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农业中小上市公司应收账款信用风险评价实证

时间:2021-11-24作者:樊英 段文
本文导读:这是一篇关于农业中小上市公司应收账款信用风险评价实证的文章,银行等金融机构可选择与应收账款质量佳、管理能力强的中小企业以及资质好的核心企业开展合作,并逐步建立起产业链企业数据库,为更多优质产业链主体提供融资服务。

  摘    要: 以农业中小上市企业为例,构建应收账款融资信用风险评价体系,并通过Logistic模型度量基于违约概率的应收账款融资信用风险。结果表明,农业中小上市企业的盈利能力、成长能力、营运能力及应收账款质量、下游企业资质、供应链运营状况对其应收账款融资信用风险有重要影响,经检验该模型在预测农业中小上市企业应收账款融资信用风险方面的准确性较高,可为银行等金融机构对中小企业应收账款融资信用风险预警提供思路。

  关键词 :     供应链金融;农业中小企业:应收账款融资,信用风险,

  Abstract: Taking the listed agricultural companies in the SME sector as an example, constructs a credit risk evaluation system for the supply chain accounts receivable financing, and measures the credit risk of accounts receivable financing based on the probability of default through the logistic model. The results show that in accounts receivable financing, the profitability, growth ability, operation ability of agricultural small and medium-sized listed enterprises, and quality of accounts receivable, downstream enterprise qualification and supply chain operation status have an important impact on their credit risk.After testing this model finds that it has a high accuracy in predicting the credit risk of agricultural SMEs' accounts receivable financing, and provides ideas for banks and other financial institutions to early warn the credit risk of SMEs' accounts receivable financing.

  Keyword: supply chain finance; agricultural SMEs; accounts receivable financing; credit risk;

  中小企业在保障充分就业、优化经济结构等方面发挥了重要作用,是推动国民经济发展的重要力量。同时,由于中小企业基础薄弱、资产规模较小、内部治理结构不健全、生产经营不稳定、抗风险能力弱等原因,融资难、融资贵问题依然非常严峻。中国政府及金融机构非常重视对中小企业的资金支持与金融创新。2020年9月中国人民银行、工信部等部门联合发布《关于规范发展供应链金融 支持供应链产业链稳定循环和优化升级的意见》,明确提出供应链金融的内涵、发展方向等。供应链金融规范创新发展对于更好服务产业链上中小企业融资具有积极作用。应收账款融资属于供应链金融的重要产品模式。截至2020年8月中旬,人民银行征信中心组建的应收账款融资服务平台累计促成融资22.32万笔,融资金额共计11.67万亿元,其中,超过七成的融资支持了中小微企业。应收账款融资依托供应链上核心企业的信用,以真实性交易为背景,通过应收账款质押等手段,为供应链参与主体提供综合性金融产品和服务。与传统融资模式相比,应收账款融资可借助核心企业的较高信用,为中小企业增信,提高融资成功率,降低融资成本[1],有效缓解中小型企业融资不足的问题[2]。

  信用风险是指因交易方经营管理不善、产品滞销等原因,不愿或无力履行合约而遭受损失的可能性,是银行等金融机构面临的主要风险之一。由于银行等金融机构与中小企业等供应链相关参与主体存在信息不对称,核心企业的经营状况、供应链主体间的业务关系及稳定性状况等都会对中小企业应收账款融资的信用风险产生影响,与传统信贷融资模式下以中小企业的财务状况为主进行考量的授信方式不相适应。为合理地预测中小企业应收账款融资信用风险,应基于供应链应收账款融资特点,设置针对性的风险评价指标。

  国内外学者对供应链金融风险的研究做出了积极的贡献。关于应收账款融资风险方面,有学者提出全球应收账款融资的大部分客户都是中小企业,且国际应收账款保理业务中存在风险隐患,应收账款到期时间越长,风险越高[3]。应收账款融资资金提供方还应关注供应商应收账款的价值变动风险[4],同时应收账款融资中主要存在法律监管、银企信息不对称等问题[5],商业银行应收账款融资顺利实施需降低核心企业的道德风险,对融资企业进行动态风险监控等[6]。关于以供应链金融业务为整体的信用风险评估研究方面,学者们从核心企业、融资企业、融资项目、供应链运行状况等方面选择供应链金融信用风险的评估指标[7,8,9]。同时,供应链金融信用风险评估的方法主要包括客观方法支持向量机(SVM)、模糊综合评价法、博弈模型、熵权-TOPSIS模型等。由于学者们对供应链金融风险研究中采用的方法、选用的指标及样本不同,对供应链金融风险的构成及评估结果有一定的差异,但普遍认为需关注供应链金融业务中可能面临的风险,并采取相应的防范措施。在不同的供应链金融模式下信用风险评价指标的侧重点可能有所差异,因此,本文以中小企业板块农业上市企业为例,在充分考虑应收账款融资模式特点的基础上,建立中小企业应收账款融资信用风险评价指标体系,以期真实反映中小企业应收账款融资信用风险,为中小企业应收账款融资业务实践提供决策依据。
 

