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    基于風險監(jiān)測模型的南京市企業(yè)風險的實證分析

    2023-05-26 13:04:22邵翠娣謝曉慧
    經濟師 2023年5期
    關鍵詞:風險管理

    邵翠娣 謝曉慧

    摘要:通過匯聚南京市企業(yè)風險的相關數(shù)據(jù),基于區(qū)域經濟特征構建了多維度、多層次的企業(yè)風險監(jiān)測模型,采用評分卡模型來處理南京市的企業(yè)運行數(shù)據(jù)并健全南京市企業(yè)風險監(jiān)測體系。對2021年10月-2022年3月區(qū)間的海量數(shù)據(jù)進行監(jiān)測分析,解剖南京市企業(yè)風險現(xiàn)狀,并針對性地對南京市下一步產業(yè)發(fā)展提出建議。

    關鍵詞:大數(shù)據(jù)處理 風險管理 產業(yè)發(fā)展監(jiān)測模型

    中圖分類號:F127

    文獻標識碼:A

    文章編號:1004-4914(2023)05-118-03

    一、引言

    (一)問題的提出

    我國市場主體總量不斷增加,并向著多元化發(fā)展。截至2021年底,全國市場主體總量已突破1.54億戶,對經濟高質量發(fā)展發(fā)揮重要作用。因此,如何對企業(yè)進行精準分析,讓政府在海量的企業(yè)主體里,進行多維度的、及時的、準確的監(jiān)測。對于政府及時把握企業(yè)運行質態(tài),精準施策意義重大。

    (二)文獻綜述

    關于企業(yè)風險監(jiān)測的研究方法。Smith認為企業(yè)風險管理已經同企業(yè)戰(zhàn)略管理、企業(yè)運營管理,共同構成企業(yè)現(xiàn)代經濟組織的三個核心管理職能之一。關于企業(yè)風險管理方法,有學者建立企業(yè)風險控制系統(tǒng)模型和企業(yè)風險人工神經網(wǎng)絡評估模型,來提高企業(yè)風險管理水平。也有實證分析風險承擔對企業(yè)績效的影響。得出持續(xù)優(yōu)化營商環(huán)境能夠顯著弱化風險承擔對企業(yè)績效的抑制效應。另一方面,有實證檢驗結果表明,適度的補貼提高了企業(yè)風險承擔水平。

    二、研究模型與數(shù)據(jù)

    (一)模型構建

    評分卡是運用十分廣泛的風險評價方法,其原理是將評價指標以證據(jù)權重(Weight of Evidence,WOE)編碼方式離散化之后,再運用邏輯回歸進行的一種二分類變量的廣義線性模型。本文建立的風險指標體系針對南京市信息中心自有的數(shù)據(jù)設計指標項。建設過程包括數(shù)據(jù)預處理、好壞樣本的選取、訓練集測試集的劃分、預測時間窗口選擇、變量信息價值計算、模型訓練、分數(shù)映射。

    1.數(shù)據(jù)處理。首先,對數(shù)據(jù)進行預處理,將數(shù)據(jù)高效利用。其次,數(shù)據(jù)預處理包括清洗冗余的數(shù)據(jù)。最后,進行數(shù)據(jù)匹配,根據(jù)企業(yè)的名稱與工商注冊號等信息會變更的實際,建立包含企業(yè)所有歷史名稱的數(shù)據(jù)表與包含企業(yè)所有工商注冊號的數(shù)據(jù)表進行指標項的統(tǒng)計。

    2.樣本的選取及訓練集測試集劃分。在建模過程中。選取發(fā)生過風險事件的企業(yè)為負向樣本,具體的風險事件包括行政處罰、被列為被執(zhí)行人、或商業(yè)行為出現(xiàn)逾期或違約、宣告破產等。好樣本選取為未發(fā)生過風險事件的企業(yè)。好樣本則標注預測變量(是否風險企業(yè))y=0,壞樣本則標注預測變量(是否風險企業(yè))y=1。

    3.時間窗口選擇。在企業(yè)風險監(jiān)測模型中,選擇的時間窗即為預測的時間段。預測的時間段從1個月至1年不等。根據(jù)項目的實際情況,與獲得的數(shù)據(jù)情況。選擇居中的6個月時間作為預測時間窗口期進行企業(yè)風險的預測。

    4.計算變量信息價值。在評分卡模型中,變量需要先做分段處理,再轉化成為WOE值。數(shù)據(jù)分為類別型變量和數(shù)值型變量,類別型變量本身已分好段,數(shù)值型變量分為連續(xù)性和離散型兩類,采用等頻方式進行分段。WOE值進行計算,具體公式如下:

