從表1.20可以看出，主成分Y1在5%的水平上對因變量具有正向的顯著性影響，主成分Y4在5%的水平上對因變量具有正向的顯著性影響。即經(jīng)多次篩選，最后保留主成分Y1及主成分Y4。從表1.10可以看出，主成分Y1在5%的水平上對因變量具有正向的顯著性影響，主成分Y4在5%的水平上對因變量具有正向的顯著性影響。即經(jīng)多次篩選，最后保留主成分Y1及主成分Y4。在上表中，可以看，Logistic回歸分析分別回歸系數(shù)b值、b值的標準誤、Wald卡方值（瓦爾德）、自由度、P值（顯著性）、OR值（ExpB）及其置信區(qū)間。其中，Wald卡方值（瓦爾德）和P值是對回歸系數(shù)b值的假設(shè)檢驗。P<0.05,說明該變量對結(jié)局的影響具有統(tǒng)計學(xué)意義。由于主成分Y1以及Y4的顯著性P分別為0.042、0.044，均小于0.05，因此可以將“B”列作為主成分系數(shù)、常量帶入，最后得出該二元logit模型的表達式為：（5-1）為了驗證分類器的效果，用SPSS26.0構(gòu)建ROC曲線，觀察ROC曲線的位置，并求得ROC曲線下的面積AUC.從圖1.2可見，藍色的ROC曲線呈垂直上升、水平右延趨勢，證明當(dāng)前模型具有較好的效果。圖1.2ROC曲線Fig.1.2ROCcurve根據(jù)SPSS26.0計算的AUC如下：表1.21曲線下方的區(qū)域Table1.21AreaUnderCurve區(qū)域標準錯誤漸近顯著性漸近95%置信區(qū)間下限上限0.8470.0710.0010.7070.987從表1.21來看，ROC曲線下方的區(qū)域（AUC）=0.847，表明二元logit模型檢測效果較好。從上所述，通過篩選14項企業(yè)財務(wù)指標、提取主要影響貸后風(fēng)險的主成分因子、構(gòu)建Logistic回歸模型，可得到違約概率P的計量方程，P值的大小決定了融資企業(yè)的貸后風(fēng)險的大小。P值的取值介于0-1之間，P值=0.5是對于融資企業(yè)信貸風(fēng)險大小的評判標準。P值<0.5則表明融資企業(yè)有信貸風(fēng)險，當(dāng)P值越接近于0，說明信貸風(fēng)險越高；P值>0.5則表明融資企業(yè)資信狀況良好；當(dāng)P值越接近于1，說明融資企業(yè)信貸資質(zhì)很好。分行可以通過模型風(fēng)險計量，為貸后風(fēng)險識別和判斷提供較為準確的數(shù)據(jù)支持，改變了傳統(tǒng)授信模式下，只針對單個或某幾個財務(wù)指標來分析貸后風(fēng)險的局面，為對公貸后風(fēng)險管理拓寬了思路。1.3對于定性因素的風(fēng)險計量由于引發(fā)貸后信貸資金不能按時歸還的因素是多方面的，所以在貸后風(fēng)險計量過程中，除了應(yīng)用logistic模型進行借助財務(wù)指標進行定量分析外，還應(yīng)結(jié)合第四章風(fēng)險識別的55個非定量的預(yù)警信息，可通過打分制來判斷其非定量風(fēng)險和貸后管理的風(fēng)險程度。表1.22主要預(yù)警信息清單Table1.22Listofwarninginformation大類主要預(yù)警信息行業(yè)及外部環(huán)境預(yù)警信息1.國家宏觀經(jīng)濟政策出現(xiàn)變化，如隱性政府債務(wù)管控、利率機制變動等2.國際形勢變化，對于外貿(mào)型企業(yè)，如外貿(mào)政策變化、限制進出口、匯率波動等3.金融危機等情況出現(xiàn)，導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境出現(xiàn)惡化4.政府調(diào)整了行業(yè)政策或修改了相關(guān)法律，鼓勵或限制某一產(chǎn)業(yè)，嚴重影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營1.整個行業(yè)都處于衰退的狀態(tài)，銷售收入越來越少6.行業(yè)近似于完全競爭，競爭激烈7.出現(xiàn)新技術(shù)可以代替企業(yè)的產(chǎn)品表1.22（續(xù)表1）大類主要預(yù)警信息行業(yè)及外部環(huán)境預(yù)警信息1.國家宏觀經(jīng)濟政策出現(xiàn)變化，如隱性政府債務(wù)管控、利率機制變動等2.國際形勢變化，對于外貿(mào)型企業(yè)，如外貿(mào)政策變化、限制進出口、匯率波動等3.金融危機等情況出現(xiàn)，導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境出現(xiàn)惡化4.政府調(diào)整了行業(yè)政策或修改了相關(guān)法律，鼓勵或限制某一產(chǎn)業(yè)，嚴重影響企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營1.整個行業(yè)都處于衰退的狀態(tài)，銷售收入越來越少6.行業(yè)近似于完全競爭，競爭激烈7.出現(xiàn)新技術(shù)可以代替企業(yè)的產(chǎn)品單戶預(yù)警信息1.

