【摘? 要】隨著我國經(jīng)濟(jì)和科學(xué)的快速發(fā)展,金融領(lǐng)域逐漸開始利用信息技術(shù)發(fā)展提升,尤為特殊的是互聯(lián)網(wǎng)和銀行的結(jié)合,給我們帶來較高效益。在大數(shù)據(jù)背景下,中小微企業(yè)貸款逐漸開始有了技術(shù)上的支持,同時(shí)對銀行業(yè)務(wù)也起到了拓展作用。我們通過利用企業(yè)實(shí)力、信譽(yù)等信息以及模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)體系模型, 估計(jì)出中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn), 再根據(jù)估計(jì)結(jié)果確定銀行信貸策略。
【關(guān)鍵詞】模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型;層次分析;信貸政策
引言
從企業(yè)實(shí)力、供求關(guān)系穩(wěn)定性以及企業(yè)信譽(yù)對123家企業(yè)進(jìn)行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。企業(yè)實(shí)力主要分為財(cái)力、生產(chǎn)能力以及銷售能力等。根據(jù)進(jìn)項(xiàng)價(jià)稅合計(jì)、銷項(xiàng)價(jià)稅合計(jì)、進(jìn)項(xiàng)有效發(fā)票比例以及銷項(xiàng)有效發(fā)票比例四個(gè)指標(biāo)建立風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,進(jìn)而建立模糊綜合評(píng)價(jià)以及層次分析模型評(píng)價(jià)出企業(yè)實(shí)力的等級(jí);企業(yè)供求關(guān)系的穩(wěn)定一般指有固定供貨商和銷售方,則購銷方單位代號(hào)、進(jìn)出貨物時(shí)間、開票金額都會(huì)相對較固定,對其的影響因素體現(xiàn)為進(jìn)出有效發(fā)票比例、進(jìn)出稅價(jià)合計(jì)波動(dòng)范圍以及進(jìn)出時(shí)間波動(dòng),由此建立模糊綜合評(píng)價(jià)模型;企業(yè)信譽(yù),相關(guān)等級(jí)評(píng)價(jià),綜合以上因素可得出對信貸風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)級(jí)。對于銀行來說,完成以上風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后,還要考慮企業(yè)的違約概率,即對企業(yè)還款能力的評(píng)價(jià), [1]因此,按照企業(yè)的按時(shí)還款概率計(jì)算以三年為周期的銀行貸款期望,但在這期間,有關(guān)利率方面,還需考慮到中小微企業(yè)與銀行均具有一定的不穩(wěn)定性,即要綜合一下客戶流失率,最后得出銀行對各企業(yè)的信貸策略。
如有突發(fā)因素的影響,如2020年的新冠疫情,受疫情影響,33.8%的大數(shù)據(jù)企業(yè)收入與2019年同期持平,32.4%的企業(yè)收入下降20%以內(nèi),19.7%的企業(yè)收入相比同期有所提高。[3]因此先對給出的各企業(yè)進(jìn)行行業(yè)劃分,如個(gè)體經(jīng)營、建設(shè)工程等,然后制定相關(guān)政策。根據(jù)假設(shè),疫情不會(huì)影響企業(yè)信譽(yù),但會(huì)增加一定的信貸風(fēng)險(xiǎn),所以需要對信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行重新評(píng)價(jià),依舊使用模糊綜合評(píng)價(jià)模型,不同的是,在之前的評(píng)估因素基礎(chǔ)上增添行業(yè)受疫情影響程度的指標(biāo),進(jìn)而評(píng)估出新的等級(jí)結(jié)果。最后根據(jù)所得各企業(yè)的信譽(yù)和新的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)決定各企業(yè)的信貸策略。
1.信貸風(fēng)險(xiǎn)量化分析
1.1對企業(yè)實(shí)力進(jìn)行建模求解
設(shè)定企業(yè)實(shí)力指標(biāo)集U=(U1,U2,U3,U4),其中U1表示進(jìn)項(xiàng)價(jià)稅合計(jì),U2表示銷項(xiàng)價(jià)稅合計(jì),U3表示進(jìn)項(xiàng)有效發(fā)票比例,U4表示銷項(xiàng)有效發(fā)票比例。設(shè)定企業(yè)實(shí)力等級(jí)的評(píng)價(jià)集為V = (V1, V2, V3, V4),對應(yīng)劃分A、B、C、D等。首先進(jìn)行單因素模糊評(píng)價(jià),獲得評(píng)價(jià)矩陣。對第 i 個(gè)元素單因素評(píng)價(jià)的結(jié)果用模糊集合表示為:Ri = (ri1, ri2, …… rin),以 m 個(gè)單因素評(píng)價(jià)集R1, R2, …… Rm 為行組成矩陣 Rm?n。[2]以企業(yè)E1為例,進(jìn)行打分, 按下表給出 U × V 上每個(gè)有序?qū)Γ╱i,vi)指定的隸屬度:
