導(dǎo)語：后疫情時(shí)代信貸風(fēng)險(xiǎn)評估優(yōu)化策略一文來源于網(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：本文基于中小微企業(yè)經(jīng)典信用評價(jià)體系，依據(jù)各行業(yè)、各類型企業(yè)所受疫情等突發(fā)因素影響程度的大小，應(yīng)用層次分析法和模糊評價(jià)法對經(jīng)典信貸評估模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，幫助貸款銀行結(jié)合實(shí)際情況，準(zhǔn)確判斷對企業(yè)的信貸策略，并基于其他類型突發(fā)因素的強(qiáng)度、頻率和發(fā)生概率對不同行業(yè)、不同類型企業(yè)的多維度影響模型進(jìn)行推測假想。

關(guān)鍵詞：疫情；中小微企業(yè)；風(fēng)險(xiǎn)評估優(yōu)化；層次分析法；模糊評價(jià)法

我國中小微企業(yè)在吸收剩余勞動(dòng)力、提高地方財(cái)政收入、推動(dòng)社會(huì)發(fā)展等方面，在推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮了重要作用[1]。2020年年初，受全球疫情沖擊，世界經(jīng)濟(jì)嚴(yán)重衰退，產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈循環(huán)受阻，住宿餐飲、交通運(yùn)輸、文化旅游、休閑娛樂和批發(fā)零售等行業(yè)市場均有所萎縮[2-3]。其中，中小微企業(yè)相比于其他類型企業(yè)面臨更為嚴(yán)峻的考驗(yàn)，超15.7%的中小微企業(yè)由于負(fù)債過高而倒閉，無力償還貸款，給我國信貸行業(yè)帶來了較大沖擊[4]。因此，依據(jù)不同行業(yè)、不同類型、不同經(jīng)濟(jì)成分企業(yè)所受疫情等突發(fā)因素影響程度的大小，對以往研究中的風(fēng)險(xiǎn)評估模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，就顯得尤為重要[5-6]。此外，本文基于其他類型突發(fā)因素的強(qiáng)度、頻率和發(fā)生概率對不同行業(yè)、不同類型企業(yè)的多維度影響模型進(jìn)行了推測假想。

1模型建構(gòu)及求解

為提升企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評估模型Y的準(zhǔn)確性和普適性，我們引入了一個(gè)突發(fā)因素對信貸風(fēng)險(xiǎn)的總影響T（T∈R），表征突發(fā)因素的發(fā)生概率、類型、強(qiáng)度、頻率對不同行業(yè)領(lǐng)域和不同成分類型的企業(yè)影響程度，即存在突發(fā)因素對企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評估產(chǎn)生的整體影響。1.1構(gòu)建疫情總影響T'的指標(biāo)評價(jià)體系我們以2020年最為嚴(yán)重的肺炎疫情為例，利用AHP法分析其對不同行業(yè)、不同類型企業(yè)影響程度的相對大小，構(gòu)建T'指標(biāo)評價(jià)體系，如表1所示。1.2判斷矩陣M構(gòu)建上述指標(biāo)中，T為目標(biāo)層，Q1和Q2為準(zhǔn)則層，指標(biāo)q1至q17為措施層。將所構(gòu)建模型中位于同一層次且同屬上一層次某個(gè)指標(biāo)的各指標(biāo)，根據(jù)它們對于上一層次指標(biāo)的重要性，進(jìn)行兩兩比較并賦值，分別構(gòu)造判斷矩陣M1、M2和M3.以準(zhǔn)則層指標(biāo)的比較為例，Q1至Q2位于準(zhǔn)則層，且同屬于目標(biāo)層指標(biāo)T。設(shè)判斷矩陣M1=(dij)2×2，(i，j=1，2)，dij表示Qi相對于Qj的重要性。矩陣M1=(dij)2×2即為表示準(zhǔn)則層指標(biāo)Q1至Q2針對目標(biāo)層指標(biāo)相對重要性的判斷矩陣。1.3特征值法計(jì)算權(quán)重按照此特征值法，計(jì)算各矩陣對應(yīng)的權(quán)重向量表征各因素受疫情影響程度。對應(yīng)于判斷矩陣M1的權(quán)重向量記為W’=(0.8,0.4)對應(yīng)于判斷矩陣M2的權(quán)重向量記為W’’：W’’=(0.0497,0.1139,0.0198,0.2958,0.0895,0.0412,0.0272,0.2123,0.1505)T對應(yīng)于判斷矩陣M3的權(quán)重向量記為W’’’：W’’’=（0.0203，0.2488，0.0807，0.2858，0.1077，0.1527，0.0624，0.0416）T1.4檢驗(yàn)矩陣一致性按照以上兩步計(jì)算得：CRM1=0.0000，CRM2=0.0887，CRM3=0.0313均達(dá)到CR≤0.1的要求，表明各判斷矩陣的一致性可以接受。

