[摘要]论文给出了5C模型的信用分析,在设置我国企业信用分析的指标体系的基础上,应用因子模型对企业信
用状况进行了分析,并将该模型信用分析的结果与5C信用分析模型进行了比较分析研究。
[关键词]5C模型;因子模型;信用分析;比较分析

1引言
信用分析是当前我国社会普遍关注的热点问题之一,如何正确、科学地分析当前我国信用状况,无疑是一个重要的课题。为此,本文在给出5C信用定性分析模型的基础上,通过设置一套信用评价指标体系,构建了一个因子信用定量分析模型,并将该因子模型信用分析的结果与传统的5C信用定性分析模型作一个科学的比较。
2 5C信用分析模型
5C模型是评价公司信用时常用的一个相对古老的模型,它从品格、能力、资本、担保和环境等各方面分析和评价公司,因为品格(Character)、能力(Capacity)、资本(Capi-tal)、担保品(Collateral)和环境(Condition)这5个词的第一个字母都是C,因此,以5C模型命名,它代表债务者信用5个重要的方面。
3上市公司信用分析指标体系的设置
我们仿照商业银行贷款企业的信用评价指标体系和上市公司信用分析指标体系,设置上市公司信用分析指标体系,如表1所示。

4因子模型的基本原理因子分析是研究相关矩阵内部依存关系,将多个变量x1,x2,…,xp(可以观测的随机变量,即显在变量)综合为少数几个因子F1,F2,…,Fm(不可观测的潜在变量)以再现指标与因子之间的相关关系的一种统计方法。因此,一个完全的因子解应包括因子模型和因子结构两个方面。因子结构即通过相关系数来反映指标与因子之间的相关关系。因子模型是以回归方程的形式将指标x1,x2,…,xp表示为因子F1,F2,…,Fm的线性组合。具体步骤如下:(1)对原始数据进行标准化变换;(2)求相关矩阵R的特征值和特征向量;(3)建立因子模型;(4)确定因子贡献率及累计贡献率;(5)因子载荷矩阵变换;(6)计算总得分值;(7)根据总因子得分总值Fi,就可以对Fi进行排序比较。
5上市公司因子模型信用分析的实证研究按照StockStar.com行业划分,我们从所有上市公司的22个行业中,每个行业中选取一个公司,采用2000年的年报数据。应用因子模型原理,借助于统计软件SPSS
11.0处理,得到表2、表3、表4的结果。

从表2的特征值可以看出,第一个因子的特征值λ1=4.875,大约占方差的28.679%,基于过程内定取特征值大于1规则,Factor过程提取了前5个因子,5个因子的特征值共占方差的86.178%,说明前5个因子提供了原始数据
的足够信息。

表3是初始因子负荷矩阵,通过这个系数矩阵可以用原变量写出因子表达式,以便了解因子的含义。从表3可以看出第1、第2、第3、第4、第5,即F1、F2、F3、F4、F5在原变量上的载荷值都相差不大,故不大好解释它们的含义,因此须进一步作因子旋转以便更好地了解它们的含义。

从表4可知,转轴后的因子系数已经明显向两极分化,有了更鲜明的实际意义。F1中系数绝对值大的主要有:X3、X6、X7、X8、X10,它主要反映公司的还债能力与还款意愿;F2主要由X1、X2、X9、X13确定,它主要反映公司的资本结构;F3主要由X5、X15确定,它主要反映公司的营运能力;F4主要由X11、X12、X14、X16确定,它主要反映公司的盈利能力;F5主要由X4、X17确定,它主要反映公司的营运能力。
6因子模型信用分析与5C模型信用分析的比较分析
根据实证研究的处理结果,我们得到表5的分析结果。

我们用传统的5C模型和用因子分析模型处理的结果作一个比较。第一因子对应于5C模型中的Capacity与Character;第二和第四因子对应于5C模型中的Capital;第三和第五因子对应于5C模型中的Condition。这进一步证实了我们所得出的结论在很大程度上能反映出我国上市公司的信用的特征以及能比较全面地概括公司各个方面的信息。
主要参考文献
[1]杨军.商业银行客户评价[M].北京:中国财政经济出版社,1999.
[2]朱顺泉.基于理想点法的上市公司财务信用评价[J].数理统计与管理,2003,(10).
[3]朱顺泉.基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究[J].统计与信息论坛,2004,(4).
[4]卫海英.SPSS在经济管理中应用[M].北京:中国统计出版社,2001.