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中小企业信用评级分析：
来自亚洲的证据
在亚洲，中小型企业(SMEs)占就业的主要份额并主导国内经济，但为这些公司提供融资渠道是整个地区的挑战。亚洲经济体的特征通常是以银行为主导的金融体系和不成熟的资本市场，特别是在风险资本方面。因此，银行是中小企业的主要融资来源。银行能够区分健康公司和风险公司至关重要。如果他们能够做到这一点，通过银行贷款和融资中小企业将更容易。在本文中，我们解释了中小企业在亚洲的重要性。然后，我们采用两种统计分析技术,主成分分析和聚类分析为亚洲1,363家中小企业应用11项财务比率，为中小企业提供信贷评级方案。如果被金融机构使用，这种全面而有效的方法可以使世界各地的银行和其他贷款机构，特别是亚洲的银行和其他贷款机构能够根据财务状况对中小企业客户进行分组，并调整贷款利率并为每个集团设定贷款上限。
关键词：亚洲经济体，中小企业信用评级，中小企业融资
第1章 导言
中小型企业(SMEs)是亚洲经济体的支柱，2007 - 2012年间，所有企业的平均占98％，占全国劳动力的66％，占国内生产总值(GDP)的38％(亚行) 2014)。在同一时期，中小企业平均占出口总值的30％以上。在2012年中华人民共和国(中国)，中小企业占出口总额的41.5％，同比增长6.8％，而在泰国它们占出口总值的28.8％，同比增长3.7％。作为全球供应链一部分的中小企业有可能促进国际贸易并动员国内需求。
由于中小企业对亚洲国家经济的重要性，重要的是要找到方法为他们提供稳定的融资渠道。亚洲经济体的特征往往是银行主导的金融体系和资本市场，特别是风险资本市场，这些市场并不发达。这意味着银行是主要的融资来源。尽管自1997/98年亚洲金融危机以来银行系统的稳健性已大幅提升，但银行对向中小企业提供贷款持谨慎态度，尽管这些企业在经济活动中占很大份额。特别是初创公司发现，由于严格的巴塞尔协议III资本要求，从银行借钱越来越困难(Yoshino和Hirano 2011,2013)。风险较高的中小企业也难以从银行借钱(Yoshino 2012)。因此，一个有效的信用评级方案可以帮助银行以更合理的方式向中小企业贷款时间减少了银行的风险。
各种信用评级指标，如标准普尔(S＆P)评级大企业。通过查看大型企业的信用评级，银行可以决定将其贷款到一定数量。对于中小企业来说，问题更加复杂，因为没有可比的评级。然而，日本有一个有用的模型。在政府支持的项目中，52家信用担保公司从日本中小企业收集数据。这些数据现在存储在名为信用风险数据库(CRD)的私人公司中。如果可以在亚洲其他地区建立类似的系统来积累和分析信用风险数据，并准确衡量每个中小企业的信用风险，银行和其他金融机构可以根据其财务状况使用它来对中小企业客户进行分类。中小企业也会从中受益，因为它们既可以更容易地从银行筹集资金，又可以通过证券化其债权来进入债务市场。
第2章 亚洲经济的特征
(1) 高潜力增长
在过去20年中，亚洲经济体的经济增长率相对较高，未来几年预计将进一步强劲增长，这主要得益于该地区不断扩大的中产阶级。人口在亚洲大部分地区都很年轻。如果亚洲经济继续扩大，该地区的投资回报率将高于其他地区。因此，亚洲的增长和金融投资潜力巨大(Yoshino 2012)。 (2) 以银行为主导的金融体系与中小企业的经济重要性
自1978年政府出台改革开放政策以来，中国的中小企业数量稳步增长。中小企业在促进经济发展，增加就业机会和创造就业方面发挥了至关重要的作用。行业。据商务部统计，截至2011年底，国家工商行政管理局注册的企业1250万家(其中大部分是中小企业)，私营或个人拥有企业3760万家。中小企业缴纳税收50％收入占GDP的60％。他们还提供了80％的城市就业机会，推出了75％的新产品，占中国专利和发明的65％(亚行2014)。
