研究背景意义及方法论）范文

MBA论文前两章（研究背景意义及方法论）范文

摘要:我国现阶段由于资本市场仍然不够成熟，商业银行贷款依然是中、小型企业最为常使用的融资渠道。近五年以来，在政府推动的普惠金融政策的引导下，中、小型企业的普惠金融贷款业务越来越受到各商业银行的重视，成为各商业银行机构考核的重要指标之一，普惠金融贷款在整个银行的信贷业务占比日益提升，但是受到中、小型企业抗风险能力弱、客户信息不对称、财务管理制度不完善以及违约率高等因素影响，造成各商业银行中、小型企业授信业务风险事件频发，不良处置难度大。同时国家目前经济的显著特征就是步入新常态，在这种宏观经济下行压力大的情况下，银行向企业发放贷款的风险必然会变大，因为企业业务经营的风险增加了。因此，如果想要减轻企业融资的困难，就需要协助银行增强自身评价信贷风险的能力，从而达到将风险限制在可控范围以内的目的。

本文以 B 银行作为研究对象，分析了该银行现行信贷评级体系存在的问题， 着重构建针对中型民营企业客户的信用评级指标体系。通过对该行 165 户中型民营企业不良授信客户违约前一年的客户信用评级结果分析，发现其未能准确反映该类客户的风险状况，导致该行信用评级体系在中型民营企业客户授信准入、退出、审批决策等环节未能发挥其应有的作用。进一步分析造成该现象的原因，一是未设计开发适用于中型民营企业客户的信贷风险评价模型；二是评级模型定量指标对财务数据依赖过高；三是信用评级结果存在人为调整的动机等。为此，本文通过调查问卷形式筛选出 31 个对中型民营企业客户影响较大的信用评级指标，在此基础上采用层次分析法，对 B 银行中型民营企业客户信用评级体系进行了研究，并以浙江 A 纺织有限公司为例，进行了案例分析，结果表明，新指标体系能够为该行开展中型民营企业客户授信提供更为科学的定量评价依据。

关键词：信用评级；信贷风险；授信客户；层次分析法；中型民营企业

目录

摘要I

1绪论1

1.1研究背景与研究意义1

1.2国内外研究现状3

1.3研究内容及创新点6

1.4研究方法与技术路线6

2相关概念与理论9

2.1概念界定9

2.2信用风险管理理论10

2.3信用评级基本理论13

3B 银行中型民营企业客户信用评级体系现状17

3.1B 银行基本情况17

3.2B 银行企业客户信用评级体系19

3.3B 银行企业客户信用评级评价结果26

3.4B 银行企业客户信用评级指标体系存在问题和原因分析28

4B 银行中型民营企业信用评级指标体系改进方案33

4.1评级原则33

4.2评级思路34

4.3指标的选取及权重的确定34

4.4确定信用评级等级标准48

4.5不同评价结果客户的管理措施51

5B 银行中型民营企业客户信用评级指标体系案例分析55

5.1案例企业基本情况55

5.2对案例企业进行信用风险评价56

6结论与展望59

6.1 结论59

6.2 展望59

参考文献61

附录 A65

附录 B67

1 绪论

1Introduction

1.1研究背景与研究意义（Research background and significance）

1.1.1研究背景

随着全球经济增速的放缓以及利率市场化改革的推进，银行同业竞争更加激烈，非银机构的参与和金融产品的不断增加也给银行业的生存及发展带来巨大挑战。追溯银行业的历史发展进程，我们也可以得知，目前商业银行的发展已经进入一定的瓶颈期，近几年非信贷资产增速大幅回落，导致银行总资产的增速由22%下降到不到 14%。对银行业总体来说，未来几年较难出现信贷资产的大规模扩张现象，信贷资产增长必将实现理性化的转变。银行业难以持续依靠规模优势盈利模式，信贷资源越来越成为一种稀缺资源。如果银行依然遵从以往年度以外延式扩张、粗放管理、简单追随的管理模式，将难以适应新的经济发展形势以及市场同业竞争情况。在金融市场竞争激烈的背景下，很多银行形成了“以客户为中心”的理念，甚至有的人提出，谁不拥抱客户，谁就必败无疑的言语。而优质公司授信客户占用了银行最宝贵的信贷资源，同时由于具有为银行带来的收益高、用户粘性大的特点，成为各家银行争夺的对象。