    WOEi=ln

    其中:i=1,2,…,n,n為分組數(shù)量

    WOE:轉化后的證據(jù)權重,b1:本分組中壞樣本的數(shù)量,g1:本分組中好樣本的數(shù)量,b1:全體分組中壞樣本的數(shù)量,g1:全體分組中好樣本的數(shù)量。

    有了每個分段的WOEi后,某一個變量的信息價值(lnformation Value,IV)的定義如下,其中,n=某一個變量總共分段個數(shù):

    IV=IV

    IV=(p-p)‘WOEi。

    一般地,IV值在0.01以下的變量的預測能力比較差,模型訓練時,可以舍棄,本課題選擇IV≥0.01的變量進行模型訓練。

    5.邏輯回歸算法。評分卡模型運用了邏輯回歸算法,其本質是計算風險事件發(fā)生的概率,具體計算如下:

    Pry=1=

    由此可得:

    ln()=β+βx+βx+…++βx

    其中:Pr:表示風險事件發(fā)生的概率:

    β1:指標的權重:

    x1:指標通過WOE轉化后的值

    模型訓練得出的模型結果為β0,β1,…,β的值,以及預測某企業(yè)發(fā)生信用風險事件的概率。

    6.變量選擇規(guī)則。除了模型對變量的選擇外,通常還會考慮其他因素對變量進行選擇,一般有如下幾項:

    變量信息價值IV≥0.01的:

    變量獨立性:評分卡模型屬于線性模型,需挑選相互獨立的變量進入模型,否則會導致嚴重的變量共線性,從而使模型估計失真或難以估計準確:

    變量一致性:即變量訓練出來的參數(shù)正負性,和變量與目標變量的相關系數(shù)正負性必須一致,否則說明變量有偏差,需剔除:

    變量可解釋性:即變量及其變化趨勢是可以被業(yè)務理解和使用的,而不是完全黑盒,不可解釋,或者變量趨勢無業(yè)務含義。

    經過上述規(guī)則選擇,最終計算的變量都是最優(yōu)的。

    7.信用風險分數(shù)映射。信用風險分數(shù)映射的計算過程如下。p為模型估計的y=1的概率,那么模型估計的y=0的概率為1-P,兩者相除得到一個好壞比Odds:

    Odds=

    評分卡設定的分值刻度通過將分值表示為比率對數(shù)的線性表達式來定義,如下所示:

    分值刻度=M+N*ln(odds)

    其中,M和N是待求解的常數(shù)。M和N通過兩個已知點帶入計算得出。本文有兩個已知的設定:大盤發(fā)生信用風險事件的比例對應居中的分數(shù),即400,400也是企業(yè)無任何數(shù)據(jù)時的初始分;分數(shù)上漲50分,對應Odds增加一倍。由這兩個已知點出發(fā),可解出A和B的值,從而得到概率與分數(shù)的映射。

    本文的企業(yè)風險指標體系以1000分為滿分,其中400分為基準分數(shù),600分為指標加分項。按照信用風險程度,信用風險分在結果上展現(xiàn)范圍為0至1000的整數(shù),風險指數(shù)值與風險水平大小成反比,分數(shù)越高,未來發(fā)生信用風險事件的概率越低,風險也就越小。分類的映射情況見表1。

    8.重大風險事件調整。南京市風險監(jiān)測模型首先通過評分體系對企業(yè)展開信用風險評估,得出企業(yè)信用風險分值,并按照上述企業(yè)風險映射表將企業(yè)信用分值轉化成風險等級。在此基礎上,結合企業(yè)特定的風險事件,對滿足該風險事件的企業(yè),按照一定規(guī)則進行信用風險等級調整。最終確定該公司信用風險等級。

    (二)數(shù)據(jù)來源

    本文收集匯總多個管理部門的共81張表,覆蓋了市監(jiān)局、人社、稅務、公積金、信用、知識產權保護、科技、法律、金融等多維度的數(shù)據(jù)。參與到指標體系的構建當中,除此之外還接入了一些外部數(shù)據(jù),比如說來自國家版權保護中心的軟件著作權數(shù)量、來自各級工商行政管理部門信息公示平臺的對外投資數(shù)量與金額等等。

    三、指標選擇與體系構建

    (一)指標的選取

    本次指標選取依據(jù)了綜合性原則,為了全面的考慮到企業(yè)風險的影響因素,南京市風險指標體系從主體風險、經營風險、信用風險、法律風險和成長風險5個維度去衡量企業(yè)風險評級。整個指標體系共有5個一級指標、19個二級指標、45個三級指標、95個四級指標。

