VaR和Z′评分模型在农企信用担保风险管理中的应用

吴庆田

（中南大学 商学院，湖南 长沙 410083）＊

一、引言及文献综述

近几年我国农村信用担保实践证明：市场呼唤通过专门的农企信用担保机构来提升农村企业信用水平，分散金融风险，为担保、抵押品不足而有发展潜力和市场前景的农村企业获取融资提供信用保证。而对于担保机构来说，能够对其受保客户和受保项目的信用风险实施有效管理，是其可持续生存的基础。因此，对我国近些年才兴起的农村信用担保机构风险管理方法的研究就显得十分必要了。

国外对于信用担保机构风险管理的文献既有规范性研究，又有量化模型的构建。前者如实行联保、再担保和风险准备金制度等等；而后者大多是借鉴西方商业银行风险管理的成熟模型，如莫顿提出的结构化模型，按照利率风险结构来全面衡量和评估商业银行信用风险；J.P摩根推出的Credit Metrics＋模型用于评估信贷组合风险；第一波士顿信用监管机构创建的Credit Risk＋模型，用于对商业银行的违约概率和信贷风险进行度量和评估［1］。这些针对商业银行信贷风险的量化管理模型对信用担保机构有一定的参考价值，但对农村企业信用担保机构，特别是民营信用担保机构不适用。原因在于：第一，农村信用担保机构的担保对象——农村企业存在上述的异质性及更多处于生命周期的初创阶段，基本没有长期而系统的财务数据。第二，农企信用担保公司大多是中小型金融服务机构，在农村社会信用体系不健全的情况下，信用信息搜集困难，基本没有足够的能力采用这些技术含量高、程序复杂的信用风险管理量化模型。

纽约大学经济学教授爱德华·阿尔特曼于1968年提出了一个用以预测企业破产可能性的Zeta评分模型。他通过研究指出：企业财务比率与企业破产之间通常都有某种隐秘的联系，特别是在企业破产之前，其主要财务比率明显显示恶化状态。这样，只要通过对企业主要财务数据进行一定的数量分析，就可以预测或度量企业的破产可能性。这个数量分析方法便是Zeta评分模型，该模型如下：

其中：x1、x2、x3、x4、x5是模型选用的指标，a1、a2、a3、a4、a5是每个指标对应的参数。

Zeta模型不仅简便易计算，而且把企业从财务到经营状况都囊括进去了，因此，它很适合农村信用担保机构预测投保企业的破产风险。

在国内，陈乃醒（2004）将信用担保风险防范划分为事前防御、事中防范和事后补救三大环节。事前防御主要是指对拟担保项目在正式接受投保之前进行审查，包括分析企业的财务信用状况、法律环境、技术产品以及经营风险等各个方面，以确保最大限度地降低信用担保风险；事中防范主要通过构建动态的风险监控体系，密切关注受保企业及其关联企业的生产运营状况、临时周转性资金筹措能力等；事后补救措施则是指发生代偿后，设计有效的追债措施［2］，将风险损失控制在最小范围内。陈晓红等（2005）认为信用担保机构目前采取的期权定价法和经验定价法两种方法，均不能全面准确反映企业的生产经营和财务状况，而选用VaR模型的信用担保定价法，可以科学反映担保的风险和期望收益，对风险管理有很好的借鉴作用。

二、农村企业信用担保风险管理模型——VaR和Z′评分模型的结合

信用担保风险主要来源于受保企业的经营风险，因此，对受保企业的经营风险控制是信用担保公司风险管理的核心内容。由于信用担保机构不能全面了解受保企业的运营状况、财务状况及其经营风险，乃至其逆向选择和道德风险，不可避免地面临担保风险。这就决定了风险管理必然是信用担保机构贯穿始终的重要任务。这就有必要建立以定量风险管理为核心、把定量风险管理模型和定性风险管理方法有效结合起来的、贯穿整个信用担保项目始终的风险管理体系，即建立事前风险预测和事后风险监控的信用担保风险管理体系［4，5］。而将VaR模型和Z＇评分模型结合起来的定量风险管理体系，是贯穿农村企业信用担保公司的事前风险预测和事后风险监督的有效风险管理方法。

（一）实现事前信用担保风险预测的VaR模型

农村企业信用担保机构事前风险预测的VaR模型，可以用于度量一个担保项目的潜在风险损失额（或风险价值），其表达式为：

其中，L为预定担保期限t内的某担保项目的损失额（Loss），c为置信度。该公式说明担保损失大于VaR的概率为1－c，换句话说，有c的概率在预定的担保期限t内某个担保项目的损失额不会超过VaR。

假定担保机构的某个担保项目的风险敞口为E，在t时期内的预期担保收益率为v，收益波动率为n，在置信水平1－c下［6］，其担保项目的损失率或最低收益率为r（r＜0）。假定这个（组）担保项目未来潜在损失的概率密度函数为f（w），那么，在置信水平为1－c时有：