2信貸額度調(diào)整策略

肺炎疫情會(huì)對不同行業(yè)、不同經(jīng)濟(jì)成分類型的企業(yè)產(chǎn)生不同的影響，即上文中模型求解得出的各項(xiàng)權(quán)重。令肺炎疫情對某類型企業(yè)的總影響T'=0.8λQ1+0.2λQ1，按照上文中的9個(gè)行業(yè)、8個(gè)企業(yè)類型分別計(jì)算T'值大?。浩渲薪煌ㄎ锪黝惖膫€(gè)體經(jīng)濟(jì)的T'值最大，高達(dá)0.2938，表明肺炎疫情對于該類型企業(yè)打擊最大，即銀行投資該企業(yè)的借貸風(fēng)險(xiǎn)最高；房地產(chǎn)行業(yè)的國有企業(yè)T'值最小，低至0.0199，表明肺炎疫情對于該企業(yè)的借貸風(fēng)險(xiǎn)的影響最低。按照值T'進(jìn)行策略等級S的評定，T'值越高則相應(yīng)策略等級越靠后，即企業(yè)受疫情的打擊越重，越無法從銀行得到優(yōu)惠的信貸策略。顯然，銀行應(yīng)給予T'值較小的企業(yè)更多的借貸優(yōu)惠以取得穩(wěn)定收益。以相關(guān)數(shù)據(jù)為參考，銀行信貸浮動(dòng)可分配額還有400萬元，這也是我們用于模型調(diào)整的主要資金來源。(1)當(dāng)T'∈[0.0199，0.0433]，企業(yè)策略等級為I的12家產(chǎn)業(yè)信貸額度漲幅在4%～5%內(nèi)，針對信貸額度更小者給予略大的信貸額度漲幅。(2)當(dāng)T'∈[0.04382，0.0703]，策略等級為II的12家企業(yè)信貸額度漲幅在3%～4%內(nèi)，針對信貸額度值更小者給予略大的信貸額度漲幅。(3)當(dāng)T'∈[0.07064，0.10726]，策略等級為III的12家企業(yè)信貸額度漲幅在2%～3%內(nèi)，針對信貸額度值更小者給予略大的信貸額度漲幅。(4)當(dāng)T'∈[0.11266,0.2938]，策略等級為IV、V的28家企業(yè)，不提供信貸額度漲幅。

3多元突發(fā)因素的策略猜想

肺炎疫情屬于突發(fā)感染性公共衛(wèi)生事件，與其他不同類型、不同強(qiáng)度、不同發(fā)生概率和頻率的突發(fā)因素對于某一給定企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)影響程度區(qū)別顯著。此外，不同行業(yè)領(lǐng)域、不同成分類型的企業(yè)受某一給定突發(fā)因素的影響程度也不盡相同。我們在多元突發(fā)因素對于各個(gè)企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的處理中，極易忽略突發(fā)因素總影響T的決定因子——突發(fā)因素發(fā)生概率Tp[Tp∈(0.1)]。Tp趨近于0，表明突發(fā)因素幾乎不可能發(fā)生；Tp越大則突發(fā)因素發(fā)生的可能性越高；Tp=1時(shí)，表明該突發(fā)因素已經(jīng)發(fā)生(如肺炎疫情、南方洪澇災(zāi)害等)。結(jié)合Tp的取值，我們可以進(jìn)行已有突發(fā)因素的影響程度考察，也可賦值對未發(fā)生的突發(fā)因素進(jìn)行預(yù)判。設(shè)突發(fā)因素類型T1、突發(fā)因素強(qiáng)度T2和突發(fā)因素頻率T3，即三者均為總影響T的層次影響因子，即不同層次對T值有不同程度的影響。由上述關(guān)系給出定義式：T=Tp(α×T1+β×T2+γ×T3)(α+β+γ=1，Tp∈(0.1))其中α、β和γ可通過層次分析法計(jì)算求值。若T>0，則表明該突發(fā)因素使企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)增大；若T=0，表明該突發(fā)因素對企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)無影響；若T＜0，表明該突發(fā)因素使信貸風(fēng)險(xiǎn)減小。而突發(fā)因素往往對不同行業(yè)、不同類別的企業(yè)會(huì)有不同的影響，因此我們推測可以將10種行業(yè)和8種類型的企業(yè)數(shù)據(jù)作為自變量，令T1、T2、T3作為行業(yè)領(lǐng)域和企業(yè)成分類型的函數(shù)進(jìn)行分析，再利用最小二乘法擬合系數(shù)。最終，我們可依據(jù)突發(fā)因素總影響T完善企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型的函數(shù)構(gòu)造，進(jìn)而調(diào)整信貸策略。

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作者：李一涵 田若曦 武昂 張成喆 高韡 單位：天津醫(yī)科大學(xué)