基于模糊綜合評價法的中小微企業(yè)信貸風(fēng)險評估研究

摘 要：開展中小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行優(yōu)化信貸資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的重要舉措，如何高效地評估企業(yè)信貸風(fēng)險是商業(yè)銀行亟須解決的問題。本文基于中小微企業(yè)內(nèi)在特征，從企業(yè)實力和企業(yè)信譽兩個方面進行評估，選取了進項稅額合計、銷項稅額合計、進項有效發(fā)票比例和銷項有效發(fā)票比例共4個指標，建立了適用于我國中小微企業(yè)信貸風(fēng)險評估體系。基于構(gòu)建的指標體系，運用模糊綜合評價法來量化每家企業(yè)的信貸風(fēng)險，最后通過實證分析，以銀行借款期望值最大化與客戶流失率最小化為目標，構(gòu)建非線性多元函數(shù)，尋找最優(yōu)信貸策略，為商業(yè)銀行信貸決策提供參考。

關(guān)鍵詞：信貸風(fēng)險;信貸決策;模糊綜合評價法;AHP分析;曲線擬合

本文索引：汪淳慧.基于模糊綜合評價法的中小微企業(yè)信貸風(fēng)險評估研究[J].中國商論，2021（13）：079-082.

中圖分類號：F832.4 ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）07（b）--04

1 文獻回顧

隨著普惠金融的推及，中小微企業(yè)在市場占據(jù)的地位越發(fā)不容小覷，中小微企業(yè)在促進改革、調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、惠及民生方面發(fā)揮著舉重輕重的作用。然而由于中小微企業(yè)自身的規(guī)模較小、抵押物不足、波動大等特性，導(dǎo)致中小微企業(yè)融資困難，難以從銀行獲得貸款，嚴重阻礙了企業(yè)的發(fā)展。對于銀行來說，貸款給中小微企業(yè)必然要承受較大的風(fēng)險，因此，如何建立科學(xué)完善的信貸風(fēng)險評估體系，向?qū)嵙π酆瘛⒐┬桕P(guān)系穩(wěn)定的企業(yè)發(fā)放貸款，并給予信譽高、信用風(fēng)險低的企業(yè)利率優(yōu)惠是銀行借貸面臨的難題。本文旨在探索用科學(xué)合理的方法對中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險進行評估，以幫助中小微企業(yè)獲得融資和發(fā)展，促進銀行實現(xiàn)安全性和盈利性的統(tǒng)一。

從現(xiàn)有理論研究和實踐來看，相對于已經(jīng)比較成熟的大型企業(yè)信用評估，中小微企業(yè)在信貸風(fēng)險評估方面的發(fā)展起步較晚，沒有建立起完善的評價體系。國外學(xué)者主要針對信貸風(fēng)險評估指標完善和評估模型構(gòu)建兩個角度展開研究。在評估指標體系完善方面，學(xué)者著重于研究如何加入更有效的評價指標。例如Minnis M， Sutherland A（2015）討論了一系列財務(wù)數(shù)據(jù)指標在分析中小微企業(yè)違約情況的有效性;Roy Mersland（2011）認為不僅要做好信貸風(fēng)險評估體系的建設(shè)，還要加強貸款前后環(huán)節(jié)的管理，以構(gòu)建完整的風(fēng)險控制體系。

國內(nèi)學(xué)者對信貸風(fēng)險評估的研究主要通過以下兩個途徑展開：一是對特定的信貸風(fēng)險評估模型進行改進，如陸愛國等（2012）基于改進的SVM學(xué)習(xí)算法，對比原SVM模型的檢驗結(jié)果，證明改進算法的先進性和有效性;二是改進信貸風(fēng)險評估模型的評估基礎(chǔ)，如胡威等（2011）嘗試通過引入拒絕推論，避免由于眾多企業(yè)基于信息安全的考量而未公開與信貸評價相關(guān)的重要數(shù)據(jù)，造成模型的參數(shù)估計存在偏差，影響模型的精確度。

現(xiàn)有對中小微企業(yè)信貸風(fēng)險評估方法的研究主要不足在于沒有真正結(jié)合中小微企業(yè)自身特點，其信貸風(fēng)險評估指標體系的構(gòu)建大多基于傳統(tǒng)的大型企業(yè)指標體系，未能很好地體現(xiàn)中小微企業(yè)經(jīng)營特點。本文旨在從中小微企業(yè)特點出發(fā)，構(gòu)建針對中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險評估指標體系，建立具有實際應(yīng)用價值的模型，通過模糊層次分析法科學(xué)客觀地評估企業(yè)的信貸狀況，避免商業(yè)銀行放貸的盲目性，加強商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)管控和預(yù)防不良貸款的能力。