若密度函数f（w）服从标准正态分布N（X），可以表示为E～N（v，n2），那么r和N（X）的偏离率q之间可以用公式q＝（r－v）／n来表示，则：

那么，可以计算r值为q×n＋v（即r＝q×n＋v），由此可得：

显然，公式中E为风险敞口，q表示担保的违约概率，也就是标准正态分布的偏离率，n为信用担保的收益波动率，也就是标准正态分布的标准差，v表示预定担保期限内信用担保的平均收益率，即标准正态分布N的期望值。

由以上对VaR模型的解释可知，针对任何一个农村企业信用担保项目，只要知道该项目的风险敞口、违约概率、信用担保收益率以及预定担保期限内信用担保的平均收益率，就能够通过VaR模型计算拟提供信用担保的项目的最大潜在损失额，再结合该担保项目的担保期限、反担保条件和担保费率等因素，综合度量拟担保项目的风险与收益关系，并以此决定是否给予其提供信用担保。

（二）实现事后信用担保风险监控的Z′评分模型

Zeta评分模型是通过选择最能反映企业生产经营状况、对银行贷款质量影响最大且最有预期价值的财务数据进行计算，得到一个Z评分值，并将该评分值与一个公认的标准临界值相比较，对贷款企业破产可能性进行预测，以确认该企业贷款违约风险的大小。这些财务数据有资产收益率、收益的稳定性、累积的盈利能力、流动性比率、资产化价值和资产规模。Zeta评分模型最初在制造企业和上市公司中应用，为了使模型能够适用于更多领域的非上市中小企业，阿尔特曼又提出了修正的Z′评分模型：

其中，a1、a2、a3、a4、a5表示的含义不变，为各个变量的系数，x1为流动资产／资产总额×100%，x2为留存收益／资产总额×100%，x3为EBIT／资产总额×100%，y＇为所有者权益账面价值／资产总额×100%，x5为销售总额／资产总额×100%。

爱德华·阿尔特曼通过计算得出修正的Z′变量系数a1、a2、a3、a4、a5分别等于0.717、0.847、3.107、0.420、0.998，预测企业破产的标准临界值Z0等于2.675。当Z′＜Z0时，借款企业存在破产的可能性，相反，则不存在破产风险；通常情况下，Z值越低企业破产风险越高。他指出，当Z∈（1.81，2.675）时，借款企业的财务是极不稳定的，称为“灰色地带”；当Z′＜1.81时，借款企业存在很大的破产风险。

三、应用实例分析

2011年5月，H省农村企业信用担保公司（以下简称农企担保公司）接受了某农机具公司银行贷款担保项目，受保贷款总量为320万元，贷款期限为2年，贷款中的230万主要用于公司周转，剩下的90万用于归还公司前期贷款本息和货款。贷款银行要求农企担保公司提供全额担保。

（一）某农机具公司的基本情况及担保风险

某农机具公司是一家民营独资企业，注册资本310万元。创建于2004年，主要经营各种农业生产设备、用具等的销售和租赁业务，在当地农户中有较好的口碑。公司设有采购、销售、租赁、财务和综合管理等五个职能部门，在职员工30余人，公司近三年财务数据如表1所示。

表1 某农机具公司2008～2010年主要财务指标

（二）农企信用担保公司信用担保的实施

1.资信状况和担保风险分析。农企担保公司通过对该农机具公司的资信调查，以及对其经营管理现状、财务状况、所属行业市场环境分析，认为该公司近两年的盈利能力和经营能力趋好、成长性高、发展速度加快。但也存在明显的问题和风险：一是公司资产负债率偏高，每年都在56%以上，特别是净资产负债率过高，大大降低了公司债务清偿能力，违约风险加大。二是公司近两年的迅猛发展，对流动资金需求迅速增加，出现了资金周转困难，存在200多万元的资金缺口，因而导致经营风险加大。三是公司尚拖欠50万元的前期贷款本息和40万元的货款。四是由于国家对农民购买家电实行价格补贴，一些农户将手头货币转向购买家用电器，减少了对农机具的需求量，存在一定市场风险。

2.拟定信用担保基本要素。依据贷款银行的要求、该农机具公司的申请，双方约定全额担保，即担保金额为320万元，担保期限为2年。担保费率为4.2%，则担保费共计13.44万元，担保费两年内分两次付清，第一年支付全部担保费的60%，即8.06万元，第二年支付40%，即5.38万元。

3.反担保措施搭配。依据以上分析，H省农企担保公司提出以下三项反担保措施：一是要求农机具公司将其名下的全部土地和房产作为抵押，价值共计280万元。二是提供个人信用担保，负连带责任。信用担保人是该农机具公司的一家关联公司的第一大股东。三是要求农机具公司对其拥有的主要农用机具投保财产险，并将保险合约中的权益转给农企担保公司，担保协议终止时将保险合约受益人转为该农机具公司。通过对这三项措施同时采用、互相配合，担保公司期望能够有效防范和化解信用担保风险。