农业中小上市公司应收账款信用风险评价实证
 

  1 、中小企业应收账款融资信用风险评价指标体系的构成

  应收账款融资主要是为供应链上游的中小企业提供融资,中小企业将对下游企业的应收账款抵质押给银行,有利于中小企业快速获得维持和扩大经营所需的现金流,有效解决中小企业回款慢的问题,但同时也要注意应收账款融资中存在的潜在信用风险点,据此设置合理的信用风险评价指标,具体应包括以下4个方面。

  1.1、 上游中小企业资质

  当作为融资企业的中小企业面临内部经营情况恶化、行业市场前景不佳等状况,可能导致中小企业自身的盈利能力、偿债能力等下降而不能按时履约,信用风险也随之产生。因此,当中小企业盈利能力越强、发展潜力越大、营运资产的效率越高,则中小企业资质越好,偿还债务的能力越强,故选用了营业利润率、销售净利率等指标衡量中小企业的资质。

  1.2、 下游企业资质

  应收账款融资业务依赖下游企业较高的资信度,下游企业的综合实力不佳及信用水平低也会导致整个应收账款融资出现问题并陷入僵局。下游企业还可能由于经营不善、内部管理混乱等原因出现资金流动性不足,或导致其经营状况恶化而丧失、可能丧失履行偿还债务能力的情况。当下游企业资信不高时,还可能发生拒绝付款、推卸付款责任、拖延账期等,加大应收账款融资的信用风险。本文下游企业的资质状况主要是根据下游企业的行业地位、信用级别状况等对其综合实力进行评价,通过中小企业近3年的合作企业及主要的应收账款方是否与政府合作或者是否为业绩较好的行业内龙头企业反映,若是则认为下游企业综合实力较强记为1,若否记为0。

  1.3、 应收账款质量

  开展应收账款融资业务时,银行等金融机构将应收账款作为授信的基础资产,应收账款的质量是影响中小企业融资能否成功的关键,主要选用了应收账款坏账损失率、应收账款账龄结构指标反映应收账款质量。应收账款坏账损失率是应收账款坏账损失与期初应收账款之比,下游企业的归还款是供应链应收账款融资的第一还款来源,应收账款坏账损失率能有效体现下游企业在历史交易中偿还账款的能力和意愿,应收账款坏账损失率越高则相应的供应链应收账款融资信用风险越高。同时,应收账款的账期越短,出现影响信用风险的事件可能越少。本文采用了应收账款账龄结构中1年以内应收账款占比指标。

  1.4 、供应链运营稳定性

  银行等金融机构开展应收账款融资业务是将供应链上的相关参与主体作为一个整体,若供应链中相关主体没有实现有效整合,可能产生潜在的风险,导致应收账款融资款项无法及时收回。如供应链参与主体间合作管理意识不够,发生上游中小企业提供的货物或服务没有达到合同要求,或供应链上交易企业间资金拖欠严重等情况,都将无法形成协调稳定的供应链系统。因此,供应链上节点企业间较强的合作管理意识,有利于形成协调稳定的供应链金融系统。通过融资企业年报和官网涉及的下游企业交易,若融资企业与下游企业的交易年限保持在3年及以上的,认为供应链主体间交易稳定性较高,记为1,否则交易稳定性较低,记为0。供应链主体间关系越紧密,供应链运营稳定性越高,以融资企业与下游企业间近两年是否存在担保关系指标反映,有担保关系记为1,反之记为0。

  可见,该指标体系不仅包括中小企业资质的指标,还包括应收账款质量、下游企业资质、供应链运营稳定性程度等指标,力争实现对中小企业应收账款融资信用风险较为准确的评价。具体的指标选择见表1。

  表1 中小企业应收账款融资信用风险评价指标
表1 中小企业应收账款融资信用风险评价指标
表1 中小企业应收账款融资信用风险评价指标

  2 、农业中小上市企业应收账款融资信用风险评价的实证分析

  2.1 、样本选取及数据来源

  样本企业选自Wind数据库里申银万国行业类中深圳证券交易所A股市场上中小企业板块上的农林牧渔公司,共计41家农业企业。信用风险构成指标数据来自Wind数据库中2019年度的财务报表数据,及各企业2017—2019年的财务报表,部分指标数据手动处理。41家农业企业中有7家企业上市的年限不足3年,部分数据存在缺失,剔除后共计34家农业企业为样本。对于农业企业信用风险预判值,考虑到数据的真实性、可操作性及有效性,信用风险F值以和讯网个股财务分析中对样本企业的综合能力、盈利能力、偿债能力的星级状况进行评判,将整体星级状况在6颗星以上,且3项均无1星的状况,认为该企业信用等级较高,信用风险小,为信用风险良好的企业,信用风险值F记为1;反之为信用等级较低,风险较大的企业,F值记为0。