由于国内需求强劲以及微型，小型和中型企业(MSME)部门的推动，印度尼西亚经济在全球经济快速变化的情况下迅速发展。在印度尼西亚，有5,650万美元的中小微企业，占2012年企业总数的99.9％。即使在2008/09年全球金融危机期间和之后，中小企业部门的企业数量也同比增长约2％ 。2011年，农业，林业和渔业等第一产业占中小企业的50％左右，其次是批发和零售业以及酒店和餐饮业，合计占28.8％。中小企业部门雇用了约97％的劳动力，2012年的员工人数为1.077亿，同比增长5.8％。2011年使用最多MSME工人的行业是第一产业(占所有MSME员工的42.4％)，其次是贸易(21.7％)，制造业(11.7％)和服务业(10.5％)。这些部门支撑着国民经济，经常占GDP的60％左右(图3);2011年，贸易部门对中小企业的GDP贡献贡献最大，为26.7％。2012年印度尼西亚的中小企业占出口总额的14.1％。印度尼西亚各地都有小型出口导向型制造商，如手工艺品和木制家具行业。集群组织，这有助于他们的生产处理更有效率。2008年全球金融危机直接影响了中小企业的出口，2009年大幅下降了8.9％。尽管自那时起商业环境逐渐恢复，但中小企业出口增长依然不稳定，11.1％显示同比下降2012年(亚行2014)。
第3章 中小企业数据库
考虑到中小企业对亚洲经济活动的许多方面的重要性，需要进一步努力为它们提供融资渠道。他们的财务和非财务账户通常难以评估，但日本的信用风险数据库(CRD)显示了如何根据财务和非财务数据对中小企业进行评级。CRD包含大量数据，可用于通过统计分析对中小企业进行评级。
数据库由CRD协会提供
CRD协会成立于2001年，是日本经济产业省和中小企业厅的一项举措。最初的会员资格是52家信用担保公司以及金融和非金融机构。其目的是促进中小企业的筹资并提高其运作效率。该协会的会员数从2002年3月底的73所机构增加到2015年7月1日的175所。
CRD专门涵盖中小企业(图5)。截至2015年3月31日，它包括2,210,000家注册中小企业和1,099,000家独资中小企业，是迄今为止日本最大的中小企业数据库。违约企业数据库涵盖了500,000家注册中介和独资中小企业。CRD协会得到了私营和公共部门的积极支持，这些部门都做出了贡献它的成功。例如，中小企业局向政府理事会提名CRD协会的代表，使该协会有机会促进其活动并增加其成员。信用担保公司和私人金融机构在建立联合担保计划时使用CRD。4 在CRD正式成立之前，政府从1999和2000财政年度的补充预算中投入了13亿美元来资助建立CRD的计算机系统和其他运营成本。该协会提供样本数据和统计信息以及评分服务。
成员金融机构使用评分模型来评估信誉，检查内部评级系统的有效性，并使贷款定价与信用风险保持一致。此外，CRD协会提供咨询服务以支持中小企业的管理，假设如果中小企业得到更好的管理，这将降低成员金融机构的信用风险并加强中小企业的业务运营。还向成员金融机构提供咨询服务，帮助他们促进巴塞尔协议II的实施。
如果可以在亚洲其他地区建立此类系统来积累和分析信用风险数据，并准确衡量每个中小企业的信用风险，中小企业不仅能够从银行部门筹集资金，还可以获得债务。市场通过证券化他们的主张。
第4章 利用亚洲数据分析中小企业信用评级
信用评级是以顺序度量表示的观点，反映了政府，公司和金融机构等发行人当前的金融信誉。这些评级由评级机构授予 - 例如惠誉评级，穆迪和标准普尔 - 并且可以被视为对发行人全面及按时履行其财务义务的能力的综合评估。因此，它们通过为金融市场的参与者提供有用的财务规划信息，发挥了至关重要的作用。为了对大型企业进行评级评估，各机构采用广泛的金融和非金融信息，包括领域专家的期望。评级机构通常提供一般性关于评级决策过程的指导原则，但一般不提供评级标准的详细描述和银行评级的决定因素(Orsenigo和Vercellis 2013)。为了对大型企业和金融机构的信誉进行更客观的评估，越来越多的研究开发了根据其财务实力自动分类的可靠定量方法。
用于分析大型企业稳定性和稳健性的广泛实证研究可以追溯到20世纪60年代。Ravi Kumar和Ravi(2007)对统计和智能技术在预测银行和公司违约可能性方面的应用进行了全面调查。然而，尽管其具有明显的相关性，但是用于预测大型企业信用评级的可靠定量方法的开发最近才开始引起强烈兴趣。这些研究主要在两个广泛的研究领域内进行，侧重于统计学和机器学习技术，可以解决特征选择和分类问题。Poon，Firth和Fung(1999)使用银行特定的会计变量和财务数据开发了逻辑回归模型，用于预测穆迪指定的财务实力评级。应用因子分析来减少自变量的数量并保留最相关的解释因子。作者表明，贷款提供信息，风险和盈利能力指标在解释穆迪评级时增加了最大的预测价值。黄等人。(2004)比较了支持向量机和反向传播神经网络，分别预测了在美国和中国台北运营的金融机构的评级。在每种情况下，根据标准普尔和TRC分别发布的信息，考虑了五个评级类别。方差分析用于丢弃非信息特征。在这项研究中，支持向量机和神经网络实现了可比较的分类结果。然而，作者发现，最优模型用作投入的金融变量的相对重要性在两个市场之间存在很大差异。
