大數據視域下的中小微企業(yè)信貸風險評估[1]

燕曉磊，李俠，劉忠文，田震

大數據視域下的中小微企業(yè)信貸風險評估[1]

燕曉磊，李俠，劉忠文，田震

（蚌埠工商學院 經濟與金融學院，安徽 蚌埠 233010）

基于商業(yè)銀行的視角對中小微企業(yè)的信用風險評級問題進行研究．采用數據挖掘方法構建了中小微企業(yè)信用評分的指標體系，運用熵權法改進的TOPSIS評價模型對123家中小微企業(yè)進行信用評價．為了擴大模型的適用范圍，運用BP神經網絡算法構建了評分優(yōu)化模型，并對302家無信貸記錄的企業(yè)進行信用評分，通過系統聚類方法將結果可視化展示．研究表明，企業(yè)的自身實力和盈利能力對企業(yè)信用的評價具有顯著影響．TOPSIS模型的評分結果同商業(yè)銀行給出的人工評定結果基本吻合，BP神經網絡模型的最小均方誤差為0.008 3，總擬合優(yōu)度為0.82，能夠較好地擬合樣本數據，研究結果可以為銀行制定中小微企業(yè)信貸決策提供參考．

中小微企業(yè)；信用評級；TOPSIS；BP神經網絡

自進入21世紀以來，政府大力支持自主創(chuàng)新，中小微企業(yè)如雨后春筍般涌現出來，在國民經濟運行中扮演著越來越重要的角色．2018年末，我國共有1 807萬家中小微企業(yè)，占全部規(guī)模企業(yè)法人單位的99.8%，對GDP的貢獻度占到60%，提供了23 300.4萬個就業(yè)崗位，占全部企業(yè)比重的79.4%[1]．可以說社會的發(fā)展離不開中小微企業(yè)，同時中小微企業(yè)的發(fā)展亦需要資金的支持．中小微企業(yè)的融資渠道眾多，其中銀行貸款是其最主要的融資渠道之一．但是在實際中，由于中小微企業(yè)的規(guī)模相對較……