  2.2 、信用风险评价指标的描述性统计

  样本农业中小上市企业的盈利能力、偿债能力、供应链运营状况等以上选取的19个反映供应链应收账款融资信用风险指标的描述性统计结果见表2。值得关注的是现金流量利息保障倍数的极小值和极大值之间的差距高达48 143,表明该指标在样本农业企业中的差距很大。流动比率和速动比率的均值分别为1.668、1.142,表明企业短期偿债能力有可靠的保证。现金比率在2.4%~433.5%,均值为77.2%,现金比率越高,说明变现能力越强,一般认为20%以上较好,但这一比率过高,也意味着企业资金未能得到合理运用,现金类资产获利能力低。存货周转速度越快,存货的占用水平越低,流动性越强,存货转换为现金或应收账款的速度越快,样本农业企业存货周转率均值为428.8%,表明样本企业的存货周转率尚可。从应收账款质量看,应收账款坏账损失率均值为7.8%,标准差为0.15,1年以内应收账款占比均值为79.6%,其中5家样本农业企业1年以内应收账款占比为100%,可见从坏账损失率和期限上看,大部分样本农业企业应收账款质量较高。此外,通过分析发现,现金流量利息保障倍数为正的样本企业有28家,其中信用风险良好的企业有19家,占67.85%,为信用风险良好企业的90.48%,信用风险较大的企业有9家,占比32.15%,为信用风险较大企业的69.23%。该指标为负的样本企业有6家,其中信用风险较大的企业占66.67%,可见信用风险良好的企业利用经营现金净流量支付利息的能力相对较好。样本企业营业利润率为正的样本企业有24家,信用风险良好的企业有18家,占75%,为信用风险良好企业的85.71%,信用风险较大的企业有6家,占比25%,为信用风险较大企业的46.15%,该指标为负的样本企业有10家,其中信用风险较大的企业占70%,可见信用风险良好的企业商品销售额提供的营业利润相对更好,企业的盈利能力更强。

  表2 变量描述性统计
表2 变量描述性统计

  2.3、 基于因子分析的信用风险评价指标处理

  因子分析的基本思想是根据相关性的大小将变量分组,使得同组内变量间的相关性较高,不同组变量间的相关性较低,从一些错综复杂关系的问题中找出少数几个主要因子,以帮助对复杂问题的分析和解释。由于19个信用风险评价指标可能存在多重共线性问题,会影响后续模型度量结果的可信度。因此,通过因子分析以筛选出具有代表性、若干不相干的信用风险评价综合指标。

  2.3.1、 KMO和Bartlett检验

  首先对各指标进行因子分析可行性检验,采用的是KMO和Bartlett球形检验。KMO和Bartlett检验结果见表3,KMO值大于0.5,说明数据适合做因子分析, Bartlett 的球形检验P值等于0,拒绝原假设,说明原有指标间具有一定相关性,可以进行因子分析。

  表3 KMO和Bartlett检验结果
表3 KMO和Bartlett检验结果

  2.3.2 、主成分分析

  通过因子分析中最大方差法旋转成分矩阵,运算得到表4。可以看出,前5个公因子的特征根都大于1,说明这5个公因子可以解释全部的19个指标。特征根大于1的公因子解释能力分别为23.551%、18.308%、15.911%、13.379%、10.570%,且总体的累积贡献率达到了81.719%,能够较好地反映原评价模型。

  表4 解释的总方差结果
表4 解释的总方差结果

  根据旋转后的因子载荷矩阵,可以分析出每个公因子F所代表的具体指标。由表5可得,X1、X2、X3、X4以及X15、X16指标在因子F1上的载荷较高,故称F1为盈利能力和应收账款质量因子;F2中X7、X8、X9指标的载荷较高,故称F2为偿债能力因子;F3中X12、X13、X14指标的载荷较高,故称F3为营运能力因子;F4中X17、X18指标的载荷较高,故称F4为供应链运营质量因子;F5中体现成长能力、现金流量以及供应链主体间关系紧密性的指标载荷也较高,故称F5为综合因子。