    (二)指標體系的確立

    1.企業(yè)主體風險。企業(yè)主體風險,主要分析與企業(yè)自身發(fā)展相關的風險事件。如主體變更風險主要指企業(yè)經營范圍、注冊地址、資本等,以企業(yè)變更法人代表為例,其風險主要在于對外的企業(yè)形象、企業(yè)信譽。影響較大??赡艽偈雇饨鐚镜慕洜I管理產生懷疑,進而間接影響公司的業(yè)績。

    2.企業(yè)經營風險。企業(yè)經營風險,主要分析企業(yè)參與市場經營活動過程中潛在的風險。企業(yè)經營風險主要從人員流失、社保大幅減少、公積金大幅減少三個方面的信息體現(xiàn),如人員流失方面,從企業(yè)的微觀角度來看,有些人員流動很可能給企業(yè)帶來損失,而且因為企業(yè)需要進行重新招聘和培訓,這種損失的直接表現(xiàn)是該崗位的人工成本增大,核心人員的離職甚至造成組織的癱瘓。

    3.企業(yè)法律風險。企業(yè)法律風險,主要通過分析法律實踐來表征企業(yè)的風險。企業(yè)法律風險主要表現(xiàn)在企業(yè)設立、運營中的法律風險:合同訂立、履行過程中的法律風險:企業(yè)并購法律風險;知識產權法律風險;人力資源管理法律風險;企業(yè)財務稅收法律風險6個方面。這些法律風險會給企業(yè)帶來多方面影響,諸如導致企業(yè)花費增加,或者失去商機或者商業(yè)優(yōu)勢,一些法律風險的發(fā)生,可能引發(fā)企業(yè)商譽的極大損害。

    4.企業(yè)信用風險。企業(yè)信用風險,也就是企業(yè)的違約風險,企業(yè)信用是企業(yè)經營的基石,在激烈的市場競爭當中,企業(yè)不僅要通過良好的商譽提高市場占有率,又要盡可能減少壞賬成本,提高利潤率。

    5.企業(yè)成長風險。企業(yè)成長風險,主要包括知識產權風險,如專利、發(fā)明、商標以及著作權等知識產權信息。知識產權屬于企業(yè)的無形資產,在競爭激烈的市場環(huán)境里,如果不能持續(xù)創(chuàng)造未來價值,有被市場淘汰的風險。

    四、企業(yè)風險監(jiān)測結果分析

    (一)南京市在營企業(yè)總體風險較低,風險監(jiān)測分級大多以優(yōu)良為主

    南京市企業(yè)風險負指數(shù)可反映南京市在營企業(yè)的風險水平。2021年10月-2022年3月,南京市企業(yè)總體風險負指數(shù)分別為576、567、566、565、565、565,企業(yè)風險負指數(shù)集中分布在550-600之間,企業(yè)運行總體風險較低。

    如表2所示,監(jiān)測分析結果表明:截至2022年3月底,南京市企業(yè)風險等級位于A、B優(yōu)良級企業(yè)總數(shù)保持穩(wěn)定,占比分別為26.3%和63.3%:而風險等級為C級和D級的企業(yè)總數(shù)占比分別為3_7%和3.5%:企業(yè)風險等級處于E級的企業(yè)占比為3.1%。與南京市2021年三季度至2022年一季度宏觀經濟運行保持穩(wěn)中有升趨勢一致。

    (二)從區(qū)域來看,南京市各區(qū)域總體風險負指數(shù)分布較為均衡

    區(qū)級風險負指數(shù)可反映區(qū)域內企業(yè)的風險水平。分區(qū)域看,2021年10月-2022年3月,南京市各區(qū)域風險負指數(shù)分布比較均衡,均在540分以上,發(fā)生風險事件的可能性較低,其中雨花臺區(qū)風險負指數(shù),全市最高,江北新區(qū)次之,溧水區(qū)排名第三。秦淮區(qū)相比其他區(qū)域,最近6個月風險負指數(shù)較低,近幾個月應予以重點關注。

    (三)從行業(yè)來看,南京市房地產行業(yè)風險負指數(shù)低于全市風險平均指數(shù)

    南京市行業(yè)風險負指數(shù)可反映各行業(yè)企業(yè)的風險水平。通過分析發(fā)現(xiàn),房地產行業(yè)風險較為突出。其中,物業(yè)管理業(yè)風險負指數(shù)最高,為561.22分:房地產中介服務業(yè)次之,為560.11分,房地產開發(fā)經營業(yè)最低,為538.63分。