高管人員的行為方式和個人習(xí)慣發(fā)生變化2.

高管人員婚姻出現(xiàn)問題3.

高管人員沒有履行個人義務(wù)4.

高管層/關(guān)鍵部門/關(guān)鍵人士變動1.

缺乏系統(tǒng)性和連續(xù)性的職能安排6.

冒險參與企業(yè)并購、新項目投資、新區(qū)域開發(fā)或生產(chǎn)線啟動等投機活動7.

在回應(yīng)低迷的市場或不景氣的經(jīng)濟狀況時反映遲緩8.

缺乏可見的管理連續(xù)性9.

超出公司管理和控制極限的過度擴張10.公司出現(xiàn)勞動力問題11.公司業(yè)務(wù)性質(zhì)的改變12.無效率的廠房和設(shè)備布局13.主要產(chǎn)品系列、特許權(quán)、分銷權(quán)或者供貨來源喪失14.喪失一個或數(shù)個財務(wù)狀況良好的大客戶11.存貨積壓時間長而且多16.貸款企業(yè)在銀行的存款下降或流水資金下降17.簽發(fā)不能兌付的支票18.企業(yè)的正常運營都需要短期借款來支撐，而且不能到期償還貸款，需要展期或重組19.征信顯示存在他行逾期、欠息等情況賬戶資金流水信息1.

貸款發(fā)放后，短期內(nèi)一筆或多筆回流與放款金額相近金額2.

上游企業(yè)無實際背景，向授信企業(yè)匯款3.

授信企業(yè)無合理理由，向下游企業(yè)匯款4.

交易對手多為同名賬戶或集團內(nèi)關(guān)聯(lián)企業(yè)1.

還本付息前，多由同名賬戶或集團關(guān)聯(lián)企業(yè)轉(zhuǎn)入相似金額6.

貸款資金轉(zhuǎn)入理財、股票、期貨等賬戶抵質(zhì)押物及擔(dān)保信息1.

企業(yè)所抵押的房產(chǎn)、土地價值大幅下降或有變現(xiàn)阻礙2.

企業(yè)對所抵押的廠房、設(shè)備維護不良3.

抵押的凈地被征用加蓋房屋4.

重新辦理抵押時，權(quán)證借出未還導(dǎo)致被企業(yè)私自撤押1.

保險公司由于客戶沒有支付抵押物保險金而發(fā)出保單注銷函6.

應(yīng)收賬款付款方經(jīng)營不善、拖欠賬款7.

質(zhì)押股票股價大幅下跌或有負面信息8.

擔(dān)保企業(yè)經(jīng)營不善、瀕臨破產(chǎn)9.

擔(dān)保個人資產(chǎn)轉(zhuǎn)移10.擔(dān)任個人及其配偶婚姻出現(xiàn)問題，或行為方式和個人習(xí)慣發(fā)生變化表1.22（續(xù)表1）大類主要預(yù)警信息抵質(zhì)押物及擔(dān)保信息11.擔(dān)保企業(yè)、擔(dān)保個人涉訴或涉案轄行及支行貸后管理信息1.

客戶經(jīng)理或支行管理層信貸經(jīng)驗不足（無信貸客戶管理經(jīng)驗，或其他條線專崗）2.

客戶經(jīng)理曾因個人履職不到位導(dǎo)致客戶出現(xiàn)風(fēng)險3.

客戶經(jīng)理經(jīng)排查存在以貸謀私、與客戶傳統(tǒng)等行為4.

客戶經(jīng)理貸后監(jiān)控不審慎，未及時識別貸款挪用現(xiàn)象1.

客戶經(jīng)理未及時識別企業(yè)經(jīng)營管理異?，F(xiàn)象6.

客戶經(jīng)理在未能識別他行逾期欠息行為7.

客戶經(jīng)理在抵押、撤押環(huán)節(jié)操作存在風(fēng)險隱患8.

客戶經(jīng)理對重點業(yè)務(wù)（如應(yīng)收賬款質(zhì)押等）管理不到位9.