  表5 旋转成分矩阵结果
表5 旋转成分矩阵结果

  注:旋转法为具有Kaiser标准化的正交旋转法;旋转在6次迭代后收敛。

  2.4 、基于Logistic回归的应收账款融资信用风险评价及分析

  借鉴学者们对供应链金融信用风险评价的相关研究,将和讯网中样本农业企业的信用风险值F为因变量,探讨信用风险构成的各指标对信用风险值的影响程度。假设企业的守约概率服从Logistic分布,信用风险构成的各指标为Logistic回归分析中的自变量,预测农业中小企业的守约概率P。P值范围为[0,1],越接近1,守约概率越高,信用风险越小;越接近0,违约概率越高,信用风险越大。以P*=0.5为临界点,当P值小于0.5时,认为该企业的违约风险较大,银行等金融机构对其提供信贷时要审慎。以信用风险值F为因变量,以因子分析后得到的5个公因子为自变量,通过二元Logistic回归中的向后(wald)回归方法排除变量,回归结果见表6。

  由表6可知,回归分析剔除了F2,将F1、 F3、F4及F5 4因子留在了方程中,其显着性的检验值Sig.分别为0.023、0.043、0.065、0.031,其中F1、F3、F5均在5%的统计水平上显着,F4在10%的统计水平上显着,各因子对模型中P的影响显着为正,因此可以得出农业中小企业的守约概率方程为

  对回归结果以及拟合优度进行检验,从表7可以看出,模型的Sig.值为0,均小于1%的统计水平,说明该回归模型具有实际意义。

  表6 方程中的变量
表6 方程中的变量

  注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%的统计水平上显着。

  表7 模型系数的综合检验结果
表7 模型系数的综合检验结果

  同时,选取样本中的A农业企业为例,该企业是一家种植业公司,主要业务包括农作物种子研发、繁育、推广及服务等,其下游企业B公司是一家国有控股的种业有限公司。A公司以赊销的方式向B公司销售产品,形成对B公司的债权。由于A企业生产缺乏足够的流动性资金,以对B公司的应收账款作为抵押品向金融机构融资,用于采购原材料。

  根据A公司的财务状况及下游企业资质、供应链运营状况可得F1=0.848,F3=-1.110,F4=0.506,F5=-0.772,代入式(1)得=76.3%。

  概率P值为76.3%,说明A公司的守约概率为76.3%,与信用风险F值违约概率高不太符合,原因是和讯网中的信用等级评价与本文中模型所参考的指标存在不同。对所选的34家企业进行信用风险估计时,有5家企业的守约概率被误判,回归模型整体预测准确率为85.3%,由表8可知,34家样本农业企业中,有13家信用风险较大的企业,有9家符合,预测准确度为69.2%,21家信用风险较小的企业中,有20家预测准确。样本农业企业中有4家的履约概率估值过低,由于本文的指标体系中增加了交易对手资质及供应链运营状况等指标,从供应链整体分析农业中小企业融资的信用风险,在一定程度上有利于中小企业的信用增级,提高中小企业获得贷款的概率。

  表8 模型预测结果
表8 模型预测结果

  注:切割值为 0.500。

  3 、结论及建议

  通过构建中小企业供应链应收账款融资信用风险评价指标体系,并运用Logistic回归模型对34家样本农业企业的信用风险进行预测,预测结果中5家企业信用风险概率被误判,信用风险评估模型整体预测准确率为85.3%。与传统融资模式的信用风险评估模型不同,该评估指标体系中增加了下游企业综合实力和供应链运营状况指标,使中小企业应收账款融资信用风险评估更加合理和全面,供应链运营质量高的情况下,有利于提高中小企业的资信度。

  对选取的19个反映信用风险的指标进行因子分析后提取出5个主因子,其中盈利能力和应收账款质量因子、营运能力因子、供应链运营质量因子以及综合因子对农业中小企业应收账款融资信用风险的影响显着为正。结合本文因子分析状况,可知营业利润率、销售净利率、净资产收益率、成本费用利润率越高,企业效益越好,信用风险越低;应收账款坏账损失率越低,1年以内应收账款占比越高,应收账款质量越好,农业中小企业融资信用度越高;下游企业综合实力越强、供应链稳定性程度越高其信用风险越低。企业潜在成长空间越大、资产运营质量越好以及经营现金净流量偿债的能力越强其信用风险越低。

  因此,银行等金融机构在提供供应链应收账款融资业务中,应深入了解供应链各节点企业间的贸易关系,注重检验企业间贸易往来的真实性、合理性、稳定性及定价的公允性。银行等金融机构可选择与应收账款质量佳、管理能力强的中小企业以及资质好的核心企业开展合作,并逐步建立起产业链企业数据库,为更多优质产业链主体提供融资服务。

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