中小微企業信貸決策研究

導語：中小微企業信貸決策研究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：本文主要針對企業交易票據信息與企業信譽進行了相關研究，利用熵值法根據企業的實力和信譽建立企業信貸風險評價體系，做了熵值法的Topsis綜合評價模型，使企業信貸風險水平得以量化，得出銀行對不同信譽等級企業的信貸策略。首先研究有信貸記錄企業的信貸策略，通過對企業實力和信譽的分析，選擇衡量企業信貸風險的企業凈收入水平、下游企業實力、納稅能力、交易誠信度和發票有效度等9項指標，建立基于熵值法的Topsis綜合評價模型，得到各個企業的信貸逆風險指標值。其次根據企業的信貸風險水平對銀行是否放貸和期限進行決策。最后根據企業的信譽等級和貸款年利率與客戶流失率對應關系，將銀行每年可持續收入Q的最大值作為目標函數，建立銀行每年可持續收入最大化模型，利用matlab求解給出銀行具體的貸款額度和利率的決策。

關鍵詞：熵值法；Topsis；信貸策略；matlab

在中小微企業進行貸款時，銀行考慮到企業的規模小、缺乏能夠抵押的資產，往往會根據企業的票據信息來衡量企業的貸款能力。銀行依據進項和銷項發票中的金額、稅額等信息，對企業的實力和信譽進行評估。根據企業的實力和信譽建立企業信貸風險的評價體系；建立基于熵值法的Topsis綜合評價模型，使企業信貸風險水平得以量化，建立銀行每年可持續收入最值模型，得出銀行對不同信譽等級企業的信貸策略。一般情況下，銀行會更愿意向實力強、信譽好的企業進行放貸，并且給予其一定的利率優惠。根據量化分析后的信貸風險等多方面的數據，銀行會針對不同等級的中小微企業確定是否放貸、放貸期限、貸款額度和利率等信貸策略。

1問題分析

首先給出企業的信貸風險水平和銀行對其的信貸策略。根據企業的交易票據信息，考慮從企業實力和信譽兩個角度衡量企業的信貸風險水平。文章選取了企業凈收入水平、上游企業穩定度、下游企業實力、交易誠信度等9個指標。利用熵值法求解出各個指標的權值，接著用Topsis綜合評價法量化各個企業的信貸逆風險指數。從信貸逆風險指數給出銀行是否放貸和放貸期限的決策，利用信譽等級和信貸逆風險指數，定義銀行每年可持續收入Q,將其最大值作為優化的目標函數，給出貸款額度和利率決策。