民营企业作为我国社会主义市场经济的重要构成，推动着经济社会高质量发展，并且随着市场经济的改革深化，民营企业的重要性逐渐突显，党中央愈加关注民营企业的发展问题。党的十五大以来，非国有经济成分已经变成中国经济的重要组成部分，而民营企业则为非国有经济中的重要组成部分；中国共产党第十六届全国代表大会指出，促进、支持和引导非公有制经济的发展；中国共产党第十八届全国代表大会还进一步提出“坚决促进、支持和引导非公有制经济发展， 保证各类所有制经济受到法律的保护，以同样的方式使用生产要素，公平参与市场竞争”；在 2018 年 11 月民营企业的座谈会上，习近平总书记重申了民营企业的独特地位和作用，提出了进一步促进民营企业发展壮大的建议，就是要正确认识当前民营经济发展中遇到的困难和问题，鼓励民营企业发展壮大。

改革开放 40 周年之际，民营企业早已成为我国经济社会发展不可替代的力量，具体来看，50%以上的税收、60%以上的 GDP、70%以上的技术创新、80%以上的城镇就业都出自民营企业。不过近些年，部分民营企业融资问题突显，转型升级面临挑战，民营企业论坛提出了六项支持民营经济发展的措施，强调改革、完善金融机构监测评估机制，解决民营企业融资难的问题，化挑战为机遇。为了要解决民营企业融资困难的问题，各级政府、监管机构、商业银行研究制定政策措施，着力解决民营企业的融资问题，制定方针从中央到地方，从监管部门到全国商业银行，各级政府近期研究制定了多项措施，就是为了去帮助那些，民营公司克服困难。

B 银行是国有银行下属一级分行，与其他股份制银行及民营银行相比最大的特点是一直以来以公司业务见长，银行在多年的发展过程中积累了大量优质公司客户，成为利润的重要来源。在各家商业银行为了业务拓展需要以及市场占有率提升诉求，业务发展重心由以往的简单化产品创新转变为现在的客户关系基础巩固的同时，B 银行也逐步将发展方向由“经营产品”向“经营客户”进行转变，建立面向客户的一揽子服务体系，构建“客户关系部门主导，产品支持部门跟随，中后台部门保障”的服务模式。同时由于总行授信政策的调整，B 银行的贷款结构在逐步适应竞争增长的变化，淡出产能过剩行业，积极向新兴产业和行业靠拢。B 银行正在逐步与信息技术、文化、物流、医疗设备、环保、新能源等领域客户建立合作，并退出钢铁、采矿、煤炭、有色等产能过剩和传统的制造业领域。如何将稀缺的信贷资源投放至收益最大、风险最低的领域成为了 B 银行目前面临的重要问题。

但是在实际工作中，B 银行对不同客户贡献度的划分较为简单，缺少对客户价值的评价，无法甄别优质客户，对客群的取舍没有依据，从而浪费了很多资源， 造成了优质公司授信客户的流失。企业客户信用评级作为把控信贷风险的重要环节，是商业银行核定授信、贷款审批以及贷后管理的重要依据。但是由于中小企业发展受经济结构变化影响较大，商业银行的评级系统效果并不理想，评级系统的不完善加深了企业客户的融资困境，进而制约了企业的发展。因此，怎样与时俱进的优化改进银行的企业客户信用评级体系，对于 B 银行而言，是亟待解决的问题。

1.1.2研究意义

现阶段我国商业银行所使用的企业客户信用评级体系，无论从方法选择、指标设定或权重设置上看，都是基于大型企业，特别是国有大型企业的特点制定的， 这就造成了信用评级体系更为适合评价处于成熟经营阶段的大型企业，对于评价中、小型企业的信用等级评价则存在着不合理、不适用的问题，主要体现在无法全面反映出不同规模的企业客户实际经营状况和发展前景。本文为优化和改进 B 银行企业客户的信用评级体系提供了一定的理论依据。与此同时，在 B 银行现行企业客户信用评级体系基础上，结合国内外先进的信用评级理论对其进行优化，为 B 银行进行全面风险管理提供一定的理论基础。

