第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
随着市场经济的深入发展，中小企业已成为我国规模最大、创新能力最强的市场主体。它们是我国推动大众创业和大众创新的基础，对于社会经济的发展发挥着重要的作用。根据相关的数据统计，截止到 2020 年，我国的企业数量已经超过了 1600 万户，中小企业的数量已经达到了 1256.3 万户，中小企业所占的比重越来越高，已经达到了企业总数的 71.23%。在社会就业方面，目前中小企业能够为城镇居民提供的就业岗位数在各类企业中占比已经超过了 85%。随着现代社会的进步，中小企业的发展也越来越重视创新的力量。在专利数量上，中小企业所拥有的专利数量已超过各类企业总共拥有专利数量的 76.4%。中小企业的发展对国民经济和社会发展具有重要的战略意义。但是，中小企业规模扩大所需的融资量增加也间接导致了商业银行中小企业客户不良贷款率快速上升。
中国人民银行发布的《中国小微企业金融服务报告》白皮书中指出，在 2018年 3 月末，单户授信 1000 万元以下的小微贷款不良率为 2.75%；到了 2018 年末，单户授信 1000 万元以下的小微贷款不良率已高达 6.2%；2019 年以来小微贷款不良略有下降，到 2019 年 5 月末，不良率为 5.9%，下降了 0.3%。小微企业贷款不良率比大型企业足足高了 4.5%，比中型企业高了 3.3%。我国商业银行的中小企业信用评级系统不完善是制约中小企业金融服务发展的重要因素。银企信息不对称已成为影响中小企业进一步发展和商业银行风险管理的重要隐患。如何完善商业银行的中小企业信用评级系统，提高中小企业的信用水平，降低商业银行的信贷风险，已成为一个亟待解决的问题。
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1.2 文献综述
1.2.1 信用评级系统
对于可量化的信用评级系统的研究已经成为信用评级的主流方向。
Altman（1968）指出，信用评级机构获取并整理信息以证明和区分企业资产质量。如果投资者可以通过花费较少的资金成本获得更多的信息收益，则他们更倾向于支付较少的资金来获取信息。
Myer（1970）构建了神经网络信用评级模型，并用美国银行的相关数据进行了验证。结果证明该模型可以很好地识别客户的信用风险。
Press（1978）使用神经网络模型来评估银行借款人的违约风险，证实了实际的默认情况与模型的评估结果高度相关。
West（1985）将评级模型的变量展开，形成了一个 7 个变量的 ZETA 信用风险模型。这一方面拓宽了该模型应用的领域，另一方面促进该模型识别功能更好地发挥，使模型在识别不良贷款上具有更高的精准度。
Altman（1977）探讨了泰勒级数展开式是否可以用于解决企业破产预测的问题，并通过逻辑回归模型判断企业违约和破产趋势，发现确定企业违约风险应包括以下指标：现金资产总额、现金比率、现金流量比率等。
Ohlson（1980）结合神经网络模型和判别分析方法来验证贷款违约情况。他发现新模型对数据的敏感性低于旧模型，并且可以适应各种类型的数据。这种方法将美国的 432 家贷款企业划分为违约风险和非违约风险，成功地识别了信用风险。
Barth（1989）构建了基于神经网络系统的企业信用评级系统。他根据企业的不同财务特征来预测非金融公司的企业信用等级。通过对历史数据的测试，该系统具有良好的预测能力。
Sohn（2013）研究了内部信用评级系统对银行信用风险管理的影响。他发现良好的信用评级系统可以有效降低商业银行的风险水平。
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第 2 章 相关概念界定及理论基础
2.1 信用评级的相关概述
2.1.1 信用评级的概念
信用评级，也称为信用评估，是指对企业、债券发行人、金融机构和其他市场参与者的经营水平、财务状况、信用记录、外部环境等相关因素的综合分析。信用等级的评定是由专业机构或部门根据客观、公正、科学的原则，在对客户信用能力（主要是指偿付能力）进行综合评价的基础上，对客户的信用等级从不同层面进行界定。从广义的角度来看，它所指的是从整体上评价对象（客户）对合同的履行情况以及其所具有的经济承诺能力。从狭义的角度分析，信用评级指的是由独立的信用评级机构来评估对象（客户）自身的债务情况。对商业银行而言，信用评级是指商业银行通过不同的方法（包括统计、定量以及定性等），采用标准化的程序，对相关客户进行信息搜集及调查研究，掌握客户在经济上的履行能力，并确定客户商业活动与信用计划等方面的资产组合，最后综合评估客户可能出现违反合同的概率。信用评级能够基于实际情况来筛选客户。在商业银行进行有关风险识别以及客户管理工作时，它的作用是不言而喻的。有效的信用评级结果能有效地降低信用风险。
2.1.2 信用评级在银行风险管理中的作用
银行在对企业进行风险评价时，需要信用风险的评级系统作为参考。评级系统的具体作用如下：
1、为制定贷款政策提供依据
商业银行在进行中小企业贷款审批时，需要参照一定的贷款政策。贷款政策对于商业银行的发展也是具有一定参考价值的，是银行发放贷款的指导意见。在贷款审批时，相关下级部门会将企业的调查报告上报至上级部门。上级部门通过对相关资料、申请机构的具体情况和信用情况进行核实，最后核定中小企业的贷款方案，为贷款发放提供相应的信息参考。
2、为信贷审批提供依据
信贷审批是贷款申请后非常关键的步骤。商业银行首先对贷款申请者的资料进行审核，评定其是否满足贷款条件。在满足该条件的基础上，商业银行通过对贷款申请者资质情况审核，做出贷款额度的评定。在这个工作中，客户的信用等级能够为贷款的审批提供相应的参考依据。