2 模型的建立

2.1 中小微企業(yè)信貸風(fēng)險的特征分析

目前，中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險主要表現(xiàn)在信貸支持不夠、融資成本較高、渠道單一等方面。現(xiàn)有的信貸風(fēng)險評估模型多針對大型企業(yè)，并沒有完全適合我國中小微企業(yè)信貸風(fēng)險的評估體系。依據(jù)我國中小微企業(yè)的特點，結(jié)合我國經(jīng)濟發(fā)展狀況和企業(yè)外部環(huán)境，綜合分析企業(yè)信貸狀況與現(xiàn)存的風(fēng)險，是建立中小微企業(yè)信貸風(fēng)險評估模型的基礎(chǔ)。

與大型上市企業(yè)不同，中小微企業(yè)信貸風(fēng)險主要來源于宏觀經(jīng)濟影響、金融機構(gòu)的風(fēng)險和企業(yè)內(nèi)部的風(fēng)險。

宏觀經(jīng)濟一方面表現(xiàn)為宏觀政策調(diào)整導(dǎo)致的不可抗力市場風(fēng)險，如信貸政策緊縮時，銀行首先考慮發(fā)放貸款給大型企業(yè)，因為大型企業(yè)具有信息優(yōu)勢，有利于銀行分散經(jīng)營風(fēng)險;另一方面表現(xiàn)為利率風(fēng)險，當貸款利率由于較為寬松的財政和貨幣政策降低時，中小微企業(yè)融資成本降低，融資風(fēng)險較小。

針對金融機構(gòu)風(fēng)險，商業(yè)銀行方面表現(xiàn)在信息不對稱，主要原因是中小微企業(yè)內(nèi)部控制制度不夠完善，財務(wù)管理制度不規(guī)范導(dǎo)致財務(wù)報表失真、信息透明度較低，所以銀行不敢輕易發(fā)放貸款給中小微企業(yè);擔(dān)保公司方面，我國的擔(dān)保體系尚不完善，存在擔(dān)保公司數(shù)量少、資金短缺、抵御風(fēng)險能力不強等問題，不能很好地滿足中小微企業(yè)信貸擔(dān)保需求。

企業(yè)的內(nèi)部風(fēng)險主要包括經(jīng)營風(fēng)險以及信譽風(fēng)險。經(jīng)營風(fēng)險方面，中小微企業(yè)由于經(jīng)營規(guī)模較小、承擔(dān)風(fēng)險能力較差，導(dǎo)致經(jīng)營風(fēng)險較高、持續(xù)經(jīng)營能力較弱，因而中小微企業(yè)在經(jīng)營過程中難以取得相應(yīng)的信貸資金支持;信譽風(fēng)險方面，中小微企業(yè)的貸款償還通常取決于所有者的個人信譽，中小微企業(yè)往往信用觀念淡薄、信用可靠度低，很難如約償還貸款本金，導(dǎo)致不良貸款率顯著高于大型企業(yè)，所以中小微企業(yè)不能獲得足夠的信貸支持。

2.2 中小微企業(yè)信貸風(fēng)險評估的模型構(gòu)建

目前傳統(tǒng)信貸風(fēng)險評估方法較為成熟，國內(nèi)外信貸決策應(yīng)用較多的有專家制度法，但這類傳統(tǒng)方法普遍存在量化標準不統(tǒng)一、評估的財務(wù)數(shù)據(jù)不足等缺陷。現(xiàn)代評估更加注重精細量化，統(tǒng)計模型能夠提供較為統(tǒng)一的評估標準，同時充分挖掘數(shù)據(jù)。因此，本文借助模糊綜合評價法對信貸風(fēng)險量化分析。

設(shè)為刻畫被評價對象的m種因素，即評價指標;其中元素代表影響評價對象的第i個因素，本文取i=4，=（進項稅額合計，銷項稅額合計，進項有效發(fā)票比例，銷項有效發(fā)票比例）。

確定評價指標后，設(shè)為刻畫每一因素所處狀態(tài)的n種評語，即評價等級。本文設(shè)企業(yè)實力的評價集為，分別表示A、B、C、D四個等級，其中A為企業(yè)實力雄厚，D為企業(yè)實力薄弱。

確定評價等級后，對每個評價指標逐一進行模糊評價，確定各指標的隸屬度。設(shè)單因素評價矩陣：

（1）

由于銷項稅和與進項稅和的統(tǒng)計情況均為越大越好，而銷項發(fā)票作廢比和進項發(fā)票作廢比為越小越好。因此和的隸屬度均采用模糊分步法中的偏大型方法計算，和則采用偏小型方法計算。考慮到各因素對企業(yè)的重要性不同，所以在目標中所占權(quán)重不同，設(shè)權(quán)重向量為，運用層次分析法（AHP）對各個指標權(quán)重進行賦值，計算得到A=（0.2，0.2，0.3，0.3）。選擇評價的合成算子，將A與R合成得到模糊綜合評價向量，合成計算如下所示：