2模型的建立與求解

從企業實力和信譽兩方面選取衡量企業信貸風險的指標，利用熵權法計算各指標間的權重，結合Topsis綜合評價法給出各企業的信貸逆風險指數，并利用該數據給出銀行是否放貸及放貸期限的決策；利用企業信譽等級和銀行貸款年利率與客戶流失率的關系，定義銀行每年可持續收入Q,將其最大值作為優化的目標函數，給出企業貸款額度和利率的決策。由于銀行是根據中小微企業的實力、信譽對其信貸風險做出的評估，故在建立信貸風險指標體系時，需要從企業實力、信譽分別分析，提取出能夠反映各自水平的指標。由于中小微企業規模相對較小，缺少抵押資產，銀行在放貸時會特別注意企業的實力。銀行更傾向于對實力強、供求關系穩定的企業提供貸款。衡量企業的實力，需要結合企業的交易票據信息從多方面分析。通過對企業的交易票據信息的分析，結合企業代號、發票號碼、開票日期、購方銷方單位代號、金額、稅額、發票狀態7類已知數據，選定衡量企業實力的指標如下：設共有i個企業，9個指標。交易共有dac次有效銷項次數，d-次負數發票次數，da次總發票次數，CSac次有效銷項稅收次數，第C個月的有效進賬賬戶個數為Chac。企業凈收入水平指標，即該企業平均每個月的凈收入值（有效銷項發票金額與有效進項發票金額之差）。考慮到不同企業的凈收入總額量級差異明顯，需要對凈收入值取對數處理，降低數據差異性。其值越大，反映該企業的凈收入越大，該企業的實力更強。企業收入穩定指標，即該企業在整個時間段內收入值（有效銷項發票金額）的變異程度。其值越小，反映該企業的收入值變異程度越小，收入越穩定，該企業的實力更強。銀行在放貸時，在考慮某一企業的實力情況的同時，還會考慮該企業的信譽水平。若某企業的實力很強，但是該企業的信譽極低，銀行也可能會拒絕對該企業放貸，衡量企業的信譽水平，往往需要根據一些指標對該企業過去的一些交易票據進行分析。通過對企業的交易票據信息的分析，結合企業代號、發票號碼、開票日期、購方銷方單位代號、金額、稅額、發票狀態、是否違約8類已知數據，選定衡量企業信譽的指標如下：交易誠信度指標，即該企業在有效進項發票中，負數發票的個數與總發票個數的比值。其值越小，反映該企業因故發生退貨并退款的情況越少，該企業在交易中的誠信度更高，該企業的信譽更好。研究有信貸記錄企業的信貸策略，通過對企業實力和信譽的分析，選擇衡量企業信貸風險的企業凈收入水平、下游企業實力、納稅能力、交易誠信度和發票有效度等9項指標，建立基于熵值法的Topsis綜合評價模型，得到各個企業的信貸逆風險指標值；根據企業的信貸風險水平對銀行是否放貸和期限進行決策。另外，根據企業的信譽等級和貸款年利率與客戶流失率對應關系，銀行每年可持續收入發票有效度指標，即該企業的有效發票個數與總發票個數的比值。其值越大，反映該企業的作廢發票越少，該企業取消交易使發票作廢的情況越少，該企業在交易中的可信度更高，該企業的信譽更好。違約度指標，即該企業在向銀行借貸后是否有違約的情況發生。其值越小，反映該企業發生違約的情況越少，該企業的信譽更好。交易穩定度指標，即該企業每個月總交易次數的變異程度。其值越小，反映該企業每個月的交易次數越穩定，資金去留情況越簡單，該企業的信譽更好。在量化出各企業的信貸風險后，需要根據信貸風險等因素確定出各信譽等級企業是否放貸及貸款額度、利率和期限等信貸策略。銀行首先需要考慮是否對該客戶進行放貸，其次需要判斷貸款期限，最后需要依據利率、客戶流失率、貸款金額、信貸風險給出同一信譽等級企業的貸款策略。是否放貸，一般情況下，根據求解出的逆信貸風險值，設定某個是否放貸的最低閾值，只有高于該閾值的企業才可獲得銀行的貸款。該閾值的設定方法如下：記第i個企業求解得到的逆信貸風險值為少。對gt由大到小進行排序，對于信譽等級為D的企業的逆信貸風險值，取前Q%對應的信貸風險值作為是否放貸的閾值。即若9i<9y，則不對i企業放貸；若gi>gy，則對i企業放貸。確定貸款期限銀行貸款期限通常分為短期借款、中期借款、長期借款，對應的具體貸款時間如表1所示。根據求解出的各企業信貸風險數據的最大值和最小值，在最小值到最大值的區間上,采用線性插值的思想，利用3分位點將逆信貸風險水平化為三個區間，與企業信貸風險和貸款期限對應，如表2所示。首先分析123家企業的企業信息、進項發票信息、銷項發票信息，量化各企業的信貸風險，給出在銀行的年度信貸總額固定時的分類標準下對此類企業具體的信貸策略，其次給出了共302家企業的信息數據，對其進行量化分析，需要對302家無信貸記錄的企業的信貸風險進行量化分析，并給出信貸策略，除了沒有信貸記錄，同時也沒有信譽等級，因為信貸記錄的缺失，不能再使用違約度指標，只要求解出這些企業的信譽等級，便可以使用同樣的模型。其次將各企業的交易誠信度、發票有效度、交易穩定度作為輸入數據，將信譽等級作為網絡的輸出數據進行訓練。待網絡訓練好后輸入各企業的三個指標值，得到信譽等級。利用熵值法的Topsis信貸風險量化模型和基于信貸風險等級的信貸策略模型，給出銀行對不同企業的信貸策略。給出在銀行的年度信貸總額為一億元時對該所有企業的信貸策略，考慮各企業的信貸風險和可能的突發因素對各企業的影響，給出在銀行的年度信貸總額為一億元時對該所有企業的信貸策略。

3結語

本文針對銀行的信貸策略問題的研究，同樣用于一些缺少指標的優化問題的處理，在解決此類問題時，只需要根據實際情況調整自身參數含義，應用模型來解決。優化貸款期限，本文為了量化銀行每年的可持續收入，將各企業的貸款期限固定，但實際情況下銀行會對期限作出決策，因此可以加入風險、客戶流失率的目標函數，與銀行每年的可持續收入一起組合成為多目標優化問題，以使模型更貼合實際。量化信貸風險水平與信譽等級的關系，本模型研究的主要目的是為銀行得出信貸策略，當年利率固定時，不同信譽等級下的客戶流失率取值不同。每次求解目標函數時，都需要事先求解到各企業的信譽等級。如果能量化信貸風險水平與信譽等級的關系，就能減少繁瑣的工作。

參考文獻

[1]房斌.P銀行小微企業信貸風險評價體系研究[D].西安:西安石油大學,2020.

[2]王小川,史峰.MATLAB神經網絡的43個案例分析（第一版）[M].北京:航空航天大學出版社,2019.

[3]姜長軍,李貽學.基于熵值法TOPSIS模型的陜西省資源環境承載力研究J].資源與產業,2017,19(03):53-59.

[4]肖斌卿,楊旸,李心丹,等.基于模糊神經網絡的小微企業信用評級研究[J].管理科學學報,2016,19(11):114-126.

作者：康相龍 許瑞君 田雨欣 楊心睿 張鳴宇 單位：重慶交通大學經濟與管理學院 重慶交通大學河海學院 重慶交通大學機電與車輛工程學院