商业银行微贷业务信用风险评估浅探商业银行微贷业务信用风险评估浅探 摘要：本文选取系列定量指标，利用主成分分析法进行分析和提取主成分，计算企业的综合信用得分。计量结果表明，小微企业的短期偿债能力和现金流水平对信用风险评估影响显著。银行得到信用评分后，可自行设定标准分类，做出推断。 关键词：微贷业务；主成分分析；信用风险 一、文献综述 信用风险讨论源于国外。Beaver（1968）建立了单变量财务指标线性模型来判别信用风险。Altman 建立了 Z-Score 多变量分析模型。Richard（1977）将 46 家规模相似的破产公司与具有偿债能力的公司对比，得出度量企业信用风险的模型，根据 Z 值推断企业破产可能性。1995 年，KMV 公司开发 EDF 模型，估算企业预期违约概率。J.P.Morgan1997 年开发了 Credit Metrics 模型，对贷款和非交易性资产进行估价和风险计算。麦肯锡公司开发了 Credit Portfolio View 模型，将转移概率与宏观因素的关系模型化，不断加入宏观因素冲击来模拟转移概率的变化，得出系列参数值。瑞士银行 1996 年开发了 Credit Risk+模型。 国内企业信用风险计量讨论逐渐丰富。陈静（1999）首次用计量模型讨论财务困境预警。李志辉等（2025）构建了包括流动比率等反映企业清偿能力的财务指标体系。粟勤（2025）运用 Logit 模型得出关系型银行变量对银行中小企业贷款的可获得性有正向影响。邱红星等（2025）结合湖州小微企业贷款情况做实证讨论，重点分析了贷款价格与风险容忍、最小贷款规模与不良贷款率的关系。祝健等（2025）认为“大数定律”定价模式更有效。 二、信用风险评价的模型选择和构建 （一）信用风险评价指标体系 微贷业务信用风险评价指标须考虑指标的全面性、科学性和可操作性等。根据现阶段商业银行的信贷评估关注点，评估指标多基于财务管理理论和财务信息，包括偿债能力、营运能力、盈利能力、进展成长能力指标，构成商业银行信用评价体系的主要指标。本文拟选取以下指标，见表 1。 （二）模型的选择及原理 由于选取的指标较多且具有相关性，故可采纳主成分分析法进行实证分析。主成分分析是考虑各指标间的相互关系，利用降维思想将多个指标转换为少数几个互不相关的指标，是使讨论变得简单的一种方法。 统计原理：设向量 x′=（x1，x2，...xp）的相关系数矩阵为R，λ1≥λ2≥...≥λp 为 R 的特征值，e1，e2，..ep 为对应的标准正交特征向量，则第 i 个主成分为yi=...
