集团公司应收款管理分析.doc

从长虹40亿出口应收账款黑洞看
我国商业银行应如何彻底改变现有流动资金贷款发放的审查和管理办法
陈顺殷sunny.chan@

一、 我国的商业银行掉在四川长虹40亿出口应收帐款黑洞的什么位置？
2004年12月26日，四川长虹发布了2004年预亏提示公告，公告称，受应收账款计提和短期投资损失等因素影响，预计四川长虹2004年度将会出现大的亏损。截至2004年12月25日，公司应收APEX账款余额46750万美元。就在这一预亏提示公告发出后，长虹新闻发言人刘海中是这样回答国内一家传媒的提问的： “……..多家银行表达了继续支持长虹生产经营的意愿。工、农、中、建四家专业银行相继完成了对长虹2005年的授信工作，授信额度高达85亿元，并在近期为长虹提供了10亿元的融资支持。另外，招商银行、中信实业银行、民生银行、兴业银行、光大银行等股份制商业银行也积极参与到长虹的合作之中，通过协商，将陆续为长虹提供40亿元的信用额度。在商业银行大力支持长虹的同时，政策性银行同样表达了与长虹的合作愿望，中国进出口银行已在近期为长虹提供了3亿元的低息政策性贷款。所有这些都表明，银行方面对长虹始终都充满信心。”据另一传媒报道：“就在四川长虹发布巨额预亏公告后不久，1月5日，中国某某银行毅然与四川长虹签署全面合作协议，为长虹提供了30亿元的综合授信。”与此同时……. “自从去年12月28日长虹公布了Apex巨额欠款一事后，长虹的股价一泻千里，股价已跌去25％。虽然长虹不愿对此事进行评价，但四川省政府却按捺不住。为了帮助长虹渡过难关，四川省委、省政府派出了副书记甘道明和副省长黄小祥出席长虹与某某行的签字仪式。甘道明更表示，四川省委和省政府一定会大力支持和帮助长虹实施下一步发展计划。由于有了政府强有力的支持，各银行纷纷伸出援手，给长虹以资金上的帮助。据了解，中国工商银行、中国农业银行、中国银行和中国建设银行，在2005年总计给长虹的授信额度高达85亿元，并将于近期为长虹提供10亿元的融资安排。此外，像中信实业银行、兴业银行、招商银行、民生银行和光大银行等也都积极行动，参与“拯救”长虹的行动。”
很明显，从上述情况看，我国的银行既是上述黑洞挖掘的非自愿自觉的参与者、又是首先掉进黑洞受害者和最终的黑洞垫底者。最可悲和最令人痛心的是，若这些黑洞不断扩展，面临人口日益老化的中国老百姓的养老钱很可能最终变成埋在这些黑洞的殉葬品。上述黑洞的形成主因除了是企业本身经营问题外，实际上与我国商业银行多年来沿用的流动资金发放管理办法和授信额度管理办法有着非常直接的关系。长虹过去几年，之所以能源源不断地给APEX发货，一笔笔巨额出口应收帐款之所以能安安稳稳地隐蔽在长虹历年送交贷款银行层层审查的财务报表之内，与我国银行过往给企业发放流动资金贷款的方法有直接的因果关系。难怪不少近年因盲目扩张最终陷入破产的不少国有企业的前任管理者常常抱怨“我们之所以盲目扩张、滥上项目，是因为我们当初太容易得到银行的贷款了”。我们不妨重放一下长虹巨额应收帐款累积的几个关键时间和数据资料：
§ 1998年长虹想通过囤积彩管，从产业链的上游来卡竞争对手的喉咙，进而达到限制整个彩电行业产量的目的。长虹以6个月银行承兑汇票向银行融资10亿人民币，控制了200万只21英寸彩管。但长虹的囤积计划在业内其他企业的围攻下终告失败，并成为长虹由盛转衰的转折点。银行当时给予这么大额的融资额，在客观上无疑是助长了长虹的盲目扩张和恶意竞争；
§ 2001年7月16日，满载着长虹价值200多万的各类彩电“直通美国”专列缓缓驶出绵阳，开始了长虹给Apex公司以后长达几年的巨额赊销；
§ 2002年3月26日，长虹在2002年年报披露，其主业收入比上年减少12亿元人民币的情况下，应收款增加10.6亿元人民币，比上年应收款增加了58.2%，但银行并没有因此而收紧对长虹的信贷；
§ 2003年3月5日，《深圳商报》发表《传长虹在美国遭巨额诈骗》指Apex对长虹的高额欠款无法收回。该文一出，6日，长虹股价应声下跌4%以上，公司市值损失超过了6亿元人民币。但事件并没有促成银行重新检讨他们对长虹的授信或促成他们要求长虹对其经营方式和方法作出相应的调整。相反，银行却继续大幅增加对长虹的流动资金贷款；
§ 2004年3月23日，长虹在其2003年年报中披露：截至2003年末，公司应收帐款49.85亿元人民币，其中来自美国Apex公司的应收款为44.46亿元人民币。应收账款如此集中，当中风险如此的高也没引起有关银行的重视。
值得一提的是：正如上述传媒报道那样，就在上述问题曝光后，与无奈的股票投资者用腿投票，令长虹股价跌去25％的同时，事隔仅仅几天的时间，在长虹本身并没有作出真正实质性改变和还没有来得及给银行提交详细的企业重组和业务发展计划书的情况下，长虹在不怎费劲就得到我国各大、中、小银行非常一致而又毫不犹豫的85亿授信额度（注：如严格执行近年各银行制定的各项规章制度，如此巨额授信额度能在这么短的时间内能获各行总行审批也是挺不容易的，何况借款人还没来得及准备那些真真假假的材料呀！？然而，没有足够的材料又怎能获批呢？？？）。事实上这种地方政府牵头的迅速“拯救”行动在我国实际上是非常普遍和常见的。这正是“道德风险病菌”近年在国内蔓延的其中一个主要原因。根据国内1326多家上市公司的财务报表披露资料显示：2004年头三季度1326多家上市公司的应收帐款达3093亿元人民币占它们主营业务收入的13.25% ,其中，应收帐款占上市公司主营业务收入占比和公司数目分布如下表：
表一：中国上市公司应收帐款占主营业务收入占比分布情况表
应收帐款占上市公司 主营业务 收入比例
上市公司数目
占上市公司总数目的比例
%
200%以上
19
1.4
150%以上
29
2.2
100%以上
55
4.1
90%以上
77
5.8
80%以上
95
7.2
70%以上
115
8.7
60%以上
170
12.8
50%以上
232
17.5
40%以上
357
26.9
30%以上
509
38.4
20%以上
708
53.4

