基于目標規劃的中小微企業信貸策略研究

嚴社燕，徐丹蕾，張 勇*

（吉首大學數學與統計學院，湖南 吉首 416000）

0 引言

在當前經濟發展中，中小微企業對國家的經濟發展起著重要的作用，國家和地方銀行給予一定的信貸支持，有利于促進這類企業的發展。但由于中小微企業發展規模較小同時缺乏抵押資產，傳統的“稅金貸”模式進行貸款的成本高、風險大。探索“發票貸”是一種新的中小微企業信貸模式，即銀行以企業交易票據信息為依據，向經營能力強且供求關系穩定的企業提供貸款，對信譽高、違約風險低的企業給予貸款利率優惠。王志勇[1]構建了企業信貸風險的量化模型，并采用Logistic回歸模型對無信譽等級的企業進行信用等級的評估，同時借助復合Poisson過程和對數正態分布對未來突發事件進行刻畫，使模型能夠量化未來各種突發因素對不同類別企業的不同影響。岳東旭[2]通過建立銀行貸款決策模型對優先級靠前的企業進行放款，并利用TOPSIS方法對企業信用評級和違約記錄進行評價打分，采用模糊綜合評價模型，選取優先度排名靠前的企業作為評語集合。曹景怡[3]基于構建的指標體系，運用主成分分析法來量化每一家企業的信貸風險，并以銀行利息收益最大化與客戶流失概率最小化為雙目標，構建多目標0-1規劃模型，同時運用蒙特卡洛方法進行計算機模擬，尋找最優信貸策略。

本文針對銀行如何制定中小微企業放貸策略的問題，通過分析中小微企業的實力、信譽等因素對其信貸風險做出評估，來確定是否放貸、貸款額度及貸款利率等信貸策略，為商業銀行對中小企業的信貸管理工作提出相應的參考與依據。

1 基于多目標非線性規劃的信貸策略模型

基于信譽評價模型和已有數據，可以知道所有有無信貸記錄的企業的信譽模型，作為一家盈利性的銀行，對所有信譽等級為D等的企業均不放貸，由此貸款額度和貸款利率為0。

銀行放貸時，需要對各個企業進行信貸風險綜合評價和信譽等級評判，由此高效分配企業的放貸額度。

2 算法求解

對銀行貸款年利率和客戶流失率數據進行數據分析，可以得到兩者間的數據顯現出線性關系，本文用貸款年利率對客戶流失率進行擬合，利用spss擬合得到兩者的關系式：

利用MATLAB進行求解得到銀行對于各企業的貸款利率結果如表1：

表1 銀行放貸策略

銀行可根據以上等級為中小微企業確定貸款年利率，而貸款額度將根據各企業的守約程度得出。

3 結論與建議

基于非線性規劃模型的最優值求解結果，本文為銀行擬定各企業的最優信貸策略，如圖1所示。

圖1 銀行信貸策略

本文中，銀行的信貸策略主要從是否放貸，貸款額度、貸款利率三個方面來考慮。在貸款總額不變的情況下，貸款額度和貸款利率針對不同企業而有所不同。在信譽等級分為A、B、C、D四等的前提下，等級越高，貸款利率越低，而對于D等企業將不發放貸款；若企業盈利能力越強，凈收益為負，貸款額度也將越高。基于以上信貸策略，能夠保證銀行的貸款收益最大化，同時使已有客戶的流失率最小，違約風險最低，本文設定為最佳信貸策略。