（2）

建立綜合評價模型后，對系統(tǒng)進行等級量化，即，其中F為系統(tǒng)總得分，S為V中各因素的得分。確定企業(yè)的實力評級后，通過有效發(fā)票的比例，利用該評價體系，求得各企業(yè)的信譽評價結(jié)果。

本文中，銀行依據(jù)中小微企業(yè)的實力、信譽對其信貸風(fēng)險進行評估，由于數(shù)據(jù)已消除量綱影響，故加權(quán)平均法可以按照合理比例處理原始數(shù)據(jù)，對中小微企業(yè)的實力和信譽進行加權(quán)平均，得到企業(yè)的信貸風(fēng)險評估等級。根據(jù)評估結(jié)果，銀行選擇合適企業(yè)發(fā)放貸款時，應(yīng)當剔除等級評價中含D等的企業(yè)，盡可能地降低壞賬風(fēng)險。

2.3 評估模型的適應(yīng)性分析

在基于層次分析法的模糊綜合評價模型建立過程中，以E01為例，對企業(yè)信貸風(fēng)險與企業(yè)實力進行適應(yīng)性分析。由層次分析法求得權(quán)重向量A=（0.2，0.2，0.3，0.3），由公式，于是根據(jù)，計算得到CR=0.0176<0.1，通過一致性檢驗。

針對各指標的模糊隸屬度，運用隸屬度公式，計算得到因素集U與評價集V的單因素評價矩陣以及U與V的模糊綜合評價判斷矩陣R：

=（0.85，0.25，0，0），=（0.07，0.21，0.09，0）（3）

=（0.65， 0.21， 0.21， 0.3），=（0.20， 0.35， 0.25， 0.20）（4）

以為第i行構(gòu)成判斷矩陣，如下式：

（5）

根據(jù)得到的單因素判斷矩陣對每一級指標進行模糊評價計算，并對模型的適應(yīng)性進行分析，得到以下評價結(jié)果矩陣：

（6）

根據(jù)最大隸屬度原則，，對應(yīng)于評價等級為“基本適應(yīng)”。綜上所述，評估企業(yè)信貸風(fēng)險是滿足適應(yīng)性要求的。

3 信貸風(fēng)險評估模型在W銀行的應(yīng)用

以某銀行W的一個實際應(yīng)用案例說明上文構(gòu)建的中小微企業(yè)信貸風(fēng)險評估體系使用過程。W銀行對確定要放貸企業(yè)的貸款額度為10萬～100萬元，年利率為4%～15%，貸款期限為1年，分析該銀行在年度信貸總額為1億元時對302家無信貸記錄企業(yè)的信貸策略。

W銀行選擇的企業(yè)樣本是123家有信貸記錄企業(yè)和302家無信貸記錄企業(yè)，包括企業(yè)的信用記錄和發(fā)票信息。其中企業(yè)的信用記錄分為信用評級和違約記錄，企業(yè)的發(fā)票信息分為進項發(fā)票信息和銷項發(fā)票信息。根據(jù)以上分析結(jié)果，可知發(fā)票數(shù)據(jù)量巨大，必須對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，篩除無效的作廢發(fā)票，由于原則上不對D級企業(yè)予以放貸，因此在計算時予以剔除。

根據(jù)構(gòu)建的實力評價模型，設(shè)，計算得到層次分析法下企業(yè)總得分如表1所示。

利用該評價體系，通過有效發(fā)票的比例求得各企業(yè)的信譽評級，并將企業(yè)信譽評級轉(zhuǎn)換為得分，評級A為100分、B為75分、C為50分、D為0分，結(jié)果如表2所示。

依據(jù)求得的企業(yè)實力和信譽得分，進行加權(quán)平均后得到企業(yè)的信貸風(fēng)險評估等級如表3所示。

經(jīng)統(tǒng)計，按照實力和信譽指標，風(fēng)險評估A級的企業(yè)共有52家，B級的企業(yè)共有204家，C級的企業(yè)共43家。得到各企業(yè)的信貸風(fēng)險評估等級后，在這里引入新的變量客戶流失率來描述企業(yè)對W銀行是否具有吸引力;考慮到W銀行本年度除了要承擔(dān)企業(yè)違約償債的風(fēng)險之外，還要計算客戶流失給銀行造成的損失。通過對貸款年利率和客戶流失率的擬合，尋求合適的函數(shù)，處理離散的點集數(shù)據(jù)，分析信譽評級A、B、C，結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，其圖像類似于二次函數(shù)，故使用二次函數(shù)進行曲線擬合效果較好，得到各等級函數(shù)表達式：