2004年头3季中国上市公司应收帐款额及其占主营业务收入净额比例的具体情况详见附件一“2004年头3季中国上市公司应收帐款额及其占主营业务收入净额比例”，其中长虹应收帐款占比高达59%。与此同时，在1326家上市公司中有357家即27%的上市公司的应收帐款占上市公司主营业务 收入比例均在40%以上。如此巨额的应收帐款实际上主要是由银行流动资金贷款来支持的，而流动资金贷款又占我国商业银行总贷款的相当大的比重。因此，我国商业银行对流动资金贷款的发放与管理的好坏会直接影响到我国商业银行的信贷资产质量，最终影响整个金融体系的稳定和安全。

二、 我国银行流动资金贷款发放管理存在什么主要问题？
归纳而言，我国银行流动资金贷款从对借款人的审查到授信额度审批和核定整个过程有以下六个核心问题亟待解决。
1． 对借款人的经济活动链条上的关联交易和交易对手进行有效审查并把它作为贷与不贷的关键决策依据之一
以长虹案为例，鉴于银行所发放的贷款实际上是支持对Apex公司的出口项下的应收帐款。对Apex公司的审查自然要成为有关授信额度审批的核心内容之一。但从实际操作的情况看，我国的银行大多把审查的精力集中在对借款人本身的审查，而对借款人动用有关流动资金贷款前后的经济活动链条上借款人的交易对手的情况并不关心或关心不够。换言之，就是没有把借款人业务的上游和下游交易关系人的信用情况作为有关授信额度审批所必须考虑的关键因素之一。
2． 对流动资金贷款在银行体外循环的控制与监察
实际上，银行给企业发放流动资金贷款是给企业资产转换周期中的各个环节提供融资便利。在企业如下图的资产转换周期过程通常包含四个方面的风险：供给、产品、需求和回款风险。要控制和管理这些风险，银行须要设法以适当的方式发放有关流动资金贷款。如打包放款、进出口押汇、仓单融资、担保提货、票据贴现、保理和福费廷等。即让企业的资金周转始终在银行的监控下流动。银行在这一资产转换周期中始终能凭借如仓单、提单、承兑汇票等物权代表或凭证对借款人予以控制，从而能在为企业资产转换提供融资安排的同时全程监控资金的投放与安全回笼，最终确保信贷资产的安全。