（三）农企信用担保公司事前风险预测中VaR模型的应用

在对拟担保农企和项目进行资信状况和担保风险分析之后，农企信用担保公司还需要对拟担保项目的潜在风险损失进行度量与预测，并以此为依据做出是否给予担保的决策。对拟担保项目的潜在损失额可以通过公式（5）计算得出，其关键是要事先确定E、q、n、v四个变量。

E值是指拟担保项目的风险敞口。它由拟担保项目的全部覆盖金额扣除作为反担保的抵押资产评估价值按照一定标准折算后的实际价值确定。一般情况下，以不动产作为抵押，一旦发生代偿，债权人处置资产的费用和折价损失大约占评估价值的30%。本案中农企信用担保公司向农机具公司提供的是320万元的全额担保，作为反担保条件的土地和房产评估价值为280万元，则抵押资产的实际价值为280×（1－30%）＝196万元，拟担保项目的实际风险敞口E为：E＝320－196＝124万元。对于q值，考虑到农企信用担保机构担保客户对象主要是具有异质性的农村中小企业，其违约风险、道德风险、经营风险、市场风险等相对更大，信用等级普遍偏低，因此，对其担保项目的风险预测需要选择比一般商业银行（采用q＝0.01）更高的q值，鉴于此，选择q＝0.1。对于v和n值，借鉴刘卓平（2007）的确定方法，这是因为他确定这两个参数值的依据与本文研究的农企信用担保非常贴近。由此，本文也假定平均每个担保项目收取3%的费率，即v＝0.03，其对应的担保收益波动率n＝0.5。

把E、q、n、v四个变量值代入公式（5）得：

这说明H省农企信用担保公司给该农机具公司320万元贷款的信用担保项目潜在损失额（或项目风险价值）是9.92万元。而双方拟定的项目担保费共计13.44万元，显然，13.44＞9.92，表明项目的担保费完全能够覆盖项目的可能损失额。同时，考虑到该项目还有个人信用保证和财产保险两项反担保措施，可以确认该信用担保项目的风险完全是可控的，担保公司完全可以给予担保。

（四）农企担保公司事后风险监控中Z′评分模型的应用

农企担保公司作出给予担保的决策，双方签订信用担保协议后，担保责任并未就此完结，担保公司还必须对已保项目实行事后的风险监控，防范可能出现的风险。从定量风险管理角度考虑，农企信用担保公司还需要继续采用Z′评分模型来度量该农机具公司破产的可能性。适用于H省农企信用担保公司对农机具公司担保项目事后风险监控定量管理的Z′评分模型如公式（6）。依据公式（6），已知变量系数a1、a2、a3、a4、a5的值分别为0.717、0.847、3.107、0.420、0.998，标准临界值Z0为2.675。这样只要确定了公式（6）中的变量x1、x2、x3、y＇、x5的值，就可以计算出Z′值，并通过比较Z＇与预先设定的参照值Z0的关系，判断该农机具公司的破产可能性。

依据表1，以该农机具公司2010年年末的财务报表为依据，对相关数据计算整理得到表2，并按照变量x1、x2、x3、y＇、x5的计算公式，计算出各变量的值见表2。

表2 某农机具公司的财务数据整理与变量值

则农机具公司担保项目的Z′为：

显然，3.246＞2.675，即Z′＞Z0，表明该农机具公司不存在破产可能性。

以上研究表明，H省农企信用担保公司对某农机具公司的信贷担保项目通过事前的VaR模型风险预测和事后Z′评分模型的风险监控相结合的定量风险管理办法，一方面，在确保担保收费能完全覆盖可能存在的风险损失额的情况下，做出提供信用担保的决策，签订担保协议，防范担保项目存在的潜在风险；另一方面，在信用担保合同生效后，通过Z′评分模型对受保农企后续财务数据进行定期破产预测，随时跟踪受保企业和受保项目的可能发生的风险，一旦发现财务出现危机，及时做出有效处理，确保不会发生代偿。

［1］阿诺·德·瑟维吉尼（Araund·de·Servigny），奥里维尔·雷劳（Olivier·Renault）著.任若恩，许晓肆等译.信用风险：度量与管理［M］.北京：中国财政经济出版社，2005.

［2］陈乃醒，傅贤治.中国中小企业发展与预测（2004—2005）［M］.北京：中国财政经济出版社，2005.

［3］陈晓红，韩文强，佘坚.基于VaR模型的信用担保定价方法［J］.系统工程，2005，（9）：108－110.

［4］湖南大学金融学院，中国人民银行长沙中心支行课题组.信用担保机构发展的外部环境和制度改革［J］.武汉金融，2005，（1）：32－35.

［5］孙连友，胡海鸥.宏观经济波动与信用风险：结构模型［J］.财经理论与实践，2005，（1）：31－38.

［6］刘卓平.中小企业信用担保机构的风险管理研究——基于非对称信息下的经济学分析［D］.广州：暨南大学，2007.