现实意义上，对 B 银行企业客户信用评级体系进行优化，以便建成科学、客观、公正的企业客户信用评级体系。一方面，不仅可以为不同企业客户提供更加科学合理的信用评级服务，从而很好地解决其资金短缺、融资难的问题，而且可以更好地促进中小企业快速发展壮大。另一方面，为 B 银行合理配置信贷资源提供了决策依据，为其进行全面风险管理提供了技术和数据支撑。

1.2国内外研究现状（Research status at home and abroad）

1.2.1国外研究现状

在国外，信用评级要素分析法早期被大多数金融机构采用，比如 5C、5W、5P 要素分析法等。即在给予信用因素相应权重的情况下，由经验丰富的专业人士对每一个信用要素进行评分并将其量化，最后根据综合得分确定其信用评级。随着时间的推移，相关信用评级的理论研究日趋成熟。

从企业财务指标角度进行信用评级研究分析：Beaver（1966）利用单变量分析法，选取可以较好地反映企业信用状况的指标，并给予分值。Beaver（1968） 开创性研究指出股票收益率与企业信用风险之间的关系。其研究结果表明，在一定时间内，股票收益率与企业信用状况呈正相关，即股票收益率能够部分反映企业的信用水平。Edward I.Altman（1968）参考单变量分析法理论，开创性研究多个变量之间的关系并创立了多变量分析法。Edward I.Altman（1977）通过多元判别分析法对企业财务数据进行分析，建立了能够预警企业破产的 Z-score 模型。因该模型自身的局限性，在 Z-score 模型的基础上，又建立了信用风险评估的 Zeta 模型并分析了破产分类模型的发展。运用 Zeta 模型分析 1969-1975 年期间破产公司财务状况，发现该模型在信用评估方面有广阔的前景。

综合财务指标和非财务指标，运用统计学方法或者风险管理理论等进行信用评级研究：Fantazzini（2009）在 RSF 的基础上创立了非参数方法，通过比较标准的 logit 模型与非参数方法，并进行实证研究，从而得出非参数方法比传统的logit 模型的效果好得多。Márquez（2008）相较于大型企业，提出了针对中小企业的信用评分卡模型。该模型选择一些能够评价信用状况的指标并赋予权重，运用统计学方法计算最终得分。该分数在一定程度是企业的信用外在体现。Jnoesa

（2015）深入研究企业信用评级的指标体系，提出为提高企业信用风险的鉴别能力，应增强对企业市场情况指标以及公司治理情况指标的研究。Yang 等（2016） 分析了社会媒体传播的观点能否准确预测企业未来的信用风险。通过比较发现， 从帖子和评论中提取的意见在信用风险预测准确性方面超过了运用 logit 和概率方法，以企业财务报表为基础的评价结果。Zhang 等（2016）提出了一种基于动态激励的信用风险综合评价方法。根据企业当期的财务状况，建立了“显性激励” 模型，根据企业往年业绩趋势，建立“隐性激励”模型。通过几何程序运用来整合这两个模型，更好地将“激励与引导”的信用风险管理理念贯穿其中，得出综合评价模型优于传统模型。

1.2.2国内研究现状

相比国外信用评级的发展，国内的信用评级理论研究起步较晚，主要从下面两个角度进行研究。注重信用评级对信用风险、中小企业融资影响的研究：刘攀，吴冬梅（2003） 称，信用评级是在一定的法律法规基础上，运用合理的程序和方法对反映企业履行承诺的能力及其可信度的指标进行评价，用简单明了的符号表示信用评级结果。故信用评级的结果表示企业未来违约概率、信用风险的大小。陈亮（2019）称，积极促进资信调查和信用评级等中介机构的发展，制定规范合理的中小企业信用评级制度是解决中小企业融资问题的渠道之一。余愿（2019）指出中小企业是促进我国经济发展的重要力量，为了不断地发展壮大， 中小企业通常会采取不同融资方式来获得所需资金，但是对于中小企业而言，信用问题是影响其正常融资的关键。同时指出中小企业融资信用当前存在的问题， 在进行总结这些问题的基础上，分析问题的原因，并且提出针对性的对策。张修普（2019）指出随着中小企业的迅速发展，中小企业已经成为我国经济发展的重要组成部分，对推动社会生产力的进一步发展有着积极的作用。现阶段，我国中、小型企业内部管理水平与外部信用服务的市场化程度均较低，导致企业信用缺失。此外我国尚未建立针对中、小型企业信用评级的统一标准，信用评级体系存在缺陷，致使中小企业信用等级水平在一定程度上被低估，导致出现融资难的问题，进而不利于中小企业的发展壮大。故需通过建立健全的中小企业信用评级体系来解决中小企业的信贷等问题。