现金
原材料

加工中
制成产品
銷售

应收帐款

反观银行给长虹发放流动资金贷款的整个过程，我们不难看出，银行的贷款投放给长虹后，完全由长虹自行支配。资金几乎是完全在银行体外循环，落入Apex的口袋里，银行在其中的控制几乎为零。

3．对企业授信额度总体审批、逐笔审查、年度复审和检讨
从国外商业银行的具体操作办法看，对企业流动资金贷款发放大体包含了授信额度总体审批、企业提款时的逐笔审查及年度复审和检讨等三个核心环节。有关工作分别由独立信贷审批官和固定的客户经理分工负责，相互制衡。此外，独立信贷审批官十分注重从客户经理以外的途径获取第三者信息对有关借款人进行贷后的跟进性监察，以便及时发现问题及时解决问题和避免当中的道德风险。反观我国的不少银行的流动资金贷款的发放过程，就显得过于粗线条。有关额度一经批出，借款人往往可以很快把款项转到自己控制的帐户上，任由借款人自行支配，资金在贷款银行体外循环是很自然的结果。在这种情况下无论是信贷审批人员还是相关的客户经理在贷款发放后的跟进、监察明显不足。而且，其审查、审批的信息来源过于单一、滞后。上述外国商业银行的多层次审查、审批的有效做法在我国银行并不多见。有鉴于此，我国商业银行应在维持对企业流动资金总体授信的同时，尽最大可能按企业的资产转换周期中的实际资金需求确定具体某笔贷款的具体用途和还款资金来源和期限等，且每半年或最低限度要每年进行一次复审和检讨。若借款人信贷状况恶化，则检讨和重审的频率应加密和缩短。

4． 推行对企业流动资金年度“清场期”的做法，并通过这种压力测试办法及早发现企业财务问题。
为检测企业的真正财务状况，西方先进商业银行每年通常会要求企业在年中的某一时段内（通常是5天至一周时间左右）把所有流动资金贷款还清，待这一“清场期”过后再重新借贷。从而好让银行能及时了解有关企业的真实情况。反观我国的不少银行给企业核定的流动资金贷款后，企业一般会长年滚动使用，且余额会越滚越大。长虹那40亿应收帐款不正是靠长期滚动占用银行流动资金贷款所形成的吗？中国人民银行在1998年把流动资金贷款期限从原来的半年一下子延长至两年实际上是反映了当时银行普遍做法的事实。当然，这一政策的改变，客观上又反过来大大助长了企业长期占用银行流动资金贷款的情况。与此同时，不少商业银行的基层分支机构为了满足上级行对其资产质量的要求，也乐于利用这种“模糊概念”让短期流动资金贷款长期化，让不良贷款正常化，白白让解决问题的时机在这一托延中消失，让问题因此而积重难返。

5． 银行缺乏对信贷企业的信息共享、共用的知识管理
作为Apex董事长的季龙粉利用先货后款的形式诈骗国内企业出口货款已有多年的历史。继常州星球、新科已然被“狠狠骗过”后，上海工业投资集团有限公司、天大天财、四川电子进出口公司和上海电子进出口公司等也在受害者之列。其中：到2001年末Apex欠江苏宏图高科(600122)旗下的江奎欠款达4亿元人民币；江苏新科电子集团DVD产品出口代理商——中国五矿进出口公司对Apex的应收帐款也达2200万美元。应该指出的是上述被骗企业的往来银行当中不乏同一银行的不同分行。若有关商业银行内部有一个有效的知识管理管理系统，让同系统的各分行能共享共用有关信贷信息特别是对银行信贷业务有直接关系的信息，那么季龙粉的空手道就难以在过往数年在同一地方或不同地方屡屡得手。一家分行所犯的错误就可以避免在另外的一家或多家分行再次重复。西方商业银行的风险预警系统的其中一个构成部分就是要把市场相关信息，包括其他商业银行在信贷业务上的失误包括在内。每凡遇到本行或他行出现信贷问题，有关银行均会把该等事件作为其中一个预警信号，并凭以自查、借鉴和防范。

