基于AHP的企业债券评级分析

摘 要：通过分析债券评级在国际上与国内在债券评级的研究与应用，发现尚未有较大的突破，仍处于向国际三大机构的学习阶段。通过考虑到短期债券与中长期债券偿还能力的评级所考虑的客观因素不同，建立了两个模型，分别阐述了短期债券与长期债券的特有的评判指标，通过层次分析法计算指标的权重，从而得到两者的模型并划分了其具体等级与分值，其后收集数据对模型进行了有效的检验。

关键词：债券评级;模型法;层次分析法

中图分类号：F82                      文献标识码：A               文章编号：1008-4428（2018）03-107  -03

我国的债券评级业务始于20世纪80年代初，伴随着我国债券市场的发展而发展起来。1987年2月由国务院发布的《企业债券管理暂行条例》是我国债券市场发展的开端。经过二十多年的努力和探索，我国已经基本形成了适应于现代金融体系要求的债券评级市场，但是在评级方法上，仍有许多不足的地方。相对于国外成熟的企业债券市场一般以严格、公正和客观的信用评级，对发行人的信用进行数字化，并在企业债券的发行利率上得以体现，国内由于基础薄弱且政府管制太多，债券市场上存在严重的信息不对称等问题，阻碍了我国债券市场的发展。

一、评级理论基础——层次分析法

评级方法的优劣直接影响着评级结果的准确度。信用评级方法从发展来看，先后经历了专家法、评分法和模型法，但同时，评级方法通过不同的分类，还可以分成定性与定量分析法、主观评级与客观评级法、模糊数学评级法与财务比率分析法、要素分析法与综合分析法、静态评级法与动态评级法、预测分析法与违约率模型法等等。如今，国内外对于信用评级方法的研究多种多样，特别是关于度量信用风险的信用风险模型研究更是不胜枚举。

层次分析法是一种解决多目标、多准则的复杂决策问题的综合评价方法。该方法由Saaty等人于20世纪70年代提出，80年代被引入我国。由于其定性和定量相结合的处理各决策因素的特点，层次分析法迅速在各行各业得到了广泛应用。

二、企业债券模型分析

一套严密而全面的信用评级体系是准确评价企业信用状况的关键，而不同的考察指标以及指标在评级系统中所占的权重会直接影响到评级的结果。为了更好地深入了解评级系统的构建和为现如今企业的债券评级方法提供参考，本项目将建立一个适合我国国情的企业债券评级模型。

短期债券评级模型与长期债券评级模型指标的基本模式如下表所示：

首先在挑选指标的过程中，在网上查阅了大量权威机构的评级报告以便学习和参考。为了兼顾考察企业的盈利质量、收益情况以及财务风险等重要因素，文章最终筛选出中诚信等国内著名评级机构在评级报告中最常使用和最具代表性的短期十三个和长期十六个指标。另外，由于目前国际上三大评级机构更重视定性指标，必要时配合定量计算，但由于市場竞争等原因，各大机构的评级模型透明度不高，数据使用者难以了解具体评级过程。在此基础上，文章选取了4个定性指标和6个定量指标来构建我们的评级模型。其次，文章在建好的模型中代入企业的真实数据得出评级结果并与该企业在权威评级机构的评级结果作比较，来测试分析模型的准确度。最后，文章阐述了自身模型的缺陷并对我国企业债券的发现提出了几点建议。

由于中长期债券与短期债券的客观考虑因素不同，因而文章将债券评级分为两个部分：中长期债券评级以及短期债券评级。两者在评级指标上有部分指标重合，部分指标特有。因而文章将建立两个模型，区分阐述债券评级模型在不同借款期下的情况。

三、债券模型的建立

（一）短期债券评级模型

对于短期债券评级模型，文章通过查阅论文与权威评级公司网站评级方法，可归纳出以下指标按其重要性从高到低依次为流动性、偿债保障、国家政策、现金比率、现金流、速动比率、财务杠杆系数、清算价值比率、财务弹性、毛利率、资产收益率、区域经济环境和基本经营。其中部分指标重要性相差不大，归为统一层次。

从上文定义及指标相应权重可列相应的成对比矩阵：

通过求和法来计算对比矩阵的特征值与特征向量，因而首先将成对比较矩阵的每一列向量进行归一化。运算后可得Wij的数值，接着对Wij按行求和，并对列向量w进行归一化，可得特征向量