注重运用统计学和风险管理等模型进行信用评级研究：如邓华丽等（2007） 认为可以运用 BP 神经网络预测模型在指标选取和预测精度方面的优势，对中小企业开展信用评级评定。霍海涛（2012）通过选择定性与定量分析相结合的方式构建企业信用评级指标体系。王凯等（2008）运用 Logit 回归模型构建我国农业中小企业信用评级体系。张新红（2011）从资本市场的角度出发，股利代表企业的还款能力，故选取再投资比率、利息保障倍数、每股现金净流量等用来评价企业信用风险的指标。林成德等（2007）采用随机森林法来研究选择信用评级指标。左锐和刘哲（2015）提出从中小企业基本状况出发，对中小企业信用评级指标体系进行遴选分析，并以层次分析法为基础对权重加以设置构建中小企业信用评级体系，以促进中小企业的发展。李鸿禧（2020）综述并加以对比国际上权威评级机构（如穆迪、标普、惠誉、MSCI 等）的信用评级思路及方法，类型包涵了传统信用评级、市场隐含评级和大数据评级。对比分析三种类型的信用评级，展望了信用评级研究的未来，对评级框架、要素、方法、难点等进行研究。冯洁（2020）运用贝叶斯判别定义损失函数并构建了信用评级模型，提供了精准预测风险的方法，保障了电子商务项目管理。龙贞杰等（2016）首先在 CAMEL 评级体系基础上构建信用评价指标体系；其次通过 DEMATEL 与 ANP 相结合的方法求出指标的混合权重；最后利用模糊综合评价公式计算出总得分。研究结果表明：该模型评价结果切实可靠，可为今后的中小企业信用评级提供一定指导和借鉴。谭庆美等（2009）运用 BP 神经网络预测模型在指标选取和预测精度方面的优势对我国小微企业开展信用评级。田时（2019）利用支持向量机算法构建信用评价指标体系，通过与 BP 神经网络模型作比较，发现支持向量机算法在评价互联网上市公司的信用状况方面有更优秀准确的评价。刘畅等（2018）运用 SEM 结构方程模型对施工企业进行信用评价，该案例的实证分析表明 SEM 结构方程模型在信用评价方面具有一定的实用性和有效性。温小霓和韩鑫蕊（2017）对于科技型中小企业，创建了一个多层次的信用风险评价指标体系，并通过ｔ检验和因子分析对指标体系进行简化和降维，再在此基础上建立基于 MLP 神经网络的科技型中小企业信用风险评价模型。侯丽娜（2018）在确定影响商贸企业客户信用风险评价因子的前提下，通过引入模糊数学理论和 AHP，创建商贸企业客户信用模糊层次（FAHP）综合评价模型，验证 FAHP 评价模型在商贸企业客户信用管理中的有效性和适用性。王超艺（2018）借鉴以往学者的理论成果， 运用模糊层次分析法对信用评级指标赋予权重并构建适用于中国中小企业的信用评级指标体系。通过随机抽取 24 家中小企业中进行验证其效果。申攀（2019）对河南省科技型中小企业信用评级指标体系进行优化研究,借鉴第三方评级经验确定非财务指标，使得创新能力、供应链运营和现金流得到重视,非财务指标的权重得到提高；充分运用系统聚类的方法筛选高鉴别能力的定量指标；根据层次分析法确定各指标权重，邀请行业专家打分；最后对案例进行对比分析。王威（2018）将定量与定性分析相结合并使用 AHP 方法构建评级指标体系，利用构建的中小企业信用评级指标体系对中小企业的资信状况进行评价。