6．银行同业恶性无序竞争问题
在我国，企业利用假报表骗贷是一个十分普遍和人人皆知的事实。长虹巨额应收出口货款无法收回已是好几年的事。2003年3月，某媒体刊出《传长虹在美遭巨额诈骗》一文，掀起轩然大波，当时长虹发布公告斥责此文“纯属捏造”，直到2004年7月赵勇执掌长虹，长虹2003年年报、2004年半年报才披露APEX名下的欠款高达4.7亿美元，折合人民币近40亿元。换言之，长虹用应收帐款掩盖企业实际亏损的情况已有多年历史，但却不被任何银行所拒绝。明知企业财务报表虚假，不少银行还争恐后地要给提供假报表企业贷款，这不反过来又助长了造假者更加变本加利的造假吗？从这个意义上看，我国商业银行间的恶性无序竞争严重影响了我国社会诚信的健康发展和形成。如果说,长虹应收帐款黑洞问题曝光后，股民用腿投票，促使长虹董事会很快地任命了五位独立董事可以说是我国股民比以往更为成熟的具体体现；那么，银行对企业的不良管治集体麻木或见惯不怪和姑息容忍，短期内虽然能争得或维持一定的市场份额，但长远而言我国的企业和银行均会成为这一社会氛围的牺牲者和失败者。中国入世市场开放后，我国商业银行的成与败很大程度上取决于我国商业银行界能否尽快终止恶性无序竞争、回归正常和理智的经营和管理。否则，将来我国银行若遭受金融战败很可能不是败在外资银行手里而是败在自相残杀之中。特别要指出的是由于我国银行同业的相互之间长期的恶性无序竞争，目前已严重影响了我国银行业的健康发展。对此，我国全体银行从业人员特别是高层管理人员必须认真反思这一最终没有赢家的竞争，并从改变现有绩效考核指标和办法着手。作为监管者则应该从维持市场公平、公正和透明的规范化运作为重点，鼓励所有市场参与者进行良性竞争。

三、 我国商业银行为什么要把借款人经济活动链中的关系人作为信贷审查对象和如何获得这些被审查对象的相关资信情况

信息不对称是中外商业银行在信贷决策过程中一直面对的一大难题。借款人经济活动链上的关系人的资信情况便是其中一大盲点。1993年至1995年间，国内不少商业银行的基层分行因盲目以免收押金形式为其客户给其在港澳地区的关联企业（信用证的开证申请人和信用证受益人均由同一伙人直接或间接控制）开出大量大额旨在套取银行资金的信用证，结果在信用证到期时开证银行被迫为其所开信用证作出大量垫款性融资，最终因此而形成大量坏帐。若开证行在开出这类信用证前能把受益人纳入审查范围内，则因此而引起的巨额怀帐就可避免。而近年不少商业银行在商业承兑汇票所遭受的巨额损失实际上也往往与承办有关业务的银行只把信贷审查范围局限于承兑汇票提呈人的资信情况，对于相关的业务背景和当中交易链所涉及的当事人的资信情况显然没有纳入审查范围或审查不足。近年导致我国商业银行新形成的不良资产的“假按揭”无效抵押和无效担保在很大程度上也原于有关银行对与对借款人以外的、但对借款人最终能否还款有关联关系的关联企业或人士没有纳入审查范围或审查不足。特别值得注意的是，改革开放了20多年后的今天，我国经济已与全球经济融为一体，生产、出口已成为我国国民经济发展的一个核心组成部分。以2004年头八个月我国出口贸易为例，我国出口总值已达3606亿美元，出口头十大目的地分别为：美国、香港、日本、韩国、德国、荷兰、英国、台湾、新加坡和法国（有关详情，如下表）