    結果表明:基于數(shù)據(jù)反饋可知,南京市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)尤其缺少信息技術與運營管理的復合型人才。從教育培訓方面探究原因。發(fā)現(xiàn)產學研系統(tǒng)尚未建立。一是高校專業(yè)設置缺乏宏觀系統(tǒng)考慮。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才培育與政府規(guī)劃結合不緊密,學院專業(yè)變更頻繁,對于人才培育缺少系統(tǒng)性考量。二是培訓力量薄弱。南京市雖然依托于行業(yè)協(xié)會、科研機構開展的社會化培訓,但是缺少教培資質和行業(yè)權威性,課程質量不一,導致行業(yè)認可度不高。

    (四)從重點戰(zhàn)略新興產業(yè)來看,高新技術產業(yè)的總體風險負指數(shù)低于南京市平均

    監(jiān)測結果表明:2021年10月-2022年3月,高新技術產業(yè)作為南京市重點發(fā)展的產業(yè)之一,從總體風險負指數(shù)看,高新技術產業(yè)大類的總體風險負指數(shù)較高:其風險負指數(shù)穩(wěn)定在650分左右,屬于較為優(yōu)質的產業(yè)。但是其分項風險負指數(shù)中的信用風險負指數(shù)不斷下降,需要相關部門予以重點關注。

    五、對策與建議

    基于風險監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的結果以及南京市產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,本文給予幾點建議:

    (一)聚焦產業(yè)鏈創(chuàng)新鏈融合發(fā)展,打造新型產學研融合創(chuàng)新平臺

    聚焦產業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈融合發(fā)展,應加快高端要素資源集聚。一是支持各區(qū)與轄區(qū)內外知名高校、科研院所合作,共建一批高水平產業(yè)創(chuàng)新中心、雙創(chuàng)基地等科技創(chuàng)新載體。支持產業(yè)創(chuàng)新平臺建設。二是加快培育壯大一批高新技術企業(yè)、“獨角獸”企業(yè)“瞪羚”企業(yè),推動產學研持續(xù)深化發(fā)展。三是政府應在市級區(qū)級層面,就行業(yè)共性難題,鼓勵高校及科研院所、企業(yè)進行聯(lián)合攻關,提高科技創(chuàng)新效率。探索實現(xiàn)創(chuàng)新驅動產業(yè)發(fā)展,產業(yè)指引創(chuàng)新方向的互融互通式特色發(fā)展道路。

    (二)增強企業(yè)創(chuàng)新主體作用,完善科技企業(yè)全生命周期培育體系

    南京市應貫徹落實多輪減稅降費政策來減輕企業(yè)主體成本壓力,針對市場主體要把降成本放在首位,給予企業(yè)真金實銀的支持。政策要具備系統(tǒng)性,含金量要高。要具備針對性。同時,要注重完善科技企業(yè)全生命周期培育體系,運用市場化原則構建多階段的培育環(huán)境和上下游產業(yè)配套,積極引入風險資本來參與科技企業(yè)全流程的發(fā)展。發(fā)揮企業(yè)創(chuàng)新主體作用,將其與科研院所的創(chuàng)新能力、產業(yè)創(chuàng)新平臺以及政府的創(chuàng)新環(huán)境和政策緊密結合,構筑起面向未來、各要素緊密協(xié)同的立體創(chuàng)新網(wǎng)絡和生態(tài)。以政、產、學、研、用緊密協(xié)作的創(chuàng)新模式,充分發(fā)揮聯(lián)合創(chuàng)新研發(fā)平臺對各項變革性技術的集成、牽引和推動效應。

    (三)建立企業(yè)風險監(jiān)測平臺,健全產業(yè)風險預警機制

    應建立健全本地企業(yè)風險監(jiān)測大數(shù)據(jù)平臺。強化數(shù)據(jù)賦能,推動數(shù)據(jù)治理;深入推動政府內部各部門各平臺數(shù)據(jù)一體化建設,打破數(shù)據(jù)壁壘,實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和整體運用。由市一級政府統(tǒng)一協(xié)調,建立市區(qū)兩級層面的企業(yè)風險動態(tài)監(jiān)測大數(shù)據(jù)平臺,定時定期不斷匯聚各部門的最新企業(yè)和行業(yè)數(shù)據(jù)信息,基于可靠算法模型,通過實時分析深度挖掘,及時實現(xiàn)對不同風險的動態(tài)監(jiān)測和及時預警,定期出臺相關風險評估報告,為產業(yè)轉型升級的健康發(fā)展提供保障。

    【基金項目:江蘇高校哲學社會科學研究重點項目“知識資本視域下瞪羚企業(yè)創(chuàng)新能力形成機理與成長路徑研究”(2018SJZD1061)?!?/p>

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    (作者單位:南京市信息中心江蘇南京210019)

    (責編:建峰)

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