轄行及支行刻意漏報、瞞報風(fēng)險信息10.轄行及支行在分行授信管理、貸后管理、風(fēng)險管控等條線考核中持續(xù)靠后11.轄行及支行對企業(yè)日常經(jīng)營情況及風(fēng)險狀況含糊其辭12.轄行及支行對待風(fēng)險排查敷衍、不深入根據(jù)專家訪談法，首先整理得出55項定性的預(yù)警信息，通過判斷該授信客戶及其分管轄行及支行、客戶經(jīng)理的貸后管理情況，判斷所涉及的風(fēng)險信息個數(shù)。為做好定性指標的風(fēng)險評價，每戶在貸后管理過程中，每識別1次預(yù)警信息，即在風(fēng)險評價的分鐘相應(yīng)加分。首先設(shè)置定性分析總分1分、平均55條預(yù)警信息0.018分。即非定量風(fēng)險B=0.018*觸犯風(fēng)險預(yù)警次數(shù)。涉及貸后風(fēng)險越多的客戶，得分越高，意味著非定量風(fēng)險越高。例如，經(jīng)測算，惠天熱電涉及12項預(yù)警信息，得分0.216分；錦州港涉及5項預(yù)警信息，得分0.108分。結(jié)合客戶在分行實際情況判斷，錦州港在除財務(wù)指標外的貸后管理、行業(yè)和經(jīng)營方面風(fēng)險確實較惠天熱電小，因此本次預(yù)警信息打分的應(yīng)用與實際基本相符。1.4對于分行授信客戶貸后風(fēng)險的評價基于上述內(nèi)容，可分別計量出企業(yè)的定量、定性貸后風(fēng)險情況。但由于財務(wù)指標具有滯后性，僅用財務(wù)指標帶入的計量結(jié)果無法及時識別出企業(yè)的貸后風(fēng)險，因此分行應(yīng)該將定量計量結(jié)果P和定性結(jié)果B相結(jié)合，分析判斷分行授信客戶的總體貸后風(fēng)險。P代表用logistic模型計量的風(fēng)險得分，得分區(qū)間為[0，1]，如綜合得分越接近于0，則該戶貸后風(fēng)險越低；如得分越接近于2，則該戶貸后風(fēng)險越高。B代表對照55項風(fēng)險預(yù)警信息的綜合得分，得分區(qū)間為[0，1]，如綜合得分越接近于0，則該戶貸后風(fēng)險越低；如得分越接近于1，則該戶貸后風(fēng)險越高。以營口分行某耐火材料的數(shù)據(jù)為例,根據(jù)其2020審計報告數(shù)據(jù)計算，2020年末主要定性指標如下：表1.23企業(yè)的主要指標Table1.13Mainratioofacompany序號類別財務(wù)比率1償債能力流動比率（1）2.3701速動比率（2）1.9534現(xiàn)金比率（3）0.3650資產(chǎn)負債率（4）0.39542盈利能力營業(yè)凈利率（5）0.2023凈資產(chǎn)收益率（6）0.0813資產(chǎn)報酬率（7）0.0520營業(yè)毛利率（8）0.26873營運能力應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（9）1.82存貨周轉(zhuǎn)率（10）3.944成長能力營業(yè)收入增長率（11）-0.1467凈利潤增長率（12）-0.0992凈資產(chǎn)增長率（13）0.0886總資產(chǎn)增長率（14）0.1013將上述數(shù)據(jù)帶入已經(jīng)求得的二元logit模型，（5-3）表1.24企業(yè)的主要預(yù)警信息Table1.24Mainwarninginformationofacompany大類主要預(yù)警信息行業(yè)及外部環(huán)境預(yù)警信息2.國際形勢變化，對于外貿(mào)型企業(yè)，如外貿(mào)政策變化、限制進出口、匯率波動等單戶預(yù)警信息1.

高管人員的行為方式和個人習(xí)慣發(fā)生變化11.存貨積壓時間長而且多18.企業(yè)的正常運營都需要短期借款來支撐，而且不能到期償還貸款，需要展期或重組4.

交易對手多為同名賬戶或集團內(nèi)關(guān)聯(lián)企業(yè)8.

擔(dān)保企業(yè)經(jīng)營不善、瀕臨破產(chǎn)4.

客戶經(jīng)理貸后監(jiān)控不審慎，未及時識別貸款挪用現(xiàn)象12.轄行及支行對待風(fēng)險排查敷衍、不深入由于該企業(yè)觸犯主要預(yù)警信息8項（每項各一次），因此風(fēng)險預(yù)警信息綜合得分B=0.018*8=0.144。由于該客戶P=1，B=0.144,可以得出營口該耐火材料公司的貸后風(fēng)險較大，且主要風(fēng)險因素在于企業(yè)的經(jīng)營財務(wù)方面