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2.2 信用评级的相关理论基础
2.2.1 信息不对称理论
在解释信息不对称理论时，会从不同的角度进行分析。从广义上讲，信息不对称理论是指多个利益相关者在特定时间范围内行为和质量的差异。从狭义的角度看，信息不对称是指利益相关者在一定的时间限制内，与博弈者或竞争者在数量和质量上的差异。在经济学的研究过程中，博弈论以信息不对称理论为分析前提，将其合理运用可以促进主流经济学的发展。不对称和不均衡的信息可以在经济学的范围内通过博弈加以利用。信息经济学中所讨论的委托代理关系并不单指某一类信息不对称的不公平交易。狭义上的信息不对称容易造成资源配置不合理等后果，使一方的经济利益受到严重损害。
商业银行与信贷客户之间存在着一定的信息不对称问题。中小企业在这一问题上尤为突出。为了保证银行资金的安全，商业银行需通过构建一套完整有效的信用评级系统来减少双方信息不对称的问题。本文以信息不对称理论分析 Z 银行 F 分行在中小企业信用评级方面的问题，并基于这一理论，关注银行对中小企业信用评级中有关信息的获取及评级指标的选取。
2.2.2 交易成本理论
本文的交易成本是指为了了解对方的信用状况，交易双方需要对交易对手进行各种调查，以确认对方具有投资价值，为此支付的成本是交易成本。信用评级机构的出现使得完成对投资者信用状况的调查更加容易。信用评级机构可以很容易地获得具有相关特征的交易信息。另外，他们可以通过大量的交易来整理和分析交易信息，并将分析结果告知投资者。在相同条件下，人们更倾向于采用低成本方式来获得相同的服务效果，这就形成了交易成本理论。因此，信用评估机构得以创建并可以长期发展。信用评级机构的出现也是社会专业化的一种形式，是社会进步的体现。通过建立信用评级系统，巨大的市场交易成本被内化为企业可控的组织成本，可以有效地提高企业的经营效率，并降低银行的信用风险。本文在 Z 银行 F 分行中小企业信用评级指标评价体系构建中，从交易成本理论角度考虑了各指标信息获取的成本及收益，再最终确定了评级指标。
第 3 章 Z 银行 F 分行中小企业信贷业务现状 -------------------------10
3.1 中小企业信贷业务现状 ------------------- 10
3.1.1 中小企业融资需求分析--------------------- 10
3.1.2 中小企业融资特点分析----------------------- 10
第 4 章 Z 银行 F 分行中小企业信用评级问题及影响 ----------------------25
4.1 评级程序不合理，影响工作有效开展 -------------------- 25
4.2 中小企业分类不合理，导致信贷集中投放 ------------------- 25
第 5 章 Z 银行 F 分行中小企业客户信用评级系统优化 ----------------29
5.1 优化银行信用评级操作流程 ---------------------- 29
5.2 建立更加实用的中小企业分类标准 -------------------- 30
第6章 Z银行F分行中小企业信用评级改进体系的实践验证
6.1 XX 旺盛新能源科技股份有限公司基本情况
XX 旺盛新能源科技股份有限公司成立时间为 2014 年，注册资本 5000 万元，主要以煤炭的加工、批发为主要的经营业务，年销售收入最高可达 6000 余万元，是一家综合实力较强的中小型企业。该企业的产品质量在市场上有一定的认可度，2016、2017 年度被评为 XX 市 A 级纳税企业。
根据 XX 旺盛新能源科技股份有限公司提供的财务数据， XX 旺盛新能源科技股份有限公司在 2018 年的利润达到了 300 万元，比上一年增长 44.5%。通过上述情况，我们可以看出 XX 旺盛新能源科技股份有限公司的发展较快，而且公司的资金流动相对灵活。本文根据以上新建的中小企业信用等级指标评价体系，结合该公司的具体情况，进行信用评估。评估分值源于企业具体数据以及 F 分行信用管理部门联合评分。
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第 7 章 结论与展望
本文从完善信用评级系统的原理和方法出发，摒弃商业银行既定的套用大企业信用评级系统的做法，以 Z 银行 F 分行中小企业的信用评级系统为研究对象，重新设计了评级的流程、企业的分类，并重新选定影响因素，构建了新的中小企业信用评级指标评价体系。该体系适当的替换掉流动资产等不合理的变量因素，加入了更符合实际经营状况的现金流量等指标，建立了更完善、更全面的全新信用评级指标评价体系，便于将企业最真实的信用情况展示出来。
本文采用层次分析法进行分析与判断，通过创建判断矩阵，明确了各评价指标的整体权重占比，为后文中运用模糊综合评价模型分析法提供了数据依据。本次研究采用了源于模糊数学的模糊综合评价方法进行指标构建。该方法是模糊数学良好应用的重要体现，以隶属度等级状况评价为理论基础，将不可量化的因素转化成可量化的数据指标，构建出可以综合评价中小企业的评价模型，从而更加准确、客观、系统、科学地解决模糊不确定的问题。
另外，本文也列举了具体的案例，通过比较分析，改进和完善了原本不合理的评级标准，验证了其可操作性。结果显示，全新的信用评级指标评价体系是合理、科学的，可以较为准确的判断出企业的实际信用情况。
本文希望通过对 Z 银行 F 分行的中小企业信用评级系统的完善，提高银行中小企业信用评级水平，降低银行信用风险，并为完善我国商业银行中小企业信用评级指标评价体系提供一定的理论和实践经验。
参考文献（略）