在最近的一项研究中，Yoshino，Taghizadeh-Hesary和Nili(2015)对从32家伊朗银行的分类和信用评级的银行对账单中采用的各种金融变量使用了两种统计分析技术。这两种技术的基本逻辑 - 主成分分析(PCA)和聚类分析 - 都是降维;也就是说，只在几个变量中总结了许多变量的信息。虽然这两种技术以不同的方式实现了这一目标，但他们的结果将32家银行分为两组，并根据其信用评级对其进行分类。
虽然上述例子是针对大型企业和金融机构的信用评级，但由于缺乏数据，中小企业的情况不同。在日本和其他亚洲经济体中，与评估大型企业相比，评级中小企业被认为是一项困难的行动;数据适用于大型企业由于官方审计，对中小企业而言，没有这样的审计要求。如前所述，CRD协会开始编制一个关于中小企业的数据库，这使得评估中小企业变得更加容易，因为庞大的数据集告诉我们中小企业数据的正常分布。在日本，中小企业自2012年起被分类为基于CRD的五个评级分类之一。
在本节中，我们提出了一个有效和全面的中小企业信誉评级方案。首先，我们研究了各种财务比率，这些比率描述了中小企业的特征，使银行能够根据其财务状况将中小企业客户分为不同的群体。该统计分析的数据由一家亚洲银行为1,363家中小企业提供。
A. 选择变量
已经确定大量可能的比率对于预测公司的违约可能性是有用的。Chen和Shimerda(1981)表明，在超过100个财务比率中，近50％被发现在至少一项实证研究中有用。有些人认为，量化变量不足以预测中小企业违约，包括定性变量 - 例如企业的法律形式，主要业务所在地区和行业类型 - 改善了模型的预测能力( Lehmann 2003; Grunert，Norden和Weber 2004)。但是，此处使用的数据基于公司的财务报表，不包含此类定性变量。
我们遵循了Altman和Sabato(2007)以及Yoshino和Taghizadeh-Hesary(2014b)，他们提出了五个类别来描述公司的财务状况：(i)流动性，(ii)盈利能力，(iii)杠杆，(iv)覆盖范围，以及(v)活动。对于这些类别中的每一类，他们创建了文献中确定的许多财务比率。表2显示了为此调查选择的财务比率。
在本研究中被认为不健全的公司是风险加权资产大于其股东权益的公司。
在下一阶段，使用两种统计技术：PCA和聚类分析。这两种技术的基本逻辑是降维,将多个变量的信息汇总到几个变量中,但它们以不同的方式实现了这一点。PCA将变量的数量减少为组件(或因子)。集群分析通过将它们放在小集群中来减少中小企业的数量。在本次调查中，我们使用PCA结果的组件(因子)，然后运行聚类分析以对中小企业进行分组。
B. 主成分分析
PCA是一种标准的数据缩减技术，可以提取数据，删除冗余信息，突出显示隐藏的功能，并可视化主要关系观察之间存在PCA是一种简化数据集的技术，通过将多维数据集减少到较低维度进行分析。与其他线性变换方法不同，PCA没有固定的基矢量集。它的基础向量取决于数据集，而PCA具有额外的优势，可以表明所创建的各种模型的相似和不同之处(Bruce-Ho和Dash-Wu 2009)。通过这种方法，我们减少了表2中列出的11个变量，以确定可以解释中小企业之间相关方差的最小组件数。
为了检验这些数据对因子分析的适用性，进行了Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)测试和Bartlett的球形测试。KMO是抽样充分性的度量，表示可能由潜在因素引起的常见差异的比例。高KMO值(大于0.6)通常表明因子分析可能是有用的，本研究中的情况是KMO值为0.71。如果KMO值小于0.5，则因子分析将无用。巴特利特对球形度的检验表明相关矩阵是否是一个单位矩阵，表明变量是不相关的。显着性水平小于0.05表明变量之间存在显着关系，这是本研究中的情况，因为Bartlett检验的显着性小于0.001。
接下来，我们确定在分析中使用的因子数量。表3报告了估计因子及其特征值。只有那些占方差超过10％的因子(特征值gt; 1)才会保留在分析中。结果，最终只保留了前四个因素。总的来说，Z1到Z4解释了财务比率总方差的71％。
在运行PCA时，我们使用直接的永久旋转。直接删除是获得非正交(倾斜)解决方案的标准方法，即允许因子相关的解决方案。为了解释显示的PCA信息，必须研究模式矩阵。表4通过使用直接闭塞旋转方法表示因子载荷的模式矩阵，其
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