雇员群体离职对企业重大信用风险的预警

陈飞，江苏扬州人，管理学博士，陆路通科技集团创始合伙人、首席执行官。曾在国有大型商业银行与欧洲本土银行长期从事金融风险管理、信贷等工作，并在北京多家大型国有投资公司与金融控股集团担任首席风险官多年。主要研究领域为金融风险管理、战略规划等。北京市第十四届侨联代表、北京市中关村青联首届委员。

左小德，湖北应城人，暨南大学企业管理系教授，博士生导师。1985年9月至1995年7月在天津大学学习，先后获得船舶工程学士、管理工程硕士、系统工程博士。广东省高校价值工程研究会常务副会长，国际项目管理专业人员C级（IPMA/Level C）认证评估师。2004年11月至2006年9月先后在日本和美国做访问学者。主要研究领域为运营管理、供应链管理和项目管理。

第一章绪论

一、研究背景和意义

二、研究内容和技术路线

三、研究对象与方法

四、本章小结

第二章企业信用风险管理与雇员离职的理论综述

一、企业信用风险管理的基本理论

二、雇员离职的基本理论

三、本章小结·

第三章企业重大风险对雇员的离职压力QSIM定性仿真模型构建

一、基于风险成因推导企业的重大信用风险的种类

二、企业重大风险对雇员的离职压力QSIM定性仿真模型的基础

三、企业重大风险对雇员的离职压力QSIM定性仿真模型的构建与检验·

四、本章小结

第四章雇员群体离职对企业重大风险预警信号的推导及假设

一、研究风险压力传导机制的必要性

二、企业风险导致群体离职的压力传导机制研究及理论假设

三、雇员群体离职对企业重大信用风险的预警信号假设

四、本章小结

第五章基于预警信号的信用评分卡定量模型的构建与检验

一、信用评分卡模型的适用性与方法设计

二、数据规划、收集与清洗

三、预处理与数据检验

四、建立信用评分卡预警模型

五、评分卡建模结果分析

六、本章小结

第六章基于A科技集团的案例分析

一、A集团的发展与雇员离职现象的概述与分析

二、关于本案例的综合解析

三、案例思考

四、本章小结

第七章结论与启示

一、主要工作与结论

二、理论贡献与启示

参考文献

附录离职事件半结构式访谈

致谢

第一章绪论

一、研究背景和意义

（一）研究背景

重大信用风险是导致金融机构出现风险、亏损甚至破产的重要原因。该风险成因有很多，多集中在借款企业的经营问题上。往往是借款企业通过一定程度粉饰的资料，掩饰企业内部的真实情况，向银行等金融机构申请融资，金融机构审核通过并放款，之后借款企业暴露重大信用风险，从而导致出现信贷违约。特别是，重大信用风险可能直接或者间接地引发金融机构产生一连串的其他风险如流动性风险，从而引发更多的金融机构出现连环性违约事件，甚至诱发社会性危机，例如2008年的美国次贷危机，正是由于美国大量的次级信贷合同发生违约，从而引发了全球性金融危机。

如何有效考量信贷风险，从而减少或避免由于信息不对称带来的“黑天鹅”与“灰犀牛”风险事件，是金融机构普遍关注的一个重要课题。从信用风险管理理论与工具的发展背景上，能够看到金融机构为有效控制信用（信贷）风险而做的各种尝试与努力。

信用风险管理的早期，金融机构在企业信用风险评定的技术和模型使用上，以Z模型、专家打分法等为主。专家评价法是通过多名专家的工作经验和集体意见，对企业的信用风险审查给出批准、拒绝、复议三种结果，这种方式在中国20世纪八九十年代非常常见，今天也仍然较大程度地运用在金融机构对公信用风险的审查工作之中（何宜强，2010）；2值分析法是通过和企业贷款违约高度关联指标加权相加的分值结果，来判断企业的信用风险等级；评分法是对企业背景与实力、行业发展、产品市场、财务状况、征信历史等进行综合评分，并形成AAA、AA、A、BBB、BB等级别的分数，从而确定其风险水平，同时可以通过映射主标尺取得其违约率（PD）（邹建平等，2003）。

从20世纪90年代开始，国际领先的银行将证券和保险方面的有效做法更深入地应用在信用风险(信贷风险)领域，取得了一系列成就，出现了一批现代化的信用风险度量模型。比较突出的是美国J.P.摩根银行1996年在其市场风险模型基础上开发的信用风险管理模型Credit Metrics，还有KMV公司1997年在期权定价理论的基础上开发的用于预测企业信贷违约概率的KMV模型、瑞士信贷银行（CSFP）在保险精算技术基础上开发的预测信贷和债券资产组合的损失分布的Credit Risk+模型、麦肯锡公司通过分析宏观变量推测信贷违约率的Credit Portfolio View模型等（蔡颖、2006)。

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