中小企业融资担保机构信用资本计量研究

摘要

在缓解中小企业融资难的问题上，融资担保机构发挥着日益重要的作用。但作为新兴行业，融资担保机构在发展过程中也暴露出了很多问题，抗风险能力不强、违规操作、涉及高风险业务等行为极大地降低了银行的认可度，成为制约融资担保业务经营发展的瓶颈。只有客观地反映担保机构的综合实力，才能增强银行、政府对担保机构的信任度，进而促进担保行业的健康发展。鉴于此，本文提出了研究融资担保机构信用资本计量的课题。本文主要研究内容如下:
　　 首先，阐述了中小企业融资担保机构信用资本的相关理论，分析了国内担保行业和担保评级的现状及存在的问题。重点比较不同计量方法的优缺点以及它们对融资担保机构信用资本计量的适用性，最后选定将主成分分析法和模糊层次分析法作为本文融资担保机构信用资本的计量方法。
　　 其次，对融资担保机构信用资本的形成过程进行了分析，得出其信用资本的提升过程实质是其信用意愿和信用能力的提升过程，因此从融资担保机构的信用能力和信用意愿入手，通过对相关学者和专业评级机构提出的指标进行梳理和筛选，建立信用资本计量指标体系。
　　 再次，运用主成分分析法和模糊层次分析法构建中小企业融资担保机构信用资本计量模型。对于定量指标，采用主成分分析法建立信用能力计量模型，客观地确定指标权重，可以完全消除主观因素的干扰，减少有用信息的丢失。对于定性指标，采用模糊层次分析法建立信用意愿计量模型，层次分析法和模糊综合评价法的结合，也有效地弱化了个别专家的主观意见对计量结果的影响。最后通过加权总和法综合形成融资担保机构信用资本计量模型。
　　 最后，为了验证模型的实用性和有效性，在完整的模型建立以后，选取一家融资担保机构进行实证分析。结果表明，信用资本计量模型能较好地反映融资担保机构的整体实力，对提升融资担保机构的信用资本有较好的指导作用。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究目的和意义

1．2 国内外研究综述

1．2．1 国内外对融资担保的研究

1．2．2 国内外对信用资本的研究

1．3 研究内容与方法

1．3．1 研究内容

1．3．2 研究方法

第2章 中小企业融资担保机构信用资本基础理论

2．1 研究内涵的界定

2．1．1 中小企业融资担保

2．1．2 信用资本

2．1．3 中小企业融资担保机构信用资本

2．2 中小企业融资担保机构信用资本基础理论

2．2．1 风险管理理论

2．2．2 合作博弈理论

2．2．3 交易费用理论

2．2．4 信息不对称理论

2．3 中小企业融资担保机构信用资本计量方法的选定

2．3．1 传统专家分析法

2．3．2 神经网络模型

2．3．3 层次分析法

2．3．4 模糊综合评价法

2．3．5 模糊层次分析法

2．3．6 主成分分析法

第3章 中小企业融资担保机构信用评价现状分析

3．1 我国融资担保行业的现状和问题

3．1．1 我国融资担保行业的现状

3．1．2 我国融资担保行业存在的问题

3．2 我国融资担保机构信用评价的现状和问题

3．2．1 我国融资担保机构信用评价的现状

3．2．2 我国融资担保机构信用评价存在的问题

3．3 融资担保机构信用资本计量的必要性

第4章 中小企业融资担保机构信用资本计量指标体系

4．1 中小企业融资担保机构信用资本形成机理

4．1．1 融资担保中介功能分析

4．1．2 融资担保机构信用资本形成过程

4．1．3 融资担保机构信用资本计量指标选取切入点

4．2 中小企业融资担保机构信用资本计量指标体系

4．2．1 指标体系建立原则

4．2．2 国内外相关评级机构的做法与启示

4．2．3 融资担保机构信用能力计量指标体系

4．2．4 融资担保机构信用意愿计量指标体系

第5章 中小企业融资担保机构信用资本计量模型

5．1 中小企业融资担保机构信用资本计量模型的构建

5．2 基于主成分分析的融资担保机构信用能力计量模型

5．2．1 信用能力计量方法——主成分分析法

5．2．2 数据的搜集及预处理

5．2．3 主成分分析可行性检验

5．2．4 计量模型的建立

5．2．5 各指标权重分析

5．3 基于模糊层次分析的融资担保机构信用意愿计量模型

5．3．1 信用意愿计量方法——模糊层次分析法

5．3．2 确定评价因素集和评语集

5．3．3 指标体系的权重设计

5．3．4 确定隶属度，建立模糊评判矩阵

5．3．5 综合计量

5．4 融资担保机构信用资本评判标准

5．5 中小企业融资担保机构信用资本计量实证研究

5．5．1 公司简介

5．5．2 信用能力指标的综合计量

5．5．3 信用意愿指标的综合计量

5．5．4 信用资本综合计量得分

5．5．5 结果分析

第6章 结论与展望

6．1 主要结论

6．2 研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文

附录1 指标筛选专家打分表

附录2 SPSS主成分分析原始数据表