導(dǎo)語：中小微企業(yè)信貸決策研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：本文主要針對企業(yè)交易票據(jù)信息與企業(yè)信譽(yù)進(jìn)行了相關(guān)研究，利用熵值法根據(jù)企業(yè)的實(shí)力和信譽(yù)建立企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系，做了熵值法的Topsis綜合評價(jià)模型，使企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)水平得以量化，得出銀行對不同信譽(yù)等級企業(yè)的信貸策略。首先研究有信貸記錄企業(yè)的信貸策略，通過對企業(yè)實(shí)力和信譽(yù)的分析，選擇衡量企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)凈收入水平、下游企業(yè)實(shí)力、納稅能力、交易誠信度和發(fā)票有效度等9項(xiàng)指標(biāo)，建立基于熵值法的Topsis綜合評價(jià)模型，得到各個(gè)企業(yè)的信貸逆風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值。其次根據(jù)企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)水平對銀行是否放貸和期限進(jìn)行決策。最后根據(jù)企業(yè)的信譽(yù)等級和貸款年利率與客戶流失率對應(yīng)關(guān)系，將銀行每年可持續(xù)收入Q的最大值作為目標(biāo)函數(shù)，建立銀行每年可持續(xù)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(guān)鍵詞：熵值法；Topsis；信貸策略；matlab

在中小微企業(yè)進(jìn)行貸款時(shí)，銀行考慮到企業(yè)的規(guī)模小、缺乏能夠抵押的資產(chǎn)，往往會根據(jù)企業(yè)的票據(jù)信息來衡量企業(yè)的貸款能力。銀行依據(jù)進(jìn)項(xiàng)和銷項(xiàng)發(fā)票中的金額、稅額等信息，對企業(yè)的實(shí)力和信譽(yù)進(jìn)行評估。根據(jù)企業(yè)的實(shí)力和信譽(yù)建立企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)體系；建立基于熵值法的Topsis綜合評價(jià)模型，使企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)水平得以量化，建立銀行每年可持續(xù)收入最值模型，得出銀行對不同信譽(yù)等級企業(yè)的信貸策略。一般情況下，銀行會更愿意向?qū)嵙?qiáng)、信譽(yù)好的企業(yè)進(jìn)行放貸，并且給予其一定的利率優(yōu)惠。根據(jù)量化分析后的信貸風(fēng)險(xiǎn)等多方面的數(shù)據(jù)，銀行會針對不同等級的中小微企業(yè)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(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)水平和銀行對其的信貸策略。根據(jù)企業(yè)的交易票據(jù)信息，考慮從企業(yè)實(shí)力和信譽(yù)兩個(gè)角度衡量企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)水平。文章選取了企業(yè)凈收入水平、上游企業(yè)穩(wěn)定度、下游企業(yè)實(shí)力、交易誠信度等9個(gè)指標(biāo)。利用熵值法求解出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)值，接著用Topsis綜合評價(jià)法量化各個(gè)企業(yè)的信貸逆風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。從信貸逆風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)給出銀行是否放貸和放貸期限的決策，利用信譽(yù)等級和信貸逆風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，定義銀行每年可持續(xù)收入Q,將其最大值作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，給出貸款額度和利率決策。