W=（0.203，0.172，0.138，0.088，0.092，0.079，0.047，0.048，0.043，

0.03，0.026，0.02，0.015）T

计算Aw，其结果为一个n为列向量，其结果为

（2.788，2.343，1.899，1.181，1.237，1.078，0.627，0.642，0.564，0.39，

0.342，0.26，0.198）T

计算最大特征值，经运算，最大特征值λ=13.40084。

由于矩阵不是一致阵，特征值λ=13.40084>n=13，因而要进行一致性检验，用λ-n的大小衡量A的不一致程度。定义一致性指标CI=（λ-n）÷（n-1），n为矩阵的阶数，也是A的特征值之和，计算可得CI=0.033403。

因为n=13，则RI=1.56，此时一致性比例CR=CI/RI<0.1，因此A的不一致程度在允许的范围内，可以使用其归一化特征向量作为权重。

从而得到模型为

Y=0.203x1+0.172x2+0.138x3+0.088x4+0.092x5+0.079x6+0.047x7

+0.048x8+0.043x9+0.03x10+0.026x11+0.02x12+0.015x13

x1：流动性、x2：偿债保障、x3：国家政策、x4：现金比率、x5：现金流、x6：速动比率、x7：财务杠杆系数、x8：清算价值比率、x9：财务弹性、x10：毛利率、x11：资产收益率、x12：区域经济环境、x13：基本经营。

（二）中长期债券评级模型

对于中长债券评级模型，文章通过查阅论文与权威评级公司网站评级方法，可归纳出以下指标按其重要性从高到低依次为流动性、债券优先级、资本周转率、利息支付倍数、国家政策、抵押品评价、资产收益率、财务杠杆系数、担保人担保能力、财务弹性、行业竞争状况、行业监管、区域经济环境、毛利率、清算价值比率、基本经营。其中部分指标重要性相差不大，归为统一层次。

从上文定义及指标相应权重可列相应的成对比矩阵：

从而得到模型为

Y=0.157x1+0.148x2+0.108x3+0.103x4+0.097x5+0.073x6+0.058x7

+0.049x8+0.045x9+0.034x10+0.032x11+0.026x12+0.021x13+0.02x14+

0.015x15+0.013x16

x1：流动性、x2：债券优先级、x3：资本周转率、x4：利息支付倍数、x5：国家政策、x6：抵押品评价、x7：资产收益率、x8：财务杠杆系数、x9：担保人担保能力、x10：财务弹性、x11：行业竞争状况、x12：行业监管、x13：区域经济环境、x14：毛利率、x15：清算价值比率、x16：基本经营。

四、实证分析

对上面模型及其分值区间，文章取中诚信官网中的两个公司的债券评级报告中的数据带入模型进行计算，其计算结果如下表所示：

该模型计算结果如上表可见，其文章模型评级模型与中诚信评级相同。

五、结论与建议

我国债券评级业务起步较晚，但是通过多年的发展，已经初具规模。特别是在信用建设的背景下，企业债券评级业务的扩展和进步，不仅对我国企业债券市场的发展壮大具有积极的意义，而且对于整个社会的信用制度建设都有着积极的意义。

由于我国信用评级行业还处于初级阶段，行业内普遍存在评级技术水平不高、评级信息缺乏数量化涵义和检验、缺乏统一的监管体系等众多问题，本篇论文对企业的债券评级方法方面进行了探讨。本篇论文着重分析了在信用评级中最常用的层次分析法，将定性指标与定量指标相结合，逐层分析，最终得出各个指标的权重。接着综合各方面的因素，將其企业债券分为短期和中长期来进行信用评估。通过寻找企业债券相关的数据、自主筛选最常用、最具代表性的定性、定量指标，最后运用层次分析法建立起企业债券的短期和中长期模型，并对其进行了数据检验，保证模型的严谨性，旨在为国内企业的债券评级方法提供一点参考。

同时，由于评级机构内部具体的评级资料保密，文章收集的材料有限，所以对目前企业债券的研究分析还不够清晰透彻。此外，由于国内外企业债券的发展是动态的，所以本课题的研究也是长期的，是不断完善与发展的。

同时提出以下建议：其一，国内外评级公司之间的评级方法应当更加透明化，使受评者更了解评级的依据和标准。其二，要加强各评级公司间评级方法的交流，促进评级更加客观、准确。其三，加强在模型假设以及基础资产数据方面的征集与运用。其四，加强对评级机构间的监督与管理。

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作者简介：

陈丹彤，女，广东东莞人，广东金融学院本科生，研究方向：企业债券评级。