1.2.3研究述评

综上，国外信用评价体系研究主要注重理论研究，从最初的仅考虑一个指标、到考虑多个指标，再到综合考虑企业的定量指标和定性指标，巧妙运用统计学方法和模型及风险管理知识构建信用评级模型，从而诞生了科学、全面、准确的信用评级理论。我国信用评级起步晚，发展时间相对较短，信用评级专业人员较为稀缺，尽管发展速度很快，但是我国的信用评级统计方法和计量模型研究均处于初期阶段。我国的信用评级理论大部分是专注于国外信用评级模型在国内实践应用方面的研究。以往的研究都是宝贵的经验，具有积极的理论意义。

1.3研究内容及创新点（Research content and innovation）

1.3.1研究内容

本文拟分为以下六个部分：

第一章为绪论。主要包括研究背景、意义、内容，以及拟采用的研究方法。第二章为文献综述与理论基础，从而为本文后续研究提供必要的理论支撑。第三章为 B 银行企业客户信用评级体系现状分析。该章包括二个部分，一

是从客户数量、授信金额等方面对 B 银行中型民营企业客户信贷业务发展情况进行介绍，分析该类客户对银行整体业务的贡献度和对资产质量的影响；二是阐述 B 银行中型民营企业客户信贷风险情况，总结银行对该类客户进行信用评级时产生的问题与原因。

第四章为 B 银行中型民营企业客户信用评级指标体系优化。该章包括两个部分，一是向 B 银行客户经理、分管公司业务行长、风险条线尽责审查人员、授信评审委员会评审委员、审批人、清收处置人员等授信全流程涉及的不同层级、不同环节人员开展问卷调查，筛选出会对中型民营企业客户信用评级产生重要影响的定性、定量指标；二是通过层次分析法法组织专家团队，赋予上述指标以不同的风险评价权重，从而对信用评级价体系进行优化；

第五章是随机挑选样本客户进行检验，验证其可行性和合理性。

第六章为结论和展望。进行全文总结，提出在研究中所存在的不足，同时对下一步研究进行展望。

1.3.2创新点

第一，本文以 B 银行中型民营企业客户为具体研究对象，在 B 银行现行企业客户信用评级体系的基础上进行优化研究，不仅可以实现客观评价该行业中型民营企业的信用状况，而且为完善和发展 B 银行及其他行业企业的信用评级指标体系提供一定的理论依据。

第二，根据 B 银行中型民营企业现行信用评级体系存在的明显问题，通过采用层次分析法确定各评级指标权重，进而对原有信用评级体系进行优化。科学处理了定量分析与定性分析权重设置不合理的问题，降低了财务分析权重，注重企业发展能力的评估，适度弱化了企业规模与信用评级之间的关联度，提高了定性、定量分析的科学性，为完善 B 银行其他行业信用评级体系奠定了理论基础和操作示范。

1.4研究方法与技术路线（Research methods and technical route）

1.4.1研究方法

本文的研究方法如下：

（1）文献研究法：针对研究内容，本文收集、整理和分析了大量国内、外文献资料和研究成果，从而为论文的研究提供了重要的理论支撑。

（2）访谈法：在分析 B 银行现行信用风险评级体系所存在问题过程中，通过与 B 银行风险管理部，授信审批部门，专业评级公司的从业人员开展访谈， 充分交流关于信用风险管理和评级所存在的问题，从而确定改进方案的可行性和准确性。

（3）定性和定量分析相结合的方法：在研究 B 银行信用评级体系优化的过程中，在定性分析层面，综合运用层次分析法确定每一个指标的权重，从而对 B 银行中型民营企业客户信用风险评级体系进行优化。

1.4.2技术路线

本文针对中型民营企业客户信用评级指标体系的优化进行研究，根据本文的研究思路及方法，确定技术路线。根据 B 银行中型民营企业的实际情况，充分考虑目前 B 银行关于中型民营企业信用评级中所存在的问题，借鉴国内、外研究成果，进而确定本文技术路路线如图 1-1 所示。

图 1-1  技术路线