2模型的建立與求解

從企業(yè)實(shí)力和信譽(yù)兩方面選取衡量企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，利用熵權(quán)法計(jì)算各指標(biāo)間的權(quán)重，結(jié)合Topsis綜合評價(jià)法給出各企業(yè)的信貸逆風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并利用該數(shù)據(jù)給出銀行是否放貸及放貸期限的決策；利用企業(yè)信譽(yù)等級和銀行貸款年利率與客戶流失率的關(guān)系，定義銀行每年可持續(xù)收入Q,將其最大值作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，給出企業(yè)貸款額度和利率的決策。由于銀行是根據(jù)中小微企業(yè)的實(shí)力、信譽(yù)對其信貸風(fēng)險(xiǎn)做出的評估，故在建立信貸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系時(shí)，需要從企業(yè)實(shí)力、信譽(yù)分別分析，提取出能夠反映各自水平的指標(biāo)。由于中小微企業(yè)規(guī)模相對較小，缺少抵押資產(chǎn)，銀行在放貸時(shí)會特別注意企業(yè)的實(shí)力。銀行更傾向于對實(shí)力強(qiáng)、供求關(guān)系穩(wěn)定的企業(yè)提供貸款。衡量企業(yè)的實(shí)力，需要結(jié)合企業(yè)的交易票據(jù)信息從多方面分析。通過對企業(yè)的交易票據(jù)信息的分析，結(jié)合企業(yè)代號、發(fā)票號碼、開票日期、購方銷方單位代號、金額、稅額、發(fā)票狀態(tài)7類已知數(shù)據(jù)，選定衡量企業(yè)實(shí)力的指標(biāo)如下：設(shè)共有i個(gè)企業(yè)，9個(gè)指標(biāo)。交易共有dac次有效銷項(xiàng)次數(shù)，d-次負(fù)數(shù)發(fā)票次數(shù)，da次總發(fā)票次數(shù)，CSac次有效銷項(xiàng)稅收次數(shù)，第C個(gè)月的有效進(jìn)賬賬戶個(gè)數(shù)為Chac。企業(yè)凈收入水平指標(biāo)，即該企業(yè)平均每個(gè)月的凈收入值（有效銷項(xiàng)發(fā)票金額與有效進(jìn)項(xiàng)發(fā)票金額之差）?？紤]到不同企業(yè)的凈收入總額量級差異明顯，需要對凈收入值取對數(shù)處理，降低數(shù)據(jù)差異性。其值越大，反映該企業(yè)的凈收入越大，該企業(yè)的實(shí)力更強(qiáng)。企業(yè)收入穩(wěn)定指標(biāo)，即該企業(yè)在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)收入值（有效銷項(xiàng)發(fā)票金額）的變異程度。其值越小，反映該企業(yè)的收入值變異程度越小，收入越穩(wěn)定，該企業(yè)的實(shí)力更強(qiáng)。銀行在放貸時(shí)，在考慮某一企業(yè)的實(shí)力情況的同時(shí)，還會考慮該企業(yè)的信譽(yù)水平。若某企業(yè)的實(shí)力很強(qiáng)，但是該企業(yè)的信譽(yù)極低，銀行也可能會拒絕對該企業(yè)放貸，衡量企業(yè)的信譽(yù)水平，往往需要根據(jù)一些指標(biāo)對該企業(yè)過去的一些交易票據(jù)進(jìn)行分析。通過對企業(yè)的交易票據(jù)信息的分析，結(jié)合企業(yè)代號、發(fā)票號碼、開票日期、購方銷方單位代號、金額、稅額、發(fā)票狀態(tài)、是否違約8類已知數(shù)據(jù)，選定衡量企業(yè)信譽(yù)的指標(biāo)如下：交易誠信度指標(biāo)，即該企業(yè)在有效進(jìn)項(xiàng)發(fā)票中，負(fù)數(shù)發(fā)票的個(gè)數(shù)與總發(fā)票個(gè)數(shù)的比值。其值越小，反映該企業(yè)因故發(fā)生退貨并退款的情況越少，該企業(yè)在交易中的誠信度更高，該企業(yè)的信譽(yù)更好。研究有信貸記錄企業(yè)的信貸策略，通過對企業(yè)實(shí)力和信譽(yù)的分析，選擇衡量企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)凈收入水平、下游企業(yè)實(shí)力、納稅能力、交易誠信度和發(fā)票有效度等9項(xiàng)指標(biāo)，建立基于熵值法的Topsis綜合評價(jià)模型，得到各個(gè)企業(yè)的信貸逆風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值；根據(jù)企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)水平對銀行是否放貸和期限進(jìn)行決策。另外，根據(jù)企業(yè)的信譽(yù)等級和貸款年利率與客戶流失率對應(yīng)關(guān)系，銀行每年可持續(xù)收入發(fā)票有效度指標(biāo)，即該企業(yè)的有效發(fā)票個(gè)數(shù)與總發(fā)票個(gè)數(shù)的比值。其值越大，反映該企業(yè)的作廢發(fā)票越少，該企業(yè)取消交易使發(fā)票作廢的情況越少，該企業(yè)在交易中的可信度更高，該企業(yè)的信譽(yù)更好。違約度指標(biāo)，即該企業(yè)在向銀行借貸后是否有違約的情況發(fā)生。其值越小，反映該企業(yè)發(fā)生違約的情況越少，該企業(yè)的信譽(yù)更好。交易穩(wěn)定度指標(biāo)，即該企業(yè)每個(gè)月總交易次數(shù)的變異程度。其值越小，反映該企業(yè)每個(gè)月的交易次數(shù)越穩(wěn)定，資金去留情況越簡單，該企業(yè)的信譽(yù)更好。在量化出各企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)后，需要根據(jù)信貸風(fēng)險(xiǎn)等因素確定出各信譽(yù)等級企業(yè)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(jìn)行放貸，其次需要判斷貸款期限，最后需要依據(jù)利率、客戶流失率、貸款金額、信貸風(fēng)險(xiǎn)給出同一信譽(yù)等級企業(yè)的貸款策略。是否放貸，一般情況下，根據(jù)求解出的逆信貸風(fēng)險(xiǎn)值，設(shè)定某個(gè)是否放貸的最低閾值，只有高于該閾值的企業(yè)才可獲得銀行的貸款。該閾值的設(shè)定方法如下：記第i個(gè)企業(yè)求解得到的逆信貸風(fēng)險(xiǎn)值為少。對gt由大到小進(jìn)行排序，對于信譽(yù)等級為D的企業(yè)的逆信貸風(fēng)險(xiǎn)值，取前Q%對應(yīng)的信貸風(fēng)險(xiǎn)值作為是否放貸的閾值。即若9i<9y，則不對i企業(yè)放貸；若gi>gy，則對i企業(yè)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(yīng)的具體貸款時(shí)間如表1所示。根據(jù)求解出的各企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的最大值和最小值，在最小值到最大值的區(qū)間上,采用線性插值的思想，利用3分位點(diǎn)將逆信貸風(fēng)險(xiǎn)水平化為三個(gè)區(qū)間，與企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)和貸款期限對應(yīng)，如表2所示。首先分析123家企業(yè)的企業(yè)信息、進(jìn)項(xiàng)發(fā)票信息、銷項(xiàng)發(fā)票信息，量化各企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)，給出在銀行的年度信貸總額固定時(shí)的分類標(biāo)準(zhǔn)下對此類企業(yè)具體的信貸策略，其次給出了共302家企業(yè)的信息數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行量化分析，需要對302家無信貸記錄的企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析，并給出信貸策略，除了沒有信貸記錄，同時(shí)也沒有信譽(yù)等級，因?yàn)樾刨J記錄的缺失，不能再使用違約度指標(biāo)，只要求解出這些企業(yè)的信譽(yù)等級，便可以使用同樣的模型。其次將各企業(yè)的交易誠信度、發(fā)票有效度、交易穩(wěn)定度作為輸入數(shù)據(jù)，將信譽(yù)等級作為網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。待網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好后輸入各企業(yè)的三個(gè)指標(biāo)值，得到信譽(yù)等級。利用熵值法的Topsis信貸風(fēng)險(xiǎn)量化模型和基于信貸風(fēng)險(xiǎn)等級的信貸策略模型，給出銀行對不同企業(yè)的信貸策略。給出在銀行的年度信貸總額為一億元時(shí)對該所有企業(yè)的信貸策略，考慮各企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)和可能的突發(fā)因素對各企業(yè)的影響，給出在銀行的年度信貸總額為一億元時(shí)對該所有企業(yè)的信貸策略。