表二：2004年头8月我国出口目的地主要国别（地区）和出口总值

单位：亿美元，

出口最终目的国（地）
8月
1至8月累计

金额
同比
金额
同比%

总值
514.0
37.5
3605.9
35.8

其中：美国
113.4
39.1
767.1
35.8

香港
88.6
35.9
607.6
33.0

日本
57.0
18.9
452.7
22.9

韩国
22.5
37.9
167.2
39.9

德国
20.7
40.2
142.6
36.1

荷兰
15.1
35.5
107.3
40.1

英国
14.0
45.1
90.2
43.2

台湾
10.8
51.1
82.0
50.5

新加坡
11.2
51.6
76.8
40.7

法国
8.6
37.6
63.1
46.4

资料来源：中国海关
有鉴于此，把境外进口方（即买方/分销商/代理）的资信情况纳入我国商业银行为支持企业出口而发放流动资金贷款时必须审查的其中一项必不可少的核心内容。
事实上，近年我国的不少商业银行也早已意识到要确保有关流动资金贷款的安全回收，就必须把与借款人有关的上下游关联企业或人士的资信情况纳入贷前审查范围内，无奈有关信息难以获得或难以直接使用或当中涉及成本过高，这一问题在有关企业或人士是在境外的情况下尤为突出。据了解，我国部分商业银行在近年也已尝试着向境外资讯机构或代理银行逐次或固定购买或索取有关涉外企业资信报告，但使用情况并不太理想。当中信息要么过于笼统、简单，如“有关企业资信情况尚可、无不良纪录”；要么就是沉长而无用、答非所问。因此，如何从众多信息源中选择最为适合和有用的信贷决策依据便显得十分重要了。就目前国际商业银行在解决这方面的问题的成功经验看，穆迪KMV利用其量化信贷风险模型分别对上市和非上市公司进行不间断量化信贷风险衡量、监察和预警服务较为有效。据了解，目前全球共有80多个国家和地区的2000多家金融机构均利用该机构透过其独特的结构性模型和计量经济学模型所计算预期违约频率(即EDF)作为直接衡量和监察有关企业信贷风险的工具，有关穆迪KMV对上市与非上市公司的信贷风险的衡量、监察和预警服务覆盖面如下图。
图一：穆迪KMV对上市与非上市公司的信贷风险的衡量、监察和预警服务概览图
预期违约频率
模型
EDF Models
上市公司
Public Firms
(Listed)
非上市公司
(中小企业)
Private Firms
(SME)

§ 北美North America
§ 亚太Asia-Pacific
§ 欧洲Europe
§ 拉美Latin America
§ 金融机构Financial

Public EDF modules
RiskCalc EDF modules
计量经济学模型
Econometric Models
结构性模型
Structural Models
• 澳大利亚Australia
• 奥地利Austria
• 比利时Belgium
• 法国France
• 德国Germany
• 意大利Italy
• 日本Japan
• 南韩Korea
• 墨西哥Mexico
• 荷兰Netherlands
• 北欧Nordic
• 北美North America
• 葡萄牙Portugal
• 新加坡Singapore
• 西班牙Spain
• 英国UK
• 美国银行US Banks

就上市公司而言，穆迪KMV分别以信贷评估、监察系统Credit Monitor (每月以邮寄光盘更新)和信贷评估、监察、预警系统CreditEdge(每日通过互联网更新)给其用户提供全球近四万家上市公司的资信数据，其中包括的企业数目分别为：北美9600多家、欧洲7000多家、亚太区12000多家、拉美近800多家及全球金融机构近7000多家。中国1300多家上市企业也包括在内。穆迪KMV对企业信贷风险的衡量和监察的量化的独到之处是它把企业违约定义为：当企业的资产的市场价值少于企业的负债的帐面价值时，有关企业便违约。
图二：穆迪KMV风险衡量模型中企业违约定义公司价值
违约点
违约
公司价值下跌
负债增加

资产值波动
3. 资产值波动
- 资产值上下波动
- 历史资产值标准偏差
而驱动上市公司预期违约频率变化包括以下三个因素：
1. 市场隐含资产价值
2. 违约点
公司市场价值
- 代表隐含的公司总值
- 利用股票市场信息和股票期权价格计算
公司负债帐面值
- 给一家公司带来违约压力的负债额

具体而言，上市企业的财务报表和其股票价格的变动会直接影响有关企业的预期违约频率。而穆迪KMV则透过其全球网络每天为其客户提供上述四万多家上市企业的违约概率。
股票市场
资产的市场价值
违约点
资产值波动
“距违约距离” (DD)
预期违约频率EDF

财务报表

穆迪KMV通过信贷评估、监察系统Credit Monitor 和信贷评估、监察、预警系统CreditEdge所提供的信息除包括有关企业的基本情况如经整理、分析后的企业财务报表、企业的资本结构、资产负债结构、国家和行业信息外，还包括其他市场信息和用户可以直接用作信贷风险衡量和信贷决策依据的预期违约频率等。详情见下图：（图三）
资产负债表项目
损益表项目