得單因素評(píng)價(jià)矩陣:
四個(gè)因素對企業(yè)實(shí)力影響程度不同,采用層次分析法獲得各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,設(shè),構(gòu)造判斷矩陣,其中判定企業(yè)的進(jìn)與出總稅價(jià)、進(jìn)與出有效發(fā)票比例具有相同重要性,且進(jìn)出總稅價(jià)比進(jìn)出有效發(fā)票比例稍重要,從而判斷出矩陣取值方法,進(jìn)而列出成對比較矩陣如下:
然后取對應(yīng)特征根4的歸一化特征向量表示此四個(gè)因素的權(quán)重占比,即W=(0.375,0.375,0.125,0.125)。確定單因素模糊評(píng)價(jià)矩陣和因素權(quán)向量后,通過模糊變化進(jìn)行模糊運(yùn)算,即將U上的模糊向量W變?yōu)閂上的模糊向量B,,其中q稱為綜合評(píng)價(jià)合成算子, 這里取成一般的矩陣乘法即可,最后得B=(0.3725,0.29125,0.2775,0.05875) 。
1.2對供求關(guān)系穩(wěn)定性建模求解
因素集U = (U1, U2, …… , U6) 分別表示進(jìn)出有效發(fā)票比例, 進(jìn)出稅價(jià)合計(jì)波動(dòng)范圍, 進(jìn)出時(shí)間波動(dòng), 評(píng)價(jià)集V = ( V1, V2, V3, V4) 分別表示A、B、C、D四個(gè)等級(jí),對每個(gè)企業(yè)進(jìn)行單因素模糊評(píng)價(jià), 得到評(píng)價(jià)矩陣。確定權(quán)數(shù)分配W = (0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1, 0.1),通過模糊變化, 將U上的模糊向量W變?yōu)閂上的模糊向量 B, 得到企業(yè)供求關(guān)系穩(wěn)定性最終的分級(jí)結(jié)果。
放貸策略:
(1)由上述量化分析得來的企業(yè)信譽(yù)等級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí),可將所有企業(yè)分為以下9類:
(2)考慮貸款年利率與客戶流失的關(guān)系,兩者關(guān)系圖像:
對其圖像進(jìn)行擬合,得以下結(jié)果:
Y1= -76.41x2 + 21.984x - 0.6971
Y2= -67.933x2 + 20.207x - 0.6504
Y3= -63.942x2 + 19.569x - 0.6393
(3)對銀行長期貸款期望進(jìn)行考察,由模型假設(shè),以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估A信譽(yù)A的企業(yè)為例,若其兩年總利息為t,其后兩年還款概率為100%,兩年后銀行收到的錢(1+t)萬元,由于我們只考慮三年為周期的最大利潤,不管以后的發(fā)展,故第三年,銀行仍以最高利息借給該企業(yè),則第三年末,銀行收到錢的期望為(1-h(t))(1+t)*1.15+h(t)(1+t),其中h(t)表示兩年總利息為t時(shí)的客戶流失率。
使用模糊綜合評(píng)價(jià)法, 企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的因素集為 U = (U1, U2, U3) 分別表示企業(yè)實(shí)力, 企業(yè)信譽(yù), 行業(yè)受疫情影響程度三個(gè)數(shù)據(jù), 評(píng)價(jià)集為V = (V1, V2, V3, V4) 分別表示 A, B, C, D 四個(gè)等級(jí). 對每一個(gè)企業(yè)進(jìn)行單因素模糊評(píng)價(jià), 得到評(píng)價(jià)矩陣. 之后, 確定權(quán)數(shù)分配W= (0.4, 0.4, 0.2). 通過模糊變化, 將U上的模糊向量W變?yōu)閂上的模糊向量 B, 得到企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估最終的分級(jí)結(jié)果。
參考文獻(xiàn)
[1]宋彥超.試論我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理[J].價(jià)值工程, 2010
[2]梅正陽;韓志斌.數(shù)學(xué)建模教程.[M].模糊數(shù)學(xué)模型.2012
[3]大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟:2020中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書
作者簡介:高心怡,大連理工大學(xué)工程力學(xué)專業(yè)。