3結(jié)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(biāo)的優(yōu)化問題的處理，在解決此類問題時(shí)，只需要根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整自身參數(shù)含義，應(yīng)用模型來解決。優(yōu)化貸款期限，本文為了量化銀行每年的可持續(xù)收入，將各企業(yè)的貸款期限固定，但實(shí)際情況下銀行會對期限作出決策，因此可以加入風(fēng)險(xiǎn)、客戶流失率的目標(biāo)函數(shù)，與銀行每年的可持續(xù)收入一起組合成為多目標(biāo)優(yōu)化問題，以使模型更貼合實(shí)際。量化信貸風(fēng)險(xiǎn)水平與信譽(yù)等級的關(guān)系，本模型研究的主要目的是為銀行得出信貸策略，當(dāng)年利率固定時(shí)，不同信譽(yù)等級下的客戶流失率取值不同。每次求解目標(biāo)函數(shù)時(shí)，都需要事先求解到各企業(yè)的信譽(yù)等級。如果能量化信貸風(fēng)險(xiǎn)水平與信譽(yù)等級的關(guān)系，就能減少繁瑣的工作。

參考文獻(xiàn)

[1]房斌.P銀行小微企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系研究[D].西安:西安石油大學(xué),2020.

[2]王小川,史峰.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的43個(gè)案例分析（第一版）[M].北京:航空航天大學(xué)出版社,2019.

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

[4]肖斌卿,楊旸,李心丹,等.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小微企業(yè)信用評級研究[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),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(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 重慶交通大學(xué)河海學(xué)院 重慶交通大學(xué)機(jī)電與車輛工程學(xué)院