市场信息项目
股票价格
资产波动
2 国家和行业信息
1财务报表
公司名称
摩托罗拉公司
预期违约频率

以四川长虹为例，用户不但可以单独对长虹作具体分析，也可以把长虹与其他单一或众多同行业或同一国家/地区的其他企业作横向比较以得出对长虹的具体信贷风险评估(图四至图八)。穆迪KMV所提供的信息既包括历史资料也包括对未来一年的前瞻预测。用户还可以把自己的各种假设输入有关系统模型对有关公司作出自己的预测(图六)。详见以下各图例示：
图四：青岛海尔和四川长虹预期违约频率曲线比较

• 四川长虹
• 青岛海尔

图五：驱动四川长虹预期违约频率变化的三个主要因素

资产值
资产值波动
违约点
预期违约频率

图六：四川长虹EDF与所有中国上市公司EDF比较

四川长虹预期违约频率
风险最高的10%的公司
风险次高的25%的公司
风险处平均水平的50%的公司
风险最低的25%的公司

图七：行业风险比较（四川长虹与同行业企业风险的横向比较）
风险最高的10%的公司
风险最高的25%的公司

风险平均的50%的公司

风险最低的25%的公司

四川长虹一年期预期违约频率

从图四到图七所显示的信息均可说明由于受巨额应收帐款的拖累，长虹的信贷风险自2002年起便开始恶化，无论与所有国内上市公司比较(图六)还是与国内所有同行业公司比较(图七)其风险均属偏高。

穆迪KMV的EDF与传统的信贷风险预警机制比较的最大特点是它的明确性和可操作性，如图六那样，当世界通讯集团的EDF值达2%时，便发出明确的风险预警。正因为EDF有如此敏锐的风险衡量、监察和预警能力，KMV当年能比其他评级机构提前差不多一年时间对安然公司风险发出预警（图七），并因此使之声名大噪（注：KMV在2002年被穆迪收购，更名为穆迪KMV）。

图八：穆迪KMV对世界通讯的风险预警评级 6
评级7
发出预警信号;
触发信贷复审机制
世界通讯集团的EDF

图九：KMV对安然公司倒闭的风险预警与评级机构对安然公司评级调整时间差比较
更高的风险
预期违约频率EDF
穆迪评级Moody’s Rating
标普评级S&P Rating

违约
评级机构只在安然公司违约
前4到5天才调低其评级
差不多提前一年 发出预警
预期违约频率
EDF
信用评级

如上所述，若我国企业出口货款所涉及的境外企业是一家境外上市公司，那么我国银行可以直接通过穆迪KMV的信贷评估、监察系统Credit Monitor 和信贷评估、监察、预警系统CreditEdge所提供的信息对有关境外企业的资信情况作出量化和准确的评估。若所涉及的境外企业是一非上市公司，那么，有关银行可以直接利用穆迪KMV本文图一所列专门分析、衡量16个国家和区域的非上市公司的风险模型(RiskCalc) 把通过各种途径直接和间接取得的有关企业的财务报表输入该等风险模型，便可十分容易地计算出有关非上市企业违约概率。从中可得出有用和直接的信贷决策依据。

从国外众多金融机构利用穆迪KMV上述服务及其处理与各金融机构自身信贷风险评估、衡量系统的相互关系的情况看，大体有以下两种主要方法：

图十：信贷监察和预警系统与银行内部评级系统的联用的相互关系

内部评级
系统
评级 (6)
信贷监察和预警 系统/RiskCalc
C
EDF
预示评级 (7)
要解析EDF与内部评级结果之间的 差异或送呈信贷委员会作最后审批
作为政策基础的方法： 把信贷监察和预警系统所得出的 预期违约频率EDF作为复核标准
信贷监察和预警 系统/RiskCalc

EDF
整合的方法:
把信贷监察和预警系统所得出的 预期违约频率EDF作为直接的输入

内部评级 系统
• 评级打分卡
• 其他评级模型
评级 (6)
使用者也直接监察EDF 的变化情况

总括而言，要避免我国商业银行将来再次掉进类似长虹上述应收帐款流动资金贷款黑洞，我国商业银行应从现在起改变流动资金贷款审查发放管理办法，把借款人经济活动链上下游关联企业纳入信贷审查范筹内并善于利用类似上述穆迪KMV的固定第三者信息服务作为正确信贷决策的有效依据。最终明显提升我国商业银行的信贷资产质量，从根本上避免新的不良资产的大规模形成。

12