（7）

由于中小微企業(yè)的經(jīng)營具有一定的不穩(wěn)定性，銀行同理，查閱相關(guān)金融資料可得，銀行經(jīng)營周期多為三年，故本例選擇以三年為一個經(jīng)營周期，對W銀行的貸款期望進行分析。設(shè)向某企業(yè)借款1萬元，該企業(yè)的風(fēng)險評估等級為A，信譽為A，假設(shè)其利率為t，一年后還債的概率為100%，W銀行收到的本息合計為（1+t）萬元，第二、三年借款仍為最高利率，那么到第三年末，銀行收到借款的期望為：

其中h（t）表示利率為t時的客戶流失率，對比所有的t取最大值，利用MATLAB中的fmincon函數(shù)求解貸款策略結(jié)果如表4所示。

無信貸記錄的企業(yè)沒有信譽評級記錄，為了給這部分企業(yè)放貸，W銀行需要首先對企業(yè)信譽等級進行預(yù)估，再進行相應(yīng)的信貸風(fēng)險評估與信貸策略制定。最終的信貸策略從企業(yè)實力、企業(yè)信譽兩個方面來考慮，具體針對各企業(yè)的貸款額度和貸款利率有所差異。

4 結(jié)語

中小微企業(yè)融資困境是一個世界性難題，本文以模糊綜合評價法為基礎(chǔ)，運用層次分析法建立了面向中小微企業(yè)的信貸風(fēng)險評估體系。經(jīng)過實證分析，證明了本文模型相較于傳統(tǒng)的商業(yè)銀行信貸決策方法的有效性，并得到以下幾點結(jié)論與啟示。

（1）構(gòu)建充分體現(xiàn)中小微企業(yè)營運特征的指標體系。中小微企業(yè)往往經(jīng)營規(guī)模較小、經(jīng)營歷史短，如果評價體系中包含抵押品數(shù)額或企業(yè)規(guī)模等指標，且被賦予較高的權(quán)重，得到的信貸評估結(jié)果可能失真。對中小微企業(yè)的評價應(yīng)更注重考量企業(yè)的綜合實力和償債能力，以充分掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況，并預(yù)測企業(yè)發(fā)展的潛力。

（2）選擇合適的統(tǒng)計模型可以準確評估中小微企業(yè)信貸風(fēng)險。傳統(tǒng)的信貸評估方法普遍存在量化標準不統(tǒng)一、評估的財務(wù)數(shù)據(jù)不足等缺陷。現(xiàn)代評估更加注重精細量化，合適的統(tǒng)計模型能夠提供較為統(tǒng)一的評估標準，同時充分挖掘數(shù)據(jù)。本文使用了模糊綜合評價模型，并使用曲線進行擬合，含義明確、易于理解，通過實證分析證明該模型具有較高的判別正確率。

（3）建設(shè)良好的中小微企業(yè)生存環(huán)境。本文立足于商業(yè)銀行視角，通過制定合理的信貸政策降低信貸風(fēng)險、規(guī)避損失，但很難解決中小微企業(yè)由于自身經(jīng)營狀況不佳、償債能力不足等外部因素導(dǎo)致的信貸風(fēng)險問題。需要全社會協(xié)同努力，為建設(shè)普惠金融下公平、公正的中小微企業(yè)經(jīng)營環(huán)境而努力，建設(shè)完整的信貸法規(guī)體系和失信懲罰制度，規(guī)范中小微企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境。

由于多數(shù)銀行作為大型國有企業(yè)，其目標不應(yīng)僅是盈利，而應(yīng)當承擔(dān)更多的社會責(zé)任，通過信貸策略調(diào)整確保自身利益的同時，推動合作伙伴和客戶的發(fā)展，創(chuàng)造更多的社會利益。因此，未來可以考慮將社會效益因素量化，加入到本模型中，作為銀行調(diào)整信貸策略的重要考量因素。

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Research on Credit Risk Assessment of Small， Medium and Micro Enterprises Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method

Northeast Forestry University

WANG Chunhui

Abstract： It is an important measure for commercial banks to optimize the structure of credit assets to carry out the loan business of small， medium and micro enterprises. How to efficiently evaluate the credit risk of enterprises is the urgent problem for commercial banks to solve. Based on the internal characteristics of small， medium and micro enterprises， this paper evaluates the enterprise strength and enterprise reputation from two aspects， selects four indexes， namely total input tax， total output tax， proportion of effective invoice of input and proportion of effective invoice of output， and establishes a credit risk assessment system suitable for small， medium and micro enterprises in China. Based on the constructed index system， the fuzzy comprehensive evaluation method is used to quantify the credit risk of each enterprise. Finally， through empirical analysis， the nonlinear multivariate function is constructed to seek the optimal credit strategy with the goal of maximizing the bank's borrowing expectation and minimizing the customer churn rate， so as to provide reference for the credit decision-making of commercial banks.

Keywords： credit risk; credit decision; fuzzy comprehensive evaluation method; AHP analysis; curve fitting